solr

1.智能提示

查询条件：resource表字段

下拉框

组合查询（高级搜索）：不同查询条件

单个字段作为条件

整体查询（简单搜索）：一个搜索框

所有字段作为条件

返回页面：

资源名称，摘要，

 

 

Solr

jar版本不一致

solr官方文档 浏览方法

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1.基于标准的开放接口：Solr支持XML，JSON和HTTP的调用形式，所以虽然solr是用java写成，但是我们依然可以使用别的语言来调用solr

2.先进的全文检索技术：在Solr中，我们不仅可以使用词来作为检索条件，还可以使用时间范围，数字范围等作为检索条件，也可以进行模糊搜索。

3.线性可扩展性：可以在线的扩展索引节点，自动索引复制，自动故障切换和恢复。

4.近实时索引：数据添加到索引后，可以很快的被检索到。

5.管理界面：可以很方便的管理各个节点，包括索引统计信息以及各个节点的状态。

 

 

core集合、核心

单机版要创建core，分布式要创建collection。

core是solr的索引库，可以看做一个数据库。

-n指定配置集合。Solr默认提供了3个配置集合。这里我们使用的是schemaless，意思是可以提供任意名字的任意列，类型将会被猜测

 

solr.xml solr的主要配置文件,在solr启动的时候被加载,solr的配置信息包括端口号,连接时间,超时时间等.

schema.xml 该文件是索引的schema，包含了域类型的定义.

solrconfig.xml 该文件是Solr的主配置文件,solr的版本,数据存放位置,定义扩展功能的使用等.

 

Solr的配置主要是以下三个主要的文件solr.xml, solrconfig.xml, schema.xml,在solr启动的时候,会首先检查solr.xml,这个文件是solr的全局的配置信息.告诉solr在哪里可以找到solr的实例.在solr.xml加载后,solr会去每个实例内查找solrconfig.xml. solrconfig.xml指向其他的配置文件.除非修改solrconfig.xml,否则将以schema.xml配置文件来决定Solr的字段

 

集成solr系统

 

1.业务数据组织形式

一个或者多个核心

多core查询的要求是，两份索引里面的主键字段，和查询数据字段必须一致，就是说都必须有一样的字段名，否则查询的时候或者归并merge的时候会报错，其实这正是分布式搜索的基础条件，只不过现在我们不用solrcloud也能查询多个core，需要注意前提条件： 主键字段+查询字段的名称必须一致

1.  HttpSolrClient sc=new HttpSolrClient("http://192.168.1.215:8983/solr/a");  
2.         String shards = "192.168.1.215:8983/solr/a,192.168.1.214:8983/solr/b";  
3.         ModifiableSolrParams solrParams = new ModifiableSolrParams();  
4.         solrParams.set("q", "sname:北京奇虎科技有限公司");  
5. //        solrParams.set("q.op", "AND");//设置查询关系  
6.         solrParams.set("fl", "*,score");//设置过滤  
7.         solrParams.set("shards", shards);//设置shard  
8.         QueryResponse rsp = sc.query(solrParams);  
9.         System.out.println("命中数量："+rsp.getResults().getNumFound());  
10.         for(SolrDocument sd:rsp.getResults()){  
11.             System.out.println(sd);  
12.         }  
13.         sc.close();

 

不同数据的关联关系如何管理

document级别

 

field级别 copyField 拷贝字段

拷贝字段举例来说,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，并且查询该字段就行了

如建立了一个统一的查询字段all,并将name和summary拷贝到这个字段内：

< field name="all" type="text" indexed="true" stored="false" multiValued="true" />

并在拷贝字段结点处完成拷贝设置：

<copyField source="name" dest="all"/>

<copyField source="summary" dest="all" maxChars="300"/>

 

2.与数据库的连接

solrconfig.xml配置

或者solrconfig.xml添加插件进行配置

<requestHandler name="/dataImport" class="solr.DataImportHandler">

    <lst name="defaults">

      <str name="config">data-config.xml</str>

    </lst>

  </requestHandler>

 

3.数据库更改信息获知

Solr索引可以接受来自许多不同来源的数据，包括XML文件，逗号分隔值（CSV）文件，从数据库表格中提取的数据以及常用文件格式（如Microsoft Word或PDF）中的文件

