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solr开发文档

1. 企业搜索引擎方案选型

由于搜索引擎功能在门户社区中对提高用户体验有着重在门户社区中涉及大量需要搜索引擎的功能需求，目前在实现搜索引擎的方案上有集中方案可供选择：

基于Lucene自己进行封装实现站内搜索。工作量及扩展性都较大，不采用。
调用Google、Baidu的API实现站内搜索。同第三方搜索引擎绑定太死，无法满足后期业务扩展需要，暂时不采用。
基于Compass+Lucene实现站内搜索。适合于对数据库驱动的应用数据进行索引，尤其是替代传统的like ‘%expression%’来实现对varchar或clob等字段的索引，对于实现站内搜索是一种值得采纳的方案。但在分布式处理、接口封装上尚需要自己进行一定程度的封装。
基于Solr实现站内搜索。封装及扩展性较好，提供了较为完备的解决方案，因此在门户社区中采用此方案。

基于以述的几种方案的综合分析，对于我们公司的搜索引擎方案，采用solr来实现比较合适。

1. Solr的特性

Apache Solr 是一个开源的搜索服务器，Solr 使用 Java 语言开发，主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。定制 Solr 索引的实现方法很简单，用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述所有 Field 及其内容的 XML 文档就可以了。定制搜索的时候只需要发送 HTTP GET 请求即可，然后对 Solr 返回的信息进行重新布局，以产生利于用户理解的页面内容布局。Solr 1.3 版本开始支持从数据库（通过 JDBC）、RSS 提要、Web 页面和文件中导入数据，但是不直接支持从二进制文件格式中提取内容，比如 MS Office、Adobe PDF 或其他专有格式。

更重要的是，Solr 创建的索引与 Lucene 搜索引擎库完全兼容。通过对 Solr 进行适当的配置，某些情况下可能需要进行编码，Solr 可以阅读和使用构建到其他 Lucene 应用程序中的索引。此外，很多 Lucene 工具（如Nutch、 Luke）也可以使用 Solr 创建的索引

Solr的特性包括：

高级的全文搜索功能
专为高通量的网络流量进行的优化
基于开放接口（XML和HTTP）的标准
综合的HTML管理界面
可伸缩性－能够有效地复制到另外一个Solr搜索服务器
使用XML配置达到灵活性和适配性
可扩展的插件体系
1. 1. Solr使用Lucene并且进行了扩展
一个真正的拥有动态域(Dynamic Field)和唯一键(Unique Key)的数据模式(Data Schema)
对Lucene查询语言的强大扩展！
支持对结果进行动态的分组和过滤
高级的，可配置的文本分析
高度可配置和可扩展的缓存机制
性能优化
支持通过XML进行外部配置
拥有一个管理界面
可监控的日志
支持高速增量式更新(Fast incremental Updates)和快照发布(Snapshot Distribution)
1. 1. Schema（模式）
定义域类型和文档的域
能够驱动智能处理
声明式的Lucene分析器规范
动态域能够随时增加域
拷贝域功能允许对一个域进行多种方式的索引，或者将多个域联合成一个可搜索的域
显式类型能够减少对域类型的猜测
能够使用外部的基于文件的终止词列表，同义词列表和保护词列表的配置
1. 1. 查询
拥有可配置响应格式（XML/XSLT,JSON,Python,Ruby）的HTTP接口
高亮的上下文搜索结果
基于域值和显式查询的片段式搜索（Faceted Search）
对查询语言增加了排序规范
常量的打分范围(Constant scoring range)和前缀式查询－没有idf,coord,或者lengthNorm因子，对查询匹配的词没有数量限制
函数查询(Function Query)-通过关于一个域的数值或顺序的函数对打分进行影响
性能优化
1. 1. 核心
可插拔的查询句柄（Query Handler）和可扩展的XML数据格式
使用唯一键的域能够增强文档唯一性
能够高效地进行批量更新和删除
用户可配置的文档索引变化触发器（命令）
并发控制的搜索器
能够正确处理数字类型，从而能够进行排序和范围搜索
能够控制缺失排序域的文档
支持搜索结果的动态分组
1. 1. 缓存
可配置的查询结果，过滤器，和文档缓存实例
可插拔的缓存实现
后台缓存热启：当一个新的搜索器被打开时，可配置的搜索将它热启，避免第一个结果慢下来，当热启时，当前搜索器处理目前的请求（？？？）。
后台自动热启：当前搜索器缓存中最常访问的项目在新的搜索器中再次生成，能够在索引器和搜索器变化的时候高速缓存常查询的结果
快速和小的过滤器实现
支持自动热启的用户级别的缓存
1. 1. 复制
能够将使用rsync传输时改变的索引部分有效的发布
使用拉策略(Pull Strategy)来简化增加搜索器
可配置的发布间隔能够允许对时间线和缓存使用进行权衡选择
1. 1. 管理接口
能够对缓存使用，更新和查询进行综合统计
文本分析调试器，能够显示每个分析器每个阶段的结果
基于WEB的查询和调试输出：解析查询输出，Lucene的explain方法细节，能够解释为何某个文档打分低，被排除在结果中等等
1. Solr服务原理

Solr对外提供标准的http接口来实现对数据的索引的增加、删除、修改、查询。在Solr中，用户通过向部署在servlet 容器中的Solr Web应用程序发送 HTTP 请求来启动索引和搜索。Solr接受请求，确定要使用的适当SolrRequestHandler，然后处理请求。通过 HTTP 以同样的方式返回响应。默认配置返回Solr的标准 XML 响应，也可以配置Solr的备用响应格式。

1. 1. 索引

可以向Solr索引servlet传递四个不同的索引请求：

add/update允许向Solr添加文档或更新文档。直到提交后才能搜索到这些添加和更新。
commit 告诉Solr，应该使上次提交以来所做的所有更改都可以搜索到。
optimize 重构 Lucene 的文件以改进搜索性能。索引完成后执行一下优化通常比较好。如果更新比较频繁，则应该在使用率较低的时候安排优化。一个索引无需优化也可以正常地运行。优化是一个耗时较多的过程。
delete 可以通过 id 或查询来指定。按 id 删除将删除具有指定 id 的文档；按查询删除将删除查询返回的所有文档。

要实现添加文档索引则只需要调用搜索接口以HTTP POST的方式提交XML报文。(索引接口：http://192.168.10.85:18080/solr/update)，下面是添加文档的示例报文：

注：多核心时为这个地址http://192.168.10.85:18080/solr/core0/update/

<add>

<doc>

<field name="id">TWINX2048-3200PROfield>

    <field name="name">CORSAIR  XMS 2GB (2 x 1GB) 184-Pin DDR SDRAM Unbuffered DDR 400 (PC 3200) Dual Channel Kit System Memory - Retailfield>

    <field name="manu">Corsair Microsystems Inc.field>

    <field name="cat">electronicsfield>

    <field name="cat">memoryfield>

    <field name="features">CAS latency 2, 2-3-3-6 timing, 2.75v, unbuffered, heat-spreaderfield>

    <field name="price">185field>

    <field name="popularity">5field>

    <field name="inStock">truefield>

  doc>

  <doc>

    <field name="id">VS1GB400C3field>

    <field name="name">CORSAIR ValueSelect 1GB 184-Pin DDR SDRAM Unbuffered DDR 400 (PC 3200) System Memory - Retailfield>

    <field name="manu">Corsair Microsystems Inc.field>

    <field name="cat">electronicsfield>

    <field name="cat">memoryfield>

    <field name="price">74.99field>

    <field name="popularity">7field>

    <field name="inStock">truefield>

  doc>

add>

搜索

要实现搜索则只需要调用搜索接口发送HTTP GET，示例：

http://192.168.10.85:18080/solr/select?indent=on&version=2.2&q= solr&start=0&rows=10&fl=*%2Cscore&qt=standard&wt=standard

注：多核心时为这个地址http://192.168.10.85:18080/solr/core0/select/

示例中，查询词“ipad”的请求被提交，要求返回10个结果。想知道更多有关各种可选查询选项的信息，请参看下文的“搜索语法”部分。

返回的搜索结果报文：

<response>

    <lst name="responseHeader">

        <int name="status">0int>

        <int name="QTime">6int>

        <lst name="params">

            <str name="rows">10str>

            <str name="start">0str>

            <str name="fl">*,scorestr>

            <str name="hl">truestr>

            <str name="q">content:"faceted browsing"str>

        lst>

    lst>



    <result name="response" numFound="1" start="0" maxScore="1.058217">

        <doc>

            <float name="score">1.058217float>

            <arr name="all">

                <str>http://localhost/myBlog/solr-rocks-again.htmlstr>

                <str>Solr is Greatstr>

                <str>solr,lucene,enterprise,search,greatnessstr>

                <str>Solr has some really great features, like faceted browsing and replicationstr>

            arr>

            <arr name="content">

                <str>Solr has some really great features, like faceted browsing and replicationstr>

            arr>

            <date name="creationDate">2007-01-07T05:04:00.000Zdate>

            <arr name="keywords">

                <str>solr,lucene,enterprise,search,greatnessstr>

            arr>

            <int name="rating">8int>

            <str name="title">Solr is Greatstr>

            <str name="url">http://localhost/myBlog/solr-rocks-again.htmlstr>

        doc>

    result>



    <lst name="highlighting">

        <lst name="http://localhost/myBlog/solr-rocks-again.html">

            <arr name="content">

                <str>Solr has some really great features, like <em>facetedem>

                <em>browsingem> and replicationstr>

            arr>

        lst>

    lst>

response>

源码结构

目录结构说明

我们下载的Solr包后，进入Solr所在的目录，我们可以看到以下几个目录：build、client、dist、example、lib、site、src。下面分别对其进行介绍。

build：该目录是在ant build过程中生成的，其中包含了未被打包成jar或是war的class文件以及一些文档文件。

client：该目录包含了特定语言的Solr客户端API，使得使用其他语言的用户能通过HTTP用XML与Solr进行通话。现在该目录里面虽然包含javascript、python、ruby三个子目录，但是到目前为止只包含一部分的ruby的代码，其他语言仍是空的。另外，Solr的Java客户端称为SolrJ，其代码位于src/solrj目录下面。在之后的文章中我会详细介绍Solr客户端的使用。

dist：该目录包含build过程中产生的war和jar文件，以及相关的依赖文件。还记得上一篇文章中，我们在build 1.4版本的Solr源代码后需要部署example吗？其实就是将该目录下面的apache-solr-1.4.war部署到Jetty上面去，并重命名为solr.war。

example：这个目录实际上是Jetty的安装目录。其中包含了一些样例数据和一些Solr的配置。

其中一些子目录也比较重要，这里也对它们稍作介绍。

example/etc：该目录包含了Jetty的配置，在这里我们可以将Jetty的默认端口从8983改为80端口。

将其中的8983端口换成80端口。注意更改端口后启动Jetty可能会提示你没有权限，你需要使用sudo java -jar start.jar来运行。

example/multicore：该目录包含了在Solr的multicore中设置的多个home目录。在之后的文章中我会对其进行介绍。

example/solr：该目录是一个包含了默认配置信息的Solr的home目录。

详见下面的“solr home说明”

example/webapps：Jetty的webapps目录，该目录通常用来放置Java的Web应用程序。在Solr中，前面提到的solr.war文件就部署在这里。

lib：该目录包含了所有Solr的API所依赖的库文件。其中包括Lucene，Apache commons utilities和用来处理XML的Stax库。

site：该目录仅仅包含了Solr的官网的网页内容，以及一些教程的PDF文档。

src：该目录包含了Solr项目的整个源代码。这里对其各个子目录也做相应的介绍。

src/java：该目录存放的是Solr使用Java编写的源代码。

src/scripts：该目录存放的是配置Solr服务器的Unix Bash Shell脚本，在后面介绍多服务器配置中将会有重要的作用。

src/solrj：前面提到过该目录存放的是Solr的Java版本的客户端代码。

src/test：该目录存放的是测试程序的源代码和测试文件。

src/webapp：该目录存放的是管理Solr的Web页面，包括Servlet和JSP文件，其构成了前面提到的WAR文件。管理Solr的JSP页面在web/admin目录下面，如果你有兴趣折腾Solr可以找到相应的JSP的页面对其进行设置

