SOLR搭建过程、相关配置参数说明、部分问题总结-笔记（windows）

最新推荐文章于 2025-04-02 17:47:34 发布

zhoujumbo

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文章标签： solr

本文详细介绍如何在Windows环境下搭建Solr 7.1.0，包括配置Tomcat、环境变量、日志路径、solr-home目录、IK分词器及Solr与Spring的整合步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

solr7.1.0搭建整合（windows）

-版本solr-7.1.0
-环境 Windows
-jdk1.8
-启动方式:部署在apache-tomcat-8.5.23,以下简称Tomcat

将solr-7.1.0\server\solr-webapp下的webapp复制到Tomcat\webapps下，并改名solr；
将solr-7.1.0\server\lib下的ext下的所有jar包复制到Tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib下，以及

solr-7.1.0\server\lib下以metrics开头的jar、gmetric4j-1.0.7.jar复制到Tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib下；
在Tomcat\webapps\solr\WEB-INF下创建classes文件夹，并把solr-7.1.0\server\resources下的log4.perportiy复制到 classes文件下；
修改修改Tomcat\bin下的catalina.bat，增加solr.log.dir系统变量，指定solr日志记录存放地址。

if not "%JSSE_OPTS%" == "" goto gotJsseOpts
set JSSE_OPTS="-Djdk.tls.ephemeralDHKeySize=2048"
:gotJsseOpts
set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% %JSSE_OPTS%" --增加下一行
set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -Dsolr.log.dir=D:\Solr-7\solr_home\logs"

在任意地方创建文件夹solr_home，把solr-7.1.0\server下solr下的所有文件复制到这个solr_home下，在这里，我创建在Solr-7.1.0的同级目录下了，并且修改配置文件Tomcat\webapps\solr\WEB-INF\web.xml，将下面配置的注释放开，黑体部分更改为你的solr-home地址。

<env-entry>
       <env-entry-name>solr/home</env-entry-name>
       <env-entry-value>D:\Solr-7\solr_home</env-entry-value>
       <env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>
</env-entry>

并注释下面部分：

  <!-- Get rid of error message 
  <security-constraint>
    <web-resource-collection>
      <web-resource-name>Disable TRACE</web-resource-name>
      <url-pattern>/</url-pattern>
      <http-method>TRACE</http-method>
    </web-resource-collection>
    <auth-constraint/>
  </security-constraint>
  <security-constraint>
    <web-resource-collection>
      <web-resource-name>Enable everything but TRACE</web-resource-name>
      <url-pattern>/</url-pattern>
      <http-method-omission>TRACE</http-method-omission>
    </web-resource-collection>
  </security-constraint>
-->

配合solr日志记录存放地址，在solr-home下新建logs文件夹，此处与配置4位置配置路径一致；
拷贝solr-7.1.0下contrib和dist文件夹至solr-home目录下。
在solr-home目录下新建new_core文件夹；并拷贝solr-7.1.0\server\solr\configsets_default\目录下conf文件夹至solr-home\new_core下。
修改solr-home\new_core\conf\solrconfig.xml文件，如下

<!--
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/contrib/extraction/lib" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/dist/" regex="solr-cell-\d.*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/contrib/clustering/lib/" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/dist/" regex="solr-clustering-\d.*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/contrib/langid/lib/" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/dist/" regex="solr-langid-\d.*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/contrib/velocity/lib" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../../../..}/dist/" regex="solr-velocity-\d.*\.jar" />
  -->
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/contrib/extraction/lib" regex=".*\.jar" />
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/dist/" regex="solr-cell-\d.*\.jar" />
 
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/contrib/clustering/lib/" regex=".*\.jar" />
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/dist/" regex="solr-clustering-\d.*\.jar" />
 
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/contrib/langid/lib/" regex=".*\.jar" />
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/dist/" regex="solr-langid-\d.*\.jar" />
 