以下是将数据加载到Solr索引中的三种最常用的方法：

（1）使用基于Apache Tika构建的Solr Cell框架来获取二进制文件或结构化文件，如Office，Word，PDF和其他专有格式。

（2）通过发送HTTP请求到任何可以生成这些请求的环境中的Solr服务器来上传XML文件。

（3）编写自定义Java应用程序以通过Solr的Java客户端API（在客户端API中更详细地描述）获取数据。如果您正在使用提供Java API的应用程序（如内容管理系统（CMS）），那么使用Java API可能是最佳选择。

 

 

4.手动更新索引 、实时更新索引

（1）全量导入和增量导入

solr索引设置完成后，需要根据数据库的变化及时更新索引，索引的更新有两种方式

全量导入

删除solr服务器上的所有索引，然后重新导入数据

增量导入

只更新修改的数据，可能是修改添加的数据

主要原理是用每次进行import的时候在solr.home\conf下生成的dataimport.properties文件，此文件里面有最近一次导入的相关信息。

last_index_time是最近一次索引（full-import或delta-import）的时间。通过比较这个时间和数据库表中的timestamp列即可得出哪些是之后修改或添加的

 

managed-schema

name:域名

type:域的类型，必须匹配类型，不然会报错

indexed:是否要作索引

stored:是否要存储

required:是否必填，一般只有id才会设置

multiValued:是否有多个值，如果设置为多值，里面的值就采用数组的方式来存储，比如商品图片地址（大图，中图，小图等）

<field name="ename" type="string" indexed="true" stored="true"/>

<field name="job" type="string" indexed="true" stored="true"/>

<field name="mgr" type="pint" indexed="true" stored="true"/>

 

动态域 dynamicField

<dynamicField name="*_i"  type="string"    indexed="true"  stored="true" multiValued="true" />

何谓动态域呢？就是这个域的名称，是由表达式组成的，只要名称满足了这个 表达式，就可以用这个域

同样的认识一下这些属性

name:域的名称，该域的名称是通过一个表达式来指定的，只要符合这这个规则，就可以使用这个域。比如  aa_i,bb_i,13_i等等，只要满足这个表达式皆可

 

复制域 copyField

<copyField source="cat" dest="text"/>

说明一下相应的属性

source:源域

dest:目标域

复制域，将源域的内容复制到目标域中

注意：目标域必须是允许多值的，如下，multiValued必须为true，因为可能多个源域对应一个目标域，所以它需要以数组来存储

<field name="text" type="string" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>

 

solr默认是没有开启dataimport这个功能的，所以我们要经过一点配置来开启它

1.首先找到solr5.5/dist/solr-dataimporthandler-5.5.2.jar，把这个文件复制到tomcat/webapp/solr/WEB-INF/lib/下，并且找到相应数据库的驱动包，也同样放到该目录。我这里用的是mysql的驱动包。

2.找到solr5.5/example/example-DIH/solr/db/conf/db-data-config.xml，把其复制到solrHome/core1/conf/下，并改名为data-config.xml.

3.找到solrHome/core1/conf/solrconfig.xml，并打开，在里面添加一段内容，如下

4.solrconfig.xml

<requestHandler name="/dataImport" class="solr.DataImportHandler">

    <lst name="defaults">

      <str name="config">data-config.xml</str>

    </lst>

  </requestHandler>

5.打开并编辑data-config.xml，完整的配置文件如下

6.data-config.xml

一个Solr文档可以被认为是一个非规范化的模式，其字段的值来自多个表。

data-config.xml首先定义一个文档元素。一个文件代表一种文件。一个文档包含一个或多个根实体。根实体可以包含多个子实体，这些子实体又可以包含其他实体。实体是关系数据库中的表/视图。每个实体可以包含多个字段。每个字段对应于实体中查询返回的结果集中的一列。对于每个字段，请在结果集中提及列名称。如果列名与solr字段名不同，则应给出另一个属性名称。其他所需的属性如类型将直接从Solr schema.xml推断出来。（可以被覆盖）

为了从数据库获取数据，我们的设计理念围绕用户为每个实体输入的“模板化sql”进行。如果需要的话，这可以为用户提供SQL的全部功能。根实体是中央表，其列可用于将此表与其他子实体连接起来

