Solr总结-吐血总结

solr原理Solr是一个基于Lucene的开源搜索平台，它基于Java开发，可以提供高效的全文搜索、数据统计和分析等功能。

Solr的核心思想是将文档转换成可搜索的索引，通过搜索引擎来搜索索引中所包含的信息。

Solr原理的核心就是分词和搜索。

分词是指将文本分隔成若干个单词，从而建立索引。

Solr可以通过不同的分析器来实现分词，例如基于语言的分析器、正则表达式分析器、感知哈希分析器等。

搜索是指对索引进行检索，并返回匹配的结果。

Solr可以支持复杂的搜索语法和查询语句，例如基于字段的查询、模糊搜索、范围查询等。

Solr的架构包括搜索器、索引器、请求处理器和Solr核。

搜索器是Solr提供的搜索引擎，它可以搜索索引并返回匹配的文档。

索引器是Solr用于建立索引的组件，它可以将文档转换成可搜索的索引。

请求处理器是Solr的核心组件，它可以处理搜索请求并返回搜索结果。

Solr核是Solr的总控制中心，它包含了所有Solr的配置信息以及构成Solr系统的各个组件。

Solr通过使用不同的插件来扩展其功能。

例如，Solr可以通过使用高亮插件来对搜索结果进行高亮显示，通过使用语言检测插件来自动检测文本语言，并使用适当的分析器来进行分词，通过使用Spellcheck插件来自动修正拼写错误等。

Solr的优点在于它可以非常方便地扩展和定制，同时也提供了快速、准确的搜索能力。

Solr的开源代码和活跃的社区也使得它具有很好的可维护性和可靠性。

总之，Solr是一个基于Lucene的开源搜索平台，其核心原理是分词和搜索。

Solr可以通过使用不同的分析器、查询语句和插件来实现多样化的搜索功能。

Solr的架构包括搜索器、索引器、请求处理器和Solr核，可以方便地进行扩展和定制。

Solr具有快速、准确的搜索能力以及很好的可维护性和可靠性。

solr 原理Solr原理。

Solr是一个基于Lucene的开源搜索平台，它提供了强大的全文检索、分面检索、动态聚合以及搜索结果高亮等功能。

Solr的原理涉及到索引、检索、分词、权重计算等多个方面，下面我们将逐一介绍。

首先，Solr的核心是基于Lucene的索引和搜索功能。

Lucene是一个全文检索引擎库，Solr在其基础上提供了更加易用的HTTP接口和schema定义，使得用户可以更加方便地使用和管理索引。

Solr使用倒排索引的方式来存储文档，通过将文档中的词条与文档的引用进行映射，来快速地定位到包含查询词条的文档。

其次，Solr还包括了分词器、过滤器和权重计算等功能。

在文档索引阶段，Solr会使用分词器将文档内容进行分词，生成词条。

分词器可以根据不同的语言和需求进行配置，以满足不同场景下的需求。

在搜索阶段，Solr会对查询进行分词，并根据权重计算算法计算文档与查询的相关性，并按照相关性进行排序。

此外，Solr还支持动态聚合和分面检索。

动态聚合可以根据不同的字段对搜索结果进行聚合计算，比如对搜索结果进行分组统计等。

而分面检索则可以对搜索结果进行多维度的统计分析，比如对搜索结果进行分类统计、时间范围统计等，以便用户更好地理解搜索结果的特点和分布情况。

最后，Solr还提供了搜索结果高亮和自定义扩展等功能。

搜索结果高亮可以将搜索结果中的查询词条进行标记，以便用户更加直观地理解搜索结果中的相关性。

而自定义扩展则可以通过插件和自定义代码对Solr进行功能扩展，比如实现自定义的分词器、过滤器、查询解析器等。

总的来说，Solr是一个功能强大的全文检索平台，其原理涉及到索引、检索、分词、权重计算、动态聚合、分面检索、搜索结果高亮等多个方面。

通过对这些原理的深入理解，用户可以更好地使用和管理Solr，从而实现更高效、更精准的全文检索功能。

高性能搜索SOLR 学习笔记分享相应Module 学习总结开发类型Web开发文件内容本文主要介绍solr中query参数、query用法和functionQuery的基本应用,solr,query,参数,functionQuery,查询语法,函数查询!版本作者/修改人日期V1.0 全国妖防组V1.1 闲杂人等2012-12-07V1.2 依米艳2013-06-03一.Query参数1.CoreQueryParam查询的参数1)q: 查询字符串，必须的。

