Solr：文本分析

文本分析时搜索引擎的核心工作之一，对文本包含许多处理步骤，比如：分词、大写转小写、词干化、同义词转化等。简单的说，文本分析就说将一个文本字段的值转为一个一个的token，然后被保存到Lucene的索引结构中被将来搜索用。当然，文本分析不仅在建立索引时有用，在查询时对对所输入的查询串也一样可以进行文本分析。在 Solr Schema设计 中我们介绍了许多Solr中的字段类型，其中最重要的是solr.TextField，这个类型可以进行分析器配置来进行文本分析。

接下来我们先来说说什么是分析器。

分析器

一个分析器可以检查字段的文本信息，并且产生一个 token 流。

分析器是 schema.xml 中元素的一个子元素，通常使用中，只有 solr.TextField 类型的字段会专门制定一个分析器。最简单配置一个分析器的方式是使用<analyzer>元素，制定这个元素的 class 属性为一个完整的 Java 类名。这些类名必须源自 org.apache.lucene.analysis.Analyzer 。

<fieldType name="nametext" class="solr.TextField">
　　<analyzer class="org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer"/>
</fieldType>

在这个例子中，WhitespaceAnalyzer 这个类负责分析文本字段的内容并且产生出正确的 tokens。如果只是简单的文本，例如“this is a pig"，像这样的一个分析器的类足可以应付了，但是我们经常需要对字段内容做复杂的分析，这就需要把分析作为多个独立的简单步骤来进行处理了。

以下是处理复杂分析的示例，在<analyzer> 元素（不是类属性）下添加分词器和过滤器的工厂类：

<fieldType name="nametext" class="solr.TextField">
　　<analyzer>
　　　　<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
　　　　<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
　　　　<filter class="solr.StopFilterFactory"/>
　　</analyzer>
</fieldType>

需要说明的话solr.前缀的包，其实是指向 org.apache.solr.analysis 这个包

 

在这个例子中，在 <analyzer> 元素没有指定分析器的类，而是一系列的类共同承担一个字段的分析器。文本首先传到列表的第一个元素（solr.StandardTokenizerFactory），然后再依次执行filter。简单的说就是经过Tokenizer分词之后，再继续处理，比如全转成小写、时态处理、去掉语气词等，产生出来的tokens 作为 terms 在字段的索引和查询时使用。

现在我们来看下Solr示例Schema配置中的text_en_splitting字段类型的定义，看看它用了哪些分析组件。

    <!-- A text field with defaults appropriate for English, plus
   aggressive word-splitting and autophrase features enabled.
   This field is just like text_en, except it adds
   WordDelimiterFilter to enable splitting and matching of
   words on case-change, alpha numeric boundaries, and
   non-alphanumeric chars.  This means certain compound word
   cases will work, for example query "wi fi" will match
   document "WiFi" or "wi-fi".
        -->
    <fieldType name="text_en_splitting" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" autoGeneratePhraseQueries="true">
      <analyzer type="index">
 　　　　<!--<charFilter class="solr.MappingCharFilterFactory"  mapping="mapping-ISOLatin1Accent.txt"/>-->
        <tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
        <!-- in this example, we will only use synonyms at query time
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>
        -->
        <!-- Case insensitive stop word removal.
        -->
        <filter class="solr.StopFilterFactory"
                ignoreCase="true"
                words="lang/stopwords_en.txt"
                />
        <filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="1" catenateWords="1" catenateNumbers="1" catenateAll="0" splitOnCaseChange="1"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
        <filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
      </analyzer>
      <analyzer type="query">
        <tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory"
                ignoreCase="true"
                words="lang/stopwords_en.txt"
                />
        <filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="1" catenateWords="0" catenateNumbers="0" catenateAll="0" splitOnCaseChange="1"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
        <filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
      </analyzer>
    </fieldType>

Type属性可以指定为index或是query值，分别表示是索引时用的分析器，和查询时所用的分析器。如果在索引和查询时使用相同的分析器，你可以不指定type属性值。

