企业级搜索solr应用

一 。solr简介

    solr是以lucene为内核开发的企业级搜索应用  应用程序可以通过http请求方式来提交索引,查询索引,提供了比lucene更丰富的查询语言,是

一个高性能,高可用环境全文搜索引擎

二 。solr安装配置

     1》下载solr安装包  solr所有版本 (http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/) 

           这里下载 solr-5.5.4

     2》安装 解压将solr-5.5.4serversolr-webapp下的webapp 拷贝到tomcatwebapps目录下 改名为solr 启动tomcat

       直接访问 出现404  找到tomcat/logs/localhost.2017-08-17.log 日志  出现以下异常

java.lang.NoClassDefFoundError: Failed to initialize Apache Solr: Could not find necessary SLF4j logging jars. 
If using Jetty, the SLF4j logging jars need to go in the jetty lib/ext directory. For other containers, 
the corresponding directory should be used. For more information, see: http://wiki.apache.org/solr/SolrLogging
	at org.apache.solr.servlet.CheckLoggingConfiguration.check(CheckLoggingConfiguration.java:27)
	at org.apache.solr.servlet.BaseSolrFilter.<clinit>(BaseSolrFilter.java:30)

      可用看到缺少SLF4j包 应该去 应该去 解压包 /server/lib/ext下找到并拷贝到 tomcat/solr/lib目录下  然后重启

    继续访问 出现以下错误 

java.lang.NoSuchMethodError: javax.servlet.ServletInputStream.isFinished()Z
	org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.consumeInputFully(SolrDispatchFilter.java:284)
	org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter.java:274)
	org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter.java:208)
    明显是Servlet版本不一致  tomcat6不支持solr5.54 加大tomcat版本 tomcat7也不支持 换成tomcat8  启动后访问 依然错误:

org.apache.solr.common.SolrException: Error processing the request. CoreContainer is either not initialized or shutting down.
	org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter.java:217)
	org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter.java:208)
   是因为需要配置solrhome和solrhome的配置环境

   3》配置solrhome

     找到 tomcatsolrWEB-INFweb.xml 编辑  找到以下这段(配置solrhome)  去掉注释 将第二个参数配置为本地任意一个目录即可 

    <env-entry>
       <env-entry-name>solr/home</env-entry-name>
       <env-entry-value>D:learnsolr-5.5.4home</env-entry-value>
       <env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>
    </env-entry>
   找到solr解压包/server/solr目录拷贝所有文件到 以上web.xml指定的路径D:learnsolr-5.5.4home下 重启tomcat 访问

   http://localhost:8080/solor/index.html  或者 http://localhost:8080/solr/admin.html  

  

   4》配置core(core类似于数据库可以插入多个document(数据库表行)每个document拥有多个 field 数据库的列)

   solrhome下新建一个core目录  比如mycore

   拷贝 solr解压包下serversolrconfigsetsasic_configs到新建目录 mycore中

  进入solr管理网页 点击 core admin 添加该core

 

  点击Add core后 成功后 检查 mycore目录 发现多了 core.properties和data两个资源


 登陆solr管理网站发现 列表中多了mycore


 4》配置文件理解

    core/conf目录下的两个配置文件非常重要 

    managed-schema 主要用于配置 可以提交到该core的所有field定义,field的类型定义,唯一标识符等

    常用配置如下:

定义字段 _version_ 类型为long  indexed="true" 会进行分词索引  stored="true"表示存储到磁盘
<field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>
定义字段 id required="true" 表示所有的document必须添加id字段 multiValued="false" 表示是否是多值字段
<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> 
定义动态字段 所以_i结尾的字段都可以写入到当前的core
<dynamicField name="*_i"  type="int"    indexed="true"  stored="true"/>
定义唯一标识符的字段
<uniqueKey>id</uniqueKey>
定义字段类型的别名
<fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" />
  solrconfig.xml 主要用于配置solor的主要配置信息 比如lucene版本 缓存 数据目录 请求路径映射 等 

表示lucene版本
<luceneMatchVersion>5.5.4</luceneMatchVersion>
表示数据目录 默认是data目录
<dataDir>${solr.data.dir:}</dataDir> 
自动提交配置
<autoCommit> 
       当超过15000ms后自动提交所有数据
       <maxTime>${solr.autoCommit.maxTime:15000}</maxTime> 
       是否马上就可以查询到
       <openSearcher>false</openSearcher> 
</autoCommit>
表示当路径为 /select时查询所有的数据
<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>
     </lst>
</requestHandler>
 尝试在界面上添加数据和查询数据

