lucene在doc.add(new Field("content",curArt.getContent(),Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));
Field有两个属性可选：存储和索引。
通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储；
通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。
事实上对这两个属性的正确组合很重要。
| TOKENIZED(分词) | YES | 被分词索引且存储 |
| TOKENIZED | NO | 被分词索引但不存储 |
| NO | YES | 这是不能被搜索的，它只是被搜索内容的附属物。如URL等 |
| UN_TOKENIZED | YES/NO | 不被分词，它作为一个整体被搜索,搜一部分是搜不出来的 |
| NO | NO | 没有这种用法 |
个人设置这两个属性主要依据还是要看这个Field是否要被索引是否要被存储，Field内容大小，和个人对其索引的重要性还是占了很大的比重。
注：同一Document下可以针对小的Field建立索引，查询出内容过大且存储没有被索引的Field（按查询需求设置）。
总结如下:
1.如果要对某Field进行查找，那么一定要把Field.Index设置为TOKENIZED或UN_TOKENIZED。TOKENIZED会对Field的内容进行分词；而UN_TOKENIZED不会，只有全词匹配，该Field才会被选中。
2.如果Field.Store是No，那么就无法在搜索结果中从索引数据直接提取该域的值，会使null。
补充:
Field.Store.YES:存储字段值（未分词前的字段值）
Field.Store.NO:不存储,存储与索引没有关系
Field.Store.COMPRESS:压缩存储,用于长文本或二进制，但性能受损
Field.Index.ANALYZED:分词建索引
Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS:分词建索引，但是Field的值不像通常那样被保存，而是只取一个byte，这样节约存储空间
Field.Index.NOT_ANALYZED:不分词且索引
Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS:不分词建索引，Field的值去一个byte保存
TermVector表示文档的条目（由一个Document和Field定位）和它们在当前文档中所出现的次数
Field.TermVector.YES:为每个文档（Document）存储该字段的TermVector
Field.TermVector.NO:不存储TermVector
Field.TermVector.WITH_POSITIONS:存储位置
Field.TermVector.WITH_OFFSETS:存储偏移量
Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS:存储位置和偏移量
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