Solr home说明

所谓的Solr home目录实际上是一个运行的Solr实例所对应的配置和数据（Lucene索引）。在上一篇文章中我提到过在Solr的example/solr目录就是一个Solr用做示例的默认配置home目录。实际上example/multicore也是一个合法的Solr home目录，只不过是用来做mult-core设置的。那么我们来看看example/solr这个目录里面都有些什么。

example/solr目录下主要有以下一些目录和文件：

bin：如果你需要对Solr进行更高级的配置，该目录建议用来存放Solr的复制脚本。

conf ：该目录下面包含了各种配置文件，下面列出了两个最为重要的配置文件。其余的.txt和.xml文件被这两个文件所引用，如用来对文本进行特殊的处理。

conf/schema.xml：该文件是索引的schema，包含了域类型的定义以及相关联的analyzer链。

conf/solrconfig.xml：该文件是Solr的主配置文件。

conf/xslt：该目录包含了各种XSLT文件，能将Solr的查询响应转换成不同的格式，如：Atom/RSS等。

data：包含了Lucene的二进制索引文件。

lib：该目录是可选的。用来放置附加的Java JAR文件，Solr在启动时会自动加载该目录下的JAR文件。这就使得用户可以对Solr的发布版本（solr.war）进行扩展。如果你的扩展并不对Solr本身进行修改，那么就可以将你的修改部署到JAR文件中放到这里。

Solr是如何找到运行所需要的home目录的呢？

Solr首先检查名为solr.solr.home的Java系统属性，有几种不同的方式来设置该Java系统属性。一种不管你使用什么样的Java应用服务器或Servlet引擎都通用的方法是在调用Java的命令行中进行设置。所以，你可以在启动Jetty的时候显式地指定Solr的home目录java -Dsolr.solr.home=solr/ -jar start.jar。另一种通用的方法是使用JNDI，将home目录绑定到java:comp/env/solr/home。并向src/webapp/web/WEB-INF/web.xml添加以下一段代码：

1

2   solr/home

3   solr/

4   java.lang.String

5

实际上这段XML在web.xml文件中已经存在，你只需要把原来注释掉的xml取消注释，添加你所要指向的home目录即可。因为修改了web.xml文件，所以你需要运行ant dist-war来重新打包之后再部署WAR文件。

最后，如果Solr的home目录既没有通过Java系统属性指定也没有通过JNDI指定，那么他将默认指向solr/。

在产品环境中，我们必须设置Solr的home目录而不是让其默认指向solr/。而且应该使用绝对路径，而不是相对路径，因为你有可能从不同的目录下面启动应用服务器。

注：Jetty 是一个开源的servlet容器，它为基于Java的web内容，例如JSP和servlet提供运行环境。Jetty是使用Java语言编写的，它的API以一组JAR包的形式发布。开发人员可以将Jetty容器实例化成一个对象，可以迅速为一些独立运行（stand-alone）的Java应用提供网络和web连接。

solr的各包的说明

分析Apache Solr的各个包，力图详细地分析Solr的设计和架构。Apache Solr由12个包组成，如下：

org.apache.solr.analysis

org.apache.solr.core

org.apache.solr.request

org.apache.solr.schema

org.apache.solr.search

org.apache.solr.search.function

org.apache.solr.servlet

org.apache.solr.tst

org.apache.solr.update

org.apache.solr.util

org.apache.solr.util.test

org.apache.solr.util.xlst

我们先从使用者的角度出发，最先看到的当然是servlet,因为Solr本身是个独立的网络应用程序，需要在Servlet容器中运行来提供服务，所以servlet是用户接触的最外层。我们看看org.apache.solr.servlet包。这个包很简单，只有两个类：SolrServlet和SolrUpdateServlet.我们很容易从类名中猜出这两个类的用途。

SolrServlet类继承HttpServlet类，只有四个方法：

init()

destroy()

doGet()

doPost()

SolrServlet类中除了普通的Java类对象（包括Servlet相关的）外，有四个Solr本身的类，还有一个Solr本身的异常。其中两个类和一个异常属于org.apache.solr.core包，两个类属于org.apache.solr.request包。属于core包的有：

Config:

SolrCore:

属于request包的有：

SolrQueryResponse:

QueryResponseWriter:

分析一下这个SolrServlet类。首先servlet会调用init()方法进行初始化：通过Context查找java:comp/env/solr/home来确定Solr的主目录（home），接着调用Config.setInstanceDir(home)方法设置这个实例的目录。然后通过SolrCore.getSolrCore()来获得一个SolrCore实例。destroy()方法将会在Servlet对象销毁时调用，仅仅调用core.close()关闭SolrCore实例。

当用户请求进来时doPost()简单地将任务交给doGet()完成，主要的任务由doGet()完成。分析一下doGet()方法：

使用SolrCore和doGet()参数request生成一个SolrServletRequest对象(注意：这个SolrServletRequest类不是公开类，位于org.apache.solr.servlet包中，继承了SolrQueryRequestBase类，仅仅接受SolrCore和HttpServletRequest对象作为参数)

然后SolrCore执行execute()方法（参数为SolrServletRequest和SolrQueryResponse）

由此可见，真正的处理核心是SolrCore的execute方法

版本说明

1.3版本

Solr 的 1.3 版本以 Apache Lucene 2.3 版本的巨大性能提升为基础，并增加了一个新的、向后兼容的、即插即用组件架构。该架构使开发人员踊跃创建可以进一步增强 Solr 的组件。例如，1.3 版本就包含能够实现以下功能的组件：

“您是不是要找……” 拼写检查

查找 “类似的” Document

根据编辑输入（又称付费排序）覆盖搜索结果

另外，查询解析、搜索、分类以及调试这样的现有功能也被组件化了。现在，您可以通过组合这些组件来自定义创建 SolrRequestHandler。最后，Solr 还增加了直接为数据库内容创建索引的功能，并且通过分布式搜索来支持庞大的系统，这一点对很多企业都很重要。

Solr 1.3 发生了很大的变化。它有很多新的特性，比如拼写检查、数据导入、编辑排序和分布式搜索。此外，还学习了 Solr 的增强功能，包括一个更新、更快的 Lucene 版本。Solr 有许多地方改变了，也有许多地方没有改变。Solr 仍然是一个可靠的、可行的、支持良好的搜索服务器，并且已经可以部署到企业中。现在，Solr 开发人员开始研究添加文档聚合、更多的分析选项、Windows 友好的复制以及复制文档检测等特性。

1.4版本

Solr 1.4.1发布了！此版本是一个bug修复版，同时也将Lucene升级到了Lucene 2.9.3。作为Java开源世界最为著名的全文检索工具来说，Lucene名气之大是在是可想而知了。而Solr是基于Lucene的一个企业级全文检索工具实现。

Solr底层基于Lucene，而操作完全基于web方式Solr同时提供检索高亮标记，动态集群，数据库整合，多种文档支持的特性，因此是用来制作企业级全文检索的一个良好的选择。

Solr完全采用Java编写，因此具有跨平台的能力，可以运行在Linux，Unix等多种支持Java的平台上。而Solr既可以作为独立应用部署在应用程序服务器上（例如Tomcat），也可以通过的REST和JSON api来与现有的应用进行整合，因此使用起来十分灵活方便。

分布式和复制 Solr 架构

图1

注意，图 1 中输入的请求可以进入任何一个复制的片中，因为它们是功能齐全的 Solr 实例。然后，检索节点会将请求发送到其他片。这些请求仅仅是普通的 Solr 请求。要将请求提交到 Solr 服务器并分发请求，需要将 shards 参数添加到请求，比如：

http://localhost:8983/solr/select?shards=localhost:8983/solr,localhost:7574/solr&q=ipod+solr

在这个例子中，我假定在本地主机上运行了两个 Solr 服务器（它不是真正的分布式的；它适合于这里的论述，但不能用于您的设置），主服务器在端口 8983 上，从服务器在端口 7574 上。输入的请求进入端口 8983 上的实例，然后它将请求发送到片式服务器上。应用程序很可能将 shards 参数值设置成 solrconfig.xml 文件中的 SolrRequestHandler 的默认配置的一部分，这样就不需要在每次查询时都传入所有片式服务器的名称了。

Solr的安装与配置

在Tomcat下Solr安装

下面以Linux下安装配置Solr进行说明，windows与此类似。

安装准备

下载tomcat 6.0.20：

Apache Tomcat® - Welcome!

tomcat调优：

调优tomcat 加大内存和连接数

MaxThread 500

MinSpareThread 25

MaxSpareThread75

Xmx 1024M

操作系统网络参数优化

用做测试的各台服务器，均在/etc/sysctl.conf配置文件中增加如下内核参数：

net.ipv4.tcp_syncookies = 1

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 5

下载solr

下载地址：http://apache.etoak.com/lucene/solr/1.4.1/

详情请见：http://wiki.apache.org/solr/Solr1.4

下载分词器：

下载地址：http://code.google.com/p/mmseg4j/

下载词库：

http://code.google.com/p/mmseg4j/downloads/detail?name=data.zip&can=2&q=

安装过程

安装tomcat6

安装完tomcat后修改./conf/server.xml

               connectionTimeout="20000"

               redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8"/>

注：如果没有设置URIEncoding="UTF-8"，在提交查询的select的url会出现乱码，当然也就查不到了。

将下载的solr包下面的dist文件夹中的apache-solr-1.4.1.war 拷贝到 tomcat的webapps 并且改名为 solr.war 一般情况下会自动生成相应的文件夹。

新建/opt/solr-tomcat/solr文件夹，把下载的solr包中的example/solr文件夹下面的所有文件放入到 /opt/solr-tomcat/solr里面。

最后一步配置添加solr.home环境变量，可以有二种方式（两种取其一即可）：

a）基于环境变量

linux在当前用户的环境变量中（.bash_profile）或在./bin/catalina.sh中添加如下环境变量：

export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dsolr.solr.home=/opt/solr-tomcat/solr"

b）基于JNDI

  在tomcat的conf文件夹建立Catalina文件夹，然后在Catalina文件夹中在建立localhost文件夹，在该文件夹下面建立 solr.xml,Xml代码:

docBase="/usr/local/tomcat6/webapps/solr.war" debug="0" crossContext="true" >

   name="solr/home" type="java.lang.String" value="/opt/solr-tomcat/solr" override="true" />

