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Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。 展开全文
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。
信息
外文名
Solr
类    型
计算机语言开发
中文名
企业级搜索应用服务器
功    能
提供API接口
Solr特点
Solr是一个高性能,采用Java开发, 基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面,是一款非常优秀的全文搜索引擎。
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  • Solr

    千次阅读 2019-12-23 15:45:34
    什么是solr Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。 Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化。 Solr可以...

    什么是solr

    Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。 Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化。

    Solr可以独立运行,运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中,Solr 索引的实现方法很简单,用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档,Solr根据xml文档添加、删除、更新索引 。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求,然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能,Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

    Solr与Lucene的区别

    Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,它不是一个完整的全文检索引擎,Lucene提供了完整的查询引擎和索引引擎,目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者以Lucene为基础构建全文检索引擎。

    Solr的目标是打造一款企业级的搜索引擎系统,它是一个搜索引擎服务,可以独立运行,通过Solr可以非常快速的构建企业的搜索引擎,通过Solr也可以高效的完成站内搜索功能。
    在这里插入图片描述

    Solr安装及配置

    Solr下载

    从Solr官方网站(http://lucene.apache.org/solr/ )下载Solr4.10.3,根据Solr的运行环境,Linux下需要下载lucene-4.10.3.tgz,windows下需要下载lucene-4.10.3.zip。

    Solr使用指南可参考:https://wiki.apache.org/solr/FrontPage

    Solr文件夹结构

    将solr-4.10.3.zip解压
    在这里插入图片描述
    bin:solr的运行脚本
    contrib:solr的一些贡献软件/插件,用于增强solr的功能。
    dist:该目录包含build过程中产生的war和jar文件,以及相关的依赖文件。
    docs:solr的API文档
    example:solr工程的例子目录:

    • example/solr:该目录是一个包含了默认配置信息的Solr的Core目录。
    • example/multicore:该目录包含了在Solr的multicore中设置的多个Core目录。
    • example/webapps:该目录中包括一个solr.war,该war可作为solr的运行实例工程。

    licenses:solr相关的一些许可信息

    运行环境

    solr 需要运行在一个Servlet容器中,Solr4.10.3要求jdk使用1.7以上,Solr默认提供Jetty(java写的Servlet容器),本教程使用Tocmat作为Servlet容器,环境如下:

    Solr:Solr4.10.3
    Jdk:jdk1.7.0_72
    Tomcat:apache-tomcat-7.0.53
    

    Solr整合Tomcat

    Solr Home与SolrCore

    创建一个Solr home目录,SolrHome是Solr运行的主目录,目录中包括了运行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。

    example\solr是一个solr home目录结构,如下:
    在这里插入图片描述
    上图中“collection1”是一个SolrCore(Solr实例)目录 ,目录内容如下所示:
    在这里插入图片描述
    说明:

    • collection1:叫做一个Solr运行实例SolrCore,SolrCore名称不固定,一个solr运行实例对外单独提供索引和搜索接口。
    • solrHome中可以创建多个solr运行实例SolrCore。
    • 一个solr的运行实例对应一个索引目录。
    • conf是SolrCore的配置文件目录 。
    • data目录存放索引文件需要创建。

    整合步骤(安装solr)

    • 第一步:安装tomcat。D:\temp\apache-tomcat-7.0.53
    • 第二步:把solr的war包复制到tomcat 的webapp目录下。
      把\solr-4.10.3\dist\solr-4.10.3.war复制到D:\temp\apache-tomcat-7.0.53\webapps下。 改名为solr.war
    • 第三步:solr.war解压。使用压缩工具解压或者启动tomcat自动解压。解压之后删除solr.war
    • 第四步:把\solr-4.10.3\example\lib\ext目录下的所有的jar包添加到solr工程中
    • 第五步:配置solrHome和solrCore。
      1)创建一个solrhome(存放solr所有配置文件的一个文件夹)。\solr-4.10.3\example\solr目录就是一个标准的solrhome。
      2)把\solr-4.10.3\example\solr文件夹复制到D:\temp路径下,改名为solrhome,改名不是必须的,是为了便于理解。
      3)在solrhome下有一个文件夹叫做collection1这就是一个solrcore。就是一个solr的实例。一个solrcore相当于mysql中一个数据库。Solrcore之间是相互隔离。

    在solrcore中有一个文件夹叫做conf,包含了索引solr实例的配置信息。

    在conf文件夹下有一个solrconfig.xml。配置实例的相关信息。如果使用默认配置可以不用做任何修改。

    Xml的配置信息
    lib:solr服务依赖的扩展包,默认的路径是collection1\lib文件夹,如果没有 就创建一个
    dataDir:配置了索引库的存放路径。默认路径是collection1\data文件夹,如 果没有data文件夹,会自动创建。
    requestHandler
    在这里插入图片描述
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    • 第六步:告诉solr服务器配置文件也就是solrHome的位置。修改web.xml使用jndi的方式告诉solr服务器。
      Solr/home名称必须是固定的。
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    • 第七步:启动tomcat
    • 第八步:访问http://localhost:8080/solr/

    Solr后台管理

    管理界面

    在这里插入图片描述

    Dashboard

    仪表盘,显示了该Solr实例开始启动运行的时间、版本、系统资源、jvm等信息。

    Logging

    Solr运行日志信息

    Cloud

    Cloud即SolrCloud,即Solr云(集群),当使用Solr Cloud模式运行时会显示此菜单,如下图是Solr Cloud的管理界面:
    在这里插入图片描述

