solr学习四（关于性能的杂知识）

将所有只用于搜索的，而不需要作为结果的field（特别是一些比较大的field）的stored设置为false 
比如我们在solr中index了一篇word，对于这篇word，我们只需要这篇文章的下载地址，而不需要显示word的内容，并且这篇word又比较大。那么就不要stored了。（再仔细一点：我们已经用分析器将这篇word的内容索引了，能对其进行全文搜索了，那就不需要再存储这篇文章了） 

多值Field（Multi-valued Fields） 
比如一本书有多个作者，怎么办呢？ 
一种方法是，添加多个同一key，不同value的Field 

  Document doc = new Document(); 
    for (int i = 0; i < authors.length; i++) { 
      doc.add(new Field(“author”, authors[i], 
                        Field.Store.YES, 
                        Field.Index.ANALYZED)); 
    } 

还一种方法是在一个field字段中存一个数组： 
Collection<SolrInputDocument> docs = new ArrayList<SolrInputDocument>();  
docs.add(doc1);  
docs.add( doc2 );  
server.add(docs); 


对数字、日期、时间等进行索引 
索引数字 

有两种场景： 

1.数字嵌入在Text中，例如“Be sure to include Form 1099 in your tax return”，而你想要搜索1099这个词。此时需要选择不分解数字的Analyzer，例如WhitespaceAnalyzer或者StandardAnalyzer。而SimpleAnalyzer和StopAnalyzer会忽略数字，无法通过1099检出。 

2.数字式单独的Field，2.9之后，Lucene支持了数字类型，使用NumericField即可：doc.add(new NumericField(“price”).setDoubleValue(19.99));此时，对数字Field使用字典树存储， 

可向document中添加一样的NumericField数值，在NumericRangeQuery、NumericRangeFilter中以or的方式支持，但是排序中不支持。因此如果要排序，必须添加唯一的NumericField。 

precisionStep控制了扫描精度，越小越精确但速度越慢。 

索引日期和时间 

方法是：将日期转化为时间戳（长整数），然后按照NumericField进行处理。 

或者，如果不需要精确到毫秒，可以转化成秒处理 

  doc.add(new NumericField(“day”) .setIntValue((int) (new Date().getTime()/24/3600))); 

甚至对某一天进行索引而不是具体时间。 

    Calendar cal = Calendar.getInstance(); 
    cal.setTime(date); 
    doc.add(new NumericField(“dayOfMonth”) 
            .setIntValue(cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH))); 


优化索引 
索引优化可以提升搜索速度，而非索引速度。它指的是将小索引文件合并成几个。 

IndexWriter提供了几个优化方法： 

optimize()：将索引合并为一个段，完成前不会返回。但是太耗费资源。 

optimize(int maxNumSegments)：部分优化，优化到最多maxNumSegments个段？是优化于上述极端情况的这种，例如5个。 

optimize(boolean doWait)：通optimize()，但是它将立即返回。 

optimize(int maxNumSegments, boolean doWait)：同optimize(int maxNumSegments)，但是将立即返回。 

另外：在优化中会耗费大量的额外空间。即旧的废弃段直到IndexWriter.commit()之后才能被移除。 

理解索引过程 
总体来说，索引过程为： 

1.提取摘要：从原文提取，并创建Document和Field对象。Tika提供了PDF、Word等非文本的文本提取。 

2.分析：Analysis，首先对Document的Field进行分解，产生token流，然后经过一系列Filter（如小写化）等。 

3.建立索引：通过IndexWriter的addDocument写入到索引中。Lunece使用了反向索引，即“那个Document包含单词X”，而不是“Document包含哪些Word” 

索引文件组成 

为了保证效率，每个索引由若干segments组成： 

_X.cfs  每个segments由若干个cfs组成，X为0,1,2….如果开启了useCompoundFile，则只有一个.cfs文件。 

segments_<N>：记载每个分区对应的cfs文件。 

每个一段时间后，在调用IndexWriter时，会自动合并这些segment