lucene Filter过滤器

摘自：http://iamyida.iteye.com/blog/2199368

1.TermFilter:就是按照Term去过滤，跟TermQuery类似：　

Filter filter = new TermFilter(new Term("subject","junit"));

2.TermsFilter：它是用来进行多Term过滤的，是相对于TermFilter的：

Filter filter = new TermsFilter(new Term[] {
     new Term("subject","lucene"),
     new Term("pubmonth","201005")
 });

3.FieldValueFilter：仅仅是对单个域进行过滤，即只返回包含指定域的索引文档，对域值没有进行限定

//negate表示是否取反，默认是包含指定域，取反意思就是不包含指定域
Filter filter = new FieldValueFilter("category", false); 

4.BooleanFilter：用来链接多个Filter的，类似于BooleanQuery

BooleanFilter booleanFilter = new BooleanFilter();
booleanFilter.add(filter1, Occur.MUST);
booleanFilter.add(filter2, Occur.MUST);  

　MUST:表示必须符合

MUST_NOT:与MUST相对应，取MUST的否定，即必须不符合

SHOULD:在英语表示一种很委婉的语气，即可以的意思，不是强制性的，即可有可无的意思.

5.QueryWrapperFilter：用来把Query包装成一个Filter

        Query query = new TermQuery(new Term("title","junit"));
        //把一个Query对象包装成一个Filter对象
        Filter filter1 = new QueryWrapperFilter(query);
        //title域中a-j范围内的，包含a,j两个边界
        Filter filter2 = TermRangeFilter.newStringRange("title", "a", "j", true, true);  

        BooleanFilter booleanFilter = new BooleanFilter();
        booleanFilter.add(filter1, Occur.MUST);
        booleanFilter.add(filter2, Occur.MUST);      

6.DuplicateFilter：用来去除重复索引文档的

7.MultiTermQueryWrapperFilter：把MultiTermQuery包装成一个Filter，其下面派生了很多子Filter

　　TermRangeFilter：用进行字符串型Field的范围过滤的，跟TermRangeQuery用法类似，只是Filter不进行打分操作

Filter filter2 = TermRangeFilter.newStringRange("title", "a", "j", true, true); 

　　NumericRangeFilter：对数字域进行范围过滤的Filter，跟NumericRangeQuery很类似

Filter filter2 = NumericRangeFilter.newIntRange("pubmonth", 199908, 201005, true, true);

　　PrefixFilter：与PrefixQuery对应，即过滤出以xxxx打头的索引文档

Filter filter2 = new PrefixFilter(new Term("title","lucene"));

8.DocValuesRangeFilter：用来进行范围过滤的，DocValuesRangeFilter是与DocValuesFiled域对应的，即它只适用于对DocValuesFiled进行范围过滤，它不能直接通过构造函数进行构建，它是通过内部提供的静态方法来构建的

//先把搜索范围限定在 pubmonth in[199901 to 201005]的索引文档
Filter filter = DocValuesRangeFilter
            .newIntRange("pubmonth", 199901, 201005, true, true);

9.CachingWrapperFilter:包装类，即把Filter包装为一个包含缓存功能的Filter,也是典型的装饰者模式,SegmentCoreReaders就是把当前的indexReader的克隆对象缓存了一份，其实就是key是和当前的indexReader对应的，所以在用CachingWrapperFilter的时候，你要保证前后两次你使用的是同一个IndexReader对象，只有这样你使用CachingWrapperFilter才会利用到缓存，否则你还是会重新去执行Filter的过滤操作。

Filter filter = new CachingWrapperFilter(new TermFilter(new Term("subject","junit")));

10.自定义过滤器：继承Filter基类

public class MyCustomFilter extends Filter{  

    public MyCustomFilter() {
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }  

    private String[] terms;//限制返回的数据字典
    public MyCustomFilter(String ...terms) {
        // TODO Auto-generated constructor stub
        this.terms=terms;
    }
    @Override
    public DocIdSet getDocIdSet(AtomicReaderContext arg0, Bits arg1)
            throws IOException {
        FixedBitSet bits=new FixedBitSet(arg0.reader().maxDoc())  ;//获取没有所有的docid包括未删除的
         int base=arg0.docBase;//段的相对基数，保证多个段时相对位置正确
         //int limit=base+arg0.reader().maxDoc();//计算最大限制值
        for(String s:terms){
              DocsEnum doc=arg0.reader().termDocsEnum(new Term("id", s));//必须是唯一的不重复
              //保证是单个不重复的term,如果重复的话，默认会取第一个作为返回结果集,分词后的term也不适用自定义term
              if(doc.nextDoc()!=-1){
                bits.set(doc.docID());//对付符合条件约束的docid循环添加到bits里面
                }
              }
        return bits;
    }