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Query Handler，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Query Handler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。

monQueryParameters1)sort：排序，格式：sort=<field name>+<desc|asc>[,<field name>+<desc|asc>]…。

Solr系列六：solr搜索详解优化查询结果（分⾯搜索、搜索结果⾼亮、查询建议、折叠展开结。

⼀、分⾯搜索1. 什么是分⾯搜索？分⾯搜索：在搜索结果的基础上进⾏按指定维度的统计，以展⽰搜索结果的另⼀⾯信息。

类似于SQL语句的group by分⾯搜索的⽰例：2. Solr中⽀持的分⾯查询字段分⾯、区间分⾯、决策树分⾯、查询分⾯2.1 字段分⾯执⾏搜索时，根据查询请求返回特定分⾯字段中找到的唯⼀值以及找到的⽂档数。

通⽤查询参数：facet：true/false 对当前搜索是否启⽤分⾯facet.query：指定⼀个额外的分⾯查询语句字段分⾯查询参数：facet.field：指定对哪个字段进⾏分⾯计算。

该参数可以多次指定以返回多个字段⽅⾯。

字段需是索引字段。

facet.sort：分⾯结果的排序⽅式：count：根据统计数量排，index：索引的词典顺序facet.limit：确定每个分⾯返回多少个唯⼀分⾯值。

可取值：整数>=-1，-1表⽰不限制，默认100。

facet.offset：对分⾯值进⾏分页，指定页偏移。

>=0 默认0。

facet.prefix：指定限制字段分⾯值必须以xxx开头，⽤以筛选分⾯值。

facet.missing：true/false，是否在分⾯字段中返回所有不包含值（值为缺失）的⽂档计数。

facet.mincount：指定分⾯结果中的分⾯值的统计数量>=mincount的才返回⽰例：sort、limit、offset、prefix、missing、mincount 可根据字段指定： f.filedname.facet.sort=count2.2 区间分⾯区间分⾯将数值或时间字段值分成⼀些区间段，按区间段进⾏统计。

区间分⾯查询参数：facet.range：指定对哪个字段计算区间分⾯。

可多次⽤该参数指定多个字段。

facet.range=price&facet.range=agefacet.range.start：起始值f.price.facet.range.start=0.0&f.age.facet.range.start=10stModified_dt.facet.range.start=NOW/DAY-30DAYSfacet.range.end：结束值f.price.facet.range.end=1000.0&f.age.facet.range.start=99stModified_dt.facet.range.end=NOW/DAY+30DAYSfacet.range.gap：间隔值，创建⼦区间。

solr统计语法摘要：一、Solr 简介1.Solr 的定义2.Solr 的作用二、Solr 统计语法概述1.统计语法的概念2.统计语法的应用场景三、Solr 统计语法详解1.统计字段类型2.统计函数3.统计范围4.逻辑运算符四、Solr 统计语法的实际应用1.实例一2.实例二五、总结1.Solr 统计语法的优势2.需要注意的问题正文：Solr 是一个开源的搜索和分析平台，它基于Apache Lucene 开发，提供了强大的搜索和分析功能。