注：如果没有设定solr.solr.home环境变量或JNDI的情况下，Solr查找./solr，因此在启动时候需要切换到/opt/solr-tomcat

验证安装

访问solr管理界面 http://ip:port/solr

打开管理后台

打开浏览器，输入：http://192.168.10.85:18080/solr/admin/（注：多核心时为这个地址http://192.168.10.85:18080/solr/，首页会列出多核的链接，点击进入），就可以访问solr服务了

如果出现如下图示，表示配置成功。

注：观察这个指定的solr主位置，里面存在两个文件夹：conf和data。其中conf里存放了对solr而言最重要的两个配置文件schema.xml和solrconfig.xml。data则用于存放索引文件，schema.xml主要包括types、fields和其他的一些缺省设置。solrconfig.xml用来配置Solr的一些系统属性，例如与索引和查询处理有关的一些常见的配置选项，以及缓存、扩展等等。

中文分词配置

mmseg4j

下面主要说的是怎么在solr中加入中文分词(引入实现mmseg算法的第三方开源项目)。

下载分词器：http://code.google.com/p/mmseg4j/

下载词库：http://code.google.com/p/mmseg4j/downloads/detail?name=data.zip&can=2&q=

将解压后的mmseg4j-1.8.2目录下的mmseg4j-all-1.8.2.jar拷贝到Tomcat _HOME\webapps\solr\WEB-INF\lib目录下。

添加词库：在/opt/solr-tomcat/solr目录下新建dic文件夹，将解压后的sogou-dic\data目录下的words.dic拷贝到/opt/solr-tomcat/solr/dic目录下。

更改schema.xml(/opt/solr-tomcat/solr /conf/)文件，使分词器起到作用。

在schema.xml的、和部分新增如下配置：

……



   /opt/solr-tomcat/solr/dic"/>





















           /opt/solr-tomcat/solr/dic"/>







……

注：dicPath="/opt/solr-tomcat/solr/dic "是你的词库路径。

……

……

重启你的tomcat。

访问：http://192.168.10.85:18080/solr/admin/analysis.jsp可以看 mmseg4j 的分词效果。在 Field 的下拉菜单选择 name，然后在应用输入 complex。分词的结果，如下图：

好了，可以运行起来了，那就添加个文档试下，在解压后的apache-solr-1.4.0\example\exampledocs目录下创建 mmseg4j-solr-demo-doc.xml 文档，内容如下：





          1

          昨日,记者从解放军总参谋部相关部门获悉,截至3月28日,解放军和武警部队累计出动7.2万人次官兵支援地方抗旱救灾。组织民兵预备役人员20.2万人次支援地方抗旱救灾。





          2

          下半年房价调整就是挤水分房价回不到去年水平。





          3

          solr是基于Lucene Java搜索库的企业级全文搜索引擎，目前是apache的一个项目。





          4

          中国人民银行是中华人民共和国的中央银行。





然后在 cmd 下运行 post.jar，如下：

F:\lucene\solr\apache-solr-1.4.0\example\exampledocs>java -Durl=http://localhost:8089/solr/update -Dcommit=yes -jar post.jar mmseg4j-solr-demo-doc.xml

注意：mmseg4j-solr-demo-doc.xml 要是 UTF-8 格式，不然提交后会乱码。

还有在查询中文时需要把tomcat设置成URIEncoding="UTF-8";

查看是否有数据，访问：http://localhost:8089/solr/admin/ 在Query String: 中输入“中国”，显示如下图所示：

到这里，分词成功。至于schema.xml中的配置属性会在下一章中进行详细的介绍。

[Solr分词顺序]

Solr建立索引和对关键词进行查询都得对字串进行分词，在向索引库中添加全文检索类型的索引的时候，Solr会首先用空格进行分词，然后把分词结果依次使用指定的过滤器进行过滤，最后剩下的结果才会加入到索引库中以备查询。分词的顺序如下：

索引

1：空格whitespaceTokenize

2：过滤词(停用词，如：on、of、a、an等) StopFilter

3：拆字WordDelimiterFilter

4：小写过滤LowerCaseFilter

5：英文相近词EnglishPorterFilter

6：去除重复词RemoveDuplicatesTokenFilter

查询

1：查询相近词

2：过滤词

3：拆字

4：小写过滤

5：英文相近词

6：去除重复词

以上是针对英文，中文的除了空格，其他都类似。

注：

mmseg4j ： complex 1200kb/s左右, simple 1900kb/s左右

mmseg4j ：自带sogou词库，支持名为 wordsxxx.dic（如：data/words-my.dic）， utf8文本格式的用户自定义词库，一行一词。不支持自动检测。 -Dmmseg.dic.path

MMseg4jHandler(1.8以后支持): 添加 MMseg4jHandler 类，可以在solr中用url的方式来控制加载检测词库。参数：

dicPath 是指定词库的目录，特性与MMSegTokenizerFactory中的dicPath一样（相对目录是，是相对 solr.home）。

check 是指是否检测词库，其值是true 或 on。

reload 是否尝试加载词库，其值是 true 或 on。此值为 true，会忽视 check 参数。

solrconfig.xml：

dic

此功能可以让外置程序做相关的控制，如：尝试加载词库，然后外置程序决定是否重做索引。

paoding

对全文检索而言，中文分词非常的重要，这里采用了qieqie庖丁分词。集成非常的容易，我下载的是2.0.4-alpha2版本，其中它支持最多切分和按最大切分。创建自己的一个中文TokenizerFactory继承自solr的BaseTokenizerFactory。

/**

* Created by IntelliJ IDEA.

* User: ronghao

* Date: 2007-11-3

* Time: 14:40:59

* 中文切词对庖丁切词的封装

*/

public class ChineseTokenizerFactory extends BaseTokenizerFactory {

    /**

     * 最多切分   默认模式

     */

    public static final String MOST_WORDS_MODE = "most-words";

    /**

     * 按最大切分

     */

    public static final String MAX_WORD_LENGTH_MODE = "max-word-length";

    private String mode = null;

    public void setMode(String mode) {

             if (mode==null||MOST_WORDS_MODE.equalsIgnoreCase(mode)

                      || "default".equalsIgnoreCase(mode)) {

                  this.mode=MOST_WORDS_MODE;

             } else if (MAX_WORD_LENGTH_MODE.equalsIgnoreCase(mode)) {

                  this.mode=MAX_WORD_LENGTH_MODE;

             }

             else {

                  throw new IllegalArgumentException("不合法的分析器Mode参数设置:" + mode);

             }

        }

    @Override

    public void init(Map args) {

        super.init(args);

        setMode(args.get("mode"));

    }

    public TokenStream create(Reader input) {

        return new PaodingTokenizer(input, PaodingMaker.make(),

                  createTokenCollector());

    }

    private TokenCollector createTokenCollector() {

        if( MOST_WORDS_MODE.equals(mode))

             return new MostWordsTokenCollector();

        if( MAX_WORD_LENGTH_MODE.equals(mode))

             return new MaxWordLengthTokenCollector();

        throw new Error("never happened");

    }

}

在schema.xml的字段text配置里加入该分词器。

<fieldtype name="text" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

            <analyzer type="index">

                <tokenizer class="com.ronghao.fulltextsearch.analyzer.ChineseTokenizerFactory" mode="most-words"/>

                <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>

                <filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="1" catenateWords="1" catenateNumbers="1" catenateAll="0"/>

                <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

                <filter class="solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory"/>

            analyzer>

            <analyzer type="query">

                <tokenizer class="com.ronghao.fulltextsearch.analyzer.ChineseTokenizerFactory" mode="most-words"/>

                <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>

                <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>

                <filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="1" catenateWords="0" catenateNumbers="0" catenateAll="0"/>

                <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

                <filter class="solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory"/>

            analyzer>

        fieldtype>

types>

    完成后重启tomcat，即可在http://localhost:8080/solr/admin/analysis.jsp

体验到庖丁的中文分词。注意要将paoding-analysis.jar复制到solr的lib下，注意修改jar包里字典的home。

多核（MultiCore）配置

Solr Multicore 是 solr 1.3 的新特性。其目的一个solr实例，可以有多个搜索应用。

我们知道你既可以把不同类型的数据放到同一index中，也可以使用分开的多indexes。基于这一点，你只需知道如何使用多 indexes（实际上就是运行Solr的多实例）。尽管如此，为每一个类型添加一个完整的Solr实例会显得太臃肿庞大。Solr1.3引入了Solr core的概念，该方案使用一个Solr实例管理多个indexes，这样就有热点core（hot core）的重读（reloading）与交换（swap，通常是读index与写index交换），那么管理一个 core或index也容易些。每个Solr core由它自己的配置文件和索引数据组成。在多core执行搜索和索引几乎和没有使用core一样。你只是添加core的名字为各自不同的URL。单core情况下的如下搜索：

http://localhost:8983/solr/select?q=dave%20matthews

在多core环境下，你可以通过如下方式访问一个名为mbartists的core：

http://localhost:8983/solr/core0/select?q=dave%20matthews

并非在URL中引入core name的参数名值对，而是用不同的context。这样就可以像在单core中执行你的管理任务，搜索，更新操作。

MultiCore的配置方法

1、找到solr下载包中的example文件夹，在它的下面有个multicore文件夹，将这个文件夹下面的core0、core1和solr.xml拷贝到 c:\solr-tomcat\solr下面。

注意：有一个 solr.xml（这只是默认文件，当然也可以指定别的文件），如：











这个文件是告诉solr应该加载哪些core，……里有 core0、core1。core0（可以类比以前的solr.home）/conf目录下有schema.xml与solrconfig.xml，可以把实际应用的/solr/conf/schema.xml复制过来（注意：solrconfig.xml不要复制）。

2、启动tomcat，访问应用，就可以看到有 Admin core0 和 Admin core1

http://192.168.10.85:18080/solr/

http://192.168.10.85:18080/solr/core0/admin/

http://192.168.10.85:18080/solr/core1/admin/

http://192.168.10.85:18080/solr/core1/admin/analysis.jsp

3、采用上面的默认solr.xml，索引文件将存放在同一个目录下面，在这里将存放在C:\solr-tomcat\solr\data，如果你想更改目录，或者两个应用存放在不同的目录，请参见下面的xml。





一些关键的配置值是：

1.Persistent="false"指明运行时的任何修改我们不做保存。如拷贝。如果你想保存从启动起的一些改动，那就把 persistent设置为true。如果你的index策略是完成建index到一个纯净的core中然后交换到活动core 那么你绝对应该设为true。

sharedLib="lib"指明了所有core的jar文件的lib目录。如果你有一个core有自己需要的jar文件，那么你可以把他们置入到core/lib目录。例如：karaoke core 使用 Solr Cell来索引化富文本内容，因此那些用来解析和抽取富文本的jar文件被放到./examples/cores/karaoke/lib/.