 添加数据

 



 查询结果

 

查询的参数列表

  q表示查询的条件  字段名:值的格式 多个条件组合查询可以使用 字段:字段值 && 字段1:字段值1  也可以使用大写的AND或者OR

  fq表示filter query 过滤条件 和q是and的关系支持各种逻辑运算符 (参考https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/The+Standard+Query+Parser)

  sort表示排序 的字段  字段名 asc|desc 

  start 表示从第几行开始  rows表示查询的总行数

  fl表示查询显示的列 比如只需要查询 name_s,sex_i 这两列 使用,隔开

  df表示默认的查询字段 一般不设置

  Raw Query Parameters表示原始查询字段 可以使用 start=0&rows=10这种url的方式传入参数

  wt(write type)表示写入的格式 可以使用json和xml

  shards 多核同时搜索 solrhome拷贝mycore为mycore1  管理平台添加core   设置参数为 路径,路径来设置需要搜索的核

String shards = "localhost:8080/solr/mycore,localhost:8080/solr/mycore1"; 
query.set("shards", shards);

  其他参考(https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Common+Query+Parameters)

 5》配置中文分词器

   默认solr 没有使用中文分词器  所有搜索的词 都是整个句子就是一个词 搜索时 将单词全部写入才能搜索或者使用* 需要配置中文分词器

目前比较好用的分词器 是IK  2012年停更 只支持到 Lucene4.7 所有 solr5.5 需要lucene5支持  需要修改部分源码来支持solr5.5

 找到 IKAnalyzer类   需要重写  protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) 方法

 找到 IKTokenizer类 需要重写构造方法  public IKTokenizer(Reader in, boolean useSmart) 为  public IKTokenizer(boolean useSmart) {

 在任意项目中 使用maven 引用lucene5 和ik

<dependency>
		  <groupId>org.apache.lucene</groupId>
		  <artifactId>lucene-core</artifactId>
		  <version>5.3.1</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.janeluo</groupId>
			<artifactId>ikanalyzer</artifactId>
			<version>2012_u6</version>
			<exclusions>
				<exclusion>
					<groupId>org.apache.lucene</groupId>
		 			 <artifactId>lucene-core</artifactId>
				</exclusion>
			</exclusions>
		</dependency>
在项目中 添加完整的包名和类名 和 ik中一致 拷贝源代码



代码修改对应的方法即可

IKAnalyzer

/**

 *
 */
package org.wltea.analyzer.lucene;

import java.io.Reader;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;

/**
 */
public final class IKAnalyzer extends Analyzer {

  private boolean useSmart;

  public boolean useSmart() {
    return useSmart;
  }

  public void setUseSmart(boolean useSmart) {
    this.useSmart = useSmart;
  }

  /**

   */
  public IKAnalyzer() {
    this(false);
  }

  /**
   */
  public IKAnalyzer(boolean useSmart) {
    super();
    this.useSmart = useSmart;
  }

  /**这里就去掉了 Reader的一个参数
   */
  @Override
  protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
    Tokenizer _IKTokenizer = new IKTokenizer(this.useSmart());
    return new TokenStreamComponents(_IKTokenizer);
  }

}
IKTokenizer

/**
 * 
 */
package org.wltea.analyzer.lucene;

import java.io.IOException;
import java.io.Reader;

import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TypeAttribute;

import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;


public final class IKTokenizer extends Tokenizer {


  private IKSegmenter _IKImplement;


  private final CharTermAttribute termAtt;

  private final OffsetAttribute offsetAtt;

  private final TypeAttribute typeAtt;

  private int endPosition;

  //去掉了其中Reader的第一个构造参数
  public IKTokenizer(boolean useSmart) {
    super();//去掉super中的构造参数
    offsetAtt = addAttribute(OffsetAttribute.class);
    termAtt = addAttribute(CharTermAttribute.class);
    typeAtt = addAttribute(TypeAttribute.class);
    _IKImplement = new IKSegmenter(input, useSmart);
  }

