Solr的使用 — 检索

本文是延续 Solr的使用 系列，前一篇文章已经讲了 Solr 的部署和数据推送，这里主要以示例方式讲述 Solr 的常见查询语法，同时介绍如何使用 PHP 语言的客户端 solarium 同 Solr 集群进行数据交互。

想要详细地了解 Solr 查询语法，可参考 官方wiki 。

用于示例的数据，我已经推送到了 Solr ， 见这里 。数据 Core 为 rooms，数据格式形如：

通过向 Solr 集群 GET 请求 /solr/core-name/selectquery 形式的查询 API 完成查询，其中 core-name 为查询的 Core 名称。查询语句 query 由以下基本元素项组成，按使用频率先后排序：

wt 设置结果集格式，支持 json、xml、csv、php、ruby、pthyon，序列化的结果集，常使用 json 格式。

fl 指定返回的字段，多指使用“空格”和“,”号分割，但只支持设置了 stored=true 的字段。 表示返回全部字段，一般情况不需要返回文档的全部字段。

字段别名 ：使用 displayName:fieldName 形式指定字段的别名，例如：

函数 ：fl 还支持使用 Solr 内置函数 ，例如根据单价算总价：

fq 过滤查询条件，可充分利用 cache，所以可以利用 fq 提高检索性能。

sort 指定结果集的排序规则，格式为 <fieldName>+<sort> ，支持 asc 和 desc 两种排序规则。例如按照价格倒序排列：

也可以多字段排序，价格和面积排序：

查询字符串 q 由以下元素项组成，字段条件形如 fieldName:value 格式：

以上元素项的默认值由 solrconfigxml 配置文件定义。通常查询时设置 q=: ，然后通过 fq 过滤条件来完成查询，通过缓存提高查询性能。

Solr 的模糊查询使用占位符来描述查询规则，如下：

查询小区名称中包含“嘉”的房源信息：

Solr 的模糊查询为：

单精确值查询是最简单的查询，类似于 SQL 中 = *** 作符。查询小区 id 为 1111027377528 的房源信息：

Solr 中查询为：

多精确值查询是单精确值查询的扩展，格式为 (value1 value2 ) ，功能类似于 SQL 的 IN *** 作符。查询小区 id 为 1111027377528 或者 1111047349969 的房源信息：

Solr 中查询为：

范围查询是查询指定范围的值（数字和时间），格式为 [value1 TO value2] ，类似于 SQL 的 BETWEEN *** 作符。查询价格在 [2000, 3000] 的房源信息：

Solr 中范围查询为：

几个特殊的范围查询：

将基本查询结合布尔查询，就可以实现大部分复杂的检索场景。布尔查询支持以下几种布尔 *** 作：

查询北京市价格区间在 [2000, 3000] 或者上海市价格区间在 [1500, 2000] 的房源信息：

转换为逻辑与布尔查询：

在实际中分组查询比较常见，当然 Solr 也支持分组查询。分组查询语句由以下基本元素项组成（常用部分）：

查询西二旗内价格最便宜小区的房源信息：

Group 分组查询为：

结果为：

在大多数情况下，Group 分组已经能满足我们的需求，但是如果待分组字段为多值，Group 分组已经无能为力了，这时使用 Facet 就能轻松解决。

Solr 的 Facet 语句由以下基本元素构成（常用）：

例如，统计每个商圈的房源分布情况并倒序排列，由于 bizcircleCode 字段为多值，Facet 查询为：

结果如下：

Solr 的 geofilt 过滤器可以实现 LBS 检索，但要在 schemaxml 配置中将需检索字段的字段类型设置为 solrLatLonType 类型。geofilt 过滤器参数列表如下：