<dataConfig>

    <dataSource driver="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"

        type="JdbcDataSource"

        url="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:tst"

        user="demo"

        password="123456"/>

    <document>

    <!-- name属性，就代表着一个文档，可以随便命名 -->

    <!-- query是一条sql，代表在数据库查找出来的数据 -->

        <entity name="Blog" transformer="ClobTransformer"<!-- clob大字段 --> pk="id" query="select * from Blog">

            <!-- column的EMPNO是数据库的id,name的id是managed_schema里面的id，id是必须，并且唯一的 -->

            <!-- 每一个field映射着数据库中列与文档中的域，column是数据库列，name是solr的域(必须是在managed-schema文件中配置过                的域才行) -->

            <!-- 当数据库中column名字与solr的schema的字段名字不一致时，数据库字段名字区分大小写-->

            <field column="id" name="id"/>

            <field column="url" name="url"/>

            <field column="title" name="title"/>

            <field column="content" name="content"/>

            <field column="remark" name="remark"/>

            <field column="BIGCONTENT" name="bigcontent" clob="true"/>

            <!-- ClOB 字段的 column 必须大写！！  clob设置为true-->

        </entity>

    </document>

</dataConfig>

（2）增量导入注意事项

增量导入时切记将clean参数设为false，否则将删除以前的索引

 

 

solrj编写add程序，打包成jar包发布

bin / post工具是Unix shell脚本， 一个简单的命令行工具，用于将各种类型的内容发布到Solr服务器

索引XML

将文件扩展名的所有文档添加.xml到名为collection或core的文件中gettingstarted。

bin/post -c gettingstarted *.xml

索引CSV

将所有CSV文件索引到gettingstarted：

bin/post -c gettingstarted *.csv

将制表符分隔的文件索引到gettingstarted：

bin/post -c signals -params "separator=%09" -type text/csv data.tsv

索引JSON

将所有JSON文件编入索引gettingstarted。

bin/post -c gettingstarted *.json

索引丰富的文档（PDF，Word，HTML等）

将PDF文件索引到gettingstarted。

bin/post -c gettingstarted a.pdf

 

索引处理程序是请求处理程序，用于向索引添加，删除和更新文档。除了使用Tika导入丰富文档的插件或使用数据导入处理程序的结构化数据源之外，Solr本身还支持以XML，CSV和JSON索引结构化文档

 

许多搜索应用程序将要编入索引的内容存储在结构化数据存储中，例如关系数据库。数据导入处理程序（DIH）提供了一种从数据存储中导入内容并将其编入索引的机制。

除关系数据库外，DIH还可以从基于HTTP的数据源（例如RSS和ATOM订阅源），电子邮件存储库以及使用XPath处理器生成字段的结构化XML中索引内容

 

5.身份认证

在独立模式下运行Solr时，需要创建该security.json文件并将其放入$SOLR_HOME的安装目录中（这与solr.xml通常所在的位置相同server/solr）。

如果正在使用Legacy Scaling and Distribution，则需要放置security.json在群集的每个节点上。

可以使用身份验证和授权API，但是如果使用的是传统缩放模型，则需要分别在每个节点上创建相同的API请求。security.json也可以手动编辑。

验证插件通过验证传入请求来帮助保护Solr的端点。自定义插件可以通过扩展AuthenticationPlugin类来实现。

认证插件由两部分组成：

1.服务器端组件，它使用插件中定义的机制（例如Kerberos，基本身份验证或其他）来拦截和验证对Solr的传入请求。

2.客户端组件，即一个扩展HttpClientConfigurer，它使SolrJ客户端能够使用服务器可以理解的认证机制向安全Solr实例发出请求

可用的身份验证插件

Solr具有以下认证插件的实现：

（1）Kerberos身份验证插件

（2）基本身份验证插件

（3）Hadoop身份验证插件

 

.搜索

(1)模糊查询

当用户在Solr中运行搜索时，搜索查询由请求处理程序处理。请求处理程序是Solr插件，用于定义在Solr处理请求时要使用的逻辑。Solr支持各种请求处理程序。有些是为处理搜索查询而设计的，而另一些则用于管理索引复制等任务。

 

