为什么在Lucene中设置索引时的相似性函数？

Lucene在索引期间如何使用相似性？我在阅读索引时理解相似性的作用。因此，

searcher.setSimilarity（）

在评分中是有意义的。

IndexWriterConfig.setSimilarity（）的用途是什么？
Lucene在索引期间如何使用相似性？

简单的回答是：Lucene在索引时捕获一些统计数据，然后可以用来支持查询时的评分。我认为这仅仅是一个效率问题，它们被作为索引过程的一部分捕获，而不是在运行查询时被动态地重复重新计算

javadoc中有一节从较高的层次描述了这一点：

索引时，索引器调用，允许相似性实现为该字段设置每个文档的值，该字段稍后将通过LeafReader.GetNormalValues（String）访问

javadoc接着描述了进一步的细节——例如：

许多公式需要使用平均文档长度，可以通过CollectionStatistics.sumTotalTermFreq（）和CollectionStatistics.docCount（）的组合来计算平均文档长度

例如，Lucene索引中的文件记录每个段中的文档数

在索引中还可以捕获其他统计信息，以支持查询时的评分计算。您可以在文档中看到这些统计数据的摘要，以及指向更多详细信息的链接

IndexWriterConfig.setSimilarity（）的用途是什么？

这是一个从以上几点引出的相关问题

默认情况下，Lucene使用公式

这是您可以选择使用的几种不同评分模型之一（或者您可以定义自己的评分模型）。
setSimilarity（）
方法是如何从默认相似性（评分模型）中选择不同的相似性。这意味着可能需要捕获不同的统计数据（然后以不同的方式使用），以支持所选的评分模型

在索引时使用一个评分模型，在查询时使用另一个评分模型是没有意义的

（请注意：我自己从未设置过相似性评分模型-我一直使用默认模型。）
谢谢。这回答了我的问题。