在Lucene中定位查询匹配字段对应的层级ID

我来给你几个可行的方案，都是基于Lucene本身的特性来解决这个问题的：

方案1：使用嵌套文档（Nested Documents） #

这是最贴合你需求的原生解决方案。Lucene支持将子文档嵌套在父文档中，你可以把每个field2的子对象作为field1对应父文档的嵌套子文档。这样做的好处是天然保留了层级关联关系：

• 索引时，父文档存储id:123，每个子文档分别存储id:345, type:ABC和id:456, type:XYZ，并建立父子关联。
• 查询时，用NestedQuery来匹配type:ABC的子文档，查询结果不仅能拿到匹配的子文档ID（345），还能直接关联到对应的父文档ID（123），轻松得到完整的ID链123->345。

这种方式不需要手动处理字段扁平化的关联问题，Lucene会帮你维护层级关系，查询效率和准确性都有保障。

方案2：复合字段存储关联信息 #

如果暂时没法用嵌套文档，你可以把每个子项的ID和对应的属性值合并成一个复合字段来存储：

• 索引时，不要分开存field1.field2.id和field1.field2.type，而是存一个复合字段比如field1.field2:345|ABC、field1.field2:456|XYZ，同时保留父字段field1.id:123。
• 查询时用+field1.field2:*|ABC来匹配符合条件的项，之后解析匹配到的字段值（按|拆分），就能拿到对应的子ID（345），再结合父ID（123）得到目标链。

注意要选一个不会和字段值冲突的分隔符，比如|或者#，避免解析出错。

方案3：用SortedSetDocValuesField存储关联ID链 #

如果需要高效读取关联ID，你可以利用Lucene的DocValues特性：

• 索引时，针对每个field2.type的字段，额外添加一个SortedSetDocValuesField，比如命名为field1.field2.type.ids，对应的取值为123:345（对应type=ABC）和123:456（对应type=XYZ）。
• 当你的查询+field1.field2.type:ABC命中文档后，你可以通过这个DocValues字段直接读取到关联的ID链123:345，不需要额外的解析或者关联操作。

DocValues是为批量读取优化的，适合需要处理大量匹配结果的场景，性能比普通字段读取更好。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Tahil Bansal