为了处理搜索查询，请求处理程序调用查询解析器，该解析器解释查询的术语和参数。不同的查询解析器支持不同的语法。Solr的默认查询解析器称为标准查询解析器，或者更常见的仅仅是“lucene”查询解析器。Solr还包括DisMax查询解析器和Extended DisMax（eDisMax）查询解析器。该标准查询分析器的语法允许在搜索中获得更高的精度，但DisMax查询分析器更容忍错误。DisMax查询分析器旨在提供类似于流行的搜索引擎（如Google）的体验，这些搜索引擎很少向用户显示语法错误。扩展DisMax查询解析器是DisMax的改进版本，它处理完整的Lucene查询语法，同时仍然容忍语法错误。它还包含几个附加功能。

 

另外，所有查询解析器都可以接受通用的查询参数。

搜索参数也可以指定过滤器查询。作为搜索响应的一部分，过滤器查询会针对整个索引运行查询并缓存结果。由于Solr为过滤器查询分配了单独的缓存，所以过滤器查询的策略性使用可以提高搜索性能。（尽管名称相似，但查询过滤器与分析过滤器无关。过滤器查询在搜索时对索引中已有的数据执行查询，而分析过滤器（如Tokenizers）根据指定的规则解析用于索引的内容。

 

搜索查询可以请求在搜索响应中突出显示某些术语; 也就是说，选定的条款将显示在彩色框中，以便它们在搜索结果的屏幕上“跳出来”。突出显示可以使查找中返回的长文档中的相关段落更容易找到。Solr支持多项高亮。Solr包含一组丰富的搜索参数，用于控制术语突出显示的方式。

搜索响应也可以配置为包含以突出显示的文本为特色的摘录（文档摘录）。流行的搜索引擎，如Google和Yahoo! 在他们的搜索结果中返回片段：3-4行文字提供搜索结果的描述。

 

标准查询解析器

DisMax查询解析器

扩展的DisMax查询解析器

其他解析器

 

 

q - 查询字符串，如果查询所有*:* (id:1)

fq - （filter query）过虑查询，过滤条件，基于查询出来的结果

fl - 指定返回那些字段内容，用逗号或空格分隔多个。

df -默认搜索的域

start - 分页开始

rows - 分页查询数据

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

wt - (writer type)指定输出格式，可以有 xml, json, php, phps。

fl表示索引显示那些field( *表示所有field,如果想查询指定字段用逗号或空格隔开（如：Name,SKU,ShortDescription或Name SKU ShortDescription【注：字段是严格区分大小写的】）)

q.op 表示q 中 查询语句的 各条件的逻辑操作 AND(与) OR(或)

 

hl 是否高亮 ,如hl=true

hl.fl 高亮field ,hl.fl=Name,SKU

hl.snippets :默认是1,这里设置为3个片段

hl.simple.pre 高亮前面的格式

hl.simple.post 高亮后面的格式

//======高亮设置===

//开启高亮

query.setHighlight(true);

//高亮域

query.addHighlightField("product_name");

//前缀

query.setHighlightSimplePre("<span style='color:red'>");

//后缀

query.setHighlightSimplePost("</span>");

 

facet 是否启动统计

facet.field 统计field

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]

 

 

查询参数

1. CoreQueryParam查询的参数

1) q: 查询字符串，必须的。默认的排序是score desc，按积分降序排序。

2) 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。

3) df: 默认的查询字段，一般默认指定。

4) qt: query type，指定查询使用的QueryHandler，默认为“standard”。

5) wt: writer type。指定查询输出结构格式，默认为“xml”。在solrconfig.xml中定义了查询输出格式：xml、json、python、ruby、php、phps、custom。

6) echoHandler：是否在查询结果中显示使用的QueryHandler名称。

7) echoParams：是否显示查询参数。none：不显示；explicit：只显示查询参数；all：所有，包括在solrconfig.xml定义的Query Handler参数。

8) 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。

9) version - 查询语法的版本，建议不使用它，由服务器指定默认值。

2.CommonQueryParameters查询的参数

1) sort：排序，格式：sort=<field name>+<desc|asc>[,<fieldname>+<desc|asc>]„ 。示例：（inStock desc, priceasc）表示先 “inStock” 降序, 再 “price” 升序，默认是相关性降序。。

2) start：用于分页定义结果起始记录数，默认为0，从第1条记录开始。

3) rows：用于分页定义结果每页返回记录数，默认为10。

4) fq：filterquery。使用Filter Query可以充分利用FilterQuery Cache，提高检索性能。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:[20081001TO 20091031]，找关键字mm，并且date_time是20081001到20091031之间的。（fq查询字段后面的冒号和关键字必须有）