 
  @Override
  public boolean incrementToken() throws IOException {

    clearAttributes();
    Lexeme nextLexeme = _IKImplement.next();
    if (nextLexeme != null) {

      termAtt.append(nextLexeme.getLexemeText());
   
      termAtt.setLength(nextLexeme.getLength());
      
      offsetAtt.setOffset(nextLexeme.getBeginPosition(), nextLexeme.getEndPosition());
   
      endPosition = nextLexeme.getEndPosition();
  
      typeAtt.setType(nextLexeme.getLexemeTypeString());

      return true;
    }

    return false;
  }

  /*
   * (non-Javadoc)
   * @see org.apache.lucene.analysis.Tokenizer#reset(java.io.Reader)
   */
  @Override
  public void reset() throws IOException {
    super.reset();
    _IKImplement.reset(input);
  }

  @Override
  public final void end() {
    // set final offset
    int finalOffset = correctOffset(this.endPosition);
    offsetAtt.setOffset(finalOffset, finalOffset);
  }
}
将编译好的class文件替换原始jar包即可

将solrhome下 配置文件managed-schema 添加一个字段类型 使用ik分词器

<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>
不能修改 StrField 不支持自定义分词器

<fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" >
</fieldType>


然后将对应需要进行中文分词的字段使用 text_ik该字段类型 比如

<dynamicField name="*_s"  type="text_ik"  indexed="true"  stored="true" />
重启 或者 cloud环境下重新生成collection 插入数据即可实现中文分词  通过某些中文关键字搜索

三。solr客户端

  solr提供的solrj java客户端可以使用java来添加和查询索引 

使用maven引入solrj的依赖库

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.solr/solr-solrj -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.solr</groupId>
    <artifactId>solr-solrj</artifactId>
    <version>5.5.3</version>
</dependency>
使用客户端操作添加和查询索引的代码

public class TestCrud {
	//请求的url
	public static final String url="http://localhost:8080/solr/mycore";
	/**
	 * 测试写入数据到solr
	 * @throws IOException 
	 * @throws SolrServerException 
	 */
	@Test
	public void testWriteDoc() throws SolrServerException, IOException{
		HttpSolrClient hsc=new HttpSolrClient(url);
		SolrInputDocument sid=new SolrInputDocument();
		sid.addField("id", 1);
		sid.addField("name_s","张三");
		hsc.add(sid);
		hsc.commit();
		hsc.close();
	}
	/**
	 * 测试从solr读取数据
	 * @throws IOException 
	 * @throws SolrServerException 
	 */
	@Test
	public void testReadDoc() throws SolrServerException, IOException{
		HttpSolrClient hsc=new HttpSolrClient(url);
		SolrQuery sq=new SolrQuery();
		sq.setQuery("name_s:*");
		sq.set("sort", "id asc");
		sq.setStart(0);
		sq.setRows(1);
		SolrDocumentList sdl=hsc.query(sq).getResults();
		for(SolrDocument sd:sdl){
			System.out.println(sd.getFieldValue("name_s"));
		}
		hsc.close();
	}
	/**
	 * 测试通过id删除
	 * @throws IOException 
	 * @throws SolrServerException 
	 */
	@Test
	public void testDelDoc() throws SolrServerException, IOException{
		HttpSolrClient hsc=new HttpSolrClient(url);
		hsc.deleteById("1");
		hsc.commit();
		hsc.close();
	}
}

使用javabean的方式操作

javabean定义

import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field;
public class UserInfo {
	public UserInfo() {
	}
	@Field
	private String id;
	@Field
	private String name_s;
	@Field
	private int age_i;
}
执行代码如下:

/**
	 * 测试写入数据到solr
	 * @throws IOException 
	 * @throws SolrServerException 
	 */
	@Test
	public void testWriteDoc() throws SolrServerException, IOException{
		HttpSolrClient hsc=new HttpSolrClient(url);
		UserInfo ui=new UserInfo();
		ui.setId("2");
		ui.setName_s("李四");
		ui.setAge_i(100);
		hsc.addBean(ui);
		hsc.commit();
		hsc.close();
	}
	/**
	 * 测试从solr读取数据
	 * @throws IOException 
	 * @throws SolrServerException 
	 */
	@Test
	public void testReadDoc() throws SolrServerException, IOException{
		HttpSolrClient hsc=new HttpSolrClient(url);
		SolrQuery sq=new SolrQuery();
		sq.setQuery("name_s:*");
		sq.set("sort", "id asc");
		sq.setStart(0);
		sq.setRows(1);
		List<UserInfo> sdl=hsc.query(sq).getBeans(UserInfo.class);
		for(UserInfo sd:sdl){
			System.out.println(sd.getName_s());
		}
		hsc.close();
	}


