Analyizer是用来分析文本的核心抽象类。它的返回是TokenStream，用来遍历所有的Token。该类的抽象核心方法是

TokenStream  tokenStream(String field,Reader reader){

    1.利用依赖的Tokenizer对象获得最初的TokenStream。

    2.利用TokenFilter层层过滤初始TokenStream并返回。

}

Lucene封装了几个Analyzer实现类。当然用户可以根据自己的应用程序去定制Analyzer。Lucene内置的几个现成的类中，最有用的是StantAnalyzer和StopAnalyzer。其它的几个象WhiteSpaceAnalyzer以及SimpleAnalyzer都是用来单元测试的。没有实际的使用价值。

自定义的场景比如自己根据应用提供了停用词集合。而不是默认的StopFilter包含的那些this, that,at等停用词。

TokenFilter的顺序还是比较重要的

1.顺序错误，影响的结果一个是Filter可能不起使用了。

LowerCaseToTokenizer=LowerCaseFilter+ LetterTokenizer , 前者效率更高，在分词的时候就做了小写转换。

StopFilter->LowerCaseFilter->LetterTokenizer  对于字符串" The day come" 过滤的结果是day come

而LowerCaseFilter－>StopFilter->LetterTokenizer 的结果是the day come。注意到the变成了小写返回，并没有过滤，原因就是Filter的顺序打乱后，StopFilter由于是大小写敏感，所以无法过滤The导致。

2.顺序另一个影响是性能。

比如StopFilter＋同义词写入与同义词写入＋StopFilter的性能是完全不同的。先通过StopFilter做一些减法会让TokenStream的集合变小。更利于同义词写入。