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/contrib/velocity/lib" regex=".*\.jar" />
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/dist/" regex="solr-velocity-\d.*\.jar" />
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/dist/" regex="ojdbc\d.*\.jar" />
	<lib dir="${solr.install.dir:../}/dist/" regex="solr-dataimporthandler\d.*\.jar" />

注：solr.install.dir表示solrCore的目录位置
10. 启动Tomcat，访问http://localhost:8080/solr/index.html

配置Ik分词器，首先导入ik的jar ik-analyzer-solr5-5.x 和 solr-analyzer-ik-5.1.0 两个jar包

导入Tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib下

然后配置solr_home\new_core\conf下的managed-schema文件加入

   <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">    
     <analyzer type="index">  --此处为创建索引分词  
         <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"  useSmart="false"/>    
         <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>    
     </analyzer>    
     <analyzer type="query"> -- 此处为查询分词索引
         <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory"  useSmart="true"/>         
         <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>    
         <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>    
     </analyzer>    
  </fieldType>

<field name="查询字段" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="productName" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>

到此IK分词设置完成。
12. Solr与Spring整合

创建spring-context-solr.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xsi:schemaLocation="
		http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsd
		http://www.springframework.org/schema/context  http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsd"
	default-lazy-init="true">
 
	<!--定义solr的server-->
	<bean id="httpSolrClient" class="org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient">
		<constructor-arg value="http://location/solr/new_core"/>
	</bean>
</beans>

创建测试类SorlJTest

@ContextConfiguration(locations = { "classpath*:/spring-context*.xml" })
    public class SolrJTest extends AbstractTransactionalJUnit4SpringContextTests {
    private static final Log log = LogFactory.getLog(SolrJTest.class);
 
    @Autowired
    private HttpSolrClient client;
 
    @Test
    public void test() throws IOException, SolrServerException {
        SolrQuery solr = new SolrQuery();
        solr.setQuery("productName:苹果");
        QueryResponse queryResponse =client.query(solr);
        //拿到数据集合,返回查询结果
        List<SolrDocument> list =queryResponse.getResults();
        System.out.println(list);
    }
}

14.有关IK分词，粗细力度查询
上面11中

useSmart="false" 为智能分词  false 关闭状态 默认最细力度分词
useSmart="true"  为智能分词  true  开启状态 默认最粗力度分词
智能分词的开关，根据自身业务的需求来进行设置，此处设置粗粒度查询 匹配度最高在第一位

配置文件-自动导入数据库数据

在solr_home\new_core\conf下新建data-config.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<dataConfig>
	<dataSource 
		type="JdbcDataSource"
		driver="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
		url="jdbc:oracle:thin:@192.168.00.000:1521:XXXX"
		user="XXXXXX"
		password="XXXXXXX"/>
	<document>
<entity name="XXXXXX" pk="USERID"
			query="select
			NMSKY,
			NMSKY,
			USER_ID,
			USERNAM,
			USERRAT
			from XXXXXX" 
			deltaQuery="select USER_ID as USERID from XXXXXX where to_char(TIME,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') > '${dih.last_index_time}'" 
			deltaImportQuery="select NMSKY,NMSKY,USER_ID,USERNAM,USERRAT from XXXXXX where USER_ID='${dih.delta.USERID}'">    
		</entity>
</document>
</dataConfig>

IK分词器的配置和使用

1.以前老的IK 不支持Solr 5.3的版本，请注意下载使用5.X以上版本。
solr-analyzer-ik-5.1.0.jar ik-analyzer-solr5-5.x.jar分词jar包，
ext.dic为扩展字典，
stopword.dic为停止词字典
IKAnalyzer.cfg.xml为配置文件。
2. 将ik的相关文件拷贝到 solr\WEB-INF\lib 目录下
将词典配置文件拷贝到\solr\WEB-INF\classes
4. 在 solr_home\mycore1\conf\schema.xml (或者managed-schema)增加如下配置

 <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">   
                   <analyzer type="index" isMaxWordLength="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>   
                   <analyzer type="query" isMaxWordLength="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>   
         </fieldType>