为何使用多core ？

Solr实例支持多core比启用多index要好（do more）。多core同时解决了在生产环境下的一些关键需求：

1.重建索引

2.测试配置变更

3.合并索引

4.运行时重命名core

为何多core不是默认的？

多core是1.3版本中才加的，1.4后更成熟。我们强烈建议你使用多core，既是你现在的solr.xml只配置了一个core，虽然会比单个索引稍复杂，但可以带来管理core上的好处。或许一天单个core可能最终RELOAD and STATUS命令，又或许单个core最终会被废禁。多个core会是Solr将来支持大规模分布式索引的关键。因此，以后可以期待更多。

你可以得到更多的关于Solr的资料：CoreAdmin - Solr - Apache Software Foundation。

配置文件说明

运行solr是个很简单的事，如何让solr高效运行你的项目，这个就不容易了。要考虑的因素太多。这里很重要一个就是对solr的配置要了解。懂得配置文件每个配置项的含义，这样操作起来就会如鱼得水！

在solr里面主要的就是solr的主目录下面的schema.xml,solrConfig.xml。

schema.xml

schema.xml，这个相当于数据表配置文件，它定义了加入索引的数据的数据类型的。主要包括types、fields和其他的一些缺省设置。

注:schema.xml里有一个uniqueKey,的配置，这里将id字段作为索引文档的唯一标识符，非常重要。

<uniqueKey>iduniqueKey>

FieldType（类型）

首先需要在types结点内定义一个FieldType子结点，包括name,class,positionIncrementGap等等一些参数，name就是这个FieldType的名称，class指向org.apache.solr.analysis包里面对应的class名称，用来定义这个类型的行为。在FieldType定义的时候最重要的就是定义这个类型的数据在建立索引和进行查询的时候要使用的分析器analyzer,包括分词和过滤。例如：



        solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>





        solr.StopFilterFactory"

                ignoreCase="true"

                words="stopwords.txt"

                enablePositionIncrements="true"

                />



        solr.LowerCaseFilterFactory"/>

        solr.EnglishPorterFilterFactory" protected="protwords.txt"/>

        solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory"/>



     ……



在index的analyzer中使用 solr.WhitespaceTokenizerFactory这个分词包，就是空格分词，然后使用 solr.StopFilterFactory，solr.WordDelimiterFilterFactory，solr.LowerCaseFilterFactory，solr.EnglishPorterFilterFactory，solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory 这几个过滤器。在向索引库中添加text类型的索引的时候，Solr会首先用空格进行分词，然后把分词结果依次使用指定的过滤器进行过滤，最后剩下的结果才会加入到索引库中以备查询。Solr的analysis包并没有带支持中文分词的包

Fields（字段）

接下来的工作就是在fields结点内定义具体的字段（类似数据库中的字段），就是filed，filed定义包括name,type（为之前定义过的各种FieldType）,indexed（是否被索引）,stored（是否被储存），multiValued（是否有多个值）等等。

例：

field的定义相当重要，有几个技巧需注意一下，对可能存在多值得字段尽量设置 multiValued属性为true，避免建索引是抛出错误；如果不需要存储相应字段值，尽量将stored属性设为false。

copyField（复制字段）

建议建立了一个拷贝字段，将所有的全文字段复制到一个字段中，以便进行统一的检索：

并在拷贝字段结点处完成拷贝设置：

注：“拷贝字段”就是查询的时候不用再输入：userName:张三 and userProfile:张三的个人简介。直接可以输入"张三"就可以将“名字”含“张三”或者“简介”中含“张三”的又或者“名字”和“简介”都含有“张三”的查询出来。他将需要查询的内容放在了一个字段中，并且默认查询该字段设为该字段就行了。

dynamicField（动态字段）

除此之外，还可以定义动态字段，所谓动态字段就是不用指定具体的名称，只要定义字段名称的规则，例如定义一个 dynamicField，name 为*_i，定义它的type为text，那么在使用这个字段的时候，任何以_i结尾的字段都被认为是符合这个定义的，例如：name_i，gender_i，school_i等。

schema.xml配置文件大体上就是这样，更多细节请参见solr wiki：SchemaXml - Solr - Apache Software Foundation

solrconfig.xml

在配置方面，solrconfig.xml 文件不仅指定了 Solr 如何处理索引、突出显示、分类、搜索以及其他请求，还指定了用于指定缓存的处理方法的属性，以及用于指定 Lucene 管理索引的方法的属性。配置取决于模式，但模式不取决于配置。

solrconfig.xml文件包含了大部分的参数用来配置Solr本身的。

dataDir parameter：/var/data/solr

用来指定一个替换原先在Solr目录下默认存放所有的索引数据，可以在Solr目录以外的任意目录中。如果复制使用后应该符合该参数。如果这个目录不是绝对路径的话，那么应该以当前的容器为相对路径。

mainIndex ： 这个参数的值用来控制合并多个索引段。

：通过将很多 Lucene 内部文件整合到单一一个文件来减少使用中的文件的数量。这可有助于减少 Solr 使用的文件句柄数目，代价是降低了性能。除非是应用程序用完了文件句柄，否则 false 的默认值应该就已经足够。

mergeFactor：决定低水平的 Lucene 段被合并的频率。较小的值（最小为 2）使用的内存较少但导致的索引时间也更慢。较大的值可使索引时间变快但会牺牲较多的内存。

maxBufferedDocs：在合并内存中文档和创建新段之前，定义所需索引的最小文档数。段是用来存储索引信息的 Lucene 文件。较大的值可使索引时间变快但会牺牲较多的内存。

maxMergeDocs： 控制可由 Solr ,000) 最适合于具有合并的 Document 的最大数。较小的值 (< 10大量更新的应用程序。该参数不允许lucene在任何索引段里包含比这个值更多的文档，但是，多余的文档可以创建一个新的索引段进行替换。

maxFieldLength： 对于给定的 Document，控制可添加到 Field 的最大条目数，进而截断该文档。如果文档可能会很大，就需要增加这个数值。然而，若将这个值设置得过高会导致内存不足错误。

unlockOnStartup： unlockOnStartup 告知 Solr 忽略在多线程环境中用来保护索引的锁定机制。在某些情况下，索引可能会由于不正确的关机或其他错误而一直处于锁定，这就妨碍了添加和更新。将其设置为 true 可以禁用启动锁定，进而允许进行添加和更新。

    false

    10

    1000

    2147483647

    10000

updateHandler：这个更新处理器主要涉及底层的关于如何更新处理内部的信息。（此参数不能跟高层次的配置参数Request Handlers对处理发自客户端的更新相混淆）。

缓冲更新这么多的数目，设置如下比较低的值，可以约束索引时候所用的内存
    100000
等待文档满足一定的标准后将自动提交，未来版本可以扩展现有的标准


      10000
触发自动提交前最多可以等待提交的文档数量
      86000
在添加了一个文档之后，触发自动提交之前所最大的等待时间


这个参数用来配置执行外部的命令。
一个postCommit的事件被触发当每一个提交之后

      snapshooter
      solr/bin
      true


exe--可执行的文件类型
dir--可以用该目录做为当前的工作目录。默认为"."
wait--调用线程要等到可执行的返回值
args--传递给程序的参数默认nothing
env--环境变量的设置默认nothing


    1024

:
控制跟查询相关的一切东东。

Caching：修改这个参数可以做为索引的增长和变化。


      class="solr.LRUCache"
      size="512"
      initialSize="512"
      autowarmCount="256"/>


查询结果缓存

      class="solr.LRUCache"
      size="512"
      initialSize="512"
      autowarmCount="256"/>

由于Lucene的内部文档ID标识（文档名称）是短暂的，所以这种缓存不会被自动warmed。

      class="solr.LRUCache"
      size="512"
      initialSize="512"
      autowarmCount="0"/>


这么做的的关键就是应该明确规定实现solr.search.CacheRegenerator接口如果autowarming是比较理想化的设置。



    true



一种优化用于queryResultCache，当一个搜索被请求，也会收集一定数量的文档ID做为一个超集。举个例子，一个特定的查询请求匹配的文档是10到19，此时，queryWindowSize是50，这样，文档从0到50都会被收集并缓存。这样，任何更多的在这个范围内的请求都会通过缓存来满足查询。

    50






    false

Solr的应用

关于solr的详细使用说明，请参考: FrontPage - Solr - Apache Software Foundation

SOLR应用概述

Solr的应用模式

在门户社区中需要使用solr，可采用如下模式：

对于原有系统已有的数据或需要索引的数据量较大的情况

直接采用通过http方式调用solr的接口方式，效率较差，采用solr本身对csv 的支持（http://wiki.apache.org/solr/UpdateCSV），将数据导出为csv格式，然后调用solr的csv接口http://localhost:8080/solr/update/csv

对于系统新增的数据

先将需要索引查询的数据组装成xml格式，然后使用httpclient 将数据提交到solr的http接口，例如： http://localhost:8080/solr/update

也可以参考post.jar中的SimplePostTool的实现。http://svn.apache.org/viewvc/lucene/solr/trunk/src/java/org/apache/solr/util/SimplePostTool.java?view=co

中文分词

采用mmseg4j作为solr（Lucene）缺省的中文分词方案

项目库：http://code.google.com/p/mmseg4j/

也可以采用庖丁解牛作为solr（Lucene）缺省的中文分词方案

项目库：http://code.google.com/p/paoding/

与nutch的集成使用

http://blog.foofactory.fi/2007/02/online-indexing-integrating-nutch-with.html

嵌入式Solr

Solrj - Solr - Apache Software Foundation

分布式索引

CollectionDistribution - Solr - Apache Software Foundation

SOLR的使用过程说明

第一步：搜索引擎规划设计

定制好业务模型

定制好索引结构

定制好搜索策略

配置solr的schemal配置文件

第二步：搜索引擎配置

根据搜索引擎的规划，配置solr的schema.xml等配置文件。

第三步：构建索引并定时更新索引

通过调用索引接口进行索引的构建与更新。

第三步：搜索

通过调用搜索接口进行搜索。

一个简单的例子

Solr Schema 设计

见“2.2.1 mmseg4j”中的第(5)点。

构建索引

找到下载的软件包，在\apache-solr-1.4.1\example\exampledocs目录下创建 mmseg4j-solr-demo-doc.xml 文档，内容如下：





          1

          昨日,记者从解放军总参谋部相关部门获悉,截至3月28日,解放军和武警部队累计出动7.2万人次官兵支援地方抗旱救灾。组织民兵预备役人员20.2万人次支援地方抗旱救灾。





          2

          下半年房价调整就是挤水分房价回不到去年水平。





          3

          solr是基于Lucene Java搜索库的企业级全文搜索引擎，目前是apache的一个项目。





          4

          中国人民银行是中华人民共和国的中央银行。





然后在 cmd 切换到“apache-solr-1.4.0\example\exampledocs>”,运行 post.jar，命令如下：

java -Durl=http://192.168.10.85:18080/solr/update -Dcommit=yes -jar post.jar mmseg4j-solr-demo-doc.xml

注：多核心时为这个地址http://192.168.10.85:18080/solr/core0/update/

搜索测试

查看是否有数据

访问：http://192.168.10.85:18080/solr/admin/

在Query String：中输入“中国”，显示如下图所示：

http://192.168.10.85:18080/solr/core0/select/?q=中国&version=2.2&start=0&rows=10&indent=on

