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謝謝配合 [/size]
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[b][size=x-large][color=green]散仙在上篇文章中，總結了幾個lucene的特殊的分詞需求，以及怎麼定製我們自己的tokenizer和analyzer用來處理他們，那麼本篇我們依舊是分析使用者需求（哈哈，也不算是使用者需求，群裡面(324714439)朋友們提問的問題），然後找到最合適的解決方法。[/color][/size][/b]
[b][size=x-large][color=green]我們先來看下下面的問題，現在我們的索引裡有2億多的資料，那麼現在的需求是，把索引裡的全部資料，讀取然後寫入txt文字裡，對於這麼乙個量級的資料，顯然是不可能一下子全部讀取完的，那得要多大的記憶體才能夠支援下來，是乙個很恐怖的記憶體量，所以就引入散仙今天要給大家介紹的乙個功能，lucene的分頁技術。[/color][/size][/b]
[b][size=x-large]在介紹分頁之前，我們先來看看上面的那個需求，不用分頁的解決辦法，
其實在lucene裡面，每乙個索引都會對應乙個不重複的docid，而這一點跟oralce資料庫的偽列rownum一樣，恰恰正是由於這個docid的存在，所以讓lucene在海量資料檢索時從而擁有更好的效能，我們都知道oracle資料庫在分頁時，使用的就是偽列進行分頁，那麼我的lucene也是一樣，既然有乙個docid的存在，那麼上面的需求就很簡單了。[/size][/b]
[b][size=x-large][color=green]方法一:依次根據每個docid獲取文件然後寫入txt中，這樣的以來，就避免了記憶體不足的缺點，但是這樣單條讀取的話，速度上可能會慢一點,但能滿足需求無可厚非。偽**如下[/color][/size][/b]
tryelse
}
[b][size=x-large][color=green]最後我們來看下使用searcherafter進行分頁的方式,**如下:[/color][/size][/b]
[b][size=x-large][color=green]至此，我們已經了解了lucene中的分頁技術，至於，我們在專案中該如何使用，都要根據我們的實際情況處理，因為分頁技術常常會跟其他的，排序，過濾，評分等一些技術結合使用。[/color][/size][/b]
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謝謝配合 [/size]
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