同时，把需要分词的字段，设置为text_ik，

	<field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
   <field name="name" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
   <field name="title" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

配置IKAnalyzer分词器的扩展词典，停止词词典
1. 将文件夹下的IKAnalyzer.cfg.xml , ext.dic和stopword.dic 三个文件复制到/webapps/solr/WEB-INF/classes 目录下，并修改IKAnalyzer.cfg.xml

　<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
　　　　<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">  
　　　　<properties>  
   　　　　 <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
   　　　　 <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    　　　　<entry key="ext_dict">ext.dic;</entry> 

   　　　　 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    　　　　<entry key="ext_stopwords">stopword.dic;</entry> 
　　　　</properties>

在ext.dic 里增加自己的扩展词典

注意: 记得将stopword.dic，ext.dic的编码方式为UTF-8 无BOM的编码方式。

SolrCore配置

SolrHome是Solr运行的主目录，该目录中包括了多个SolrCore目录。SolrCore目录中包含了运行Solr实例所有的配置文件和数据文件，Solr实例就是SolrCore。
一个SolrHome可以包括多个SolrCore（Solr实例），每个SolrCore提供单独的搜索和索引服务。
创建solrhome
拷贝solr目录到想要作为solrhome的目录下即可

配置solrcor，
在solrcore目录下的collection1／conf目录下有solrconfig.xml，配置SolrCore实例的相关信息
主要关注的标签：
lib标签、datadir标签、requestHandler标签

在solrconfig.xml中可以加载一些扩展的jar，solr.install.dir表示solrCore的目录位置，需要如下修改：

 <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/extraction/lib" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/dist/" regex="solr-cell-\d.*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/clustering/lib/" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/dist/" regex="solr-clustering-\d.*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/langid/lib/" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/dist/" regex="solr-langid-\d.*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/velocity/lib" regex=".*\.jar" />
  <lib dir="${solr.install.dir:../..}/dist/" regex="solr-velocity-\d.*\.jar" />
   <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/dataimporthandler/lib/" regex=".*\.jar" />
   <lib dir="${solr.install.dir:../..}/contrib/db/lib/" regex=".*\.jar" />

每个SolrCore都有自己的索引文件目录，默认在SolrCore目录下的data中。

${solr.data.dir:}

requestHandler请求处理器，定义了索引和搜索的访问方式。
通过/update维护索引，可以完成索引的添加、修改、删除操作。

<requestHandler name="/update" class="solr.UpdateRequestHandler">
    <!-- See below for information on defining
         updateRequestProcessorChains that can be used by name
         on each Update Request
      -->
    <!--
       <lst name="defaults">
         <str name="update.chain">dedupe</str>
       </lst>
       -->
  </requestHandler>

通过/select搜索索引

<requestHandler name="/select" class="solr.SearchHandler">
    <!-- default values for query parameters can be specified, these
         will be overridden by parameters in the request
      -->
     <lst name="defaults">
       <str name="echoParams">explicit</str>
       <int name="rows">10</int>
       <str name="df">text</str>
     </lst>
</requestHandler>

mysql数据源配置

1、包依赖（问题不知道放什么包或找不到对应版本的包）

拷贝mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar到webapp\WEB-INF\lib目录下
配置E:\solr-4.8.0\example\solr\collection1\conf\solrconfig.xml

<requestHandler name="/dataimport"
     class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler"> 
       <lst name="defaults"> 
          <str name="config">data-config.xml</str> 
       </lst> 
</requestHandler>
这里只是声明了会有一个dataimport 操作，数据详情配置在 同目录的data-config.xml中配置

导入依赖库文件：

把<lib dir="../../../dist/" regex="solr-dataimporthandler-\d.*\.jar"/>加在
<lib dir="../../../dist/" regex="solr-cell-\d.*\.jar" />
前面。