    Core Admin

    Solr Core的管理界面。Solr Core 是Solr的一个独立运行实例单位,它可以对外提供索引和搜索服务,一个Solr工程可以运行多个SolrCore(Solr实例),一个Core对应一个索引目录。

    添加solrcore

    第一步:复制collection1改名为collection2
    第二步:修改core.properties。name=collection2
    第三步:重启tomcat
    

    java properties

    Solr在JVM 运行环境中的属性信息,包括类路径、文件编码、jvm内存设置等信息。

    Tread Dump

    显示Solr Server中当前活跃线程信息,同时也可以跟踪线程运行栈信息。

    Core selector

    选择一个SolrCore进行详细操作,如下:
    在这里插入图片描述

    Analysis

    在这里插入图片描述
    通过此界面可以测试索引分析器和搜索分析器的执行情况。

    Dataimport

    可以定义数据导入处理器,从关系数据库将数据导入 到Solr索引库中。

    Document

    通过此菜单可以创建索引、更新索引、删除索引等操作 界面如下:
    在这里插入图片描述
    /update表示更新索引,solr默认根据id(唯一约束)域来更新Document的内容,如果根据id值搜索不到id域则会执行添加操作,如果找到则更新。

    Query

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    通过/select执行搜索索引,必须指定“q”查询条件方可搜索。

    配置中文分析器

    Schema.xml

    schema.xml,在SolrCore的conf目录下,它是Solr数据表配置文件,它定义了加入索引的数据的数据类型的。主要包括FieldTypes、Fields和其他的一些缺省设置。
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    FieldType域类型定义

    下边“text_general”是Solr默认提供的FieldType,通过它说明FieldType定义的内容:
    在这里插入图片描述
    FieldType子结点包括:name,class,positionIncrementGap等一些参数:
    name:是这个FieldType的名称
    class:是Solr提供的包solr.TextField,solr.TextField 允许用户通过分析器来定制索引和查询,分析器包括一个分词器(tokenizer)和多个过滤器(filter)
    positionIncrementGap:可选属性,定义在同一个文档中此类型数据的空白间隔,避免短语匹配错误,此值相当于Lucene的短语查询设置slop值,根据经验设置为100。

    在FieldType定义的时候最重要的就是定义这个类型的数据在建立索引和进行查询的时候要使用的分析器analyzer,包括分词和过滤

    索引分析器中:使用solr.StandardTokenizerFactory标准分词器,solr.StopFilterFactory停用词过滤器,solr.LowerCaseFilterFactory小写过滤器。

    搜索分析器中:使用solr.StandardTokenizerFactory标准分词器,solr.StopFilterFactory停用词过滤器,这里还用到了solr.SynonymFilterFactory同义词过滤器。

    Field定义

    在fields结点内定义具体的Field,filed定义包括name,type(为之前定义过的各种FieldType),indexed(是否被索引),stored(是否被储存),multiValued(是否存储多个值)等属性。

    <field name="name" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
    <field name="features" type="text_general" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
    

    multiValued:该Field如果要存储多个值时设置为true,solr允许一个Field存储多个值,比如存储一个用户的好友id(多个),商品的图片(多个,大图和小图),通过使用solr查询要看出返回给客户端是数组:
    在这里插入图片描述

    uniqueKey

    Solr中默认定义唯一主键key为id域
    在这里插入图片描述
    Solr在删除、更新索引时使用id域进行判断,也可以自定义唯一主键。
    注意在创建索引时必须指定唯一约束。

    copyField复制域

    copyField复制域,可以将多个Field复制到一个Field中,以便进行统一的检索
    比如,输入关键字搜索title标题内容content,
    定义title、content、text的域:
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    根据关键字只搜索text域的内容就相当于搜索title和content,将title和content复制到text中
    在这里插入图片描述

    dynamicField(动态字段)

    动态字段就是不用指定具体的名称,只要定义字段名称的规则,例如定义一个 dynamicField,name 为*_i,定义它的type为text,那么在使用这个字段的时候,任何以_i结尾的字段都被认为是符合这个定义的,例如:name_i,gender_i,school_i等。

    自定义Field名为:product_title_t,“product_title_t”和scheam.xml中的dynamicField规则匹配成功
    在这里插入图片描述
    “product_title_t”是以“_t”结尾。

    创建索引
    在这里插入图片描述
    搜索索引
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    安装中文分词器

    使用IKAnalyzer中文分析器
    第一步:把IKAnalyzer2012FF_u1.jar添加到solr/WEB-INF/lib目录下。
    第二步:复制IKAnalyzer的配置文件和自定义词典和停用词词典到solr的classpath下。
    第三步:在schema.xml中添加一个自定义的fieldType,使用中文分析器。

    <!-- IKAnalyzer-->
    <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">
      <analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
    </fieldType>
    

    第四步:定义field,指定field的type属性为text_ik

    <!--IKAnalyzer Field-->
    <field name="title_ik" type="text_ik" indexed="true" stored="true" />
    <field name="content_ik" type="text_ik" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
    

    第四步:重启tomcat
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    模拟业务系统Field