5) fl：field list。指定返回结果字段。以空格“ ”或逗号“,”分隔。默认为"*",指所有的字段。"socre"指还应返回记分。例如*,score将返回所有字段及得分。用solrj的bean时，需要在query中指定query.set("fl","*,score");

6) debugQuery：设置返回结果是否显示Debug信息。

7) explainOther：设置当debugQuery=true时，显示其他的查询说明。

8) defType：设置查询解析器名称。

9) timeAllowed：设置查询超时时间。

10) omitHeader：设置是否忽略查询结果返回头信息，默认为“false”。

二. 查询语法

1. 匹配所有文档：*:*

2. 强制、阻止和可选查询：

1) Mandatory：查询结果中必须包括的(for example, only entry name containing theword make)Solr/LuceneStatement：+make, +make +up ,+make +up +kiss

2) prohibited：(for example, alldocuments except those with word believe)

Solr/LuceneStatement：+make +up -kiss

3) optional：Solr/Lucene Statement：+make +up kiss

3. 布尔操作：AND、OR和NOT布尔操作（必须大写）与Mandatory、optional和prohibited相似。

1) make AND up ＝ +make +up :AND左右两边的操作都是mandatory

2) make || up ＝ make OR up＝make up :OR左右两边的操作都是optional

3) +make +up NOT kiss ＝ +make +up–kiss

4) make AND up OR french AND Kiss不可以达到期望的结果，因为AND两边的操作都是mandatory的。

4. 子表达式查询（子查询）：可以使用“()”构造子查询。

For ex：(make AND up) OR (french AND Kiss)

5. 子表达式查询中阻止查询的限制：For ex:make (-up):只能取得make的查询结果；要使用make (-up *:*)查询make或者不包括up的结果。

6. 多字段fields查询：通过字段名加上分号的方式（fieldName:query）来进行查询

For ex：entryNm:make AND entryId:3cdc86e8e0fb4da8ab17caed42f6760c

7. 通配符查询（wildCard Query）：

1) 通配符？和*：“*”表示匹配任意字符；“？”表示匹配出现的位置。

For ex：ma?*（ma后面的一个位置匹配），ma??*(ma后面两个位置都匹配)

2) 查询字符必须要小写：+Ma +be**可以搜索到结果；+Ma +Be**没有搜索结果

3) 查询速度较慢，尤其是通配符在首位：主要原因一是需要迭代查询字段中的每个term，判断是否匹配；二是匹配上的term被加到内部的查询，当terms数量达到1024的时候，查询会失败。

4) Solr中默认通配符不能出现在首位（可以修改QueryParser，设置

setAllowLeadingWildcard为true）

5) set setAllowLeadingWildcard to true.

8. 模糊查询、相似查询：不是精确的查询，通过对查询的字段进行重新插入、删除和转换来取得得分较高的查询解决（由Levenstein Distance Algorithm算法支持）。

1) 一般模糊查询：for ex：make-believ~

2) 门槛模糊查询：对模糊查询可以设置查询门槛，门槛是0~1之间的数值，门槛越高表面相似度越高。For ex：make-believ~0.5、make-believ~0.8、make-believ~0.9

9. 范围查询（RangeQuery）：Lucene支持对数字、日期甚至文本的范围查询。结束的范围可以使用“*”通配符。

For ex：

1) 日期范围（ISO-8601 时间GMT）：sa_type:2AND a_begin_date:[1990-01-01T00:00:00.000Z TO 1999-12-31T24:59:99.999Z]

2) 数字：salary:[2000 TO *]

3) 文本：entryNm:[a TO a]

10. 日期匹配：YEAR,MONTH, DAY, DATE (synonymous with DAY) HOUR, MINUTE, SECOND,MILLISECOND, andMILLI (synonymous with MILLISECOND)可以被标志成日期。

For ex：

1) r_event_date:[* TO NOW-2YEAR]：2年前的现在这个时间

2)r_event_date:[* TO NOW/DAY-2YEAR]：2年前前一天的这个时间

 

(2)自动补全

简单可以利用一个字段来做查询，返回一些名词

 

6.spring-data-solr

3）Hadoop身份验证插件