2、配置solrconf.xml (如果你用的是cloud模式找不到这个文件只能在网页上配置，存储在zookpeer中后面会讲)

data-confi.xml 内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<dataConfig>
   <dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://127.0.0.1/dbname" user="test"
password="test" batchSize="-1"/>
   <document name="video">
       <entity name="video" pk="id" query="select id,name,level from video " 
       deltaImportQuery="select id,title,content from blog_blog where ID='${dataimporter.delta.id}'" 
       deltaQuery="select id  from blog_blog where add_time > '${dataimporter.last_index_time}'"  
       deletedPkQuery="select id  from blog_blog where id=0"
           <field column="id" name="id" />
           <field column="name" name="name" />
           <field column="level" name="level" />
       </entity>
   </document>
</dataConfig>

query 用于初次导入到索引的sql语句。
考虑到数据表中的数据量非常大，比如千万级，不可能一次索引完，
因此需要分批次完成，那么查询语句query要设置两个参数：
${dataimporter.request.length}
${dataimporter.request.offset}
query=”select id,title,content from blog_blog limit ${dataimporter.request.length}
offset ${dataimporter.request.offset}”
请求：http://localhost:8983/solr/collection2/dataimport?
command=full-import&commit=true&clean=false&offset=0&length=10000
deltaImportQuery 根据ID取得需要进入的索引的单条数据。
deltaQuery 用于增量索引的sql语句，用于取得需要增量索引的ID。
deletedPkQuery 用于取出需要从索引中删除文档的的ID

solr中有一个很重要的概念 --文档：这个对于本例来说一行记录就是一个文档。
上面的配置中

video是指实体名称可以和表名一致
column 为映射到solr中的名称（在manage-schema中会用到），name为mysql表中的字段的名称

3、配置manage-schema (solr6.6已经没有schema.xml，可以直接修改这个文件，也可以在网页上配置)
设置一个唯一key id

并且把这个key的树形设置成 multiValued=“false” indexed=“true” required=“true” stored=“true” 这很重要， uniquekey 会保证你重复建索引时数据不会重复.
注意：无论数据库中的主键是什么类型，这里的主键只能是string类型，否则会出现问题。文档找不到。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
  略...
<!--  
这是Solr的schema文件，应该命名为schema.xml，并且在solr home的conf目录下
（如，默认在./solr/conf/schema.xml）.

 有关如何根据需要定制化该文件，请参照：
 http://wiki.apache.org/solr/SchemaXml  性能须知: 这里包含了很多实际应用不需要的可选项。 为改善性能，你可以：
  - 尽量将所有仅用于搜索，而不用于实际返回的字段设置stored="false"；
  - 尽量将所有仅用于返回，而不用于搜索的字段设置indexed="false"；
  - 去掉所有不需要的copyField 语句；
  - 为了达到最佳的索引大小和搜索性能,对所有的文本字段设置indexed="false"，
    使用copyField将他们拷贝到“整合字段”name="text"的字段中，使用整合字段进行搜索；
  - 使用server模式来运行JVM,同时将log级别调高, 避免输出所有请求的日志。
-->

<schema name="example" version="1.5">
  略...

 <fields>
   <!-- fields各个属性说明:
     name: 必须属性 - 字段名
     type: 必须属性 - <types>中定义的字段类型 
     indexed: 如果字段需要被索引（用于搜索或排序），属性值设置为true
     stored: 如果字段内容需要被返回，值设置为true
     docValues: 如果这个字段应该有文档值（doc values），设置为true。文档值在门
           面搜索，分组，排序和函数查询中会非常有用。虽然不是必须的，而且会导致生成
           索引变大变慢，但这样设置会使索引加载更快，更加NRT友好，更高的内存使用效率。
           然而也有一些使用限制：目前仅支持StrField, UUIDField和所有 Trie*Fields, 
           并且依赖字段类型, 可能要求字段为单值（single-valued）的,必须的或者有默认值。
     multiValued: 如果这个字段在每个文档中可能包含多个值，设置为true
     termVectors: [false] 设置为true后，会保存所给字段的相关向量（vector）
           当使用MoreLikeThis时, 用于相似度判断的字段需要设置为stored来达到最佳性能.
     termPositions: 保存和向量相关的位置信息，会增加存储开销 
     termOffsets: 保存 offset 和向量相关的信息，会增加存储开销
     required: 字段必须有值，否则会抛异常
     default: 在增加文档时，可以根据需要为字段设置一个默认值，防止为空
   -->