    如果不使用Solr提供的Field可以针对具体的业务需要自定义一套Field,如下是商品信息 Field

    <!--product-->
    <field name="product_name" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
    <field name="product_price"  type="float" indexed="true" stored="true"/>
    <field name="product_description" type="text_ik" indexed="true" stored="false" />
    <field name="product_picture" type="string" indexed="false" stored="true" />
    <field name="product_catalog_name" type="string" indexed="true" stored="true" />
    
    <field name="product_keywords" type="text_ik" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
    <copyField source="product_name" dest="product_keywords"/>
    <copyField source="product_description" dest="product_keywords"/>
    

    Solr管理索引库

    添加/更新文档

    添加单个文档
    在这里插入图片描述
    批量导入数据
    使用dataimport插件批量导入数据。
    第一步:把dataimport插件依赖的jar包添加到solrcore(collection1\lib)中
    在这里插入图片描述
    还需要mysql的数据库驱动。
    第二步:配置solrconfig.mxl文件,添加一个requestHandler。

    <requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">
        <lst name="defaults">
    		<str name="config">data-config.xml</str>
        </lst>
    </requestHandler> 
    

    第三步:创建一个data-config.xml,保存到collection1\conf\目录下

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>  
    <dataConfig>   
    <dataSource type="JdbcDataSource"   
    		  driver="com.mysql.jdbc.Driver"   
    		  url="jdbc:mysql://localhost:3306/lucene"   
    		  user="root"   
    		  password="root"/>   
    <document>   
    	<entity name="product" query="SELECT pid,name,catalog_name,price,description,picture FROM products ">
    		 <field column="pid" name="id"/> 
    		 <field column="name" name="product_name"/> 
    		 <field column="catalog_name" name="product_catalog_name"/> 
    		 <field column="price" name="product_price"/> 
    		 <field column="description" name="product_description"/> 
    		 <field column="picture" name="product_picture"/> 
    	</entity>   
    </document>   
    
    </dataConfig>
    

    第四步:重启tomcat
    在这里插入图片描述
    第五步:点击“execute”按钮导入数据
    到入数据前会先清空索引库,然后再导入。

    删除文档

    1) 删除制定ID的索引

    <delete>
    	<id>8</id>
    </delete>
    

    2) 删除查询到的索引数据

    <delete>
    	<query>product_catalog_name:幽默杂货</query>
    </delete>
    

    3) 删除所有索引数据

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

    查询索引

    通过/select搜索索引,Solr制定一些参数完成不同需求的搜索:

    1. q - 查询字符串,必须的,如果查询所有使用*:*
      在这里插入图片描述
    2. 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
      在这里插入图片描述
      过滤查询价格从1到20的记录。
      也可以在“q”查询条件中使用product_price:[1 TO 20]
      在这里插入图片描述
      也可以使用“*”表示无限,例如:
      20以上:product_price:[20 TO ]
      20以下:product_price:[
      TO 20]
    3. sort - 排序,格式:sort=+<desc|asc>[,+<desc|asc>]…
      在这里插入图片描述
    4. start - 分页显示使用,开始记录下标,从0开始
    5. rows - 指定返回结果最多有多少条记录,配合start来实现分页
      在这里插入图片描述
      显示前10条。
    6. fl - 指定返回那些字段内容,用逗号或空格分隔多个
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      显示商品图片、商品名称、商品价格
    7. df-指定一个搜索Field
      在这里插入图片描述
      也可以在SolrCore目录 中conf/solrconfig.xml文件中指定默认搜索Field,指定后就可以直接在“q”查询条件中输入关键字。
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    8. 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
    9. hl 是否高亮 ,设置高亮Field,设置格式前缀和后缀
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    SolrJ管理索引库

    什么是solrJ

    solrj是访问Solr服务的java客户端,提供索引和搜索的请求方法,SolrJ通常在嵌入在业务系统中,通过SolrJ的API接口操作Solr服务
    在这里插入图片描述

    依赖的jar包

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    添加文档

    第一步:创建一个java工程
    第二步:导入jar包。包括solrJ的jar包。还需要
    在这里插入图片描述
    第三步:和Solr服务器建立连接。HttpSolrServer对象建立连接。
    第四步:创建一个SolrInputDocument对象,然后添加域。
    第五步:将SolrInputDocument添加到索引库。
    第六步:提交。

    @Test
    public void testAddDocument() throws Exception {
    	// 创建一个SolrServer对象,创建连接
    	// 参数:solr服务的地址
    	// http://localhost:8080/solr :默认为collection1
    	// http://localhost:8080/solr/collection2 :连接collection2
    	SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr");
    	// 创建一个文档对象
    	SolrInputDocument document = new SolrInputDocument();
    	// 向文档中添加域
    	// 每个文档必须有id域,而且其他域必须在schema.xml中定义
    	document.addField("id", "test001");
    	document.addField("product_name", "测试商品");
    	document.addField("product_price", "100");
    	// 把文档添加到索引库
    	solrServer.add(document);
    	// 提交
    	solrServer.commit();
    }
    

    删除文档

    根据id删除

    @Test
    public void testDeleteDocumentById() throws Exception {
    	SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr");
    	// 根据id删除文档
    	solrServer.deleteById("test001");
    	// 提交
    	solrServer.commit();
    }
    