分析器的配置中可以选用一个或多个字符过滤器（character filter），字符过滤器是对原始文本进行字符流级别的操作。它通常可以用于大小写转化，去除字母上标等等。在字符过滤器之后是分词器（Tokenizer），它是必须要配置的。分析器会使用分词器将字符流切分成词元（Token）系列，通常用在空格处切分这种简单的算法。后面的步骤是可选的，比如token过滤器（Token Filter）会对token进行许多种操作，最后产生的词元会被称为词（Term），即用于Lucene实际索引和查询的单位。

最后，我有必须对autoGeneratePhraseQueries布尔属性补充两句，这个属性只能用于文本域。如果在查询文本分析时产生了多个词元，比如Wi-Fi分词为Wi和Fi，那么默认情况下它们只是两个不同的搜索词，它们没有位置上的关系。但如果autoGeneratePhraseQueries被设置，那么这两个词元就构造了一个词组查询，即“WiFi”，所以索引中“WiFi”必须相邻才能被查询到。在新Solr版本中，默认它被设置为false。我不建议使用它。

在Admin上对字段进行分析

在我们深入特定分析组件的细节之前，有必要去熟悉Solr的分析页面，它是一个很好的实验和查错工具，绝对不容错过。你将会用它来验证不同的分析配置，来找到你最想要的效果，你还可以用它来找到你认为应该会匹配的查询为什么没有匹配。在Solr的管理页面，你可以看到一个名为[Analysis]的链接，你进入后，会看到下面的界面。

界面上的第一个选项是必选的，你可选择直接通过字段类型名称来选择类型，你也可以间接地通过一个字段的名字来选择自端类型。在上面的示例中，我选择了title字段

通过Schema Browser可以看到这个字段类型是 text_general

点击灰色的 text_general，可以看到这个字段的分析器中定义的分词器和过滤器

接下来，你可以分析索引或是查询文本，也可以两者同时分析。你需要输入些文本到文本框中以进行分析。将字段值放到Index文本框中，将查询文本放入Query文本框中，点击Analyze按钮看到一下文本处理结果，因为还没有中文处理，所以中文都被一个字一个字的分开处理了。

你可以选中verbose output来查看处理的详细信息，我希望你能自己试一下。

上图中每一行表示分析器处理链上的每一步的处理结果。比如第三个分析组件是LowerCaseFilter，它的处理结果就在第三行。前面的ST/SF/LCF应该是分词器和过滤器的简称。

下面我们接着来详细看看有哪些分词器和过滤器吧。

Character Filter

字符过滤器在<charFilter>元素中定义，它是对字符流进行处理。字符过滤器种类不多。这个特性只有下面第一个介绍的比较常见。

• MappingCharFilterFactory：它将一个字符（或字符串）映射到另一个，也可以映射为空。换言之，它是一个查找-替换的功能。在mapping属性中你可以指定一个配置文件。Solr的示例配置中包括了两个有用的映射配置文件：

1. 1. mapping-FoldToASCII.txt：一个丰富的将non-ASCII转化成ASCII的映射。如果想了解字符映射更多的细节，可以阅读这个文件顶部的注释。这个字符过滤器有一个类似的词元过滤器ASCIIFoldFilterFactory，这个词元过滤器运行速度更快，建议使用它。
   2. maping-ISOLatinAccent.txt：一个更小的映射文件子集，它只能将ISO Latin1上标映射。FoldToASCII内容更丰富，所以不建议使用这个配置。

• HTMLStripCharFilterFactory：它用于HTML和XML，它不要求它们格式完全正确。本质上它是移除所有的标记，只留下文本内容。移除脚本内容和格式元素。转义过的特殊字符被还原（比如&amp;）。
• PatternReplaceCharFilterFactory：根据pattern属性中的正则表达式进行查找，并根据replacement属性中的值进行替换。它的实现需要一个缓冲区容器，默认设置为10000个字符，可以通过maxBlockChars进行配置。分词器和词元过滤器中也有正则表达式组件。所以你应该只在会影响分词的影响下使用它，比如对空格进行处理。

