1.什么是Solr

Solr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(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。可以使用 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。
高级的全文搜索功能 专为高通量的网络流量进行的优化 基于开放接口（XML和HTTP）的标准 综合的HTML管理界面 可伸缩性－能够有效地复制到另外一个Solr搜索服务器 使用XML配置达到灵活性和适配性 可扩展的插件体系

2.定义Scheme

2.1常用类型

name，这里定的的name将在field字段中用于type参数 sortMissingLast，若为true则当document不包含该字段是排序靠后 onitNorms，若为true则意味着索引阶段禁用了文档boost和域的boost及长度标准化。（即域没有特殊打分区别。） precisionStep，精度值 solr.TextField，该类型的域将使用QueryParser搜索，支持分词，可自定义分词器

2.2 定义Field

<fields>    <field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false"/>    <field name="path" type="text_smartcn" indexed="false" stored="true" multiValued="false" termVector="true" />    <dynamicField name="public_rand*" type="random" indexed="true" stored="false"/></fields><uniqueKey>id</uniqueKey><copyField source="content" dest="pinyin"/>

field: 固定的字段设置 dynamicField: 动态的字段设置,用于后期自定义字段,*号通配符. 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 uniqueKey，主键 indexed，缺省true。 说明这个数据应被搜索和排序 stored，缺省true。说明这个字段将被包含在搜索结果中。 multiValued，字段多于一个值的时候，可设置为true。

3.查询语句

3.1 最通用的查询

案例：q=60eb1384-038e-42f6-8350-0b77c2025837&fq=customerId:95955047-a739-4d4a-9ca0-af8e5d75bcbc&start=0&rows=1&fl=id,customerId,score&df=id

q：查询参数字段，必填。多个q&时，仅第一个有效。支持AND/OR/-（NOT）布尔关系运算。 field和value用”:”分割。 范围查询：[* TO *] ，时间和字符串亦可使用 时间：NOW 现在，NOW-1DAY 昨天这个时间点。NOW/DAY四舍五入到天 （YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND, MILLISECOND） fq：过滤结果集参数，可结合filterCache使用，语法与q一致。多个fq&是AND关系。 start，rows：起始及页容量，分页相关 fl：定义返回field，*其中定义score，可返回文档索引得分；*亦可以返回函数结果值 df，q中默认查询字段，如果不设置，需显式标注field。

3.2 高亮查询

案例：&hl=true&hl.fl=id,customerId&hl.simple.pre=<em>&hl.simple.post=</em>

hl：true，设置使用高亮 hl.fl：定义高亮的字段，字段若不出现在q中，则返回不会加高亮处理 hl.simple.pre/post：高亮处理

3.3 group查询

案例：&fl=id,customerId&group=true&group.field=id

group：true，设置使用分组 group.field：设置分组字段，必填，多个字段用&分割，会返回多个结果集 group.limit：分页容量 group.offset：分页起始 group.query：将单独返回经过query筛选的结果集 group.ngourps：返回结果数

3.4 facet查询

案例：&facet=true&facet.query=60eb1384-038e-42f6-8350-0b77c2025837&facet.field=id&facet.field=customerId&facet.prefix=0

facet：true，设置facet查询 facet.query：facet查询数据结果集，不设置则facet.querys为空。设置了df则不用显式field facet.field：返回按字段分别的结果集，多个用&分割，如果不设置则facet.fields返回空。 facet.prefix：查询前缀，限制返回“0”开头的结果 facet.offset=0 ： 表示在当前排序情况下的偏移，可以做分页 facet.limit=100 ： 返回的数目 facet.missing=false ： 是否返回没有值的field

4 排序语句

案例：

sum(    recip(if(exists(callCount),callCount,0),1,1,1),//未拨号的优先，优于时间一个数量级    product(map(if(exists(failCallCount),failCallCount,0),0,3,0),-1000),//存在无效用户    div(ms(NOW,lastCallDateTime),3.16e12),    div(ms(NOW,createTime),3.16e12))

简单排序可以使用sort，但涉及到复杂业务排序的，建议使用bf函数计算得分排序。
*排序是通过查询筛选后，对结果进行的展示序列调整，所以用于排序的字段显然是可进行计算和比较的。
sum(x,y,...)：累加/sub(x,y)：x-y/ product(x,y,...)：累乘/div(x,y)：x除以y，”x/y”/mod(x,y)取模，“x%y” pow(x,y)：次方/sqrt(x)，开方 map(x,min,max,target)：如果min<=x<=max，则输出target，否则输出x scale(x,minTarget,maxTarget)：将x压缩到值域之内。 max(x,y)：取两数之大/min(x,y)：取两数之小 linear(x,m,c)：线性函数，m*x+c recip(x,m,a,b)：压缩函数，a/(m*x+b)，若x>0，将x压缩在(0,a/b]之间。m为压缩比例。一般a和b设置成一样。这样x就在(0,1]之间 ms(x,y) 计算x时间点-y时间点的long值

5 缓存设置

5.1 缓存类型

5.2 documentCache

如果ducoment曾经被查询过，则会缓存，查该document上任意field都会优先击中缓存。

5.3 filterCache

相同的fq语句结果将会被缓存，并与q查询返回的结果做结果交集返回。注意：只要fq的语句是一样的，则使用同一份缓存。

5.4 queryResultCache

相同的查询语句结果将会被缓存，以后相同的语句再次使用将使用缓存数据。

5.5 fieldValueCache

f acet.field是multivalue时，将进行缓存。

5.6 缓存失效

solr的缓存生命周期是由org.apache.solr.search.SolrIndexSearcher管理的，索引产生任何变更，solr默认将new出新的solrIndexSearcher对象，也即所有缓存会直接失效。

因此在设计solr core中的缓存时，要将经常变更的字段或数据单独剥离成core或者不要在经常变动的数据上设置缓存，否则反倒会增加性能消耗。