   <!-- 字段名由字母数字下划线组成，且不能以数字开头。两端为下划线的字段为保留字段，
      如(_version_)。
    -->
        
   <field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" 
           required="true" multiValued="false" /> 

   <field name="title" type="text_general" indexed="true" 
           stored="true" multiValued="true"/>
   <field name="description" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="author" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="keywords" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="category" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="url" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="last_modified" type="date" indexed="true" stored="true"/>
   <!-- 注意: 为了节省空间,这个字段默认不被索引, 因使用copyField被拷贝到了名为text的字段中
      。用于内容返回和高亮。搜索时使用text字段 
   -->
   <field name="content" type="text_general" indexed="false" 
           stored="true" multiValued="true"/>
   
   <!-- 整合字段(catchall field), 包含其他可搜索的字段 （通过copyField实现） -->
   <field name="text" type="text_general" indexed="true" 
           stored="false" multiValued="true"/>

   <!-- 保留字段，不能删除，否则报错 -->
   <field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>
   
 </fields>


 <!-- 文档的唯一标识，可理解为主键，除非标识为required="false", 否则值不能为空-->
 <uniqueKey>id</uniqueKey>

  <!-- 拷贝需要索引的字段到整合字段中  -->
   <copyField source="title" dest="text"/>
   <copyField source="author" dest="text"/>
   <copyField source="description" dest="text"/>
   <copyField source="keywords" dest="text"/>
   <copyField source="content" dest="text"/>
   <copyField source="url" dest="text"/>
 
  <types>
    <!-- 字段类型定义 -->
    <fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" />
    <fieldType name="boolean" class="solr.BoolField" sortMissingLast="true"/>
    <fieldType name="int" class="solr.TrieIntField" precisionStep="0" 
        positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="float" class="solr.TrieFloatField" precisionStep="0" 
        positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="long" class="solr.TrieLongField" precisionStep="0" 
        positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="double" class="solr.TrieDoubleField" precisionStep="0" 
        positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="date" class="solr.TrieDateField" precisionStep="0" 
        positionIncrementGap="0"/>
      略...
    <!-- Thai，泰语类型字段 -->
    <fieldType name="text_th" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer> 
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.ThaiWordFilterFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" 
            words="lang/stopwords_th.txt" />
      </analyzer>
    </fieldType>
    
    <!-- Turkish，土耳其语类型字段 -->
    <fieldType name="text_tr" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer> 
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.TurkishLowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="false" 
            words="lang/stopwords_tr.txt" />
        <filter class="solr.SnowballPorterFilterFactory" language="Turkish"/>
      </analyzer>
    </fieldType>
    
    <!-- Chinese，需要我们自己配置，整合mmseg4j就配置在这里 -->
 </types>
  <!-- 文档相似度判断依赖于文档相似度得分。 一个自定义的 Similarity 或 SimilarityFactory 
     可以在这里指定, 但是默认的设置已经适合大多数应用。可以参考: 
     http://wiki.apache.org/solr/SchemaXml#Similarity
    -->
  <!--
     <similarity class="com.example.solr.CustomSimilarityFactory">
       <str name="paramkey">param value</str>
     </similarity>
    -->
</schema>

##################################使用solr遇到一个问题 start############################
solr 在使用查询的时候，【q=city:new york】的时候会命中包含new york的所有数据文档并返回。

但是使用中文【q=city:成都】的时候会命中包含成和都的合集，实际上我们需要的是精确查找，查找资料发现，如果想只查找包含【成都】

这个词语的文档，我们需要这样做【q=city:“成都”】必须要添加上引号
##################################使用solr遇到一个问题 end############################
##################################solr 链接数据库异常 start############################