搜索引擎的规划设计

搜索应用架构

定义业务模型

定义搜索的业务模型即对搜索的需求进行分析，确定搜索的业务对象和结构：

1）确定要搜索的业务对象：

分析确定有哪些内容需要进行搜索，这些内容的来源，更新的频次等信息，按如下结构进行定义：

示例：

编码

业务对象

优先级

内容来源

更新频次

说明

T001

天气信息

1

168平台

1小时

输入城市名则结果为该城市的天气，没有输入地名则结果为您所属地市的天气信息

T002

餐饮酒店

1

互联网

每日

搜索词可以是地名、特色菜、餐馆名称，搜索结果是与您的搜索词相关的餐馆信息

T003

航班信息

1

互联网

每日

搜索词可以是起始和到港的城市名，搜索结果是与您的搜索词相关的航班信息

T004

火车时刻

1

互联网

每日

搜索词可以是列车车次、起始站点、途经站点，搜索结果是与您的搜索词相关的火车车次详细信息

T005

电影影讯

1

12580

每日

搜索词可以是最新放映的影片名或影院名称，搜索结果是与您的搜索词相关的各影院近期放映的电影影讯。

T006

股票行情

1

168平台

1分钟

搜索词可以是股票代码、股票名称，搜索结果是与您的搜索词相关的即时的股票行情信息。

T007

移动业务

1

手工导入

每月

搜索词可以移动是业务名称，搜索结果是与您的搜索词相关的业务简介和开通方法信息。

T008

通讯录

1

手工导入

每月

T009

短信

1

手工导入

每日

T010

彩信

1

手工导入

每日

T011

WAP网址

1

手工导入

每日

2）梳理业务对象的结构

针对以上业务对象进行分析梳理出业务对象的结构。以下是通讯录和wap网址的结构定义

a)通讯录

字段

　说明

ID

内容标识

userName

姓名

userMail

用户邮箱

mobile

用户手机号

department

部门

sex

性别

birthday

生日

msn

MSN

qq

QQ号

b)wap网站

字段

　说明

ID

内容标识

标题

内容标题

URL地址

Wap网站的URL地址

标签

搜索的依据，多个关键字以"，"分隔。

摘要

Wap网站的简要说明

网站分类

搜索、娱乐、SNS、新闻

定制索引服务

定制索引服务是对索引源进行结构化的索引，换句话说，索引后的结果是结构化的、有意义的信息。定制索引主要涉及如下几个方面：

分类：多核解决方案

需要检索的字段

需要存储的字段

过滤条件

排序

索引的更新频次

定制搜索服务

定制搜索是指确定搜索支持的规则

过滤条件

排序规则

搜索引擎配置

Solr Schema 设计(如何定制索引的结构?)

索引的结构配置主要是对schema.xml中的Fieldtype、Fields、copyField、dynamicField的配置,schema.xml的配置文件说明请参考“2.4 配置文件说明”的“1 schema.xml”，下面我们以搜索通讯录为例进行说明。

public String userName = null;// 姓名

public String userMail = null;// 用户邮箱

public String mobile = null;// 用户手机号

public String department = null;//

public String sex = null;// 性别

public String birthday = null;// 生日

public String msn = null;

public String qq = null;

定义好需要的类型（Fieldtype）

定义好需要的类型（Fieldtype），同时为类型（Fieldtype）配置合适的分词器，下面以mmsg4j中文分词为示例,：

……

































……

注：dicPath="/opt/solr-tomcat/solr/dic "是你的词库路径。

定义好需要的字段（Fielde）

……

username " type="string" indexed="true" stored="true"/>

usermail " type="text" indexed="true" stored="true"/>

mobile " type="text" indexed="true" stored="true"/>

department" type="text" indexed="true" stored="true"/>

sex" type="text" indexed="true" stored="true"/>

birthday" type="text" indexed="true" stored="true"/>

msn" type="text" indexed="true" stored="true"/>

qq" type="text" indexed="true" stored="true"/>

……

示例： 博客应用程序的声明字段

                multiValued="true" omitNorms="true"/>

如何进行索引操作？

基本索引操作

在 Solr 中，通过向部署在 servlet 容器中的 Solr Web 应用程序发送 HTTP 请求来启动索引。您可以向 Solr 索引 servlet 传递四个不同的索引请求：

add/update允许您向 Solr 添加文档或更新文档。直到提交后才能搜索到这些添加和更新。

commit告诉 Solr，应该使上次提交以来所做的所有更改都可以搜索到。

optimize重构 Lucene 的文件以改进搜索性能。索引完成后执行一下优化通常比较好。如果更新比较频繁，则应该在使用率较低的时候安排优化。一个索引无需优化也可以正常地运行。优化是一个耗时较多的过程。

delete可以通过 id 或查询来指定。按 id 删除将删除具有指定 id 的文档；按查询删除将删除查询返回的所有文档。

新增、更新索引

http://localhost/myBlog/solr-rocks.html
Solr Search is Simply Great
solr,lucene,enterprise,search
2007-01-06T05:04:00.000Z
10
Solr is a really great open source search server. It scales,
it's easy to configure and the Solr community is really supportive.
on

中的每个 field 条目告诉 Solr 应该将哪些Field添加到所创建文档的 Lucene 索引中。可以向add命令添加多个。通过HTTP POST将命令发往：http://localhost:8080/solr/update。如果一切进展顺利，则会随返回一个 XML 文档，添加文档成功，如果是相同的 URL 自动更新文档（示例应用程序中的 URL 是 Solr 识别文档以前被添加过所使用的惟一 id）。

注:schema.xml里有一个uniqueKey,的配置，这里将url字段作为索引文档的唯一标识符，非常重要。

<uniqueKey>urluniqueKey>

删除索引

删除制定ID的索引

05138022

删除查询到的索引数据

id:IW-02

删除所有索引数据

*:*

通过HTTP POST将命令发往： http://localhost:8080/solr/update

注：以上xml文件通过HTTP POST将命令发往在 http://192.168.10.85:18080/solr/update/，多核心时为这个地址http://192.168.10.85:18080/solr/core0/update/

批量索引操作

对原有系统已有的数据或需要索引的数据量较大的情况，需要进行批量的索引操作

通过CVS文件的方式提交

直接采用通过http方式调用solr的接口方式，效率较差，采用solr本身对csv 的支持（ UpdateCSV - Solr - Apache Software Foundation ），将数据导出为csv格式，然后调用solr的csv接口http://localhost:8080/solr/update/csv

具体操作步聚：

1.修改conf/solrconfig.xml

1）新增csv处理配置项







2）修改enableRemoteStreaming=true

true" multipartUploadLimitInKB="2048" />

2. 下面的命令能直接读取输入文件提交到Solr

curl http://localhost:8983/solr/update/csv?stream.file=exampledocs/books.csv&stream.contentType=text/plain;charset=utf-8

#NOTE: The full path, or a path relative to the CWD of the running solr server must be used.

数据库数据导入生成索引（DataImportHandler DIH）

写程序可以将数据读出100条，如果你的内存够大，可以是1000条甚至更多，然后放入Collection中，批量提交至solr。或者读取数据写入xml文件中，再将该文件提交到solr等等。但是，我们还可以通过配置文件直接读取数据库建立索引。

全量更新索引

一、提供对应数据库的jdbc驱动。

将jdbc驱动放在TOMCAT_HOME\webapps\solr\WEB-INF\lib目录下。

二、在C:\solr-tomcat\solr\conf目录下新建db文件夹，在db文件夹中新建db-data-config.xml内容如下：

















三、修改C:\solr-tomcat\solr\conf目录下的solrconfig.xml文件。在相应的位置添加如下代码：



       C:\solr-tomcat\solr\conf\db\db-data-config.xml





注：C:\solr-tomcat\solr\conf\db\db-data-config.xml是db-data-config.xml的存放路径，你要根据实际情况而定。

document：一个文档也就是lucene的document这个没什么解释的。

entity：主要针对的是一个数据库表。

filed：属性column是数据库的字段，name是filed的名字，即schema中的field name。

更多请参考官方wiki：http://wiki.apache.org/solr/DataImportHandler

四、启动TOMCAT，输入地址进行导入，导入分为多种模式：我用的是完全导入模式。

http://localhost:8080/solr/dataimport?command=full-import

结果：

00C:\solr-tomcat\solr\conf\db\db-data-config.xmlfull-importidle1202009-09-05 21:28:08Indexing completed. Added/Updated: 2 documents. Deleted 0 documents.2009-09-05 21:28:092009-09-05 21:28:090:0:0.579This response format is experimental. It is likely to change in the future.

五、再去查询你刚才提交的数据。

上面的例子只不过是很简单的一个部分。针对solr的 MultiCore，通过配置db-data-config.xml也可以实现，还有多表，或者多表关联等等操作只要在db-data- config.xml配置清楚都可以进行数据的导入。

在solr1.4中还有更多的扩展功能，这些功能为重建索引提供能很方便的操作。而且datasource不单单指的是database，可以是xml文件，还可以是来自网络上的等等。

增量更新索引

1、首先要确认表中有last_modified字段。

2、修改C:\solr-tomcat\solr\conf\db\db-data-config.xml文件，内容如下：






transformer="ClobTransformer"

query="select * from tb_message"

deltaQuery="select id from tb_message where to_char(last_modified,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') > '${dataimporter.last_index_time}'">













3、重启tomcat。添加一条记录。

访问：http://localhost:8089/solr/dataimport?command=delta-import

再查询一下，是不是可以查询到刚才添加的记录了。

如何进行搜索

搜索语法

solr 查询参数说明

常用

q - 查询字符串，必须的。

fl - 指定返回那些字段内容，用逗号或空格分隔多个。

start - 返回第一条记录在完整找到结果中的偏移位置，0开始，一般分页用。

rows - 指定返回结果最多有多少条记录，配合start来实现分页。

sort - 排序，格式：sort=+[,+]… 。示例：（inStock desc, price asc）表示先 “inStock” 降序, 再 “price” 升序，默认是相关性降序。

注：排序字段只能针对数值型如：int,dobuble等…

wt - (writer type)指定输出格式，可以有 xml, json, php, phps, 后面 solr 1.3增加的，要用通知我们，因为默认没有打开。

fq - （filter query）过虑查询，作用：在q查询符合结果中同时是fq查询符合的，例如：q=mm&fq=date_time:[20081001 TO 20091031]，找关键字mm，并且date_time是20081001到20091031之间的。官方文档：http://wiki.apache.org/solr/CommonQueryParameters#head-6522ef80f22d0e50d2f12ec487758577506d6002

不常用

q.op - 覆盖schema.xml的defaultOperator（有空格时用"AND"还是用"OR"操作逻辑），一般默认指定

df - 默认的查询字段，一般默认指定

qt - （query type）指定那个类型来处理查询请求，一般不用指定，默认是standard。

其它

indent - 返回的结果是否缩进，默认关闭，用 indent=true|on 开启，一般调试json,php,phps,ruby输出才有必要用这个参数。

version - 查询语法的版本，建议不使用它，由服务器指定默认值。

Solr的检索运算符

1. “:” 指定字段查指定值，如返回所有值*:*

2. “?” 表示单个任意字符的通配

3. “*” 表示多个任意字符的通配（不能在检索的项开始使用*或者?符号）

4. “~” 表示模糊检索，如检索拼写类似于”roam”的项这样写：roam~将找到形如foam和roams的单词；roam~0.8，检索返回相似度在0.8以上的记录。

