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SOLR使用手册之查询语法

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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。
²邻近检索,如检索相隔10个单词的”apache”和”jakarta”,”jakarta apache”~10
“^”²控制相关度检索,如检索jakarta apache,同时希望去让”jakarta”的相关度更加好,那么在其后加上”^”符号和增量值,即jakarta^4 apache
布尔操作符AND、||²
布尔操作符OR、²&&
布尔操作符NOT、!、-²(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²
² [] 包含范围检索,如检索某时间段记录,包含头尾,date:[200707 TO 200710]
{}²不包含范围检索,如检索某时间段记录,不包含头尾
date:{200707 TO 200710}
” 转义操作符,特殊字符包括+ – & | ! ( ) { } [ ] ^ ” ~ * ? : “
二.高亮


     hl-highlight,h1=true,表示采用高亮。可以用h1.fl=field1,field2 来设定高亮显示的字段。

  • hl.fl: 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,除非该字段的查询结果不为空才会被高亮。它的默认值是false,意味 着它可能匹配某个字段却高亮一个不同的字段。如果hl.fl使用了通配符,那么就要启用该参数。尽管如此,如果你的查询是all字段(可能是使用 copy-field 指令),那么还是把它设为false,这样搜索结果能表明哪个字段的查询文本未被找到
  • 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.snippets:
    这是highlighted片段的最大数。默认值为1,也几乎不会修改。如果某个特定的字段的该值被置为0(如f.allText.hl.snippets=0),这就表明该字段被禁用高亮了。你可能在hl.fl=*时会这么用。
  • hl.fragsize:
    每个snippet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。大字段时不会这么做。
  • hl.mergeContiguous:
    如果被置为true,当snippet重叠时会merge起来。
  • hl.maxAnalyzedChars:
    会搜索高亮的最大字符,默认值为51200,如果你想禁用,设为-1
  • hl.alternateField:
    如果没有生成snippet(没有terms 匹配),那么使用另一个字段值作为返回。
  • hl.maxAlternateFieldLength:
    如果hl.alternateField启用,则有时需要制定alternateField的最大字符长度,默认0是即没有限制。所以合理的值是应该为
  • hl.snippets * hl.fragsize这样返回结果的大小就能保持一致。
  • hl.formatter:一个提供可替换的formatting算法的扩展点。默认值是simple,这是目前仅有的选项。
  • 显然这不够用,你可以看看org.apache.solr.highlight.HtmlFormatter.java 和 solrconfig.xml中highlighting元素是如何配置的。
    注意在不论原文中被高亮了什么值的情况下,如预先已存在的em tags,也不会被转义,所以在有时会导致假的高亮。
  • hl.fragmenter:
    这个是solr制 定fragment算法的扩展点。gap是默认值。regex是另一种选项,这种选项指明highlight的边界由一个正则表达式确定。这是一种非典型 的高级选项。为了知道默认设置和fragmenters (and formatters)是如何配置的,可以看看solrconfig.xml中的highlight段。
    regex 的fragmenter有如下选项:
  • hl.regex.pattern:正则表达式的pattern
  • hl.regex.slop:这是hl.fragsize能变化以适应正则表达式的因子。默认值是0.6,意思是如果hl.fragsize=100那么fragment的大小会从40-160.

三.分组查询:

 

1.       Field Facet

Facet 字段通过在请求中加入 ”facet.field” 参数加以声明 如果需要对多个字段进行 Facet查询 那么将该参数声明多次 比如

/select?q=联想

&facet=on

&facet.field=cpu

&facet.field=videoCard


各个 Facet 字段互不影响 且可以针对每个 Facet 字段设置查询参数 以下介绍的参数既可以应用于所有的 Facet 字段 也可以应用于每个单独的 Facet 字段 应用于单独的字段时通过

f.字段名.参数名=参数值

这种方式调用 比如 facet.prefix 参数应用于 cpu 字段 可以采用如下形式

f.cpu.facet.prefix=Intel

1.1   facet.prefix

表示 Facet 字段值的前缀 比如 ”facet.field=cpu&facet.prefix=Intel”, 那么对 cpu字段进行 Facet 查询 返回的 cpu 都是以 ”Intel” 开头的 ,”AMD” 开头的 cpu 型号将不会被统计在内 .