异常输出: mysql启动读取数据库配置文件爆：对实体 “characterEncoding” 的引用必须以 ‘;’ 分隔符结尾

“&”定义与解析的原因, 将
<property name="url" value="jdbc:mysql://192.168.1.222:3306/test?characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true" />
改成
<property name="url" value="jdbc:mysql://192.168.1.222:3306/test?characterEncoding=utf8&amp;allowMultiQueries=true" />

##################################使用solr遇到一个问题 end############################
比较重要的几个配置
分词：

<!-- IK分词 start-->
	<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">   
		<analyzer type="index">
			<!-- 
				IKTokenizerFactory：继承 TokenizerFactory  
				useSmart：是否启用 智能分词
			-->
			<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="false" />
			<!--
				StopFilterFactory：停止分词,会根据stopwords.txt中配置的文件停止分词
			-->
			<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
		</analyzer>
		<analyzer type="query">
			<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="true" />
			<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
		</analyzer>
	</fieldType>
<!-- IK分词 end-->

同义词配置：

<fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer type="index">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
        <!-- in this example, we will only use synonyms at query time
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>
        -->
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
      </analyzer>
      <analyzer type="query">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
      </analyzer>
    </fieldType>

评分权重配置(支持自定义)：

<similarity class=“com.example.solr.CustomSimilarityFactory” />

配置默认查询字段
以query查询为例默认查询的是field name="text"的字段，其他select或者自己定义的查询组件也是一样的道理

<requestHandler name="/query" class="solr.SearchHandler">
     <lst name="defaults">
       <str name="echoParams">explicit</str>
       <str name="wt">json</str>
       <str name="indent">true</str>
	   <!-- 默认查询字段 -->
       <str name="df">text</str>
     </lst>
  </requestHandler>

至此重启solr 在页面中找到对应的core点击dataimport 并执行 execute 查看logging，如果没有wanning 就ok了
注：配置文件的位置在 core下面而不是在安装目录下

solr配置-Schema.xml

配置项：
1，uniqueKey：文档的唯一标识、唯一键，这里配置的是下面出现的field 一般都叫id，在更新、删除的时都会用到

<uniqueKey>id</uniqueKey>

2，n多name不一样的fieldType：是一些常见的可重用定义，定义了 Solr如何处理 Field。也就是添加到索引中的xml文件属性中的类型，如int、text、date等.
属性说明：

name   # 标识,与Field type对应
class    #对应solr已定义的type Class
sortMissingLast    #设置成true没有该field的数据排在有该field的数据之后，而不管请求时的排序规则, 默认是false。
sortMissingFirst    #反之，默认是false
analyzer    #字段类型指定的分词器
tokenizer  #分词器类
type    #当前分词用用于的操作.index代表生成索引时使用的分词器query代码在查询时使用的分词器
filter    #分词后使用的过滤器，调用顺序和配置相同

3，各种field ：field，dynamicField，copyField
Fields 就是定义那些你要在搜索结果中展示的字段，即在doucument中使用，用于搜索或者只是展示

field: 普通的字段设置
<field name=“sn” type=“string” indexed=“true” stored=“true” />

dynamicField: 动态的字段设置,用于后期自定义字段,号通配符.例如: test_i就是int类型的动态字段.
<dynamicField name="_i" type=“integer” indexed=“true” stored=“true”/>

copyField: 一般用于检索时用的字段，这样就只对这一个字段进行索引分词，copyField的dest字段如果有多个source一定要设置multiValued=true,否则会报错的
<copyField source=“body” dest=“teaser” maxChars=“300”/>

fields属性说明：

name    #字段类型名
class    #java类名
indexed    #默认true。 是否被索引，说明这个数据应被搜索和排序，一般与stored反之。
stored    #默认true。是否被存储，说明这个字段被包含在搜索结果中，一般与indexed反之。
omitNorms    #字段的长度不影响得分和在索引时不做boost时，设置它为true。一般文本字段不设置为true。
termVectors    #如果字段被用来做more like this 和highlight的特性时应设置为true。
compressed    #字段是压缩的。这可能导致索引和搜索变慢，但会减少存储空间，只有StrField和TextField是可以压缩，这通常适合字段的长度超过200个字符。
multiValued    #是否有多个值。
positionIncrementGap    #和multiValued一起使用，设置多个值之间空白的数量