5. 邻近检索，如检索相隔10个单词的”apache”和”jakarta”，”jakarta apache”~10

6. “^” 控制相关度检索，如检索jakarta apache，同时希望去让”jakarta”的相关度更加好，那么在其后加上”^”符号和增量值，即jakarta^4 apache

7. 布尔操作符AND、||

8. 布尔操作符OR、&&

9. 布尔操作符NOT、!、- （排除操作符不能单独与项使用构成查询）

10.“+” 存在操作符，要求符号”+”后的项必须在文档相应的域中存在

11. ( ) 用于构成子查询

12. [] 包含范围检索，如检索某时间段记录，包含头尾，date:[200707 TO 200710]

13. {} 不包含范围检索，如检索某时间段记录，不包含头尾

date:{200707 TO 200710}

   注：范围检索字段只适用于:String,int,dobule,date不能用于long型的字段

14. \ 转义操作符，特殊字符包括+ - && || ! ( ) { } [ ] ^ ” ~ * ? : \

solr查询的一些常用语法

1、首先假设我的数据里fields有:name, tel, address 预设的搜寻是name这个字段, 如果要搜寻的数据刚好就是 name 这个字段,就不需要指定搜寻字段名称。

2、查询规则:

如欲查询特定字段(非预设字段),请在查询词前加上该字段名称加 “:” (不包含”号) 符号,

例如: address:北京市海淀区上地软件园 tel:88xxxxx1

1>. q代表query input

2>. version代表solr版本(建议不要变动此变量)

3>. start代表显示结果从哪一笔结果资料开始,预设为0代表第一笔, rows是说要显示几笔数据,预设为10笔

(因为有时查询结果可能有几百笔,但不需要显示所有结果,所以预设是从第一笔开始到第十笔)

所以若要显示第10到30笔就改为:

http: //localhost:8080/solr/select/?indent=on&version=2.2&q=address:北京市海淀区上地软件园+tel:88xxxxx1&version=2.2&start=10&rows= 20&indent=on

(indent代表输出的xml要不要缩行.预设为开启 on)

3、另外,要限定输出结果的内容可用 “fl=” 加上你要的字段名称,如以下这个范例:

http: //localhost:8080/solr/select/?indent=on&version=2.2&q=text:北京+ OR+text:亿度&start=0&rows=10&fl=name,address,tel

在fl=之后加上了name,adress,tel

所以结果会如下:

北京亿度

北京市海淀区上地软件园

88xxxxxx1

北京亿度

88xxxxxx1

4、查询 name 或 address:直接输入查询词, 如: 亿度

送出的内容即为:

name:亿度 AND address:海淀

5、若要搜寻联集结果,请在词与词间空格或加上大写 “OR” (不包含”号).

例如: text:海淀 OR text:亿度

text:海淀 OR 亿度

或

海淀亿度

或

name:亿度 OR tel:88xxxxxx1

或

name:亿度 tel:88xxxxxx1

6、若要搜寻交集结果,请在词与词间加上大写 “AND” 或 “+” (不包含”号).

例如: text:海淀 AND 亿度

或

+text:海淀 +text:亿度

或

name:亿度 AND tel:88xxxxxx1

或

name: ( +亿度 +海淀)

7、排除查询

在要排除的词前加上 “-” (不包含”号) 号

例如: 海淀 -亿度

搜寻结果不会有包含亿度的词的结果在内

8、Group 搜寻

使用 “()” 来包含一个group

如希望搜寻在店名字段内同时有 “台北”(不包含”号) 及 “火车站”(不包含”号)

9、增加权重: 如要搜寻 “北京加油站”(不包含”号) 但因为回传太多笔资料内有 “中华”(不包含”号) 或 “加油站”(不包含”号) 的结果,

所以想要把有包含 “加油站”(不包含”号)的数据往前排,可使用 “^”(不包含”号)符号在后面加上愈增加的权重数,

像是 “2″,则可以这样做:

北京加油站^2

会同时搜寻含有北京或加油站的结果,并把加油站这个词加权所以搜寻时会先判断加油站这一个词在搜寻结果中的比重,甚至假设一笔数据内加油站出现过两次以上的就更加会有优先权。

查询时在查询词后加上 “^” (不包含”号) 再加上权重分数

例如: 亿度 AND “北京”^2

或

亿度^2 OR 北京

10、Wildcard 搜寻使用 “*” 符号; 如果输入 “中国*银” (不包含”号), 结果会有中国信托商业银行, 中国输出入银行图书阅览室, 中国商银证券

中国及银之间可夹任何长短字词.

排序

字段增加权重

在很多时候，我们可能会需要增加某一个字段的权重，以合理的显示搜索结果。

例如：有一个schma，有三个字段：chapterId, title, content.

我们希望某一个关键字如果在title中匹配了，就要优先显示，而在content中匹配了，就放在搜索结果的后面。当然，如果两者同时匹配当然没什么好说的了。看看solr中如何做到吧。

title:(test1 test2)^4 content:(test1 test2)

给title字段增加权重，优先匹配

关于^后面的数字4，经过我测试，最佳值应该是有n个字段就写成n+1，当然希望大家能更好的去测试！

Solr分词器、过滤器、分析器

    关于lucene的分析器，分词器，过滤器，请看：http://lianj-lee.javaeye.com/blog/501247

    对一个document进行索引时，其中的每个field中的数据都会经历分析（根据上面的一个博客可以知道，分析就是组合分词和过滤），最终将一句话分成单个的单词，去掉句子当中的空白符号，大写转换小写，复数转单数，去掉多余的词，进行同义词代换等等。

  如：This is a blog! this, is, a 会被去除，最后最剩下blog。当然!这个符号也会被去除的。

  这个过程是在索引和查询过程中都会进行的，而且通常两者进行的处理的都是一样的，这样做是为了保证建立的索引和查询的正确匹配。

分析器（Analyzer）

  分析器是包括两个部分：分词器和过滤器。分词器功能将句子分成单个的词元token，过滤器就是对词元进行过滤。

  solr自带了一些分词器，如果你需要使用自定义的分词器，那么就需要修改schema.xml文件。

  schema.xml 文件允许两种方式修改文本被分析的方式，通常只有field类型为 solr.TextField 的field的内容允许定制分析器。

    方法一：使用任何 org.apache.lucene.analysis.Analyzer的子类进行设定。



    方法二：指定一个TokenizerFactory ，后面跟一系列的TokenFilterFactories（它们将按照所列的顺序发生作用），Factories被用来创建分词器和分词过滤器，它们用于对分词器和分词过滤器的准备配置，这样做的目的是为了避免the overhead of creation via reflection。



……









    ……



  需要说明的一点是，Any Analyzer, TokenizerFactory, or TokenFilterFactory 应该用带包名的全类名进行指定，请确保它们位于Solr的classpath 路径下。对于 org.apache.solr.analysis.* 包下的类，仅仅通过solr.*就可以进行指定。

   如果你需要使用自己的分词器和过滤器，你就需要自己写一个 factory ，它必须是 BaseTokenizerFactory(分词器) 或BaseTokenFilterFactory（过滤器）的子类。就像下面一样。

public class MyFilterFactory extends BaseTokenFilterFactory {

  public TokenStream create(TokenStream input) {

    return new MyFilter(input);

  }

}

对于IK3.1.5版本已经完全支持了solr的分词，这样就不用自己来编写了，而对于中文的切词的话，ik对solr的支持已经很完美了。

Solr提供了哪些TokenizerFactories？

1. solr.LetterTokenizerFactory

   创建org.apache.lucene.analysis.LetterTokenizer.

   分词举例：

   "I can't" ==> "I", "can", "t"，字母切词。

2. solr.WhitespaceTokenizerFactory

   创建org.apache.lucene.analysis.WhitespaceTokenizer，主要是切除所有空白字符。

3. solr.LowerCaseTokenizerFactory

   创建org.apache.lucene.analysis.LowerCaseTokenizer

   分词举例：

  "I can't" ==> "i", "can", "t"，主要是大写转小写。

4. solr.StandardTokenizerFactory

   创建org.apache.lucene.analysis.standard.StandardTokenizer

   分词举例： "I.B.M. cat's can't" ==>

ACRONYM: "I.B.M.", APOSTROPHE:"cat's", APOSTROPHE:"can't"

   说明：该分词器，会自动地给每个分词添加type，以便接下来的对type敏感的过滤器进行处理，目前仅仅只有StandardFilter对Token 的类型是敏感的。

5. solr.HTMLStripWhitespaceTokenizerFactory

从结果中除去HTML标签，将结果交给WhitespaceTokenizer处理。

例子：

my link

my link

hello

hello

hello'); -->

hello

if a
if a
hello

hello

a
a

6. solr.HTMLStripStandardTokenizerFactory

从结果中出去HTML标签，将结果交给StandardTokenizer处理。

7. solr.PatternTokenizerFactory

说明：按照规则表达式样式对分本进行分词。

例子：处理对象为，mice; kittens; dogs，他们由分号加上一个或多个的空格分隔。







Solr有哪些TokenFilterFactories？

1. solr.StandardFilterFactory

创建：org.apache.lucene.analysis.standard.StandardFilter.

移除首字母简写中的点和Token后面的’s。仅仅作用于有类的Token，他们是由StandardTokenizer产生的。

例：StandardTokenizer+ StandardFilter

"I.B.M. cat's can't" ==> "IBM", "cat", "can't"

2. solr.LowerCaseFilterFactory

创建：org.apache.lucene.analysis.LowerCaseFilter.

3. solr.TrimFilterFactory【solr1.2】

创建：org.apache.solr.analysis.TrimFilter

去掉Token两端的空白符

例：

" Kittens!   ", "Duck" ==> "Kittens!", "Duck".