Tokenization

分词器在<tokenizer>元素中定义，它将一个字符流切分成词元序列，大部分它会去除不重要的符号，比如空字符和连接符号。

一个分析器有且只应有一个分词器，你可选的分词器如下：

• KeywordTokenizerFactory：这个分词器不进行任何分词！整个字符流变为单个词元。String域类型也有类似的效果，但是它不能配置文本分析的其它处理组件，比如大小写转换。任何用于排序和大部分Faceting功能的索引域，这个索引域只有能一个原始域值中的一个词元。
• WhitespaceTokenizerFactory：文本由空字符切分（即，空格，Tab，换行）。
• StandardTokenizerFactory：它是一个对大部分西欧语言通常的分词器。它从空白符和其它Unicode标准中的词分隔符处进行切分。空白符和分隔符会被移除。连字符也被认为是词的分隔符，这使得它不适合与WordDelimiterFilter一起用。
• UAX29URLEmailTokenizer：它表现的与StandardTokenizer相似，但它多了一个识别e-mail，URL并将它们视为单个词元的特性。
• ClassicTokenizerFactory：（曾经的StandardTokenizer）它是一个英语的通用分词器。对英语来说，它优于StandardTokenizer。它可以识别有点号的缩写词，比如I.B.M.。如果词元中包含数字它不会在连字符处分词，并可以将Email地址和主机名视为单个词元。并且ClassicFilter词元过滤器经常与这个分词器配合使用。ClassicFilter会移除缩写词中的点号，并将单引号（英语中的所有格）去除。它只能与ClassicTokenizer一起使用。
• LetterTokenizerFactory：这个分词器将相邻的字母（由Unicode定义）都视为一个词元，并忽略其它字符。
• LowerCaseTokenizerFactory：这个分词器功能上等同于LetterTokenizer加上LowerCaseFilter，但它运行更快。
• PatternTokenizerFactory：这个基于正则表达式的分词器可以以下面两种方式工作：
  1. 通过一个指定模式切分文本，例如你要切分一个用分号分隔的列表，你可以写：<tokenizer class="solr.PatternTokenizerFactory" pattern=";*" />.
  2. 只选择匹配的一个子集作为词元。比如：<tokenizer class="solr.PatternTokenizerFactory" pattern="\'([^\']+)\'" group="1" />。组属性指定匹配的哪个组将被视为词元。如果你输入的文本是aaa ‘bbb’ ‘ccc’，那么词元就是bbb和ccc。
• PathHierachyTokenizerFactory：这是一个可配置的分词器，它只处理以单个字符分隔的字符串，比如文件路径和域名。它在实现层次Faceting中很有用，或是可以过滤以某些路径下的文件。比如输入字符串是/usr/local/apache会被分词为三个词元：/usr，/usr/local，/usr/local/apache。这个分词器有下面四个选项：
  1. Delimiter：分隔字符：默认为/
  2. Replace：将分隔字符替换为另一字符（可选）
  3. Reverse：布尔值表明是否层次是从右边开始，比如主机名，默认：false。
  4. Skip：忽略开头的多少个词元，默认为0.
• WikipediaTokenizerFactory：一个用于Mediawiki语法（它用于wikipedia）的实验性质的分词器。

还有用于其它语言的分词器，比如中文和俄语，还有ICUTokenizer会检测语言。另外NGramtokenizer会在后面讨论。可以在http://wiki.apache.org/solr/AnalyzersTokenizersTokenFilters中找到更多内容。

WordDelimiterFilter

它也许不是一个正式的分词器，但是这个名为WordDeilimiterFilter的词元过滤器本质上是一个分词器。

<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory"

generateWordParts="1" generateNumberParts="catenateWords="1" catenateNumbers="1"

catenateAll="0" splitOnCaseChange="1"/>

上面并没有给出所有的选项，这个过滤器可以通过多种配置指定如切分和连接合成词，并有多种定义合成词的方法。这个过滤器通常与WhitespaceTokenizer配合，而不是StandardTokenizer。这个过滤器的配置中1是设置，0是重置。