四。solr集群安装

  1》集群方式:

   solr集群目前有两种方式 主从模式和solrcloud模式(推荐方式)

solrcloud通过zookeeper管理集群 通过将索引切片的方式分发到不同的后端服务器中 后端服务器 可以通过一主多从的方式来实现高可用  一主多从

通过leader的管理方式 leader负责写入  从机负责分摊并发读取  leader挂掉后 从机选举出新的leader继续进行管理

 2》solrcloud集群概念

   solrcloud分为逻辑层和物理层 

   逻辑层:

      》Cluster(表示zookeeper集群) 用于管理solrcloud的实例collection

      》Collection 表示一个solrcloud的实例 能够被切分为多个片

      》Shards (片) 一个Collection 可以被切分为多个片 片的个数决定了并发量的大小 每个片拥有多个备份 其中包括leader 负责写入  replica负责容灾和读请求

                   

  物理层:

      》 Cluster由多个solr 节点(物理机器)组成  每个节点对应linux的后台进程

      》 Node(节点) 每个节点由多个Core组成   

      》 Core 每个片在该节点的拷贝都属于一个core  可能每个片都有一份拷贝在当前机器上 当前机器 可能有多个core

      》Replica 是每个切片的一份拷贝  必须使用使用相同的配置 该配置需要写入到zookeeper中 

      

 3》solrcloud集群实现(伪集群)

   》》拷贝三份tomcat  分别修改server.xml tomcat端口  (8080,8081,8082)

   》》同单机安装拷贝solr应用到webapps目录下 修改web.xml 分别指向不同的solrhome

           比如我的配置  

tomcat18080D:learnsolr-5.5.4home
tomcat28081D:learnsolr-5.5.4home1
tomcat38082D:learnsolr-5.5.4home2

   》》拷贝 solr解压包下serversolr到新建目录D:learnsolr-5.5.4home中 同时拷贝到hom1和home2     

            solr解压包下serversolrconfigsetsasic_configs到新建目录D:learnsolr-5.5.4home(只拷贝home 不拷贝home1和home2) 改名为

           collections1 

   》》tomcat/bin下的 catalina.cmd添加  

tomcat1下设置为:

set JAVA_OPTS=-Dsolr.solr.home=D:/learn/solr-5.5.4/home -Dbootstrap_confdir=D:/learn/solr-5.5.4/home/collection1/conf 
-Dcollection.configName=myconf -DnumShards=3 -DzkHost=localhost:2181
其他tomcat 设置为 

set JAVA_OPTS=-Dsolr.solr.home=D:/learn/solr-5.5.4/home  -DzkHost=localhost:2181
  》》这里假设本机开启了zookeeper 端口是2181 当然可以开启多个zookeeper地址使用,隔开(参考http://blog.csdn.net/liaomin416100569/article/details/71642091)

  依次启动 zookeeper  和所有的tomcat  访问 http://localhost:8080/solr/admin.html

  》》使用命令创建collection (其他操作参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Collections+API)

http://localhost:8081/solr/admin/collections?action=CREATE&name=collection1&numShards=3&replicationFactor=3&maxShardsPerNode=3&collection.configName=myconf

  》》查看zookeeper信息和集群分片信息

 查看zookeeper中写入的数据

   

查看分片到哪些节点



五。solr一些其他高级查询(参考代码)