在Solr 中，统计语法是一种非常实用的功能，可以帮助用户对搜索结果进行进一步的处理和分析。

一、Solr 简介Solr 是一个高性能、可扩展、实时的搜索和分析平台，广泛应用于企业级搜索、网站搜索、学术搜索等领域。

它可以帮助用户快速地找到所需的信息，并对数据进行深入的分析。

二、Solr 统计语法概述统计语法是Solr 提供的一种功能，它允许用户在搜索查询中使用统计函数，对搜索结果进行进一步的处理和分析。

统计语法可以应用于各种场景，例如统计搜索结果中某个字段的值、计算搜索结果的数量等。

三、Solr 统计语法详解在Solr 中，统计语法可以通过在查询中添加特定的语法来实现。

以下是一些常用的统计语法：1.统计字段类型统计字段类型用于指定要统计的字段。

例如，要统计搜索结果中“title”字段的值，可以使用以下语法：```title:统计```2.统计函数Solr 提供了多种统计函数，包括计数、求和、平均值等。

例如，要统计搜索结果中“price”字段的和，可以使用以下语法：price:sum```3.统计范围统计范围用于指定统计的起始和结束位置。

例如，要统计搜索结果中“price”字段的前10 个值，可以使用以下语法：```price:范围(0,10)```4.逻辑运算符逻辑运算符用于组合多个统计查询。

例如，要统计搜索结果中“price”字段大于100 的记录数和小于100 的记录数，可以使用以下语法：```price:gt(100) AND price:lt(100)```四、Solr 统计语法的实际应用以下是一些Solr 统计语法的实际应用示例：1.实例一假设有一个电商网站，用户搜索“手机”时，希望知道搜索结果中不同品牌手机的数量。

Solr学习笔记由于公司一个网站需要实现搜索功能的更新换代，在和编辑和领导沟通了一段时间之后，我们决定不再使用之前的通过JDBC发送sql语句进行搜索的方法。

一番比较，我们决定选用Lucene来搭建我们全文搜索的框架。

后来由于开发时间有限，Solr对lucene的集成非常好，我们决定使用Struts+Spring+Solr+IKAnalyzer的一个开发模式来快速搭建一个企业级搜索平台。

自己之前没有接触过这方面的东西，从不断看网上的帮助文档，逛论坛，逛wiki,终于一点一点的开发出一个有自己风格并又适合公司搜索要求的这么一个全文搜索功能。

网上对于lucene,solr的资料并不是那么多，而且大多是拷贝再拷贝，开发起来难度是有的，项目缺陷也是有的，但是毕竟自己积累了这么一个搭建小型搜索引擎的经验，很有收获，所以准备写个笔记记录下来，方便自己以后回忆，而且可以帮助一下其他学者快速搭建一个企业级搜索。

主要思想：此企业级搜索分2块，一块是Solr项目：仅关于Solr一系列配置，索引，建立/更新索引配置。

另一块是网站项目：Action中通过httpclient通信，类似webService一个交互实现，访问配置完善并运行中的Solr，发送查询请求，得到返回的结果hits(solrJ查询，下面详解)，传递给jsp页面。

1.下载包Lucene3.5Solr3.5IKAnalyzer3.2.8中文分词器（本文也仅在此分词器配置的基础上）开发时段：2011.12中旬至1月中旬（请自己下载…）都是最新版，个人偏好新东西，稳定不稳定暂不做评论。

2.搭建Solr项目：1.apache-solr-3.5.0\dist下得apache-solr-3.5.0.war复制到tomcat下webapps目录，并更改名字为solr.war,运行生成目录.2.将IKAnalyzer的jar包导入刚生成的项目中lib目录下。

3.Solr项目配置中文分词：在solr/conf/schema.xml中<types>节点下添加个<fieldType>类型（可直接拷贝下段代码）<!--hu add IKAnalyzer configuration--><fieldType name="textik" class="solr.TextField" ><analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/><analyzer type="index"><tokenizer class="org.wltea.analyzer.solr.IKT okenizerFactory"isMaxWordLength="false"/><filter class="solr.StopFilterFactory"ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/><filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory"generateWordParts="1"generateNumberParts="1"catenateWords="1"catenateNumbers="1"catenateAll="0"splitOnCaseChange="1"/><filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/><filter class="solr.EnglishPorterFilterFactory"protected="protwords.txt"/><filter class="solr.RemoveDuplicatesT okenFilterFactory"/></analyzer><analyzer type="query"><tokenizer class="org.wltea.analyzer.solr.IKT okenizerFactory" isMaxWordLength="false"/><filter class="solr.StopFilterFactory"ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/><filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory"generateWordParts="1"generateNumberParts="1"catenateWords="1"catenateNumbers="1"catenateAll="0"splitOnCaseChange="1"/><filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/><filter class="solr.EnglishPorterFilterFactory"protected="protwords.txt"/><filter class="solr.RemoveDuplicatesT okenFilterFactory"/></analyzer></fieldType>此配置不过多解释：<analyzer type="query">此处配置type并分成index和query 代表着在索引和查询时候的分词实现，isMaxWordLength表示是以何种分词实现，true,false各代表一种，具体请看IKAnalyzer说明文档。