    根据查询删除

    查询语法完全支持Lucene的查询语法。

    @Test
    public void testDeleteDocumentByQuery() throws Exception {
    	SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr");
    	// 参数:查询语法
    	solrServer.deleteByQuery("*:*");
    	// 提交
    	solrServer.commit();
    }
    

    修改文档

    在solrJ中修改没有对应的update方法,只有add方法,只需要添加一条新的文档,和被修改的文档id一致就,可以修改了。本质上就是先删除后添加。

    查询文档

    简单查询

    @Test
    public void testQueryIndex() throws Exception {
    	SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr");
    	// 创建一个SolrQuery对象
    	SolrQuery query = new SolrQuery();
    	// 设置查询条件
    	// query.set("q", "*:*");
    	query.setQuery("*:*");
    	// 执行查询
    	QueryResponse response = solrServer.query(query);
    	// 取查询结果
    	SolrDocumentList solrDocumentList = response.getResults();
    	System.out.println("查询结果总记录数:" + solrDocumentList.getNumFound());
    	// 遍历查询结果
    	for (SolrDocument solrDocument : solrDocumentList) {
    		System.out.println(solrDocument.get("id"));
    		System.out.println(solrDocument.get("product_name"));
    		System.out.println(solrDocument.get("product_price"));
    		System.out.println(solrDocument.get("product_catalog_name"));
    		System.out.println(solrDocument.get("product_picture"));
    	}
    }
    

    复杂查询

    其中包含查询、过滤、分页、排序、高亮显示等处理。

    @Test
    public void testQueryIndexFuza() throws Exception {
    	SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr");
    	// 创建一个查询对象
    	SolrQuery query = new SolrQuery();
    	// 设置主查询条件
    	query.setQuery("厨房");
    	// 设置过滤条件
    	query.addFilterQuery("product_price:[0 TO 20]");
    	// 排序
    	// 参数1:要排序的域, 参数2:排序方式
    	query.setSort("product_price", ORDER.asc);
    	// 设置分页
    	query.setStart(0);
    	query.setRows(5);
    	// 设置返回结果包含的域
    	query.setFields("id", "product_name", "product_price", "product_catalog_name", "product_picture");
    	// 设置默认搜索域
    	query.set("df", "product_keywords");
    	// 开启高亮
    	query.setHighlight(true);
    	// 高亮显示的域
    	query.addHighlightField("product_name");
    	// 高亮前缀
    	query.setHighlightSimplePre("<em>");
    	// 高亮后缀
    	query.setHighlightSimplePost("</em>");
    	// 执行查询
    	QueryResponse response = solrServer.query(query);
    	// 取查询结果
    	SolrDocumentList solrDocumentList = response.getResults();
    	System.out.println("查询结果总记录数:" + solrDocumentList.getNumFound());
    	// 遍历查询结果
    	for (SolrDocument solrDocument : solrDocumentList) {
    		System.out.println(solrDocument.get("id"));
    		// 取高亮显示
    		Map<String, Map<String, List<String>>> highlighting = response.getHighlighting();
    		List<String> list = highlighting.get(solrDocument.get("id")).get("product_name");
    		String productName = "";
    		if (list != null && list.size() > 0) {
    			productName = list.get(0);
    		} else {
    			productName = (String) solrDocument.get("product_name");
    		}
    		System.out.println(productName);
    		System.out.println(solrDocument.get("product_price"));
    		System.out.println(solrDocument.get("product_catalog_name"));
    		System.out.println(solrDocument.get("product_picture"));
    	}
    }
    
    展开全文
  • solr

    千次阅读 2016-05-17 07:56:18
    slor lucene学习,slor 安装, solr介绍1、 solr介绍2、 solr安装配置(重点)3、 solr的基本使用(重点)4、 solrj的使用(重点) 1 Solr介绍1.1 什么是solrSolr也是Apache下一个项目,它是使用java开发的...

    摘要:分享牛原创,分享牛。slor lucene学习,slor 安装, solr介绍

    1、 solr介绍

    2、 solr安装配置(重点)

    3、 solr的基本使用(重点)

    4、 solrj的使用(重点)

     

    Solr介绍

    1.1 什么是solr

    Solr也是Apache下一个项目,它是使用java开发的,它是基于Lucene的全文搜索服务器。

     

    Solr如何进行索引和搜索

    索引:客户端(可以是浏览器可以是java程序)发送post请求到solr服务器,发给solr服务器一个文档(xmljson),就可以进行一个添加索引删除索引、修改索引的操作。

    搜索:客户端(可以是浏览器可以是java程序)发送get请求到solr服务器,请求solr服务器给它响应一个结果文档(xmljson),程序员拿到这些文档就可以对其进行解析。进行视图渲染。

     

    Solr本身没有UI界面的功能。

     

    1.2 Solrlucene的区别

    Lucene是一个全文检索的工具包,它是一堆jar包,不能单独运行,即不能独立对外提供服务。

    Solr是一个全文搜索服务器,它可以独立运行,它能独立对外提供搜索和索引服务。

     

    使用lucene开发站内搜索的话,程序员编写的代码量会比较大,而且在搜索和索引流程得考虑他的性能。

     

    使用solr开发站内搜索的话,程序员只需编写少量的代码,快速的搭建出来站内搜索功能。而且性能方面不需要程序员去考虑,solr对它已经进行了处理

     

    分享牛原创(尊重原创 转载对的时候第一行请注明,转载出处来自分享牛http://blog.csdn.net/qq_30739519)


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  • solr5.4.0

    万次阅读 2017-12-19 08:45:53
    有文本,图片,电影,链接等等,这就是一个搜索引擎实现的,当然百度有自己的搜索引擎,我们可以不用自己写一个搜索引擎,有现成的比如sorl,lucene,ElasticSearch等等,这里介绍一些solr。 1.概述1.1 Solr 是什么...

