solr结果集过滤

A. solr 中是filter先执行还是query先执行

solr query和filter执行顺序：
1，fq首先在cache中查找，如果命中，则返回DocSet

2,如果没专有命中，则在索引中属查找，返回DocSet并cache
3，1,2步的DocSet合并为一个DocSet
4，q的查询结果也被传递过来,选取两个结果集的相同Document ID
5,如果包含post filters，合并其与4的结果

B. solr做搜索的时候，用"我们"来搜有结果，用"我"搜就没有，请教大神什么原因，怎么改正

首先搜索引擎有来两个阶段：创建源索引，和搜索
举个例子：1.『我们搞基吧』被分词为『我们，搞基，吧』被存储到索引里
2.『我们搞基吧』被分词为『我，们，搞基，吧』被存储到索引里

那么在搜索的时候，你搜『我们』的时候，只有第一种分词的方式才会被搜到；如果你搜『我』的时候，只有第二种分词的方式才会被搜索到；如果你搜『搞基』的时候，两种分词方式的结果才都会被搜索到。

所以你搜『我们』有结果，是因为你建索引的时候『我们』分词被分成了『我们』，而不是『我』『们』，你搜『我』肯定不会有结果啊，所以搜索和简历索引的时候要一致，或者存储索引的分词结果一定要包含搜索分词的结果，当然这是理想情况，总值，原因就是搜索和索引的分词的方式不一致导致的

C. 如何对solr中数据进行查询统计并得到全部查询统计结果

条件组合查询
SQL查询语版句：权
SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type
FROM v_i_event
WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 AND area_id = 10304 AND time_type = 1 AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815
ORDER BY log_id LIMIT 10;

D. 如何使solr查询结果带score

一、 查询参数说明
在做solr查询的时候，solr提供了很多参数来扩展它自身的强大回功能！以下是使用频答率最高的一些参数！
1、常用
q - 查询字符串，这个是必须的。如果查询所有*:* ，根据指定字段查询（Name:张三 AND Address:北京）
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=Name:张三&fq=CreateDate:[20081001 TO 20091031],找关键字mm，并且CreateDate是20081001
fl - 指定返回那些字段内容，用逗号或空格分隔多个。

E. 使用solr查询，库中存在，但是查询结果没有

看一下给的条件全角半角大小写有没有差错

F. solr 一次查询怎么获取服务器里面有多少个这样的结果，只想得到数量

solr查询反回结果中带有命中数量这一属性，可以通过admin页面查看详细的返回内容。

G. solr中先检索fieldname，然后再在结果中检索关键字

去查询filedname? filedname都是定义好的。 没明白你的问题。
你可以直接写AND,比如 filename1:亚洲 AND filename2:XX

H. solr不能过滤负数吗，为什么12345都可以，但是fq=id:-1就报错呢

Esoir不能过滤负数吗为什么12345都可以但是fg=ID冒号减一就报错呢这是算法算错了

I. 如何对solr中数据进行查询统计并得到全部查

条件组合查询
SQL查询语句：
SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type
FROM v_i_event
WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 AND area_id = 10304 AND time_type = 1 AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815
ORDER BY log_id LIMIT 10;

J. 集群 solr 搜索 怎么收集结果

Facet 是 solr 的高级搜索功能之一 , 可以给用户提供更友好的搜索体验 . 在搜索关键字的同时 ,能够按照 Facet 的字段进行分组并统计 .

二. Facet 字段
1. 适宜被Facet 的字段
一般代表了实体的某种公共属性 , 如商品的分类 , 商品的制造厂家 , 书籍的出版商等等 .
2. Facet 字段的要求
Facet 的字段必须被索引 . 一般来说该字段无需分词 , 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 , 如电脑的品牌 ” 联想 ” 代表了一个整体概念 , 如果拆成 ” 联 ”,” 想 ” 两个字都不具有实际意义 . 另外该字段的值无需进行大小写转换等处理 , 保持其原貌即可 .
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 , 用户一般会沿着这个分组进一步深入搜索 .
3. 特殊情况
对于一般查询而言 , 分词和存储都是必要的 . 比如 CPU 类型 ”Intel 酷睿 2 双核 P7570”,拆分成 ”Intel”,” 酷睿 ”,”P7570” 这样一些关键字并分别索引 , 可能提供更好的搜索体验 . 但是如果将 CPU 作为 Facet 字段 , 最好不进行分词 . 这样就造成了矛盾 , 解决方法为 ,将 CPU 字段设置为不分词不存储 , 然后建立另外一个字段为它的 COPY, 对这个 COPY 的字段进行分词和存储 .
schema.xml