WordDelimiterFilter先通过配置选项中的定义切分词元：

• 词间的分隔符切分：Agile-Me切为Agile，Me
• 字母和数据间的切分：SD500切为SD，500（如果设置splitOnNumerics）
• 忽略任何分隔符：hello,Agile-Me切为hello, Agile,Me
• 移除所有格’s：David’s切为Divid（如果设置stemEnglishPocessive）
• 在小写到大小时切分：Agile-Me切为agile,me（如果设置splitOnCaseChange）

此时，如果下面的选项没有设置，上面这些切分后的词都要被过滤掉。因为默认下面的选项设置为false，你一般至少要设置下面其中一项。

• 如果设置generateWordParts或是generateNumberParts，那么全是字母或是全是数字的词元就会不被过滤。他们还会受到连接选项的进一步影响。
• 连接多个全字母的词元，设置catenateWords（比如wi-fi连接为wifi）。如果generateWordParts设置了，这个例子还是会产生wi和fi，反过来不成立。catenateNumbers工作方式也是相似的。catenateAll会考虑连接所有的词到一起。
• 要保留原始的词，设置preserveOriginal。

下面是一个对上面选项的解释的例子：

WiFi-802.11b 切为 Wi,Fi,WiFi,802,11,80211,b,WiFi80211b, WiFi-802.11b

Stemming

词干化是去除词尾变化或是有时将派生词变回它们的词干——基本形的过程。比如，一种词干化算法可能会将Riding和Rides转化为Ride。词干化有助于提高结果召回率，但是会对准确率造成负影响。如果你是处理普通文本，你用词干化会提高你的搜索质量。但是如果你要处理的文本都是名词，比如在MusicBrainz中的艺术家名字，那么深度的词干化可能会影响结果。如果你想提高搜索的准确率，并且不降低完整率，那么你可以考虑将数据索引到两个域，其中一个进行词干化，另一个不进行词干化，在搜索时查找这两个域。

大多词干器产生的词干化的词元都不再是一个拼写合法的单词，比如Bunnies会转化为Bunni，而不是Bunny，Quote转化为Quot，你可以在Solr的文本分析页面看到这些结果。如果在索引和查找时都进行词干化，那么是不会影响搜索的。但是一个域词干化之后，就无法进行拼写检查，通配符匹配，或是输入提示，因为这些特性要直接用索引中的词。

下面是一些适用于英文的词干器：

• SnowballPorterFilterFactory：这个词干器允许选择多种词干器算法，这些词干器算法是由一个名为Snowball的程序产生的。你可以在language属性中指定你要选择的词干器。指定为English会使用Porter2算法，它比原生的Porter的算法有一点点改进。指定为Lovins会使用Lovins算法，它比起Porter有一些改进，但是运行速度太慢。
• PorterStemFIlterFactory：它是原生的英语Porter算法，它比SnowBall的速度快一倍。
• KStemFilterFactory：这个英语词干器没有Porter算法激进。也就是在很多Porter算法认为应该词干化的时候，KSterm会选择不进行词干化。我建议使用它为默认的英语词干器。
• EnglishMinimalStemFilterFactory：它是一个简单的词干器，只处理典型的复数形式。不同于多数的词干器，它词干化的词元是拼写合法的单词，它们是单数形式的。它的好处是使用这个词干器的域可以进行普通的搜索，还可以进行搜索提示。

Correcting and augmenting stemming

上面提到的词干器都是使用算法进行词干化，而不是通过词库进行词干化。语言中有许多的拼写规则，所以算法型的词干器是很难做到完美的，有时在不应该进行词干化的时候，也进行了词干化。

