solr第一天 基础增删改查操作
全文检索技术
Lucene&Solr
Part2
1 课程计划
1、索引库的维护
a) 添加文档
b) 删除文档
c) 修改文档
2、Lucene的查询
a) 使用Query的子类查询
- MatchAllDocsQuery
- TermQuery
- NumericRangeQuery
- BooleanQuery
b) 使用QueryParser
- QueryParser
- MulitFieldQueryParser
3、相关度排序
4、什么是solr
5、Solr的安装及配置
6、Solr后台的使用
7、使用solrj维护索引库
2 索引库的维护
2.1 索引库的添加
2.1.1 步骤
向索引库中添加document对象。
第一步:先创建一个indexwriter对象
第二步:创建一个document对象
第三步:把document对象写入索引库
第四步:关闭indexwriter。
2.1.2 代码实现
//添加索引 @Test public void addDocument() throws Exception { //索引库存放路径 Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\0108\\index")); IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new IKAnalyzer()); //创建一个indexwriter对象 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); //创建一个Document对象 Document document = new Document(); //向document对象中添加域。 //不同的document可以有不同的域,同一个document可以有相同的域。 document.add(new TextField("filename", "新添加的文档", Store.YES)); document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容", Store.NO)); document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容第二个content", Store.YES)); document.add(new TextField("content1", "新添加的文档的内容要能看到", Store.YES)); //添加文档到索引库 indexWriter.addDocument(document); //关闭indexwriter indexWriter.close(); } |
2.2 Field域的属性
是否分析:是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询。
是否索引:将Field分析后的词或整个Field值进行索引,只有索引方可搜索到。
比如:商品名称、商品简介分析后进行索引,订单号、身份证号不用分析但也要索引,这些将来都要作为查询条件。
是否存储:将Field值存储在文档中,存储在文档中的Field才可以从Document中获取
比如:商品名称、订单号,凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。
是否存储的标准:是否要将内容展示给用户
Field类 |
数据类型 |
Analyzed 是否分析 |
Indexed 是否索引 |
Stored 是否存储 |
说明 |
StringField(FieldName, FieldValue,Store.YES)) |
字符串 |
N |
Y |
Y或N |
这个Field用来构建一个字符串Field,但是不会进行分析,会将整个串存储在索引中,比如(订单号,姓名等) 是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定 |
LongField(FieldName, FieldValue,Store.YES) |
Long型 |
Y |
Y |
Y或N |
这个Field用来构建一个Long数字型Field,进行分析和索引,比如(价格) 是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定 |
StoredField(FieldName, FieldValue) |
重载方法,支持多种类型 |
N |
N |
Y |
这个Field用来构建不同类型Field 不分析,不索引,但要Field存储在文档中 |
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO) 或 TextField(FieldName, reader) |
字符串 或 流 |
Y |
Y |
Y或N |
如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略. |
2.3 索引库删除
2.3.1 删除全部
//删除全部索引 @Test public void deleteAllIndex() throws Exception { IndexWriter indexWriter = getIndexWriter(); //删除全部索引 indexWriter.deleteAll(); //关闭indexwriter indexWriter.close(); } |
说明:将索引目录的索引信息全部删除,直接彻底删除,无法恢复。
此方法慎用!!
2.3.2 指定查询条件删除
//根据查询条件删除索引 @Test public void deleteIndexByQuery() throws Exception { IndexWriter indexWriter = getIndexWriter(); //创建一个查询条件 Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache")); //根据查询条件删除 indexWriter.deleteDocuments(query); //关闭indexwriter indexWriter.close(); } |
2.4 索引库的修改
原理就是先删除后添加。
//修改索引库 @Test public void updateIndex() throws Exception { IndexWriter indexWriter = getIndexWriter(); //创建一个Document对象 Document document = new Document(); //向document对象中添加域。 //不同的document可以有不同的域,同一个document可以有相同的域。 document.add(new TextField("filename", "要更新的文档", Store.YES)); document.add(new TextField("content", "2013年11月18日 - Lucene 简介 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。", Store.YES)); indexWriter.updateDocument(new Term("content", "java"), document); //关闭indexWriter indexWriter.close(); } |
3 Lucene索引库查询(重点)
对要搜索的信息创建Query查询对象,Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法,类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法,比如:“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。
可通过两种方法创建查询对象:
1)使用Lucene提供Query子类
Query是一个抽象类,lucene提供了很多查询对象,比如TermQuery项精确查询,NumericRangeQuery数字范围查询等。
如下代码:
Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));
2)使用QueryParse解析查询表达式
QueryParse会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。
如下代码:
QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse("name:lucene");
3.1 使用query的子类查询
3.1.1 MatchAllDocsQuery
使用MatchAllDocsQuery查询索引目录中的所有文档
@Test public void testMatchAllDocsQuery() throws Exception { IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //创建查询条件 Query query = new MatchAllDocsQuery(); //执行查询 printResult(query, indexSearcher); } |
3.1.2 TermQuery
TermQuery,通过项查询,TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域查询,比如订单号、分类ID号等。
指定要查询的域和要查询的关键词。
//使用Termquery查询 @Test public void testTermQuery() throws Exception { IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //创建查询对象 Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene")); //执行查询 TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); //共查询到的document个数 System.out.println("查询结果总数量:" + topDocs.totalHits); //遍历查询结果 for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println(document.get("filename")); //System.out.println(document.get("content")); System.out.println(document.get("path")); System.out.println(document.get("size")); } //关闭indexreader indexSearcher.getIndexReader().close(); } |
3.1.3 NumericRangeQuery
可以根据数值范围查询。
//数值范围查询 @Test public void testNumericRangeQuery() throws Exception { IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //创建查询 //参数: //1.域名 //2.最小值 //3.最大值 //4.是否包含最小值 //5.是否包含最大值 Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("size", 1l, 1000l, true, true); //执行查询 printResult(query, indexSearcher); } |
3.1.4 BooleanQuery
可以组合查询条件。
//组合条件查询 @Test public void testBooleanQuery() throws Exception { IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //创建一个布尔查询对象 BooleanQuery query = new BooleanQuery(); //创建第一个查询条件 Query query1 = new TermQuery(new Term("filename", "apache")); Query query2 = new TermQuery(new Term("content", "apache")); //组合查询条件 query.add(query1, Occur.MUST); query.add(query2, Occur.MUST); //执行查询 printResult(query, indexSearcher); } |
Occur.MUST:必须满足此条件,相当于and
Occur.SHOULD:应该满足,但是不满足也可以,相当于or
Occur.MUST_NOT:必须不满足。相当于not
3.2 使用queryparser查询
通过QueryParser也可以创建Query,QueryParser提供一个Parse方法,此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。
需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。
3.2.1 QueryParser
需要加入queryParser依赖的jar包。
3.2.1.1 程序实现
@Test public void testQueryParser() throws Exception { IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //创建queryparser对象 //第一个参数默认搜索的域 //第二个参数就是分析器对象 QueryParser queryParser = new QueryParser("content", new IKAnalyzer()); Query query = queryParser.parse("Lucene是java开发的"); //执行查询 printResult(query, indexSearcher); } |
3.2.1.2 查询语法
1、基础的查询语法,关键词查询:
域名+“:”+搜索的关键字
例如:content:java
2、范围查询
域名+“:”+[最小值 TO 最大值]
例如:size:[1 TO 1000]
范围查询在lucene中不支持数值类型,支持字符串类型。在solr中支持数值类型。
3、组合条件查询
1)+条件1 +条件2:两个条件之间是并且的关系and
例如:+filename:apache +content:apache
2)+条件1 条件2:必须满足第一个条件,应该满足第二个条件
例如:+filename:apache content:apache
3)条件1 条件2:两个条件满足其一即可。
例如:filename:apache content:apache
4)-条件1 条件2:必须不满足条件1,要满足条件2
例如:-filename:apache content:apache
Occur.MUST 查询条件必须满足,相当于and |
+(加号) |
Occur.SHOULD 查询条件可选,相当于or |
空(不用符号) |
Occur.MUST_NOT 查询条件不能满足,相当于not非 |
-(减号) |
第二种写法:
条件1 AND 条件2
条件1 OR 条件2
条件1 NOT 条件2
3.2.2 MulitFieldQueryParser
可以指定多个默认搜索域
@Test public void testMultiFiledQueryParser() throws Exception { IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //可以指定默认搜索的域是多个 String[] fields = {"filename", "content"}; //创建一个MulitFiledQueryParser对象 MultiFieldQueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer()); Query query = queryParser.parse("java and apache"); System.out.println(query); //执行查询 printResult(query, indexSearcher); } |
4 相关度排序
4.1 什么是相关度排序
相关度排序是查询结果按照与查询关键字的相关性进行排序,越相关的越靠前。比如搜索“Lucene”关键字,与该关键字最相关的文章应该排在前边。
4.2 相关度打分
Lucene对查询关键字和索引文档的相关度进行打分,得分高的就排在前边。如何打分呢?Lucene是在用户进行检索时实时根据搜索的关键字计算出来的,分两步:
1)计算出词(Term)的权重
2)根据词的权重值,采用空间向量模型算法计算文档相关度得分。
什么是词的权重?
