回答:
一般に、Luceneのアナライザーはトークナイザー+ステマー+ストップワードフィルターです。
Tokenizerはテキストをチャンクに分割します。異なるアナライザーが異なるトークナイザーを使用する場合があるため、異なる出力トークンストリーム、つまりテキストのチャンクのシーケンスを取得できます。たとえば、テキストはまったく分割KeywordAnalyzerされず、すべてのフィールドが1つのトークンとして扱われます。同時に、StandardAnalyzer（および他のほとんどのアナライザー）は、分割点としてスペースと句読点を使用します。たとえば、フレーズ「I am very happy」の場合、リスト["i"、 "am"、 "very"、 "happy"]（またはそのようなもの）が生成されます。特定のアナライザー/トークン化機能の詳細については、Javaドキュメントを参照してください。
ステマーは、問題の単語のベースを取得するために使用されます。使用する言語に大きく依存します。たとえば、英語の前のフレーズの場合、["i"、 "be"、 "veri"、 "happi"]のようなものが生成され、フランス語の "Je suistrèsheureux"の場合は、ある種のフランス語アナライザ（SnowballAnalyzer、 with "French"）は["je"、 "être"、 "tre"、 "heur"]を生成します。もちろん、ある言語のアナライザーを使用して別の言語のテキストをステミングする場合、他の言語のルールが使用され、ステマーは誤った結果を生成する可能性があります。すべてのシステムで失敗するわけではありませんが、検索結果の精度が低下する可能性があります。
KeywordAnalyzerステマーを使用せず、すべてのフィールドを変更せずに渡します。したがって、英語のテキストでいくつかの単語を検索する場合は、このアナライザーを使用することはお勧めできません。
ストップワードは最も頻繁に使用され、ほとんど役に立たない言葉です。繰り返しますが、それは言語に大きく依存します。英語の場合、これらの単語は「a」、「the」、「I」、「be」、「have」などです。ストップワードフィルターは、これらをトークンストリームから削除して、検索結果のノイズを減らします。 「とても幸せ」はStandardAnalyzerリスト[「veri」、「happi」]に変換されます。
そしてKeywordAnalyzer再び何もしません。したがって、KeywordAnalyzerIDや電話番号などに使用されますが、通常のテキストには使用されません。
そして、あなたのmaxClauseCount例外として、私はあなたが検索でそれを得ると信じています。この場合は、検索クエリが複雑すぎるためと考えられます。複数のクエリに分割するか、より低レベルの関数を使用してください。