4，默认被注释掉的defaultSearchField，solrQueryParser，Similarity

defaultSearchField:默认搜索属性，如q=text就是默认的搜索text字段
	<defaultSearchField>text</defaultSearchField>

solrQueryParser:查询转换模式，是并且还是或者（AND/OR必须大写）
	<solrQueryParser defaultOperator="OR"/>
Similarity：自定义评分器，class是继承 DefaultSimilarity的子类，或者实现评分器接口的类，
　　　　　　　　　　　　　　　　下面的参数str 应该是可配置名称为paramkey，值为param value的参数吧
	<similarity class="com.example.solr.CustomSimilarityFactory">
	       <str name="paramkey">param value</str>
	</similarity>

solr查询

在这里插入图片描述

一.基本查询

q 查询的关键字，此参数最为重要，例如，q=id:1，默认为q=:，

fl 指定返回哪些字段，用逗号或空格分隔，注意：字段区分大小写，例如，fl= id,title,sort

start 返回结果的第几条记录开始，一般分页用，默认0开始

rows 指定返回结果最多有多少条记录，默认值为 10，配合start实现分页

sort 排序方式，例如id desc 表示按照 “id” 降序

wt (writer type)指定输出格式，有 xml, json, php等

fq （filter query）过虑查询，提供一个可选的筛选器查询。返回在q查询符合结果中同时符合的fq条件的查询结果，例如：q=id:1&fq=sort:[1 TO 5]，找关键字id为1 的，并且sort是1到5之间的。

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。

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。

二. Solr的检索运算符

“:” 指定字段查指定值，如返回所有值*?

“?” 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）

“~” 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。

AND、|| 布尔操作符

OR、&& 布尔操作符

NOT、!、-（排除操作符不能单独与项使用构成查询）

“+” 存在操作符，要求符号”+”后的项必须在文档相应的域中存在²

( ) 用于构成子查询

[] 包含范围检索，如检索某时间段记录，包含头尾，date:[201507 TO 201510]

{} 不包含范围检索，如检索某时间段记录，不包含头尾date:{201507 TO 201510}

三. 高亮

h1 是否高亮，hl=true，表示采用高亮

hl.fl 设定高亮显示的字段，用空格或逗号隔开的字段列表。要启用某个字段的highlight功能，就得保证该字段在schema中是stored。如果该参数未被给出，那么就会高亮默认字段 standard handler会用df参数，dismax字段用qf参数。你可以使用星号去方便的高亮所有字段。如果你使用了通配符，那么要考虑启用hl.requiredFieldMatch选项。

hl.requireFieldMatch 如果置为true，除非用hl.fl指定了该字段，查询结果才会被高亮。它的默认值是false。

hl.usePhraseHighlighter 如果一个查询中含有短语（引号框起来的）那么会保证一定要完全匹配短语的才会被高亮。

hl.highlightMultiTerm 如果使用通配符和模糊搜索，那么会确保与通配符匹配的term会高亮。默认为false，同时hl.usePhraseHighlighter要为true。

hl.fragsize 返回的最大字符数。默认是100.如果为0，那么该字段不会被fragmented且整个字段的值会被返回。

四. 分组

官方wiki：http://wiki.apache.org/solr/SimpleFacetParameters#Facet_Fields_and_Facet_Queries，

这是facet的官方wiki，里面有facet各个参数的详细说明。所以这里只说一些常用的。

Facet是Solr的核心搜索功能，主要是导航(Guided Navigation)、参数化查询(Paramatic Search)。Facet的主要好处是在搜索的同时，可以按照Facet条件进行分组统计，给出导航信息，改善搜索体验。