    应用场景

    在百度中搜索“阿凡达”会出来一系列资料,有文本,图片,电影,链接等等,这就是一个搜索引擎实现的,当然百度有自己的搜索引擎,我们可以不用自己写一个搜索引擎,有现成的比如sorl,lucene,ElasticSearch等等,这里介绍一些solr。

    1.概述

    1.1 Solr 是什么?

    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。

    Solr的特性包括:
    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

    1.2 Lucene 是什么?

    Lucene是一个基于Java的全文信息检索工具包,它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene目前是 Apache Jakarta(雅加达) 家族中的一个开源项目。也是目前最为流行的基于Java开源全文检索工具包。目前已经有很多应用程序的搜索功能是基于Lucene ,比如Eclipse 帮助系统的搜索功能。Lucene能够为文本类型的数据建立索引,所以你只要把你要索引的数据格式转化的文本格式,Lucene 就能对你的文档进行索引和搜索。

    1.3 Solr vs Lucene

    Solr与Lucene 并不是竞争对立关系,恰恰相反Solr 依存于Lucene,因为Solr底层的核心技术是使用Lucene 来实现的,Solr和Lucene的本质区别有以下三点:搜索服务器,企业级和管理。Lucene本质上是搜索库,不是独立的应用程序,而Solr是。Lucene专注于搜索底层的建设,而Solr专注于企业应用。Lucene不负责支撑搜索服务所必须的管理,而Solr负责。所以说,一句话概括 Solr: Solr是Lucene面向企业搜索应用的扩展。

    Solr与Lucene架构图:
    这里写图片描述

    Solr使用Lucene并且扩展了它!

    • 一个真正的拥有动态字段(Dynamic Field)和唯一键(Unique Key)的数据模式(Data Schema)
    • 对Lucene查询语言的强大扩展!
    • 支持对结果进行动态的分组和过滤
    • 高级的,可配置的文本分析
    • 高度可配置和可扩展的缓存机制
    • 性能优化
    • 支持通过XML进行外部配置
    • 拥有一个管理界面
    • 可监控的日志
    • 支持高速增量式更新(Fast incremental Updates)和快照发布(Snapshot Distribution)

    1.4 总结

    Lucene是一个全文检索的工具包,它是一堆jar包,不能单独运行,即不能独立对外提供服务。
    Solr是一个全文搜索服务器,它可以独立运行,它能独立对外提供搜索和索引服务。
    使用lucene开发站内搜索的话,程序员编写的代码量会比较大,而且在搜索和索引流程得考虑他的性能。
    使用solr开发站内搜索的话,程序员只需编写少量的代码,快速的搭建出来站内搜索功能。而且性能方面不需要程序员去考虑,solr对它已经进行了处理。

    下图展示了solr的使用组织结构:

    这里写图片描述

    Solr也是Apache下一个项目,它是使用java开发的,它是基于Lucene的全文搜索服务器。

    Solr如何进行索引和搜索:

    索引:客户端(可以是浏览器可以是java程序)发送post请求到solr服务器,发给solr服务器一个文档(xml、json),就可以进行一个添加索引删除索引、修改索引的操作。

    搜索:客户端(可以是浏览器可以是java程序)发送get请求到solr服务器,请求solr服务器给它响应一个结果文档(xml、json),程序员拿到这些文档就可以对其进行解析。进行视图渲染。

    2. 系统信息及材料准备

    2.1 系统信息

    • 宿主机操作系统:windows 7+8G
    • 宿主机ip:192.168.117.66
    • 虚拟机版本:VMware® Workstation 11.0.0 build-2305329
    • 操作系统:CentOS-6.6-x86_64
    • JDK版本:jdk-7u79-linux-x64
    • Tomcat版本:tomcat7.0.67
    • Solr版本:solr5.4.0
    • 虚拟机ip:192.168.199.23
    • 虚拟机名:solr5

    2.2 资源下载

    2.2.1 jdk1.7下载

    下载链接
    进入链接后,选中Accept License Agreement,下载jdk-7u79-linux-x64.tar.gz。

    这里写图片描述

    2.2.2 tomcat7下载

    下载链接

    这里写图片描述

    2.2.3 solr5.4.0下载

    下载链接 进入solr5.4.0文件夹。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这样,我们所需要的solr环境搭建的组件都下载完毕了,下面着手安装与配置!