如果你发现了一些不应该进行词干化的词，你可以先使用KeywordMarkerFilter词干器，并在它的protected属性中指定不需要词干化的词元文件，文件中一行一个词元。还有ignoreCase布尔选项。一些词干器有或以前有protected属性有相似的功能，但这种老的方式不再建议使用。

如果你需要指定一些特定的单词如何被词干化，就先使用StemmerOverrideFilter。它的dictionary属性可以指定一个在conf目录下的UTF-8编码的文件，文件中每行两个词元，用tab分隔，前面的是输入词元，后面的是词干化后的词元。它也有ignoreCase布尔选项。这个过滤器会跳过KeywordMarkerFilter标记过的词元，并且它会标记它替换过的词元，以使后面的词干器不再处理它们。

下面是三个词干器链在分析器中配置的示例：

<filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt" />

<filter class="solr.StemmerOverrideFilterFactory" dictionary="stemdict.txt" />

<filter class="solr.PorterStemFilterFactory" />

Synonyms

进行同义词处理的目的是很好理解的，在搜索时搜索所用的关键词可能本身并不匹配文档中的任何一个词，但文档中有这个搜索关键词的同义词，但一般来讲你还是想匹配这个文档的。当然，同义词并一定不是按字典意义上同义词，它们可以是你应该中特定领域中的同义词。

这下一个同义词的分析器配置：

<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt"  ignoreCase="true" expand="true"/>

synonyms的属性值是在conf目录下的一个文件。设置ignoreCase为true在查找同义词时忽略大小写。

在我们讨论expand选项前，我们考虑一个例子。同义词文件是一行行的。下面是一个显式映射的例子，映射用=>符号表示：

i-pod, i pod =>ipod

这表示如果在输入词元流中如果发现i-pod（一个词元）或是i pod（两个词元），都会替换为ipod。替换的同义词也可以是多个词元。逗号是分隔多个同义词之间的分隔符，同义词的词元间用空格分隔。如果你要实现自定义的不用空格分隔的格式，有一个tokenizerFactory属性，但它极少被使用。

你也可能看到配置文件里是这样的格式：

ipod, i-pod, i pod

配置文件里没有=>符号，它的意义由expand参数来决定，如果expand为true，它会被解释为下面的显式映射：

ipod, i-pod, i pod =>ipod, i-pod, i pod

如果expand设置为false，它就变为下面的显式映射，第一个同义词为替换同义词：

ipod, i-pod, i pod =>ipod

在多行中指定多个词替换为共一同义词是允许的。如果一个源同义词已经被规则替换了，另一个规则替换这个替换后词，则这两个规则可以合并。

Index-time versus query-time, and to expand or not

如果你要进行同义词扩展，你可以在索引时或是查询时进行同义处理。但不要在索引和查询时都处理，这样处理会得到正确的结果，但是会减慢处理速度。我建议在索引时进行扩展，因为在查询时进行会有下面的问题：

• 一个源同义词包含多个词元（比如：i pod）不会在查询时被查询时被识别，因为查询解析器会在分析器处理之前就对空格进行切分。
• 如果被匹配的一个同义词在所有文档中很少出现，那么Lucene打分算法中的IDF值会很高，这会使得得分不准确。
• 前缀，通配符查询不会进行文本分析，所以不会匹配同义词。

但是任何在索引时进行的分文本处理都是不灵活的。因为如果改变了同义词则需要完全重建索引才能看到效果。并且，如果在索引时进行扩展，索引会变大，如果你使用WordNet类似的同义词规则，可能索引大到你不能接受，所以你在同义词扩展规则上应该选择一个合理的度，但是我通常还是建议在索引时扩展。

你也许可以采用一种混合策略。比如，你有一个很大的索引，所以你不想对它经常重建，但是你需要使新的同义词迅速生效，所以你可以将新的同义词在查询时和索引时都使用。当全量索引重建完成后，你可以清空查询同义词文件。也许你喜欢查询时进行同义词处理，但你无法处理个别同义词有空格的情况，你可以在索引时处理这些个别的同义词。

