lucene---GROUP BY、DISTINCT
在2010年的时候，写过两篇关于LUCENE高性能GROUPBY、DISTINCT的文章，最近在研究LUCENE的过程中发现了一个名为FieldCache的东东，于是乎重新改进Lucene高性能GROUPBY、DISTINCT，发现性能有了数量级别的提升，究竟是因为啥让它有了如此之高的性能提升呢？下面我就来为大家揭开这个谜团！
FieldCache是啥？
我们知道，如果对每一个文档号都用reader读取域的值会影响速度，所以Lucene引入了FieldCache来进行缓存，而FieldCache并非在存储域中读取，而是在索引域中读取，从而
不必构造Document对象，然而要求此索引域是不分词的，有且只有一个Token。
讲到这里，我们似乎知道了一些东西，那就是，索引进LUCENE中数据至少会在两个地方有相关的存储，一个就是存储域，一个就是索引域。
即然FieldCache说它是从索引域中读取，速度相对从存储域读取肯定快，为什么不用它呢？
说干就干，经过一番折腾，得到下面的测试结果：
环境：对100W条数据量，取出其中要分组的字段，当然这个字段是不分词索引进去的
第一种方式：从Term区域读取
ViewCode
Dictionary<int,object>dictionary=newDictionary<int,object>();
TermstartTerm=newTerm("CompanyID");
TermEnumte=indexReader.Terms(startTerm);
if(te!=null)
{
TermcurrTerm=te.Term();
while((currTerm!=null)&&(currTerm.Field()==startTerm.Field()))//termfieldnamesareinterned
{
//if(te.DocFreq()>1)
//{
TermDocstd=indexReader.TermDocs(currTerm);
while(td.Next())
{
dictionary.Add(td.Doc(),currTerm.Text());
}
//}
if(!te.Next())
{
break;
}
currTerm=te.Term();
}
}
取出100W个CompanyID耗时：共耗时20.9291356秒
第二种方式：从FieldCache中读取
ViewCode
StringIndexstringIndex=FieldCache_Fields.DEFAULT.GetStringIndex(indexReader,"CompanyID");
取出100W个CompanyID耗时：共耗时2.8249935秒
补充：StringIndex有两个属性：lookup、order
string[]lookup：按照字典顺序排列的所有term
int[]order：其中位置表中文档号，order[i]表示第i个document某个field包含的term在lookup中的位置
获取docid对应的term的值：termValue=lookup[order[doc]]
两者性能一目了然，我也不多说了，快去试试吧！
最后当然也不忘了说一句，如果你的数据量是千万级别或上亿了，那你必须得考虑分布式计算、并行计算这一类的计术了，呵呵。
[by:http://www.cnblogs.com/zengen/archive/2011/04/19/2020681.html]