4. solr.StopFilterFactory

创建：org.apache.lucene.analysis.StopFilter

去掉如下的通用词，多为虚词。

   "a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by",

    "for", "if", "in", "into", "is", "it",

    "no", "not", "of", "on", "or", "s", "such",

    "t", "that", "the", "their", "then", "there", "these",

    "they", "this", "to", "was", "will", "with"

自定义的通用词表的使用可以通过schema.xml文件中的"words"属性来指定，如下。









5.   solr.KeepWordFilterFactory【solr1.3】

创建：org.apache.solr.analysis.KeepWordFilter

作用与solr.StopFilterFactory相反，保留词的列表也可以通过”word”属性进行指定。







6. solr.LengthFilterFactory

创建：solr.LengthFilter

过滤掉长度在某个范围之外的词。范围设定方式见下面。









7. solr.PorterStemFilterFactory

创建：org.apache.lucene.analysis.PorterStemFilter

采用Porter Stemming Algorithm算法去掉单词的后缀，例如将复数形式变成单数形式，第三人称动词变成第一人称，现在分词变成一般现在时的动词。

8. solr.EnglishPorterFilterFactory

创建：solr.EnglishPorterFilter

关于句子主干的处理，其中的"protected"指定不允许修改的词的文件。

9. solr.SnowballPorterFilterFactory

关于不同语言的词干处理

10.solr.WordDelimiterFilterFactory

关于分隔符的处理。

11.solr.SynonymFilterFactory

关于同义词的处理。

12.solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory

避免重复处理。

Solr高亮使用

1、SolrQuery类，此类有方法setHighlight(true)，当设置为true时，表示开启了高亮。

2、SolrQuery类，有方法：

    // 以下给两个字段开启了高亮，分别是name，description，

    query.addHighlightField("name");

    query.addHighlightField("description");

    // 以下两个方法主要是在高亮的关键字前后加上html代码

    query.setHighlightSimplePre("");

    query.setHighlightSimplePost("");

3、下面是获取高亮的内容：

Map>> map = response.getHighlighting();

Map的Key为document的Id，即你在schema.xml中设置的Id，Value为该Id对应的document的值，Value也为一个Map，该Map的Key为fieldName，Value为List，这个List里面的内容就是该文档的高亮字段。

所以当做逻辑处理的时候，只要按照这个层次，依次把东西给取出来即可，如果取出来的东西为空，则用QueryResponse中的 SolrDocument的getFieldValue(filedName)的值。

对了，请注意在solrConfig.xml中开启高亮组件，这个可以看看官方wiki或者看solrconfig.xml中注释！

SolrJ的用法

是访问Solr 的Java 客户端框架，它提供添加索引、更新索引及搜索查询Solr的接口。以JAR包的方式提供（JavaDoc文档：Overview (Solr 9.1.1 solrj API)）

搜索接口的调用实例

public class SolrJSearch {



    private static final String SOLR_URL =

        //"http://10.0.8.10:8081/solr/spacearticle/";

        "http://localhost:8080/solr/";

    private CommonsHttpSolrServer solrServer = null;



    public SolrJSearch(){

        try {

            solrServer = new CommonsHttpSolrServer(SOLR_URL);

solrServer.setMaxTotalConnections(100);

            solrServer.setSoTimeout(10000); // socket read timeout

            solrServer.setConnectionTimeout(5000);

        } catch (MalformedURLException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }



    public void search(){

        SolrQuery query = new SolrQuery();

        query.setQuery("A_Title:新浪科技");



  //新加条件（and的作用对TERM_VAL的6到8折的限制）

query.addFilterQuery("TERM_VAL:{6 TO 8折}");

//排序用的

//query.addSortField( "price", SolrQuery.ORDER.asc );



        try {

            QueryResponse rsp = solrServer.query( query );



            SolrDocumentList docs = rsp.getResults();

            System.out.println("文档个数：" + docs.getNumFound());

            System.out.println("查询时间：" + rsp.getQTime());

            for (SolrDocument doc : docs) {

                String title = (String) doc.getFieldValue("A_Title");

                Integer id = (Integer) doc.getFieldValue("A_ID");

                System.out.println(id);

                System.out.println(title);

            }

        } catch (SolrServerException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }



    public static void main(String[] args) {

        SolrJSearch sj = new SolrJSearch();

        sj.search();

    }

}

Solrj的使用说明

solrj 被设计成一个可扩展的框架，用以向solr服务器提交请求，并接收回应。我们已经将最通用的一些命令封装在了solrServer类中了。

Adding Data to Solr

首先需要获得一个server的实例，

Java代码

SolrServer server = getSolrServer();

如果，你使用的是一个远程的solrServer的话呢，你或许会这样来实现getSolrServer()这个方法：

Java代码

public SolrServer getSolrServer(){

    //the instance can be reused

    return new CommonsHttpSolrServer();

}

如果，你使用的是一个本地的solrServer的话，你或许会这样来实现getSolrServer()方法：

Java代码

public SolrServer getSolrServer(){

    //the instance can be reused

    return new EmbeddedSolrServer();

}

如果，你在添加数据之前，想清空现有的索引，那么你可以这么做：

Java代码

server.deleteByQuery( "*:*" );// delete everything!

构造一个document

Java代码

SolrInputDocument doc1 = new SolrInputDocument();

doc1.addField( "id", "id1", 1.0f );

doc1.addField( "name", "doc1", 1.0f );

doc1.addField( "price", 10 );

构造另外一个文档，每个文档都能够被独自地提交给solr，但是，批量提交是更高效的。每一个对SolrServer的请求都是http请求，当然对于EmbeddedSolrServer来说，是不一样的。

Java代码

SolrInputDocument doc2 = new SolrInputDocument();

doc2.addField( "id", "id2", 1.0f );

doc2.addField( "name", "doc2", 1.0f );

doc2.addField( "price", 20 );

构造一个文档的集合

Java代码

Collection docs = new  ArrayList();

docs.add( doc1 );

docs.add( doc2 );

将documents提交给solr

Java代码

server.add( docs );

提交一个commit

Java代码

server.commit();

在添加完documents后，立即做一个commit，你可以这样来写你的程序：

Java代码

UpdateRequest req = new UpdateRequest();

  req.setAction( UpdateRequest.ACTION.COMMIT, false, false );

  req.add( docs );

  UpdateResponse rsp = req.process( server );

Directly adding POJOs to Solr

   使用 java 注释创建java bean。@Field ，可以被用在域上，或者是setter方法上。如果一个域的名称跟bean的名称是不一样的，那么在java注释中填写别名，具体的，可以参照下面的域categories

Java代码

import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field;

   public class Item {

    @Field

    String id;



    @Field("cat")

    String[] categories;



    @Field

    List features;



  }

java注释也可以使用在setter方法上，如下面的例子：



Java代码

@Field("cat")

public void setCategory(String[] c){

     this.categories = c;

}

          这里应该要有一个相对的，get方法（没有加java注释的）来读取属性

Get an instance of server

Java代码正在上传…重新上传取消

SolrServer server = getSolrServer();

创建bean实例

        Java代码

Item item = new Item();

item.id = "one";

item.categories =  new String[] { "aaa", "bbb", "ccc" };

添加给solr

     Java代码

server.addBean(item);

将多个bean提交给solr

Java代码正在上传…重新上传取消

List beans ;

//add Item objects to the list

server.addBeans(beans);

    注意：你可以重复使用SolrServer，这样可以提高性能。

Reading Data from Solr

   获取solrserver的实例

            Java代码

SolrServer server = getSolrServer();

构造 SolrQuery

     Java代码

SolrQuery query = new SolrQuery();

query.setQuery( "*:*" );

query.addSortField( "price", SolrQuery.ORDER.asc );

向服务器发出查询请求



Java代码

QueryResponse rsp = server.query( query );

获取结果。



Java代码正在上传…重新上传取消

SolrDocumentList docs = rsp.getResults();

   想要以javabean的方式获取结果，那么这个javabean必须像之前的例子一样有java注释。

Java代码正在上传…重新上传取消

List beans = rsp.getBeans(Item.class);

创建查询

       solrJ 提供了一组API，来帮助我们创建查询，下面是一个faceted query的例子。

Java代码

SolrServer server = getSolrServer();

SolrQuery solrQuery = new  SolrQuery().

               setQuery("ipod").

               setFacet(true).

               setFacetMinCount(1).

               setFacetLimit(8).

               addFacetField("category").

               addFacetField("inStock");

QueryResponse rsp = server.query(solrQuery);

所有的 setter/add 方法都是返回它自己本身的实例，所以就像你所看到的一样，上面的用法是链式的。

使用 SolrJ 创建索引

Collection docs = new HashSet();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

  SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();

  doc.addField("link", "http://non-existent-url.foo/" + i + ".html");

  doc.addField("source", "Blog #" + i);

  doc.addField("source-link", "http://non-existent-url.foo/index.html");

  doc.addField("subject", "Subject: " + i);

  doc.addField("title", "Title: " + i);

  doc.addField("content", "This is the " + i + "(th|nd|rd) piece of content.");

  doc.addField("category", CATEGORIES[rand.nextInt(CATEGORIES.length)]);

  doc.addField("rating", i);

  //System.out.println("Doc[" + i + "] is " + doc);

  docs.add(doc);

}

以上代码中循环只是创建了 SolrInputDocument（实际是一个夸张的 Map），然后给它添加 Field。我将它添加到了一个集合中，这样一次就能将所有的文档发送到 Solr。借助这个功能可以极大地加索引的创??，并减少通过 HTTP 发送请求导致的开销。然后我调用了 UpdateResponse response = server.add(docs);，它负责序列化文档并将其提交到 Solr。UpdateResponse 返回的值包含处理文档所用的时间的信息。为了让这些文档能够被搜索到，我又发出一个提交命令：server.commit();。

Solrj包的结构说明

CommonsHttpSolrServer

    CommonsHttpSolrServer 使用HTTPClient 和solr服务器进行通信。

Java代码

String url = "http://localhost:8983/solr";

SolrServer server = new CommonsHttpSolrServer( url );

Setting XMLResponseParser

     sorlr J 目前使用二进制的格式作为默认的格式。对于solr1.2的用户通过显示的设置才能使用XML格式。

Java代码

server.setParser(new XMLResponseParser());

Changing other Connection Settings

      CommonsHttpSorlrServer 允许设置链接属性。

String url = "http://localhost:8983/solr"

  CommonsHttpSolrServer server = new CommonsHttpSolrServer( url );

  server.setSoTimeout(1000);  // socket read timeout

  server.setConnectionTimeout(100);

  server.setDefaultMaxConnectionsPerHost(100);

  server.setMaxTotalConnections(100);

  server.setFollowRedirects(false);  // defaults to false

  // allowCompression defaults to false.

  // Server side must support gzip or deflate for this to have any effect.

  server.setAllowCompression(true);

  server.setMaxRetries(1); // defaults to 0.  > 1 not recommended.

EmbeddedSolrServer

      EmbeddedSorrServer提供和CommonsHttpSorlrServer相同的接口，它不需要http连接。

     Java代码

SolrCore core = SolrCore.getSolrCore();

  SolrServer server = new EmbeddedSolrServer( core );

  ...

