lucene复杂数据类型存储-创新互联

Lucene以Field作为key-value存储单元，Field的value可以为String、int、long、double、float和byte[]存储，开发过程中往往需要存储复杂的数据类型，例如List、Map等。下面将会讲解如何将复杂的对象转换为单一的key-value存储到lucene中。

lucene支持多域值存储，同一个Document可以存储多个key相同的Field，简单理解就是lucene支持key=value和key=[value1,value2]两种方式存储。我们需要做的就是将对象转换为key=value或者key=[value1,value2,...]的格式存储。

例如，用户表user的一行数据为

{

    "user_id" : "00000001",

    "user_name": "test1",

    "age":30,

    "sex":1,

    "emails":["test1_1@126.com","test1_2@126.com"],

    "families" : {

        "children" : [

            {

              "name":"son1",

              "age":5,

              "sex":1,

              "birth":"2013-08-08"

            },

            {

              "name":"son2",

              "age":1,

              "sex":1,

              "birth":"2017-01-01"

            }

        ],

        "partner":{

            "name":"wife",

        "age":28,

        "sex":2,

        "birth":"1990-01-01"

        }

    }

    "state":"A",

    "create_time":15648784644,

    "update_time":15648784644

}

这些数据，除了families之外，其他字段可以直接存储。families本身可以直接转换为json字符串存储，但是这样就无法使用families中的数据过滤条件。例如，查询children年龄age大于等于5的用户。可以将families做拆分，转换为families.children和families.partner存储。拆分后的key-value为：

user_id="00000001"

user_name="test1"

age=30

sex=1

emails=["test1_1@126.com","test1_2@126.com"]

families.children.name=["son1","son2"]

families.children.age=[5,1]

families.children.sex=[1]

families.children.birth=["2013-08-08","2017-01-01"]

families.partner.name="wife"

families.partner.age=28

families.partner.sex=2

families.partner.birth="1990-01-01"

state="A"

create_time=15648784644

update_time=15648784644

这样，将一个复杂的对象转换为了多个key-value存储。查询children年龄age大于等于5的用户只需要设置条件NumericRangeQuery.newIntRange("families.children.age", 5, Integer.MAX_VALUE, true, true)即可。

上面讲解的是如何将一个复杂类型拆分为多个Field存储，如果需要使用lucene存储数据，可以另外使用列存储。例如，以"_l"开始表示存储的json数组，"_m"开始表示存储的json对象，上面的user对象可以拆分为

user_id="00000001"

user_name="test1"

age=30

sex=1

emails=["test1_1@126.com","test1_2@126.com"]

families.children.name=["son1","son2"]

families.children.age=[5,1]

families.children.sex=[1]

families.children.birth=["2013-08-08","2017-01-01"]

families.partner.name="wife"

families.partner.age=28

families.partner.sex=2

families.partner.birth="1990-01-01"

state="A"

create_time=15648784644

update_time=15648784644

_mfamilies="{\"children\" : [{\"name\":\"son1\",\"age\":5,\"sex\":1,\"birth\":\"2013-08-08\"},{\"name\":\"son2\",\"age\":1,\"sex\":1,\"birth\":\"2017-01-01\"}],\"partner\":{\"name\":\"wife\",\"age\":28,\"sex\":2,\"birth\":\"1990-01-01\"}}"

读取值时，field.name()包含"."可以直接跳过，_m开头的field值转换为map，_l开头的field值转换为List。

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