package cn.et.solor;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrRequest;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;
import org.apache.solr.client.solrj.impl.CloudSolrClient;
import org.apache.solr.client.solrj.response.FacetField;
import org.apache.solr.client.solrj.response.Group;
import org.apache.solr.client.solrj.response.GroupCommand;
import org.apache.solr.client.solrj.response.GroupResponse;
import org.apache.solr.client.solrj.response.PivotField;
import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse;
import org.apache.solr.client.solrj.response.FacetField.Count;
import org.apache.solr.common.params.GroupParams;
import org.apache.solr.common.util.NamedList;
import org.junit.Test;
/**
 * 支持一些高级特性 比如高亮 分类 分组 mtl(相似)
{"id":"1","country_s":"美国","provice_s":"加利福尼亚州","city_s":"旧金山","age_i":"30","name_s":"John","desc_s":"John is come from austrina  John,s Dad is Johh Super"}
{"id":"2","country_s":"美国","provice_s":"加利福尼亚州","city_s":"好莱坞","age_i":"40","name_s":"Mike","desc_s":"Mike is come from austrina  Mike,s Dad  is Mike Super"}
{"id":"3","country_s":"美国","provice_s":"加利福尼亚州","city_s":"圣地牙哥","age_i":"50","name_s":"Cherry","desc_s":"Cherry is come from austrina  Cherry,s Dad  is Cherry Super"}
{"id":"4","country_s":"美国","provice_s":"德克萨斯州","city_s":"休斯顿","age_i":"60","name_s":"Miya","desc_s":"Miya is come from austrina  Miya,s Dad  is Miya Super"}
{"id":"5","country_s":"美国","provice_s":"德克萨斯州","city_s":"大学城","age_i":"70","name_s":"fubos","desc_s":"fubos is come from austrina  fubos,s Dad  is fubos Super"}
{"id":"6","country_s":"美国","provice_s":"德克萨斯州","city_s":"麦亚伦","age_i":"20","name_s":"marry","desc_s":"marry is come from austrina  marry,s Dad  is marry Super"}
{"id":"7","country_s":"中国","provice_s":"湖南省","city_s":"长沙市","age_i":"18","name_s":"张三","desc_s":"张三来自长沙市 是公务员一名"}
{"id":"8","country_s":"中国","provice_s":"湖南省","city_s":"岳阳市","age_i":"15","name_s":"李四","desc_s":"李四来自岳阳市 是一名清洁工"}
{"id":"9","country_s":"中国","provice_s":"湖南省","city_s":"株洲市","age_i":"33","name_s":"李光四","desc_s":"李光四 老家岳阳市 来自株洲 是李四的侄子"}
{"id":"10","country_s":"中国","provice_s":"广东省","city_s":"深圳市","age_i":"67","name_s":"王五","desc_s":"王五来自深圳市  是来自深圳的一名海关缉私精英"}
{"id":"11","country_s":"中国","provice_s":"广东省","city_s":"广州市","age_i":"89","name_s":"王冠宇","desc_s":"王冠宇是王五的儿子"}
 */
public class TestCloud {
	/**
	 * 连接solrcloud
	 * @return
	 */
	public CloudSolrClient getCloudSolrClient(){
		String zkHost="localhost:2181";
	    CloudSolrClient csc=new CloudSolrClient(zkHost);
	    csc.setDefaultCollection("collection1");//集合名称
	    return csc;
	}
	/**
	 * solrcloud保存 修改 删除和单机相同
	 */
	@Test
	public void save() throws IOException, SolrServerException{
		CloudSolrClient csc=getCloudSolrClient();
		UserInfo ui=new UserInfo();
		ui.setId("4");
		ui.setName_s("王五");
		ui.setAge_i(100);
		csc.addBean(ui);
		csc.commit();
		csc.close();
	}
	/**
	 * solrcloud 删除
	 */
	//@Test
	public void delete() throws IOException, SolrServerException{
		CloudSolrClient csc=getCloudSolrClient();
		csc.deleteByQuery("*:*");
		csc.commit();
		csc.close();
	}

	/**
	 * solrcloud高亮显示
	 * 必须设置中文分词器
	 */
	@Test
	public void queryHign() throws IOException, SolrServerException{
		CloudSolrClient csc=getCloudSolrClient();
		SolrQuery sq=new SolrQuery();
		sq.setQuery("desc_s:王五");
		sq.addHighlightField("desc_s");
		sq.setHighlight(true);
		sq.setHighlightSimplePre("<font color=red>");
		sq.setHighlightSimplePost("</font>");
		QueryResponse qr=csc.query(sq);
		List<UserInfo> userInfo=qr.getBeans(UserInfo.class);
		Map<String, Map<String, List<String>>> highlighting = qr.getHighlighting();
		System.out.println(highlighting);
		for(UserInfo ui:userInfo){
			System.out.println(ui.getName_s());
		}
		System.out.println(userInfo.size());
		csc.commit();
		csc.close();
	}
	