    3. Solr单机版搭建

    3.1 JDK安装

    1. 卸载原有JDK
     # yum remove java
    

    这里写图片描述

    2.将下载的JDK安装包,拷贝到【/usr/java】目录下,进行解压缩,把解压缩后的文件夹名改为jdk1.7。
     # cd /usr/java
     # tar -xzvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
    
    3. 修改profile配置文件。
     # vim /etc/profile
    
    4.在末尾加上如下3行配置:
     export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7
     export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
     export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
    

    这里写图片描述

    5. 使修改的配置文件生效:
     # source /etc/profile
    
    6. 验证:
     # java -version
    

    这里写图片描述

    3.2 Tomcat安装

    上传apache-tomcat-7.0.67.tar.gz到服务器的【/usr/local/solr/】目录下并解压重命名为tomcat7,使用命令给tomcat的bin目录下的脚本赋予可执行权限。

    这里写图片描述

     # chmod 777 /usr/local/solr/tomcat7/bin/* 
    

    3.3 Solr安装

    将solr-5.4.0.tgz下载下来,上传到服务器的【/usr/local/solr/】目录下并重命名为sorl5,此时【/usr/local/solr/】目录下应该存在两个文件夹,tomcat7和solr5。

    这里写图片描述

    3.4 Solr配置

    • 将【/usr/local/solr/solr5/server/solr-webapp】目录下的webapp文件夹拷贝到【/usr/local/solr/tomcat7/webapps】目录下,并修改文件夹名称为solr。
    • 复制【/usr/local/solr/solr5/server/】目录下的solr文件夹,到【/usr/local/solr/】目录下,并改名为solrhome。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    • 修改【/usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/web.xml】文件:

    这里写图片描述

    打开web.xml,修改内容为:(注:如果是windows,地址为绝对路径,如D:/solr/solrhome,不必用windows下的反斜线)

    这里写图片描述

    <env-entry>
    <env-entry-name>solr/home</env-entry-name>
    <env-entry-value>/usr/local/solr/solrhome</env-entry-value>
    <env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>
    </env-entry>
    
    • 复制【/usr/local/solr/solr5/server/lib/ext】下的所有jar包【/usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/lib】目录中。

    命令如下:

     # cp -r /usr/local/solr/solr5/server//lib/ext/* /usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/lib/
    
    • 在【/usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/Web-INF】目录下创建文件夹classes,复制【/usr/local/solr/solr5/server/resources/log4j.properties】文件到【/usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/classes】目录下。

    命令如下:

     # cp -r /usr/local/solr/solr5/server/resources/log4j.properties /usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/classes/
    
    • 在【/usr/local/solr/solrhome/】目录下,创建solrcore,取名为collection1,将【/usr/local/solr/solrhome/configsets/data_driven_schema_configs】目录下的conf文件夹全部复制到【/usr/local/solr/solrhome/collection1】目录下。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    • 启动tomcat,访问http://192.168.199.23:8080/solr/admin.html即可。

    注:这里如果访问地址为http://192.168.199.23:8080/solr会报404的错误,需要在地址后面加上admin.html,这是solr5特有的,千万注意。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    4. Solr详解

    4.1 SolrCore

    4.1.1 SolrHome和SolrCore

    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。

    4.1.2目录结构

    SolrHome目录:

    这里写图片描述

    SolrCore目录:

    这里写图片描述

    4.1.3创建SolrCore

    创建SolrCore先要创建SolrHome。在solr解压包下solr5/server/solr文件夹就是一个标准的SolrHome。

    • 拷贝solr5解压包下solr5/server/solr文件夹。

    这里写图片描述

    • 复制该文件夹到本地的一个目录,把文件名称改为solrhome。

    注:改名不是必须的,只是为了便于理解。

    这里写图片描述

    • 打开SolrHome目录

    这里写图片描述

    • SolrCore创建成功。

    4.1.4多solrcore配置

    配置多SolrCore的好处:

    • 一个solr工程对外通过SorlCore提供服务,每个SolrCore相当于一个数据库,这个功能就相当于一个mysql可以运行多个数据库。
    • 将索引数据分SolrCore存储,方便对索引数据管理维护。
    • SolrCloud集群需要使用多core。

    复制原来的core目录为collection2,目录结构如下:

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    修改collection2下的core.properties,如下:

    这里写图片描述

    演示多core的使用,在collection1和collection2中分别创建索引、搜索索引,可以自己尝试。

    这里写图片描述

    5. 配置分词器

    Solr自带的分词器并不能很好的满足我们的实际业务需求,比如对中文的分词支持的不够完善,如下:

    这里写图片描述

    可以看到当输入一个经典的例子语句”乒乓球拍卖完了”的时候分词效果是将每个文字都拆分开了,这样在最后用户检索的时候会服务器会响应大量的垃圾信息,用户体验大大下降。所以我配置自己的分词器。具体步骤如下:

    所需jar包以及配置文件下载地址

    • 将上面提供的后面4个jar包,上传到【/usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/lib/】下。
    • 把上面提供的2个文件,上传到【/usr/local/solr/tomcat7/webapps/solr/WEB-INF/classes/】目录下。
    • 修改:/usr/local/solr/solrhome/collection1/conf/managed-schema,添加如下配置:

    这里写图片描述

    <!-- IKAnalyzer-->
    <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">
        <analyzer type="index">
          <tokenizer class="org.apache.lucene.analysis.ik.IKTokenizerFactory" useSmart="false"/>
        </analyzer>
        <analyzer type="query">
          <tokenizer class="org.apache.lucene.analysis.ik.IKTokenizerFactory" useSmart="false"/>
        </analyzer>
      </fieldType>
    

    然后重启tomcat,在analysis中选择text_ik,输入一段中文,查看分词效果。

    这里写图片描述

    可以看到分词效果明细提升,如果有其他业务需要也可以继续对IK的词库进行相应的扩充。

    展开全文
  • ElasticSearch vs. Solr

    万次阅读 2020-03-15 10:43:48
    为何日志服务商Loggly选择ElasticSearch而非Solr. 原文链接:http://loggly.wpengine.com/bl... 在Gen2产品的早期阶段, 我们事实上是失败的, 这促使我们重新审视我们现有的技术栈. 我们仔细分析系统中的每个独立的...