通过索引部分的学习明确索引的最小单位是一个Term(索引词典中的一个词),搜索也是要从Term中搜索,再根据Term找到文档,Term对文档的重要性称为权重,影响Term权重有两个因素:
l Term Frequency (tf):
指此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
词(Term)在文档中出现的次数越多,说明此词(Term)对该文档越重要,如“Lucene”这个词,在文档中出现的次数很多,说明该文档主要就是讲Lucene技术的。
l Document Frequency (df)
即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。
比如,在一篇英语文档中,this出现的次数更多,就说明越重要吗?不是的,有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通,不足以区分这些文档,因而重要性越低。
4.3 设置boost影响打分结果
boost是一个加权值(默认加权值为1.0f),它可以影响权重的计算。
在索引时对某个文档的Field域设置加权值高,在搜索时匹配到这个Field就可能排在前边。lucene在执行搜索时对某个域进行加权,在进行组合域查询时,匹配到加权值高的域最后计算的相关度得分就高。
如果希望某些文档更重要,当此文档中包含所要查询的词则应该得分较高,这样相关度排序可以排在前边,可以在创建索引时设定文档中某些域(Field)的boost值来实现,如果不进行设定,则Field Boost默认为1.0f。一旦设定,除非删除此文档,否则无法改变。
代码:
field. setBoost(XXXf); XXX即权值。
测试:
可以将springmvc.txt的file_content加权值设置为10.0f,结果搜索spring时如果内容可以匹配到关键字就可以把springmvc.txt文件排在前边。
代码:
索引时设置boost加权值:
//设置加权值
if(file_name.equals("springmvc.txt")){
//设置比默认值 1.0大的
field_file_content.setBoost(20.0f);
}
if(file_name.equals("spring_README.txt")){
//设置比默认值 1.0大的
field_file_content.setBoost(30.0f);
}
//向文档中添加Field
document.add(field_file_content);
搜索时:
// 设置组合查询域,如果匹配到一个域就返回记录
String[] fields = { "file_content" };
//设置评分,文件名称中包括关键字的评分高
/*Map<String,Float> boosts = new HashMap<String,Float>();
boosts.put("file_content", 3.0f);*/
// 创建查询解析器
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields,
new StandardAnalyzer());
// 查询文件名、文件内容中包括“java”关键字的文档
Query query = queryParser.parse("spring");
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
结果:
springmvc.txt排在最前边
5 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。
6 Solr安装及配置
6.1 Solr的下载
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。
6.2 Solr的文件夹结构
将solr-4.10.3.zip解压:
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:
l example/solr:
该目录是一个包含了默认配置信息的Solr的Core目录。
l example/multicore:
该目录包含了在Solr的multicore中设置的多个Core目录。
l 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
6.3 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
6.4 Solr整合tomcat
6.4.1 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:
上图中“collection1”是一个SolrCore(Solr实例)目录 ,目录内容如下所示:
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
6.4.2 整合步骤
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\0108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data文件夹,会自动创建。
requestHandler:
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。
第七步:启动tomcat
第八步:访问http://localhost:8080/solr/
6.5 Solr后台管理
6.5.1 管理界面
6.5.2 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。
6.5.3 Logging
Solr运行日志信息
6.5.4 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
6.5.5 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。
6.5.6 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。
6.5.7 Core selector
选择一个SolrCore进行详细操作,如下:
6.5.8 Analysis
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。
6.5.9 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。
6.5.10 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:
/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。
6.5.11 Query
通过/select执行搜索索引,必须指定“q”查询条件方可搜索。
7 Solr管理索引库
7.1 添加/更新文档
7.2 删除文档
删除索引格式如下:
1) 删除制定ID的索引
<delete>
<id>8</id>
</delete>
<commit/>
2) 删除查询到的索引数据
<delete>
<query>product_catalog_name:幽默杂货</query>
</delete>
<commit/>
3) 删除所有索引数据
<delete>
<query>*:*</query>
</delete>
<commit/>
7.3 查询索引
8 使用SolrJ管理索引库
8.1 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,如下图:
8.2 依赖的jar包
8.3 添加文档
8.3.1 实现步骤
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
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。
8.3.2 代码实现
//向索引库中添加索引 @Test public void addDocument() throws Exception { //和solr服务器创建连接 //参数:solr服务器的地址 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 //第一个参数:域的名称,域的名称必须是在schema.xml中定义的 //第二个参数:域的值 document.addField("id", "c0001"); document.addField("title_ik", "使用solrJ添加的文档"); document.addField("content_ik", "文档的内容"); document.addField("product_name", "商品名称"); //把document对象添加到索引库中 solrServer.add(document); //提交修改 solrServer.commit(); } |
8.4 删除文档
8.4.1 根据id删除
//删除文档,根据id删除 @Test public void deleteDocumentByid() throws Exception { //创建连接 SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr"); //根据id删除文档 solrServer.deleteById("c0001"); //提交修改 solrServer.commit(); } |
8.4.2 根据查询删除
查询语法完全支持Lucene的查询语法。
//根据查询条件删除文档 @Test public void deleteDocumentByQuery() throws Exception { //创建连接 SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr"); //根据查询条件删除文档 solrServer.deleteByQuery("*:*"); //提交修改 solrServer.commit(); } |
8.5 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。
8.6 查询文档
//查询索引 @Test public void queryIndex() throws Exception { //创建连接 SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr"); //创建一个query对象 SolrQuery query = new SolrQuery(); //设置查询条件 query.setQuery("*:*"); //执行查询 QueryResponse queryResponse = solrServer.query(query); //取查询结果 SolrDocumentList solrDocumentList = queryResponse.getResults(); //共查询到商品数量 System.out.println("共查询到商品数量:" + solrDocumentList.getNumFound()); //遍历查询的结果 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")); } } |
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