Stop Words

StopFilterFactory是一个简单的过滤器，它是过滤掉在配置中指定的文件中的停词（stop words），这个文件在conf目录下，可以指定忽略大小写。

<filter class="solr.StopFilterFactory" words="stopwords.txt" ignoreCase="true"/>

如果文档中有大量无意义的词，比如“the”，“a”，它们会使索引变大，并在使用短语查询时降低查询速度。一个简单的方法是将这些词经常出现的域中过滤掉，在包含多于一句(sentence)的内容的域中可以考虑这种作法，但是如果把停词过滤后，就无法对停词进行查询了。所以如果你要使用，应该在索引和查询分析器链中都使用。这通常是可以接受的，但是在搜索“To be or not to be”这种句子时，就会有问题。对停词理想的做法是不要去过滤它们，以后介绍CommonGramsFilterFactory来解决这个问题。

Solr自带了一个不错的英语停词集合。如果你在索引非英语的文本，你要用自己指定停词。要确定你索引中有哪些词经常出现，可以从Solr管理界面点击进入SCHEMA BROWSER。你的字段列表会在左边显示，如果这个列表没有立即出现，请耐心点，因为Solr要分析你索引里的数据，所以对于较大的索引，会有一定时间的延时。请选择一个你知道包含有大量文本的域，你可以看到这个域的大量统计，包括出现频率最高的10个词。

Phonetic sound-like analysis

语音转换（phonetic translation）可以让搜索进行语音相似匹配。语音转化的过滤器在索引和查询时都将单词编码为phoneme。有五种语音编码算法：Caverphone，DoubleMetaphone，Metaphone，RefinedSoundex和Soundex。有趣的是，DoubleMetaphone似乎是最好的选择，即使是用在非英语文本上。但也许你想通过实验来选择算法。RefinedSoundex声称是拼写检查应用中最适合的算法。然而，Solr当前无法在它的拼写检查组件中使用语音分析。

下面是在schema.xml里推荐使用的语音分析配置。

<!-- for phonetic (sounds-like) indexing -->

<fieldType name="phonetic" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" stored="false" multiValued="true">

　　<analyzer>

　　　　<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>

　　　　<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateWordParts="1" generateNumberParts="0" catenateWords="1" catenateNumbers="0" catenateAll="0"/>

　　　　<filter class="solr.DoubleMetaphoneFilterFactory" inject="false" maxCodeLength="8"/>

　　</analyzer>

</fieldType>

注意，语音编码内部忽略大小写。

在MusicBrainz Schema中，有一个名为a_phonetic使用这个域类型，它的域值是通过copyField拷贝的Artist名字。第四章你会学习到dismax查询解析器可以让你对不同的域赋不同的boost，同时查找这几个域。你可以不仅仅搜索a_name域，你还可以用一个较低的boost来搜索a_phonenic域，这样就可以进行兼顾语音搜索了。

用Solr的分析管理页面，你可以看到这它将Smashing Pumpkins编码为SMXNK|XMXNK PMPKNS（|表示两边的词元在同一位置）。编码后的内容看起来没什么意义，实际它是为比较相似语音的效率而设计。

上面配置示例中使用的DoubleMetaphoneFilterFactory分析过滤器，它有两个选项：

• Inject：默认设置为true，为true会使原始的单词直接通过过滤器。这会影响其它的过滤器选项，查询，还可能影响打分。所以最好设置为false，并用另一个域来进行语音索引。
• maxCodeLength：最大的语音编码长度。它通常设置为4。更长的编码会被截断。只有DoubleMetaphone支持这个选项。

如果要使用其它四个语音编码算法，你必须用这个过滤器：

<filter class="solr.PhoneticFilterFactory" encoder="RefinedSoundex" inject="false"/>

其中encoder属性值是第一段中的几个算法之一。

Substring indexing and wildcards

通常，文本索引技术用来查找整个单词，但是有时会查找一个索引单词的子串，或是某些部分。Solr支持通配符查询（比如mus*ainz），但是支持它需要在索引时过行一定的处理。