1.2   facet.sort

表示 Facet 字段值以哪种顺序返回 可接受的值为 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). 当 facet.limit 值为负数时 ,默认 facet.sort= false(index,lex).

1.3   facet.limit

限制 Facet 字段返回的结果条数 默认值为 100. 如果此值为负数 表示不限制 .

1.4   facet.offset

返回结果集的偏移量 默认为 0. 它与 facet.limit 配合使用可以达到分页的效果 .

1.5   facet.mincount

限制了 Facet 字段值的最小 count, 默认为 0. 合理设置该参数可以将用户的关注点集中在少数比较热门的领域 .

1.6   facet.missing

默认为 ””, 如果设置为 true 或者 on, 那么将统计那些该 Facet 字段值为 null 的记录.

1.7   facet.method

取值为 enum 或 fc, 默认为 fc. 该字段表示了两种 Facet 的算法 与执行效率相关 .

enum 适用于字段值比较少的情况 比如字段类型为布尔型 或者字段表示中国的所有省份.Solr 会遍历该字段的所有取值 并从 filterCache 里为每个值分配一个 filter( 这里要求 solrconfig.xml 里对 filterCache 的设置足够大 ). 然后计算每个 filter 与主查询的交集 .

fc( 表示 Field Cache) 适用于字段取值比较多 但在每个文档里出现次数比较少的情况 .Solr 会遍历所有的文档 在每个文档内搜索 Cache 内的值 如果找到就将 Cache 内该值的count 加 1.

1.8   facet.enum.cache.minDf

当 facet.method=enum 时 此参数其作用 ,minDf 表示 minimum document frequency. 也就是文档内出现某个关键字的最少次数 该参数默认值为 0. 设置该参数可以减少 filterCache 的内存消耗 但会增加总的查询时间 计算交集的时间增加了 ). 如果设置该值的话 ,官方文档建议优先尝试 25-50 内的值 .

2.       Date Facet

日期类型的字段在文档中很常见 如商品上市时间 货物出仓时间 书籍上架时间等等 某些情况下需要针对这些字段进行 Facet. 不过时间字段的取值有无限性 用户往往关心的不是某个时间点而是某个时间段内的查询统计结果 . Solr 为日期字段提供了更为方便的查询统计方式 .当然 字段的类型必须是 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 个参数都必须提供 .

与 Field Facet 类似 ,Date Facet 也可以对多个字段进行 Facet. 并且针对每个字段都可以单独设置参数 .

2.1   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.

2.2   facet.date.start

起始时间 时间的一般格式为 ” 1995-12-31T23:59:59Z”, 另外可以使用 ”NOW”,”YEAR”,”MONTH” 等等 具体格式可以参考 org.apache.solr.schema. DateField 的 java doc.

2.3   facet.date.end

结束时间 .

2.4   facet.date.gap

时间间隔 如果 start 为 2009-1-1,end 为 2010-1-1.gap 设置为 ”+1MONTH” 表示间隔个月 那么将会把这段时间划分为 12 个间隔段 注意 ”+” 因为是特殊字符所以应该用 ”%2B” 代替 .

2.5   facet.date.hardend

取值可以为 true|false, 默认为 false. 它表示 gap 迭代到 end 处采用何种处理 举例说明 start 为 2009-1-1,end 为 2009-12-25,gap 为 ”+1MONTH”,hardend 为 false 的话最后一个时间段为 2009-12-1 至 2010-1-1;hardend 为 true 的话最后一个时间段为 2009-12-1 至 2009-12-25.

2.6   facet.date.other

取值范围为 before|after|between|none|all, 默认为 none.

before 会对 start 之前的值做统计 .

after 会对 end 之后的值做统计 .

between 会对 start 至 end 之间所有值做统计 如果 hardend 为 true 的话 那么该值就是各个时间段统计值的和 .

none 表示该项禁用 .

all 表示 before,after,all 都会统计 .