   如果你想要使用 Multicore 特性，那么你可以这样使用：

  Java代码

File home = new File( getSolrHome() );

   File f = new File( home, "solr.xml" );

   multicore.load( getSolrHome(), f );



   EmbeddedSolrServer server = new EmbeddedSolrServer( multicore, "core name as defined in solr.xml" );

注：如果你在你的项目中内嵌solr服务，这将是一个不错的选择。无论你能否使用http，它都提供相同的接口。

Solr的实际应用测试报告

线下压力测试报告

1）测试环境：

Tomcat启动内存:1024M 支持并发线程数：512

服务器配置：cpu：P4 3.0 双核，内存：1G DDR333

2）测试结果：

查询字段数

存储数据量

日查询次数

平均每秒查询次数

查询效率

全量更新索引数据

73个

3W

2－2.5W次

3

3条/秒

19秒

线上环境运行报告

1）测试环境：

Tomcat启动内存：512M 支持并发线程数：512

服务器配置：cpu 双Intel XEON 3.4GB 内存2G

2）测试结果：

查询字段数

存储数据量

并发数

一次查询效率

多条件一次查询效率

多条件二次查询效率

全量更新数据

73个

4W

50

620条/秒

400条/秒

300条/秒

40秒

73个

2W

50

810条/秒

450条/秒

315条/秒

20秒

73个

1W

50

940条/秒

460条/秒

340条/秒

13秒

注：1）一次查询：只带一个条件的查询

2）多条件一次查询：多个条件的查询

3）多条件二次查询效率：多个条件查询（并加了fq - （filter query）过虑查询）

solr性能调优

Schema Design Considerations

   indexed fields

    indexed fields 的数量将会影响以下的一些性能：

        索引时的时候的内存使用量

        索引段的合并时间

        优化时间

        索引的大小

     我们可以通过将 omitNorms=“true” 来减少indexed fields数量增加所带来的影响。

   stored fields

      Retrieving the stored fields 确实是一种开销。这个开销，受每个文档所存储的字节影响很大。每个文档的所占用的空间越大，文档就显的更稀疏，这样从硬盘中读取数据，就需要更多的i/o操作（通常，我们在存储比较大的域的时候，就会考虑这样的事情，比如存储一篇文章的文档。）

       可以考虑将比较大的域放到solr外面来存储。如果你觉得这样做会有些别扭的话，可以考虑使用压缩的域，但是这样会加重cpu在存储和读取域的时候的负担。不过这样却是可以较少i/0的负担。

       如果，你并不是总是使用 stored fields 的话，可以使用stored field的延迟加载，这样可以节省很多的性能，尤其是使用compressed field 的时候。

Configuration Considerations

mergeFactor

         这个是合并因子，这个参数大概决定了segment(索引段)的数量。

         合并因子这个值告诉lucene，在什么时候，要将几个segment合并成为一个segment, 合并因子就像是一个数字系统的基数一样。

         比如说，如果你将合并因子设成10，那么每往索引中添加1000个文档的时候，就会创建一个新的索引段。当第10个大小为1000的索引段添加进来的时候，这十个索引段就会被合并成一个大小为10，000的索引段。当十个大小为10，000的索引段生成的时候，它们就会被合并成一个大小为100，000的索引段。如此类推下去。

         这个值可以在 solrconfig.xml 中的 *mainIndex*中设置。（不用管indexDefaults中设置）

mergeFactor Tradeoffs

         较高的合并因子

        会提高索引速度

        较低频率的合并，会导致更多的索引文件，这会降低索引的搜索效率

          较低的合并因子

        较少数量的索引文件，能加快索引的搜索速度。

        较高频率的合并，会降低索引的速度。

Cache autoWarm Count Considerations

      当一个新的 searcher 打开的时候，它缓存可以被预热，或者说使用从旧的searcher的缓存的数据来“自动加热”。autowarmCount是这样的一个参数，它表示从旧缓存中拷贝到新缓存中的对象数量。autowarmCount这个参数将会影响“自动预热”的时间。有些时候，我们需要一些折中的考虑，seacher启动的时间和缓存加热的程度。当然啦，缓存加热的程度越好，使用的时间就会越长，但往往，我们并不希望过长的seacher启动时间。这个autowarm 参数可以在solrconfig.xml文件中被设置。

       详细的配置可以参考solr的wiki。

Cache hit rate（缓存命中率）

       我们可以通过solr的admin界面来查看缓存的状态信息。提高solr缓存的大小往往是提高性能的捷径。当你使用面搜索的时候，你或许可以注意一下filterCache,这个是由solr实现的缓存。

       详细的内容可以参考 solrCaching这篇wiki。

Explicit Warming of Sort Fields

       如果你有许多域是基于排序的，那么你可以在"newSearcher"和"firstSearcher"event listeners中添加一些明显需要预热的查询，这样FieldCache 就会缓存这部分内容。

Optimization Considerations

        优化索引，是我们经常会做的事情，比如，当我们建立好索引，然后这个索引不会再变更的情况，我们就会做一次优化了。

        但，如果你的索引经常会改变，那么你就需要好好的考虑下面的因素的。

       当越来越多的索引段被加进索引，查询的性能就会降低， lucene对索引段的数量有一个上限的限制，当超过这个限制的时候，索引段可以自动合并成为一个。

在同样没有缓存的情况下，一个没有经过优化的索引的性能会比经过优化的索引的性能少10%……

自动加热的时间将会变长，因为它依赖于搜索。

优化将会对索引的分发产生影响。

在优化期间，文件的大小将会是索引的两倍，不过最终将会回到它原来的大小，或者会更小一点。

      优化，会将所有的索引段合并成为一个索引段，所以，优化这个操作其实可以帮助避免“too many files”这个问题，这个错误是由文件系统抛出的。

Updates and Commit Frequency Tradeoffs

         如果从机太经常从主机更新的话，从机的性能是会受到影响的。为了避免，由于这个问题而引起的性能下降，我们还必须了解从机是怎样执行更新的，这样我们才能更准确去调节一些相关的参数（commit的频率，spappullers,autowarming/autocount）,这样，从机的更新才不会太频繁。

     执行commit操作会让solr新生成一个snapshot。如果将postCommit参数设成true的话，optimization也会执行snapShot.

     slave上的Snappuller程序一般是在crontab上面执行的，它会去master询问，有没有新版的snapshot。一旦发现新的版本，slave就会把它下载下来，然后snapinstall.

     每次当一个新的searcher被open的时候，会有一个缓存预热的过程，预热之后，新的索引才会交付使用。

      这里讨论三个有关的参数：

     number/frequency of snapshots ----snapshot的频率。

     snappullers 是 在crontab中的，它当然可以每秒一次、每天一次、或者其他的时间间隔一次运行。它运行的时候，只会下载slave上没有的，并且最新的版本。

     Cache autowarming 可以在solrconfig.xml文件中配置。

           如果，你想要的效果是频繁的更新slave上的索引，以便这样看起来比较像“实时索引”。那么，你就需要让snapshot尽可能频繁的运行，然后也让snappuller频繁的运行。这样，我们或许可以每5分钟更新一次，并且还能取得不错的性能，当然啦，cach的命中率是很重要的，恩，缓存的加热时间也将会影响到更新的频繁度。

       cache对性能是很重要的。一方面，新的缓存必须拥有足够的缓存量，这样接下来的的查询才能够从缓存中受益。另一方面，缓存的预热将可能占用很长一段时间，尤其是，它其实是只使用一个线程，和一个cpu在工作。snapinstaller太频繁的话，solr slave将会处于一个不太理想的状态，可能它还在预热一个新的缓存，然而一个更新的searcher被opern了。

         怎么解决这样的一个问题呢，我们可能会取消第一个seacher，然后去处理一个更新seacher，也即是第二个。然而有可能第二个seacher 还没有被使用上的时候，第三个又过来了。看吧，一个恶性的循环，不是。当然也有可能，我们刚刚预热好的时候就开始新一轮的缓存预热，其实，这样缓存的作用压根就没有能体现出来。出现这种情况的时候，降低snapshot的频率才是硬道理。

Query Response Compression

        在有些情况下，我们可以考虑将solr xml response 压缩后才输出。如果response非常大，就会触及NIc i/o限制。

        当然压缩这个操作将会增加cpu的负担，其实，solr一个典型的依赖于cpu处理速度的服务，增加这个压缩的操作，将无疑会降低查询性能。但是，压缩后的数据将会是压缩前的数据的6分之一的大小。然而solr的查询性能也会有15%左右的消耗。

       至于怎样配置这个功能，要看你使用的什么服务器而定，可以查阅相关的文档。

Embedded vs HTTP Post

         使用embeded 来建立索引，将会比使用xml格式来建立索引快50%。

RAM Usage Considerations（内存方面的考虑）

OutOfMemoryErrors

           如果你的solr实例没有被指定足够多的内存的话，java virtual machine也许会抛outof memoryError，这个并不对索引数据产生影响。但是这个时候，任何的 adds/deletes/commits操作都是不能够成功的。

Memory allocated to the Java VM

            最简单的解决这个方法就是，当然前提是java virtual machine 还没有使用掉你全部的内存，增加运行solr的java虚拟机的内存。



   Factors affecting memory usage（影响内存使用量的因素）

             我想，你或许也会考虑怎样去减少solr的内存使用量。

              其中的一个因素就是input document的大小。

              当我们使用xml执行add操作的时候，就会有两个限制。

     document中的field都是会被存进内存的，field有个属性叫maxFieldLength，它或许能帮上忙。

     每增加一个域，也是会增加内存的使用的。

引用自：http://mxsfengg.javaeye.com/blog/355007

FAQ

出现乱码或者查不到结果的排查方法：

1) Tomcat的server.xml需要保证：

如果没有设置URIEncoding="UTF-8"，在提交查询的select的url会出现乱码，当然也就查不到了。

2) 添加索引的时候，xml数据文件需要包含utf-8声明，也就是：

然后使用Solr自带的post.jar或者curl来进行post索引：

java: java -Durl=http://localhost:8080/solr/update -Dcommit=yes -jar post.jar data.xml

该步骤如果没有设置好，出错的表现是，查询的结果是乱码(可以设置查询关键词为id:[* TO *]确保显示出所有的结果).

3) 如果确保了如上的两个步骤都设置正确，但是使用http://localhost:8080/solr/admin/的查询表单(该表单支持utf-8没有问题)仍旧查不到结果，则问题可能出在分词器，可以尝试不同的分词器。

编码	业务对象	优先级	内容来源	更新频次	说明
T001	天气信息	1	168平台	1小时	输入城市名则结果为该城市的天气，没有输入地名则结果为您所属地市的天气信息
T002	餐饮酒店	1	互联网	每日	搜索词可以是地名、特色菜、餐馆名称，搜索结果是与您的搜索词相关的餐馆信息
T003	航班信息	1	互联网	每日	搜索词可以是起始和到港的城市名，搜索结果是与您的搜索词相关的航班信息
T004	火车时刻	1	互联网	每日	搜索词可以是列车车次、起始站点、途经站点，搜索结果是与您的搜索词相关的火车车次详细信息
T005	电影影讯	1	12580	每日	搜索词可以是最新放映的影片名或影院名称，搜索结果是与您的搜索词相关的各影院近期放映的电影影讯。
T006	股票行情	1	168平台	1分钟	搜索词可以是股票代码、股票名称，搜索结果是与您的搜索词相关的即时的股票行情信息。
T007	移动业务	1	手工导入	每月	搜索词可以移动是业务名称，搜索结果是与您的搜索词相关的业务简介和开通方法信息。
T008	通讯录	1	手工导入	每月
T009	短信	1	手工导入	每日
T010	彩信	1	手工导入	每日
T011	WAP网址	1	手工导入	每日

字段	说明
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department	部门
sex	性别
birthday	生日
msn	MSN
qq	QQ号

查询字段数	存储数据量	日查询次数	平均每秒查询次数	查询效率	全量更新索引数据
73个	3W	2－2.5W次	3	3条/秒	19秒

查询字段数	存储数据量	并发数	一次查询效率	多条件一次查询效率	多条件二次查询效率	全量更新数据
73个	4W	50	620条/秒	400条/秒	300条/秒	40秒
73个	2W	50	810条/秒	450条/秒	315条/秒	20秒
73个	1W	50	940条/秒	460条/秒	340条/秒	13秒

solr开发文档

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