示例中的 location 字段，值为 “40074203,116315445”，类型配置为：

则检索坐标点 40074203,116315445 附近 2 公里的房源信息：

Solr 提供一些函数以实现逻辑或数学运算。其中常用 数学运算 函数列表如下：

常用的 逻辑运算 函数：

这些函数可以使用在返回值或者查询条件上。例如返回每个房源的每平方米价格信息：

PHP 可以使用 solarium 客户端，实现 Solr 数据源的检索，详细使用说明 见这里 。

solarium 客户端需要配置 Solr 的基本信息。如下：

solarium 提供的查询方法较丰富，整理后如下表所示：

查询北京市的所有房源信息，如下：

solarium 提供的分组查询方法如下表所示（常用）：

获取西二旗每个小区的房源分布信息，如下：

solarium 提供的 Facet 查询方法，如下表（常用）：

获取北京市每个商圈的房源分布信息，如下：

到这里，Solr 系列就整理完毕了，未涉及的部分后续接触时再补充。这两天利用休息时间充电，自己在 Solr 方面的技能也算是上了一个台阶了。

假设MySQL数据库有关数据库、表、字段定义等工作已经提前完成。这里介绍我这个测试用例所用的数据库情况：数据库和表名均为crawler，用户名root，密码admin。这里就不把sql语句列出来了，反正是测试。另外，因为Solr的解压路径以及Solr_HOME的路径每个人都是不一样的，所以以后关于Solr_HOME的路径，我都用$SOLR_HOME表示。

使用DataImportHandler导入并索引数据

配置$SOLR_HOME\collection1\conf\solrconfigxml

在<requestHandler name="/select" class="solrSearchHandler">前面上加上一个dataimport的处理的Handler，如图示：

其中，data-configxml文件用于定义solr和MySQL的映射关系，这里使用的而是相对路径，即跟solrconfigxml处于同一目录。因此要在$SOLR_HOME\collection1\conf目录下创建data-configxml文件

通过data-configxml完成Solr与MySQL数据库的映射，data-configxml文件内容如图所示：

修改schemaxml文件，因为这个文件是我们从压缩包中复制过来的，里面包括很多多余的数据，在这里我们只需要在该文件中定义与MySQL数据库表中相关的Field，去掉不相关的Field即可，但需要注意，有些Field还是需要保留的，如：_version_和text 这两个field要保留，其他的Field、CopyField删除即可：如图示。

上图中，我id的定义为int型，Solr中索引的主键默认是只支持type="string"字符串类型的。解决方法：修改同目录下的elevatexml，注释掉下面2行。

将mysql-connector-java-5126-binjar和solr-4103\dist\solr-dataimporthandler-4103jar复制到 D:\Solr\solr-4103\example\solr-webapp\webapp\WEB-INF\lib中。

开启tomcat进入Solr的Admin UI界面，在Core Selector中选择collection1，选择dataImport子菜单，如图所示。

完成设置后，点击Execute执行。

1、将解压包中的solr-471/dist/solr-471war复制到tomcat_dir/webapps/目录，并命名为solrwar。

2、将solr-471/example/lib/ext/目录下的jar文件复制到tomcat/lib目录下，将solr-471/example/resources/下的log4jproperties文件复制到tomcat_dir/lib目录下;

切把 solr-471/example/solr，复制到tomcat_dir/bin下。

3、修改tomcat_dir/conf/serverxml

<Connector port="8080" protocol=">

Solr 是一个可供企业使用的 基于 Lucene 的开箱即用的搜索服务器 对Lucene不熟？那么建议先看看下面两篇文档

实战Lucene 第 部分 初识 Lucene lo lucene /

用Lucene加速Web搜索应用程序的开发 lucene /

一 solr介绍

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 它的官方网址在 solr需要运行在一个servlet 容器里 例如tomcat solr在lucene的上层提供了一个基于>

以下资料整理自网络,以及查看solr帮助文档。主要分为两部分，第一部分是对《db-data-configxml》的配置内容的讲解（属于高级内容），第二部分是DataImportHandler（属于基础）,第三部分是对db-data-configxml的进阶

第一部分是对《db-data-configxml》

query是获取全部数据的SQL

deltaImportQuery是获取增量数据时使用的SQL

deltaQuery是获取pk的SQL

parentDeltaQuery是获取父Entity的pk的SQL

Full

Import工作原理：

执行本Entity的Query，获取所有数据；

针对每个行数据Row，获取pk，组装子Entity的Query；

执行子Entity的Query，获取子Entity的数据。

Delta

Import工作原理：

查找子Entity，直到没有为止；

执行Entity的deltaQuery，获取变化数据的pk；

合并子Entity

parentDeltaQuery得到的pk；

针对每一个pk

Row，组装父Entity的parentDeltaQuery；

执行parentDeltaQuery，获取父Entity的pk；

执行deltaImportQuery，获取自身的数据；

如果没有deltaImportQuery，就组装Query

限制：

子Entity的query必须引用父Entity的pk

子Entity的parentDeltaQuery必须引用自己的pk

子Entity的parentDeltaQuery必须返回父Entity的pk

deltaImportQuery引用的必须是自己的pk

第二部分是DataImportHandler

关于DataImportHandler的具体使用方法，详见下文，如果你英文超级好，那看这个链接吧：>

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