solr原理
Solr原理。

Solr是一个基于Lucene的全文检索服务器，它提供了一个用
于搜索、索引和分析的RESTful API。

Solr是一个开源的搜索平台，它可以帮助用户快速地构建搜索功能，支持复杂的搜索需求和大规
模的数据量。

Solr的核心原理是基于Lucene搜索引擎，它使用倒排索引来
加快搜索速度。

倒排索引是一种将文档中的每个词与包含该词的文
档进行关联的数据结构。

当用户进行搜索时，Solr会根据倒排索引
快速地定位到包含搜索词的文档，从而实现高效的搜索。

在Solr中，文档是搜索的基本单位，每个文档由多个字段组成。

字段可以是文本、数字、日期等不同类型的数据。

当用户向Solr索
引文档时，Solr会对文档进行分析、处理，并将其存储在倒排索引中，以便后续的搜索操作。

Solr还支持丰富的查询语法和过滤器，用户可以通过查询语法
来指定搜索条件，通过过滤器来对搜索结果进行过滤和排序。

这使
得Solr可以满足各种复杂的搜索需求，如范围搜索、模糊搜索、多字段搜索等。

除了搜索功能，Solr还提供了丰富的管理接口和监控工具，用户可以通过这些接口和工具来管理索引、监控性能、优化搜索结果等。

这些功能使得Solr成为一个强大的搜索平台，广泛应用于各种网站和应用程序中。

总的来说，Solr的原理基于Lucene搜索引擎，利用倒排索引和丰富的查询语法来实现高效的全文检索功能。

它的强大功能和灵活性使得它成为了构建搜索功能的首选平台，为用户提供了快速、准确的搜索体验。

1.首先下载solr包。

2.将solr包中的war包复制到tomcat的webapps下。

3.新建一个文件夹solr,把下载的solr包里面的example\solr文件夹下面的所有文件放入
到solr里面。

4.配置solr.home
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，其中内容：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Context docBase="H:/solr/tomcat7/webapps/solr.war" debug="0"
crossContext="true" >
<Environment name="solr/home" type="ng.String" value="H:/solr/solr"
override="true" />
</Context>
5.下载分词器和词库。

将解压后的mmseg4j目录下的所有jar包拷贝到Tomcat _HOME\webapps\solr\WEB-INF\lib目录下。

下载词库，例如从搜狗。

solr目录下新建dic文件夹，将解压后的data目录下的
words.dic拷贝到H:/solr/solr/dic目录下。

Solr的应用场景分析Solr是一个基于Java的搜索引擎，被广泛应用于Web搜索、文档管理、电商等各种应用场景。

本文将从Solr的特性入手，探讨其主要应用场景及其优势。

一、高效搜索引擎Solr的核心特性是高效搜索引擎，它能够处理大量的数据，并且具有快速的搜索速度。

因此，Solr适用于大型网站、Web应用程序以及企业级应用程序等各种情况下的搜索引擎。

1、电子商务在电子商务行业，Solr可以帮助电商网站提供快速、精准的搜索体验，减少用户的等待时间，促进转化率。

Solr具有高效的搜索速度以及高质量的搜索结果，可以根据用户的搜索需求，实现智能联想、拼写检查等搜索辅助功能，提高用户体验。

另外，Solr还支持基于地理位置的搜索，比如可以按照用户所在地域，展示用户附近的产品信息，大大提升用户的便利性。

2、企业应用程序在企业应用程序中，Solr也经常被用作搜索引擎，能够搜索企业内存储的各种数据，例如产品信息、客户、工程文件等。

Solr提供了高度灵活的搜索体验，用户可以通过各种搜索参数，实现快速、准确地检索所需的数据。

二、文档管理系统Solr不仅仅是一个搜索引擎，同时也是一个强大的文档管理系统，支持各种数据格式的索引和搜索。

因此，Solr可以被广泛应用于文档管理系统，帮助用户快速准确的检索所需文件。

1、数字资料库Solr可以作为数字资料库的一部分，能够实现全文检索和查询，而不仅仅是简单的关键字检索。

数字资料库包括了各种类型的文件，例如PDF文件、Microsoft Office文件、HTML文件等，Solr可以基于这些文件的内容建立索引，并实现快速准确的搜索功能。