Facet主要分为：Field Facet 和 Date Facet 两大类

1. Field Facet

facet 参数字段必须被索引

facet=on 或 facet=true

facet.field 分组的字段

facet.prefix 表示Facet字段前缀

facet.limit Facet字段返回条数

facet.offict 开始条数,偏移量,它与facet.limit配合使用可以达到分页的效果

facet.mincount Facet字段最小count,默认为0

facet.missing 如果为on或true,那么将统计那些Facet字段值为null的记录

facet.sort 表示 Facet 字段值以哪种顺序返回 .格式为 true(count)|false(index,lex)，true(count) 表示按照 count 值从大到小排列，false(index,lex) 表示按照字段值的自然顺序 (字母 , 数字的顺序 ) 排列 . 默认情况下为 true(count)

2. Date Facet

对日期类型的字段进行 Facet. Solr 为日期字段提供了更为方便的查询统计方式 .注意 , Date Facet的字段类型必须是 DateField( 或其子类型 ). 需要注意的是 , 使用 Date Facet 时 , 字段名 , 起始时间 , 结束时间 , 时间间隔这 4 个参数都必须提供 .

facet.date 该参数表示需要进行 Date Facet 的字段名 , 与 facet.field 一样 , 该参数可以被设置多次 , 表示对多个字段进行 Date Facet.

facet.date.start 起始时间 , 时间的一般格式为 ” 2015-12-31T23:59:59Z”, 另外可以使用 ”NOW”,”YEAR”,”MONTH” 等等 ,

facet.date.end 结束时间

facet.date.gap 时间间隔,如果 start 为 2015-1-1,end 为 2016-1-1，gap 设置为 ”+1MONTH” 表示间隔1 个月 , 那么将会把这段时间划分为 12 个间隔段 .

facet.date.hardend 表示 gap 迭代到 end 时，还剩余的一部分时间段，是否继续去下一个间隔. 取值可以为 true|false, 默认为 false.

例 start 为 2015-1-1,end 为 2015-12-21,gap 为 ”+1MONTH”, 如果hardend 为 false，则，最后一个时间段为 2015-12-1 至 2016-1-1; 反之，如果 hardend 为 true，则，最后一个时间段为 2015-12-1 至 2015-12-21.

注意：Facet的字段必须被索引，无需分词，无需存储。无需分词是因为该字段的值代表了一个整体概念，无需存储是因为一般而言用户所关心的并不是该字段的具体值，而是作为对查询结果进行分组的一种手段，给出相关的分组信息，从而改善搜索体验。

Solr 新增、更新、删除索引

在这里插入图片描述
[索引中无则新增,有则更新]

1.在doc标签和field标签中增加权重（boost），增加权重后，可以在搜索的时候做权重过滤。

<add>
  <doc boost="2.5">
    <field name="gameId">05991</field>
    <field name="gameName" boost="2.0">angrybird</field>
  </doc>
</add>

2.field标签

update = “add” | “set” | “inc” 在4.0之后的版本可以自动对field做增加和删除了。

增加字段例子

<add>
  <doc>
    <field name="gameId">05991</field>
    <field name="gameName" update="set">angrybird</field>
    <field name="skills" update="add">fly</field>
  </doc>
</add>

同一个字段多个值的例子

<add>
  <doc>
    <field name="gameId">05991</field>
    <field name="skills" update="set">fly</field>
    <field name="skills" update="set">shot</field>
    <field name="skills" update="set">dump</field>
  </doc>
</add>

把字段清空的例子

<add>
  <doc>
    <field name="gameId">05991</field>
    <field name="skills" update="set" null="true" />
  </doc>
</add>

添加json格式的索引和xml的类似，只需要在Document Type中选择json即可。
{"id":"s10001","name":"江小白"}

solr-admin 删除索引

<delete>
   <query> id:"100861"</query>
</delete>
<commit/>

<delete><id>100861</id></delete>
<commit/>

删除所有索引

<delete><query>*:*</query></delete>
<commit/>

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