	/**
	 * Facet 面 用于对搜索的结果进行分类 
	 *  比如按国家分类   addFacetField 表示按某些字段进行分类是普通分类  结果为:
	 *   country_s
			美国:6
			中国:5
	    sq.addFacetQuery("age_i:[1 TO 20]");
		sq.addFacetQuery("age_i:[21 TO 50]");
		sq.addFacetQuery("age_i:[51 TO *]");
	    可以将多个范围值 添加到FacetQuery可以获取到这些Query的统计数量 比如
		 {age_i:[1 TO 20]=3, age_i:[20 TO 50]=5, age_i:[50 TO *]=5}	
		其他 参考 https://wiki.apache.org/solr/SimpleFacetParameters#facet.query_:_Arbitrary_Query_Faceting	
	 */
	@Test
	public void queryFacet() throws IOException, SolrServerException{
		CloudSolrClient csc=getCloudSolrClient();
		SolrQuery sq=new SolrQuery();
		
		sq.setFacet(true);
		//按字段分类 相同的归于一类
		sq.addFacetField("country_s");
		//特殊分类 添加范围
		sq.addFacetQuery("age_i:[1 TO 20]");
		sq.addFacetQuery("age_i:[21 TO 50]");
		sq.addFacetQuery("age_i:[51 TO *]");
		//这只facet字段分类的前缀
		sq.setFacetPrefix("");
		//根据 count 数量 升序和降序 也可以根据索引 
		sq.setFacetSort("count asc");
		sq.setQuery("*:*");
		QueryResponse qr=csc.query(sq);
		List<FacetField> ff=qr.getFacetFields();
		//获取到范围分类的对应统计数量
		System.out.println(qr.getFacetQuery());
		//获取到根据字段分类的对应统计数量
		for(FacetField ftmp:ff){
			System.out.println(ftmp.getName());
			List<Count> cou=ftmp.getValues();
			for (Count count : cou){
	            System.out.println(count.getName()+":"+ count.getCount());
	        }
		}
		csc.commit();
		csc.close();
	}
	
	/**
	 * Facet  参考https://wiki.apache.org/solr/SimpleFacetParameters#Pivot_.28ie_Decision_Tree.29_Faceting
	 *  可以按照多维度来进行分类  
	 *    比如按照国家分类后  再按照省份分类(国家和省份字段不要使用中文分词器 否则分类被拆成很多类别)
	 *    
	 *  结果一般为:
	 *    美国6:
	 *      加利福尼亚州3  
	 *      德克萨斯州3
	 *    中国5:
	 *      湖南省3
	 *      广东省2

	 */
	@Test
	public void queryFacetPivot() throws IOException, SolrServerException{
		CloudSolrClient csc=getCloudSolrClient();
		SolrQuery sq=new SolrQuery();
		sq.setFacet(true);
		//按国家和省份进行二维分类  同一个字符串使用,隔开
		sq.addFacetPivotField("country_s,provice_s");
		sq.setQuery("*:*");
		QueryResponse qr=csc.query(sq,SolrRequest.METHOD.POST);
		NamedList<List<PivotField>> ff=qr.getFacetPivot();
		//获取到根据字段分类的对应统计数量
		for(Map.Entry<String,List<PivotField>> me:ff){
			List<PivotField> lpf=me.getValue();
			for(PivotField pf:lpf){
				System.out.println("一级分类:"+pf.getValue()+pf.getCount()+"---->");
				List<PivotField> clpf=pf.getPivot();
				for(PivotField cpf:clpf){
					System.out.println("二级分类:"+cpf.getValue()+cpf.getCount());
				}
			}
		}
		csc.commit();
		csc.close();
	}
	/**
	 * 分组是分类的升级 同时可以获取到分组下的一部分元素(https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Result+Grouping)
	   分组的字段的数据如果是集群环境 要求数据被写入到一个分片中 否则无法分组查询
	 */
	@Test
	public void queryGroup() throws IOException, SolrServerException{
		CloudSolrClient csc=getCloudSolrClient();
		SolrQuery sq=new SolrQuery();
		//sq.setParam("shards.tolerant", true);
		sq.setParam(GroupParams.GROUP,true);
		sq.setParam(GroupParams.GROUP_FIELD, "country_s");
		sq.setParam("group.ngroups", true);
		//sq.setParam(GroupParams.GROUP_LIMIT, "5");
		sq.setQuery("*:*");
		sq.setRows(10);
		QueryResponse qr=csc.query(sq);
		GroupResponse ff=qr.getGroupResponse();
		
		for(GroupCommand me:ff.getValues()){
			System.out.println(me.getName());
			 List<Group> groups=me.getValues();
			 System.out.println(groups);
			
		}
		csc.commit();
		csc.close();
	}
}



原文地址:https://www.cnblogs.com/liaomin416100569/p/9331196.html