系列汇总：
IndexSearcher排序
本文主要讲解：
1.IndexSearcher中和排序相关的方法及sort类、SortField类（api级别）；
2.按文档得分进行排序；
3.按文档内部id进行排序；
4.数值型、日期型排序注意事项；
5.多Field排序；
6.通过改变boost值来改变文档的得分。
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1.IndexSearcher中和排序相关的方法及sort类、SortField类（api级别）；
用IndexSearcher直接排序一般使用方法
abstract TopFieldDocs |
search(Weight weight, Filter filter, int n, Sort sort) Expert: Low-level search implementation with arbitrary sorting. |
该方法只需传入一个sort实例。
| Constructor Summary | |
|---|---|
Sort() Sorts by computed relevance. |
|
Sort(SortField... fields) Sorts in succession by the criteria in each SortField. |
|
Sort(SortField field) Sorts by the criteria in the given SortField. |
|
在sort实例中，决定对哪个字段进行排序，按照什么数据类型排序，是升序还是降序，由SortField说的算。
两个最基础的构造方法如下：
SortField(String field, int type) Creates a sort by terms in the given field with the type of term values explicitly given. |
SortField(String field, int type, boolean reverse) Creates a sort, possibly in reverse, by terms in the given field with the type of term values explicitly given. |
通过这些类我们能很方便的完成检索结果的排序。
简单示例：
Sort sort =new Sort( sortF);
TopFieldDocs docs = searcher.search(query, null, 10, sort);
//遍历docs中的结果
2.按文档得分进行排序；
IndexSearcher默认的搜索就是按照文档得分进行排序的。
在SortField中将类型设置为SCORE即可。
static int |
SCORE Sort by document score (relevancy). |
3.按文档内部id进行排序；
每个文档进入索引的时候都会分配一个id号，有时可能会需要按照这个id号进行排序，
那么将SortField中类型设置为DOC即可。
static int |
DOC Sort by document number (index order). |
4.数值型、日期型排序注意事项；
假设莫一索引有五个文档，默认排序如下所示：
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:-2> stored,indexed<f1:20000128> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:0> stored,indexed<f1:20050719> stored,indexed<a:fox>>
注意蓝色标识出来的字段是一个int型数据，红色标识出来的字段是一个8位的日期数据。默认排序中他是无序的。
使用INT类型对 f 字段进行排序：
结果：
Document<stored,indexed<f:0> stored,indexed<f1:20050719> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20100215> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
符合预期结果。
使用STRING类型对 f 字段进行排序：
Document<stored,indexed<f:0> stored,indexed<f1:20050719> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20100215> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
第五条数据排序发生异常，不符合预期结果。
因此排序时要特别注意类型的选择。
使用INT类型对 f1 字段进行排序：
结果：
Document<stored,indexed<f:0> stored,indexed<f1:20050719> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20100215> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
符合预期结果。
注意点：
对日期、价格等数据排序都要选择合适的排序类型，不单单是满足业务的需要，而且用INT、FLOAT等数值型的排序
比STRING效率要高。
5.多Field排序；
...实例代码：
SortField sortF2 =new SortField("f1", SortField.INT);
Sort sort =new Sort(new SortField[]{sortF , sortF2});
TopFieldDocs docs = searcher.search(query, null, 10, sort);
结果：
Document<stored,indexed<f:0> stored,indexed<f1:20050719> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20100215> stored,indexed<a:fox>>
注意点：
先按照 f字段 进行排序，如果 f字段 值相等，再按照 f1字段 进行排序。
这个顺序由 SortField数组中 SortField实例的顺序 一致。
6.通过改变boost值来改变文档的得分。
默认排序（相关度排序），原始排序情况：
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:-2> stored,indexed<f1:20000128> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:0> stored,indexed<f1:20050719> stored,indexed<a:fox>>
修改第5个文档的boost值。
然后再看看排序情况：
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20100215> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:10> stored,indexed<f1:20090512> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:5> stored,indexed<f1:20101019> stored,indexed<a:fox>>
Document<stored,indexed<f:-2> stored,indexed<f1:20000128> stored,indexed<a:fox>>
可以看到 从地到天 了！
这个功能的商用价值很大，只能这么说...