    为何日志服务商Loggly选择ElasticSearch而非Solr.
    原文链接: http://loggly.wpengine.com/bl...

    在Gen2产品的早期阶段, 我们事实上是失败的, 这促使我们重新审视我们现有的技术栈. 我们仔细分析系统中的每个独立的组件,并记录下来, 当然其中也包括构成我们核心功能的搜索引擎技术.

    在我们的通用日志管理系统场景中, 提供了对每条单独日志事件的查询以及对所有日志事件的分析图表以帮助客户他们了解他们的数据动态. 解决这些场景的基本要求如下:

    • 一个可扩展且高容错能力的日志收集管道. 我们团队使用了Apache Kafka作为数据管道;需要强调的是如果你需要为任何一个搜索引擎订阅大量数据, 你需要一个稳定的管道系统.

    • 强大的搜索能力: 能给大量的数据提供准实时的索引支持, 同时也能提供高可用的搜索请求.

    在我们的第一代产品Gen1(2010)时, 我们使用了当时具有云处理能力并且提供NRT(near real-time)搜索功能的Solr, 刚好Solr的这两项功能正是我们所需要的. 起初基于第一版具有云能力支持的Solr分支开始了我们系统的构建. 由于一些原因, 稳定版的SolrCloud + NRT功能直到2012年才基本可用. 那段时间, 我们通过插件和直接修改源代码的形式持续扩展和使用Solr.

    在2012年, 我们准备启动Gen2, 当时SolrCloud4.0刚刚发布, 同时ElasticSearch也有了0.19.9版本. 在技术调研的时候,我是Solr技术的强烈支持者, 然而经过几个月的对比, 我终于意识到ElasticSearch才是我们更好的选择.

    在任何技术选型过程中, 总有很多考虑因素. 下面是当时促使我们选择ElasticSearch的一些重要考虑. 不过这些总结是基于2012年时候的场景, 最近几年可能已经发生了翻天覆地的变化.

    1) 搜索特性

    因为ES和Solr都是基于Lucene构建, 所以无论选择哪个都能提供我们所需要的搜索特性. 然而因为每个系统的发展历程及其设计目标又让我们必须面对和区分他们的强项和不足.

    Solr的设计目标主要是为了解决困难的信息检索(IR: information retrieval)问题. 这也反映在它的API设计上, 比ES提供了更强大的搜索能力. ES, 如其名称所述, 主要是定位在弹性扩展能力, 因此在IR特性上稍有欠缺. 就我们的业务场景, 并不需要立即使用这些复杂的高级特性. 尽管Solr具有更好的搜索技术优势, 然而ES满足了我们当前的需求并因此胜出.

    2) 搜索扩展性

    因为在Gen1中已经使用了Solr, 所以我们有能力对Solr进行扩展, 并且掌握了如何管理以及Solr在这方面的一些限制. ES有所不同, 我们必须验证它的扩展能力可以满足我们的需求.

    我们开始为每个系统各部署一个集群, 并通过加载大量的数据进行极限测试, 以及通过强制关停部分节点以观察每个系统的表现. 那个时候, 我们就像一群捣乱的猴子.

    在测试中发现SolrCloud最大的问题在于它的集群管理能力. 同时在内存不足时, SolrCound也面临着稳定性的稳定. 另外还遇到了集群锁定(lock-up)问题, 只能整个集群的重启才能解决. 与此同时, 同样的场景下ES并未遇到不可恢复的失败. 虽然也有办法能让ES丢失数据, 但我们清楚的知道什么时候会发生, 并能有办法解决这些问题.

    3)配置管理

    在Gen1中, 我们耗费了大量的精力来处理Solr的配置管理,包括数据流向以及索引和分片的管理等. 当时我们通过一系统的插件以及源代码修改来处理的.虽然这项技术挑战让人兴奋, 但我们并不想在这上面耗费太多时间, 而是把更多的精力放在产品差异化上: 更好的展示通过引擎获取和分析后的结果, 并给客户提供更好的数据内涵.

    毫无疑问, ES赢得了这项比较. 因为ES团队对灵活性的追求几近疯狂. 具体如下:

    • Solr的Collections API是最新提供的,并且非常简陋.而ES则提供了原生的, 稳定的索引管理功能.

    • Solr和ES都默认提供了合理的分片分配策略, 但ES的路由框架相比Solr的Collections API更强大可靠.

    • 我们曾讨论过ES的Master/Slave模型是否不如Solr的分布式模型,事实上功能实现的质量远比完美的理论更重要.

