मुझे लगता है कि आपने अपने प्रश्न में कुछ चीजें गड़बड़ कर दी हैं। Lucene (मैं Lucene, NET के बारे में कुछ नहीं जानता, लेकिन मुझे लगता है कि एक ही है) एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, टोकन को विभाजित करने के लिए और बाद में उन्हें पुनः प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए दस्तावेजों को स्टोर करने और संग्रहीत करने के लिए। ल्यूसीन के पास एक बहुत पुराना लेकिन प्रभावी मॉडल है, यह दस्तावेजों को खोजने और पुनर्प्राप्त करने के लिए उल्टे पेड़ों का उपयोग करता है। अधिक जानकारी के बिना, सभी दस्तावेजों को टोकन (शर्तों) में विभाजित किया जाता है, और प्रत्येक अवधि के लिए एक डेटा संरचना को बनाए रखा जाता है, जो सभी दस्तावेजों को संग्रहीत करता है जिसमें दिए गए शब्द शामिल हैं। डेटा संरचना के रूप में बीट्री, हैश टेबल का उपयोग किया जा सकता है और नवीनतम प्रमुख संशोधनों में आप अपने स्वयं के डेटा संरचनाओं में प्लग भी कर सकते हैं।
एक बीट्री ( आगे के विवरण के लिए विकिपीडिया पृष्ठ देखें), एक प्रकार की ट्री डेटा संरचना है, जो डेटा के बड़े हिस्से के साथ काम करने के लिए उपयुक्त है और अक्सर डिस्क पर ट्री जैसी ऑर्डर किए गए संरचनाओं को संग्रहीत करने के लिए उपयोग किया जाता है। इन-मेमोरी के लिए अन्य पेड़ बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
मुरम हैश ( आगे के विवरण के लिए विकिपीडिया पृष्ठ देखें), हैश तालिका में प्रयुक्त हैश फ़ंक्शन का एक परिवार है। हैश टेबल का कार्यान्वयन महत्वपूर्ण नहीं है, यह एक मानक जंजीर कार्यान्वयन या अधिक उन्नत ओपन हैश एड्रेसिंग योजना हो सकती है। विचार यह है कि हैश टेबल किसी को कुंजी के अनियंत्रित सेट से तेजी से कुंजी प्राप्त करने की अनुमति देता है, और जैसे कार्यों का उत्तर दे सकता है: क्या यह कुंजी के इस सेट का महत्वपूर्ण हिस्सा है? इस कुंजी के साथ जुड़ा मूल्य क्या है?
अब अपनी मुख्य समस्या पर वापस आते हैं। आपके पास एक पुस्तकालय (Lucene) है और डेटा संरचनाओं के लिए, दोनों डेटा संरचनाएं Lucene में उपयोग की जाती हैं। अब आप देखते हैं कि इन शब्दों में आपके प्रश्न का उत्तर देना संभव नहीं है क्योंकि वे तुलनीय नहीं हैं।
हालाँकि, आप पदचिह्न और प्रश्न के प्रदर्शन के हिस्से के बारे में। सबसे पहले आपको यह जानना होगा कि आपको किस तरह के ऑपरेशन को लागू करना है।
क्या आपको केवल कुंजी के लिए मूल्य प्राप्त करने की आवश्यकता है, या क्या आपको एक सीमा में सभी तत्वों को खोजने की आवश्यकता है? दूसरे शब्दों में आपको आदेश की आवश्यकता है या नहीं? यदि आप करते हैं, एक पेड़ से मदद कर सकते हैं। यदि आप नहीं करते हैं, तो एक हैश तालिका की तुलना में, जो तेजी से उपयोग किया जा सकता है।
क्या आपके पास बहुत सारा डेटा है जो मेमोरी में फिट नहीं होता है? यदि एक डिस्क-आधारित समाधान की तुलना में हाँ (BTree की तरह) मदद करेगा। यदि आपका डेटा मेमोरी में फिट बैठता है, तो सबसे तेज़ इन-मेमोरी समाधान का उपयोग करें और डिस्क को केवल स्टोरेज (एक अलग संरचना, बहुत सरल के साथ) के रूप में उपयोग करें।