2、知识管理系统Solr可以作为一个知识管理系统的组件，帮助企业组织内部的知识库。

当员工需要查询某种信息时，Solr可以搜索企业内多种数据源的内容，并返回相关的结果。

此外，Solr还具有自动标记、选取等功能，能够帮助企业快速实现知识共享，提高工作效率。

Solr全文搜索服务1课程计划1、solr介绍2、solr安装配置（重点）3、solr的基本使用（重点）4、solrj的使用（重点）5、京东案例（重点）2Solr介绍2.1什么是solrSolr也是Apache下一个项目，它是使用java开发的，它是基于Lucene的全文搜索服务器。

Solr如何进行索引和搜索索引：客户端（可以是浏览器可以是java程序）发送post请求到solr服务器，发给solr服务器一个文档（xml、json），就可以进行一个添加索引删除索引、修改索引的操作。

搜索：客户端（可以是浏览器可以是java程序）发送get请求到solr服务器，请求solr服务器给它响应一个结果文档（xml、json），程序员拿到这些文档就可以对其进行解析。

进行视图渲染。

Solr本身没有UI界面的功能。

2.2Solr和lucene的区别Lucene是一个全文检索的工具包，它是一堆jar包，不能单独运行，即不能独立对外提供服务。

Solr是一个全文搜索服务器，它可以独立运行，它能独立对外提供搜索和索引服务。

使用lucene开发站内搜索的话，程序员编写的代码量会比较大，而且在搜索和索引流程得考虑他的性能。

使用solr开发站内搜索的话，程序员只需编写少量的代码，快速的搭建出来站内搜索功能。

而且性能方面不需要程序员去考虑，solr对它已经进行了处理。

3Solr安装配置3.1Solr下载Solr和lucene的版本是同步更新的，最新的版本是5.2.1本课程使用的版本：4.10.3下载地址：/dist/lucene/solr/下载版本：4.10.3Linux下需要下载lucene-4.10.3.tgz，windows下需要下载lucene-4.10.3.zip。

Bin：solr的脚本Contrib：solr为了增强自身的功能，所添加的扩展依赖包Dist：solr build过程时产生的war包和jar包，还有它的一些依赖包Docs：文档Example：例子目录Solr：配置了solr运行时的信息，它是一个标准的solrhome目录Multicore：可以配置多个SolrCore实例Webapps：solr.war的目录Licenes：版本信息3.2SolrCore的安装配置3.2.1Solrhome和SolrCoreSolrhome是一个目录，它是solr运行的主目录，它包括多个SolrCore目录，SolrCore目录中就solr实例的运行配置文件和数据文件。

一.基本查询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=<field name>+<desc|asc>[,<field name>+<desc|asc>]… 。

示例：（inStock desc, price asc）表示先“inStock” 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, 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。

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。

- 排除在要排除的词前加上“-” (不包含”号) 号其它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]“:” 指定字段查指定值，如返回所有值*:*²“?”²表示单个任意字符的通配“*” 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）²“~”²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。