    4) 性能

    尽管ES和Solr都基于Lucene, 但在我们的性能测试过程中发现了他们在使用方式上的不同. 在索引速度上, Solr无疑更高效, 如下图所示:

    clipboard.png

     

    上图中每个结点都是一组独立的测试结果, 在每一组中我们在一个固定的时间周期(2,5,10,20分钟等等)里每次批量索引8000次. 在测试结果中可以清楚的看到结果被分成了两组: Solr基本上能稳定的索引18000次/秒, 而ES在开始的时候速度相当(虽然也不太稳定), 但随着测试时间变长, ES的索引速度下降不能承受12000次/秒.

    尽管看起来Solr赢了, 但很大的变数可能在于Solr使用的是Lucene4, 而ES使用的是Lucene3.6.所以很难客观的说哪个更好. 并且ES也将引入Lucene4, 所以这项差异应该也将会不复存在.

    最终, 在我们的决定中性能只作为一个参考因素而非决定因素.

    5) 社区支持

    ES和Solr都是开源项目, 并且社区都很活跃. 我们讨论了ES和Solr的模型在理论上的不同, 更倾向于Solr的开放模型, 同时也对ES团队的管理工作印象深刻. 虽然Solr在社区的规模和活跃度上都占优势, 但ES也在快速增长,并且增长速度飞快.

    6) 其他因素

    我们对这两个产品还有很多讨论, 下面再简单看下其中的几个:

    • ES的API非常优雅强大, 并且其REST服务非常适合我们前后端分离的架构

    • ES的扫描和过滤特性非常有趣, 并且发现了很多可能的使用场景

    • 都原生支持JSON数据格式, 能节省很多我们曾在Loggly Gen1中写的代码

    • ES的类型自动解析和Solr的动态字段都非常有用, 可以避免对持续演进的输入数据的管理

    • Solr4原生的分层/中心模型很赞

    • ES的内存管理比Solr更简单

    • 二者对插件支持都非常好, 但Solr支持更核心层的插件

    还有一些我们并未固执坚持的因素, 如下;

    • 索引一旦创建, 都不允许动态修改分片数量

    • ES只有单层模型, 不过也没关系

    • 在ES中使用主分片和副本分片有数据不一致的情况, 在一个准实时系统中可能会带来潜在问题

    在讨论的最后, 我们认为这些影响并不是非常严重. 随着讨论的深入, 我们更清晰的意识到哪些因素对系统具有更深的影响, 相应的这些因素被赋予了更高的权重.

    我们的选择

    最后, 基于以下两点, 我们选择了ES:

    • 我们希望减少在配置管理上的精力, 更多的关注产品本身

    • 我们相信随着ES的强大, 一些相比于Solr的不同也会逐步解决

    当然这个选择也会有所付出. 虽然需要把ES配置纳入我们的管道, 并且前后端和架构团队需要实现管道管理, 但相比在Gen1中的付出, 这些都是更高层次的工作. 所以我们可以更聚焦在自己的产品本身, 这也是开始时所想要的, 也是我们的客户所需要得到的.

    随着SolrCloud和ElasticSearch的成熟, 差距的缩小, 今天很难再对二者进行决择. 不过对大家来说,这确是件好事: 二者的较力驱使它们以及Lucene的不断提升.

     

    展开全文
  • 470) at org.apache.solr.core.SolrResourceLoader.findClass(SolrResourceLoader.java:401) at org.apache.solr.core.SolrCore.createInstance(SolrCore.java:531) at org.apache.solr.core.SolrCore....
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    万次阅读 多人点赞 2019-10-29 23:11:30
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    摘要: 由于公司要升级solr,想知道solr5相对solr4来说有哪些改进,于是按照官网的介绍,总结下来。Solr5新功能 增加易用性 改进了bin/solr,新增bin/post脚本 重构了Config Sets SolrJ支持Collections API 默认...
  • Solr之——solr5.2.1环境搭建

    千次阅读 2016-08-01 11:24:13
    1、下载Tomcat与solr-5.2.1并解压,Tomcat解压后的目录为:E:\apache-tomcat-7.0.62,solr解压后的目录为:E:\solr-5.2.1 2、将solr部署到Tomcat中  1)、将E:\solr-5.2.1\example\example-DIH目录下的solr文件夹...
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  • org.apache.solr.common.SolrException: Error processing the request. CoreContainer is either not initialized or shutting down. org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter.doFilter(SolrDispatchFilter....
  • org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException: No live SolrServers available to handle this request: [http://10.26.241.172:8983/solr/banban, http://10.30.56.174:8983/solr/banban] at org.apache.solr...
  • import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.SolrRequest.METHOD; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer; import org.apache.solr.client.solrj....
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    Solr简介Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML...
  • Solr集群配置

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    千次阅读 2015-12-10 17:26:24
    废话不多说,直接进入主题,我们一起来搭建solr主从配置框架。 一、主从模式介绍 Solr(这里指Solr4.4)的主从模式实现是这样一个思路。首先至少有两个solr服务器,一个称为master(主服务),其余的一个或多个solr...
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  • Solr主从配置

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  • Solr参考书籍

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    包括两本官方推荐的书籍,solr in action 2014和apache_solr4_cookbook。基于solr 4.0以上的,正好做个对solr入门。英文经典版本。
  • Solr聚合查询

    万次阅读 2017-07-25 21:33:06
    solr种以导航为目的的查询结果成为facet,在用户查询的结果上根据分类增加了count信息,然后用户根据count信息做进一步搜索,  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,...

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