public void ram()throws Exception{
                //使用内存目录，索引保存的地方
	    	Directory dir=new RAMDirectory();
                //使用IK分词器
	    	Analyzer analyzer=new IKAnalyzer(true);
 
                //注意该类初始化，需要添加版本号，以前lucene3不需要
                //IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(analyzer);  lucene3初始化的方法 
 
	        IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_42, analyzer);  
                //索引保存在内存中
	    	IndexWriter writer=new IndexWriter(dir, iwc);  
 
	        for(int i=0; i < ids.length; i++) {  
	            Document doc=new Document();  
	            doc.add(new StringField("id", ids[i], Store.YES));  
	            //doc.add(new Field("content", content[i], Store.YES,Index.ANALYZED));  lucene3添加方法
 
                    //lucene4使用方法
                    FieldType ft=new FieldType();
	            ft.setStored(true);
	            ft.setTokenized(true);
                    doc.add(new Field("content", content[i], ft));
 
	            doc.add(new StringField("city", city[i], Store.YES));  
	            writer.addDocument(doc);  
 
	        }  
	        System.out.println("init ok?");  
	        writer.close();  
 
                //开始查询
	    	IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);  
	        IndexSearcher searcher=new IndexSearcher(reader);  
	        //Term term=new Term("content", "汉语词法或其它汉语语言知识进行分词");  
	        //TermQuery 最小分词单位,一般会去查询id比较合适，汉子需要分词，就不适合了
	        //TermQuery query=new TermQuery(term);  
	      //使用QueryParser查询分析器构造Query对象
			QueryParser qp = new QueryParser(Version.LUCENE_42, "content",  new IKAnalyzer(true));
			qp.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
			Query q = qp.parse("汉语词法或其它汉语语言知识进行分词");
			System.out.println("Query = " + q);
	        TopDocs topdocs=searcher.search(q, 5);  
	        ScoreDoc[] scoreDocs=topdocs.scoreDocs;  
	        System.out.println("查询结果总数---" + topdocs.totalHits+"最大的评分--"+topdocs.getMaxScore());  
                //打印查询结果
	        for(int i=0; i < scoreDocs.length; i++) {  
	            int doc = scoreDocs[i].doc;  
	            Document document = searcher.doc(doc);  
	            System.out.println("content===="+document.get("content")+"   id:"+document.get("id"));  
	            System.out.println("id--" + scoreDocs[i].doc + "---scors--" + scoreDocs[i].score+"---index--"+scoreDocs[i].shardIndex);  
	        }  
	        reader.close();  
	    }

public class Test{
protected String[] ids={"1", "1","3","4"};  
 
	    protected String[] content={"Amsterdam has lost of add  cancals", 
	    		"i love  add this girl",
	    		"我是中国人,爱中国",
	    		"第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 "};  
 
	    protected String[] city={"Amsterdam", "Venice","qq","tt"};  
	    public static void main(String[] args){
	    	Test test=new Test();
	    	try{
 
	    		test.ram();
                }catch(Exception e){
                  e.printStackTrace();
                }
           }
}