solr 高级用法Solr是一个基于Lucene的开源搜索平台，用于实现强大的全文搜索和实时数据分析功能。

除了基本的搜索查询功能外，Solr还提供了许多高级用法，使用户能够更灵活地处理和管理搜索引擎的行为。

以下是一些Solr的高级用法。

1. 复杂查询：Solr支持复杂的查询语法，可以通过AND、OR、NOT等逻辑运算符组合多个查询条件。

此外，Solr还支持通配符、正则表达式、范围查询和模糊查询等功能，以满足各种搜索需求。

2. 排序和过滤：Solr允许用户根据某个字段对搜索结果进行排序，并支持多字段排序和自定义排序。

此外，用户还可以通过过滤查询将搜索结果限定在指定的条件范围内，以提高搜索效率。

3. 高亮显示：Solr可以将搜索结果中匹配的关键字进行高亮显示，帮助用户更快速地定位到所需信息。

通过使用Solr的高亮组件，用户可以自定义高亮标签、字段和样式等。

4. 字段映射和索引配置：Solr允许用户灵活定义字段映射规则，将文档的各个字段映射到Solr的索引中。

用户可以设置字段类型、分词器、过滤器等，以满足不同字段的需求，并提高搜索的准确性。

5. 分布式搜索和负载均衡：Solr支持分布式搜索，可以将索引和查询请求分布在多个Solr节点上。

用户可以通过Solr Cloud实现自动的负载均衡和故障恢复，提高系统的稳定性和可靠性。

6. 数据导入和实时更新：Solr提供了数据导入处理器，可以从不同的数据源（如数据库、文件等）中导入数据到Solr的索引中。

此外，Solr还支持实时更新，可以通过API接口实时添加、更新和删除索引中的文档数据。

这些仅是Solr高级用法的一部分，通过灵活运用这些功能，用户可以最大限度地提升搜索引擎的性能和效果，满足各种复杂的搜索需求。

Solr的强大功能和易用性使其成为许多企业和网站的首选搜索平台。

solrcloud集群搭建1什么是SolrCloud1.1什么是SolrCloudSolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，当你需要大规模，容错，分布式索引和检索能力时使用SolrCloud。

当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的，当索引量很大，搜索请求并发很高，这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。

1.2SolrCloud结构SolrCloud为了降低单机的处理压力，需要由多台服务器共同来完成索引和搜索任务。

实现的思路是将索引数据进行Shard（分片）拆分，每个分片由多台的服务器共同完成，当一个索引或搜索请求过来时会分别从不同的Shard的服务器中操作索引。

SolrCloud需要Solr基于Zookeeper部署，Zookeeper是一个集群管理软件，由于SolrCloud 需要由多台服务器组成，由zookeeper来进行协调管理。

下图是一个SolrCloud应用的例子：对上图进行图解，如下：注：1、一个分片有且只有一个主服务节点。

2、collection 是完整体，内容分别存放在各个shard中3、一个shard中的每个core的数据是一致的。

4、从上图可以看出，core才是存放数据的物理结构1.2.1物理结构三个Solr实例（每个实例包括两个Core），组成一个SolrCloud。

1.2.2逻辑结构索引集合包括两个Shard（shard1和shard2），shard1和shard2分别由三个Core组成，其中一个Leader两个Replication，Leader是由zookeeper选举产生，zookeeper控制每个shard 上三个Core的索引数据一致，解决高可用问题。

