lucene复杂数据类型存储
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。