举例 :

&facet=on

&facet.date=date

&facet.date.start=2009-1-1T0:0:0Z

&facet.date.end=2010-1-1T0:0:0Z

&facet.date.gap=%2B1MONTH

&facet.date.other=all

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries"/>

         <lst name="facet_fields"/>

         <lst name="facet_dates">

<int name="2009-01-01T00:00:00Z">5</int>

<int name="2009-11-01T00:00:00Z">1</int>

<int name="2009-12-01T00:00:00Z">5</int>

<str name="gap">+1MONTH</str>

<date name="end">2010-01-01T00:00:00Z</date>

<int name="before">180</int>

<int name="after">5</int>

<int name="between">54</int>

</lst>

</lst>

3.       Facet Query

Facet Query 利用类似于 filter query 的语法提供了更为灵活的 Facet. 通过 facet.query 参数 可以对任意字段进行筛选 .

例 1:

&facet=on

&facet.query=date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z]

&facet.query=date:[2009-4-1T0:0:0Z TO 2009-5-1T0:0:0Z]

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries">

                   <int name="date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z]">5</int>

<int name="date:[2009-4-1T0:0:0Z TO 2009-5-1T0:0:0Z]">3</int>

</lst>

         <lst name="facet_fields"/>

         <lst name="facet_dates"/>

</lst>

例 2:

&facet=on

&facet.query=date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z]

&facet.query=price:[* TO 5000]

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries">

                   <int name="date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z]">5</int>

<int name="price:[* TO 5000]">116</int>

</lst>

         <lst name="facet_fields"/>

         <lst name="facet_dates"/>

</lst>

例 3:

&facet=on

&facet.query=cpu:[A TO G]

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries">

                   <int name="cpu:[A TO G]">11</int>

</lst>

         <lst name="facet_fields"/>

         <lst name="facet_dates"/>

</lst>

4.       key 操作符

可以用 key 操作符为 Facet 字段取一个别名 .

例 :

&facet=on

&facet.field={!key=中央处理器}cpu

&facet.field={!key=显卡}videoCard

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries"/>

         <lst name="facet_fields">

                   <lst name="中央处理器">

                            <int name="Intel 酷睿2双核 T6600">48</int>

                            <int name="Intel 奔腾双核 T4300">28</int>

 

                   </lst>

                   <lst name="显卡">

                            <int name="ATI Mobility Radeon HD 4">63</int>

                            <int name="NVIDIA GeForce G 105M">24</int>

<int name="NVIDIA GeForce GT 240M">21</int>

<int name="NVIDIA GeForce G 103M">8</int>

<int name="NVIDIA GeForce GT 220M">8</int>

<int name="NVIDIA GeForce 9400M G">7</int>

<int name="NVIDIA GeForce G 210M">6</int>

</lst>

         </lst>

         <lst name="facet_dates"/>

</lst>

5.       tag 操作符和 ex 操作符

当查询使用 filter query 的时候 如果 filter query 的字段正好是 Facet 字段 那么查询结果往往被限制在某一个值内 .

例 :

&fq=screenSize:14

&facet=on

&facet.field=screenSize

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries"/>

         <lst name="facet_fields">

                   <lst name=" screenSize">

                            <int name="14.0">107</int>

<int name="10.2">0</int>

<int name="11.1">0</int>

</lst>

         </lst>

         <lst name="facet_dates"/>

</lst>

可以看到 屏幕尺寸 (screenSize) 为 14 寸的产品共有 107 件 其它尺寸的产品的数目都是0, 这是因为在 filter 里已经限制了 screenSize:14. 这样 查询结果中 除了 screenSize=14 的这一项之外 其它项目没有实际的意义 .

有些时候 用户希望把结果限制在某一范围内 又希望查看该范围外的概况 比如上述情况 ,既要把查询结果限制在 14 寸屏的笔记本 又想查看一下其它屏幕尺寸的笔记本有多少产品 这个时候需要用到 tag 和 ex 操作符 .

tag 就是把一个 filter 标记起来 ,ex(exclude) 是在 Facet 的时候把标记过的 filter 排除在外 .

例 :

&fq={!tag=aa}screenSize:14

&facet=on

&facet.field={!ex=aa}screenSize

返回结果 :

<lst name="facet_counts">

         <lst name="facet_queries"/>

         <lst name="facet_fields">

                   <lst name=" screenSize">

                            <int name="14.0">107</int>

<int name="14.1">40</int>

<int name="13.3">34</int>

</lst>

         </lst>

         <lst name="facet_dates"/>

</lst>

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评论
1 楼 houzhanshanlinzhou 2016-08-09  
写的不错,非常详细

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