用户发起索引请求分别从shard1和shard2上获取，解决高并发问题。

注：zk会自动把一个shard上的core创建在不同solr服务上，如下，两个服务器各起了一个solr服务。

solr 查询语法一、Solr简介Solr是一个基于Lucene的全文搜索引擎，使用Java语言开发，提供了丰富的API接口，可以方便地与其他应用集成。

Solr支持多种数据格式的索引和查询，并且具有高效、稳定、可扩展等优点，被广泛应用于企业级搜索、电子商务、新闻媒体等领域。

二、Solr查询语法介绍Solr查询语法是指在Solr中进行搜索时可以使用的一系列关键字和操作符，用于构建查询表达式，从而实现对索引数据的检索。

下面将详细介绍Solr查询语法的各个组成部分。

1. 基本查询语法Solr中最基本的查询语法是通过在搜索框中输入关键词来进行检索。

例如：在搜索框中输入“apple”，则会返回包含“apple”关键词的所有文档。

此外，还可以通过布尔运算符（AND/OR/NOT）来组合多个关键词进行检索。

2. 通配符查询通配符查询是指使用通配符（*或?）来代替一个或多个字符进行模糊匹配。

例如：在搜索框中输入“appl*”，则会返回包含以“appl”开头的所有文档。

3. 短语匹配短语匹配是指在搜索框中输入多个关键词，使用双引号将其括起来，从而实现对整个短语的匹配。

例如：在搜索框中输入“apple iphone”，则会返回包含“apple iphone”短语的所有文档。

4. 范围查询范围查询是指通过指定某个字段的取值范围来进行检索。

例如：在搜索框中输入“price:[10 TO 100]”，则会返回价格在10到100之间的所有文档。

5. 布尔运算符Solr支持三种布尔运算符：AND/OR/NOT。

可以使用这些运算符将多个关键词组合起来进行检索。

例如：在搜索框中输入“apple AND iphone”，则会返回同时包含“apple”和“iphone”关键词的所有文档。

6. 模糊查询模糊查询是指使用~操作符来进行模糊匹配。

例如：在搜索框中输入“appl~”，则会返回包含类似于“appl”的单词的所有文档。

7. 正则表达式查询Solr支持使用正则表达式进行检索，可以通过使用/操作符将正则表达式括起来。

Solr笔记Solr 是一种可供企业使用的、基于Lucene 的搜索服务器，它支持层面搜索、命中醒目显示和多种输出格式。

在这篇分两部分的文章中，Lucene Java™ 的提交人Grant Ingersoll 将介绍Solr 并向您展示如何轻松地将其表现优异的全文本搜索功能加入到Web 应用程序中。

一旦用户需要某种信息，就可以立即搜索到这些信息，这种要求再也不是可有可无的了。

随着Go ogle 和类似的复杂搜索引擎的出现，用户希望得到高质量的搜索结果，帮助他们快速、轻易地找到所需的信息。

经理对您的在线购物站点同样抱有很高的期望，要求它能够提供一个可伸缩、高度可用且易于维护的搜索解决方案，并且安装这个解决方案不应太昂贵。

对于您而言，只是希望事业进步，让老板和客户满意，以及保持头脑清醒。

使用Apache Solr 可以满足所有的这些要求，它是一种开放源码的、基于Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到Web 应用程序中。

Solr 提供了层面搜索、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON 格式）。

它易于安装和配置，而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。

您可以坚持使用Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。

Solr 还拥有一个活跃的开发者群体，如有需要，您可以随时向他们寻求帮助。

Solr 的历史Solr 最初由CNET Networks 开发，2006 年初，Apache Software Foundation 在Lucene 顶级项目的支持下得到了Solr。

Solr 于2007 年 1 月酝酿成熟，在整个项目孵化期间，Solr 稳步地积累各种特性并吸引了一个稳定的用户群体、贡献者和提交人。

Solr 现在是Lucene（Apache 的基于J ava 的全文本搜索引擎库）的一个子项目。

安装和配置要开始使用Solr，需安装以下软件：Java 1.5 或更高版本。

S o l r整体请求过程详细分析Solr请求过程执行概述Solr的请求（包括索引数据更新和查询）都是通过 SolrCore类的execute(SolrRequestHandler handler, SolrQueryRequest req, SolrQueryResponse rsp) 方法来执行的。

其中第一个参数表示执行这一过程的处理器，这些处理器都在handler包下，例如XmlUpdateRequestHandler。

第二个参数表示请求其中包含请求的参数（通常是查询时我们通过表单传入的参数）以及请求的内容流（例如更新索引时发送的xml格式的数据)。

第三个参数代表响应结果，handler处理请求后会将结果保存在第三个参数中。

SolrQueryRequest 接口的谱系图其中有斜线标示的方法已经废弃SolrQueryResponse接口的谱系图索引更新过程xml格式的更新数据被保存在请求的streams : Iterable<ContentStream>参数中。

其中的ContentStream接口谱系图如下：注意这里的GiantContentStream是我自己加入的类。

这个类继承自ContentStreamBase并且改写了构造函数与InputStream getStream()方法。

这个方法正是更新时被处理器读取数据时调用的关键。

看一看这个类的大纲也就明白了这个类的本质。

我们看到这样的代码：final NamedList<Object> responseHeader = new SimpleOrderedMap<Object>();rsp.add("responseHeader", responseHeader);这段代码的作用是什么呢？它是创建一个请求头的载体，然后将其加入到响应类中，这样我们就可以在响应中获得我们请求头，这个请求头中包含我们的请求参数。