<types>
<fieldType name="string" class="solr.StrField" omitNorms="true"/>
<fieldType name="tokened" class="solr.TextField" >
<analyzer>
……
</analyzer>
</fieldType>
……
</types>
<fields>
<field name=”cpu” type=”string” indexed=”true” stored=”false”/>
<field name=”cpuCopy” type=” tokened” indexed=”true” stored=”true”/>
……
</fields>
<Field source="cpu" dest="cpuCopy"/>

三. Facet 组件
Solr 的默认 requestHandler(org.apache.solr.handler.component.SearchHandler) 已经包含了 Facet 组件 (org.apache.solr.handler.component.FacetComponent). 如果自定义 requestHandler 或者对默认的 requestHandler 自定义组件列表 , 那么需要将 Facet 加入到组件列表中去 .
solrconfig.xml

<requestHandler name="standard" class="solr.SearchHandler" default="true">
……
<arr name="components">
<str>自定义组件名</str>
<str>facet</str>
……
</arr>
</requestHandler>

四. Facet 查询
进行 Facet 查询需要在请求参数中加入 ”facet=on” 或者 ”facet=true” 只有这样 Facet 组件才起作用 .
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

返回结果 :

<lst name="facet_counts">
<lst name="facet_queries"/>
<lst name="facet_fields">
<lst name="cpu">
<int name="Intel 酷睿2双核 T6600">48</int>
<int name="Intel 奔腾双核 T4300">28</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 P8700">18</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 T6570">11</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 T6670">11</int>
<int name="Intel 奔腾双核 T4400">9</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 P7450">9</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 T5870">8</int>
<int name="Intel 赛扬双核 T3000">7</int>
<int name="Intel 奔腾双核 SU4100">6</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 P8400">6</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 SU7300">5</int>
<int name="Intel 酷睿 i3 330M">4</int>
</lst>
<lst name="videoCard">
<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>

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 4 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1 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 :

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:返回结果 :

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>
<int name="Intel 酷睿2双核 P8700">18</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 T6570">11</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 T6670">11</int>
<int name="Intel 奔腾双核 T4400">9</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 P7450">9</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 T5870">8</int>
<int name="Intel 赛扬双核 T3000">7</int>
<int name="Intel 奔腾双核 SU4100">6</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 P8400">6</int>
<int name="Intel 酷睿2双核 SU7300">5</int>
<int name="Intel 酷睿 i3 330M">4</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>
<int name="11.6">0</int>
<int name="12.1">0</int>
<int name="13.1">0</int>
<int name="13.3">0</int>
<int name="14.1">0</int>
<int name="15.4">0</int>
<int name="15.5">0</int>
<int name="15.6">0</int>
<int name="16.0">0</int>
<int name="17.0">0</int>
<int name="17.3">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>
<int name="15.6">22</int>
<int name="15.4">8</int>
<int name="11.6">6</int>
<int name="12.1">5</int>
<int name="16.0">5</int>
<int name="15.5">3</int>
<int name="17.0">3</int>
<int name="17.3">3</int>
<int name="10.2">1</int>
<int name="11.1">1</int>
<int name="13.1">1</int>
</lst>
</lst>
<lst name="facet_dates"/>
</lst>

这样其它屏幕尺寸的统计信息就有意义了 .
五. SolrJ 对 Facet 的支持

SolrServer server = getSolrServer();//获取SolrServer
SolrQuery query = new SolrQuery();//建立一个新的查询
query.setQuery("*:*");
query.setFacet(true);//设置facet=on
query.addFacetField(new String[] { "cpu", "videoCard" });//设置需要facet的字段
query.setFacetLimit(10);//限制facet返回的数量
QueryResponse response = server.query(query);
List<FacetField> facets = response.getFacetFields();//返回的facet列表
for (FacetField facet : facets) {
System.out.println(facet.getName());
System.out.println("----------------");
List<Count> counts = facet.getValues();
for (Count count : counts) {
System.out.println(count.getName() + ":" + count.getCount());
}
System.out.println();
}