要理解Lucene在索引时内部是如何支持通配符查询是很有用的。Lucene内部会在已经排序的词中先查询非通配符前缀（上例中的mus）。注意前缀的长度与整个查询的时间为指数关系，前缀越短，查询时间越长。事实上Solr配置Lucene中不支持以通配符开头的查询，就是因为效率的原因。另外，词干器，语音过滤器，和其它一些文本分析组件会影响这种查找。比如，如果running被词干化为run，而runni*无法匹配。

ReversedWildcardFilter

Solr不支持通配符开头的查询，除非你对文本进行反向索引加上正向加载，这样做可以提高前缀很短的通配符查询的效率。

下面的示例应该放到索引文本分析链的最后：

<filter class="solr.ReversedWildcardFilterFactory" />

你可以在JavaDocs中了解一些提高效率的选项，但默认的就很不错：http://lucene.apache.org/solr/api/org/apache/solr/analysis/ReversedWildcardFilterFactory.html

Solr不支持查询中同时有配置符在开头和结尾，当然这是出于性能的考虑。

N-grams

N-gram分析会根据配置中指定的子中最小最大长度，将一个词的最小到最大的子串全部得到，比如Tonight这个单词，如果NGramFilterFactory配置中指定了minGramSize为2，maxGramSize为5，那么会产生下面的索引词：(2-grams)：To, on , ni, ig, gh, ht，(3-grams)：ton, oni, nig, ight, ght, (4-grams)：toni, onig, nigh, ight, (5-grams)：tonig，onigh, night。注意Tonight完整的词不会产生，因为词的长度不能超过maxGramSize。N-Gram可以用作一个词元过滤器，也可以用作为分词器NGramTokenizerFactory，它会产生跨单词的n-Gram。

下是是使用n-grams匹配子串的推荐配置：

<fieldType name="nGram" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" stored="false" multiValued="true">

　　<analyzer type="index">

　　　　<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>

　　　　<!-- potentially word delimiter, synonym filter, stop words, NOT stemming -->

　　　　<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

　　　　<filter class="solr.NGramFilterFactory" minGramSize="2" maxGramSize="15"/>

　　</analyzer>

　　<analyzer type="query">

　　　　<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>

　　　　<!-- potentially word delimiter, synonym filter, stop words, NOT stemming -->

　　　　<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

　　</analyzer>

</fieldType>

注意n-Gram只在索引时进行，gram的大小配置是根据你想进行匹配子串的长度而决定 的（示例中是最小是2，最长是15）。

N_gram分析的结果可以放到另一个用于匹配子串的域中。用dismaxquery解析器支持搜索多个域，在搜索匹配这个子串的域可以设置较小的boost。

另一个变形的是EdgeNGramTokenizerFactory和EdgeNGramFilterFactory，它会忽略输入文本开头或结尾的n-Gram。对过滤器来说，输入是一个词，对分词器来说，它是整个字符流。除了minGramSize和maxGramSize之后，它还有一个side参数，可选值为front和back。如果只需要前缀匹配或是后缀匹配，那边EdgeNGram分析是你所需要的了。

N-gram costs

n-Gram的代价很高，前面的例子中Tonight有15个子串词，而普通的文本分析的结果一般只有一个词。这种转换会产生很多词，也就需要更长的时间去索引。以MusicBrainz Schema为例，a_name域以普通方式索引并stored，a_ngram域对a_name中的值进行n-Gram分析，子串的长度为2-15。它不是一个stored域，因为Artist的名字已经保存在a_name中了。

a_name a_name + a_ngram

Increase

Indexing Time 46 seconds 479 seconds > 10x

Disk Size 11.7 MB 59.7 MB > 5x

Distinct Terms 203,431 1,288,720 > 6x

上表给出了只索引a_name和索引a_name和a_ngram的统计信息。注意索引时间增加了10倍，而索引大小增加了5倍。注意，这才只是一个域。

注意如果变大minGramSize的大小，nGram的代价会小很多。Edge nGraming也代价也会小，因为它只关心开头或结尾的nGram。基于nGram的分词器无疑会比基于nGram的过滤器代码要高，因为分词器将产生带空格的词，然而，这种方式可以支持跨词的通配符。

Sorting Text

通常，搜索结果是由神奇的score伪字段进行排序的，但是有时候也会根据某个字段的值进行排序。除了对结果进行排序，它还有许多的作用，进行区间查询和对Facet结果进行排序。

MusicBrainz提供了对Artist和Lable名称进行排序的功能。排序的版本会将原来的名字中的某些词，比如“The”移到最后，用逗号分隔。我们将排序的名字域设置为indexed，但不是stored，因为我们要对它进行排序，但不进行展示，这与MusicBrainz所实现的有所不同。记住indexed和stored默认设置为true。因为有些文本分析组件会限制text域的排序功能，所以在你的Schema中要用于排序的文本域应该拷贝到另一个域中。copyField功能会很轻松地完成这个任务。String类型不进行文本分析，所以它对我们的MusicBrainz情况是非常适合的。这样我们就支持了对Artist排序，而没有派生任何内容。

Miscellaneous token filters

Solr还包括许多其它的过滤器：

• ClassicFilterFactory：它与ClassicTokenizer配置，它会移除缩写词中的点号和末尾的’s："I.B.M. cat's" => "IBM", "cat"
• EnglishProcessiveFilterFactory：移除’s。
• TrimFilterFactory：移除开头和结尾的空格，这对于脏数据域进行排序很有用。
• LowerCaseFilterFactory：小写化所有的文本。如果你要用WordDelimeterFilterFactory中的大小写转换切分功能，你就不要将这个过滤器放前面。
• KeepWordFilterFactory：只保留指定配置文件中的词：<filter class="solr.KeepWordFilterFactory" words="keepwords.txt" ignoreCase="true"/>       如果你想限制一个域的词汇表，你可以使用这个过滤器。
• LengthFilterFactory：过滤器会过滤掉配置长度之间的词：<filter class="solr.LengthFilterFactory" min="2" max="5" />
• LimitTokenCountFilterFactory：限制域中最多有多少个词元，数量由maxTokenCount属性指定。Solr的solrconfig.xml中还有<maxFieldLength>设置，它对所有域生效，可以将它注释掉，不限制域中的词元个数。即使没有强制限制，你还要受Java内存分配的限制，如果超过内存分配限制，就会抛出错误。
• RemoveDuplicatestTokenFilterFactory：保存重复的词不出现在同一位置。当使用同义词时这是可能发生的。如果还要进行其它的分本分析 ，你应该把这个过滤器放到最后。
• ASCIIFoldingFilterFactory：参见前面的“Character filter”一节中的MappingCharFilterFactory。
• CapitalizationFilterFactory：根据你指定的规则大写每个单词。你可以在http://lucene.apache.org/solr/api/org/apache/solr/analysis/CapitalizationFilterFactory.html中了解更多内容。
• PatternReplaceFilterFactory：使用正则表达式查找替换。比如：<filter class="solr.PatternReplaceFilterFactory" pattern=".*@(.*)" replacement="$1" replace="first" />  这个例子是处理e-mail地址域，只取得地址中的域名。Replacement是正则表达式中的组，但它也可以是一个字符串。如果replace属性设置为first，表示只替换第一个匹配内容。如果replace设置为all，这也是默认选项，则替换全部。
• 实现你自己的过滤器：如果现有的过滤器无法满足你的需求。你可以打开Solr的代码看一下里面是如何实现的。在你深入之前，你看PatternReplaceFilterFactory的实现是如此简单。作为一个初学者，可以看一下在本书提供的补充资料中schema.xml中的rType域类型。
• 还有其它各式各样的Solr过滤器，你可以在http://lucene.apache.org/solr/api/org/apache/solr/analysis/TokenFilterFactory.html 中了解所有的过滤器。