标签：订单 apach 子类 时间 创建 替换 约束 upd 介绍
Lucene/Solr
第二天
a) Query子对象
b) QueryParser
Field是文档中的域，包括Field名和Field值两部分，一个文档可以包括多个Field，Document只是Field的一个承载体，Field值即为要索引的内容，也是要搜索的内容。
l 是否分词(tokenized)
是：作分词处理，即将Field值进行分词，分词的目的是为了索引。
比如：商品名称、商品描述等，这些内容用户要输入关键字搜索，由于搜索的内容格式大、内容多需要分词后将语汇单元建立索引
否：不作分词处理
比如：商品id、订单号、身份证号等
l 是否索引(indexed)
是：进行索引。将Field分词后的词或整个Field值进行索引，存储到索引域，索引的目的是为了搜索。
比如：商品名称、商品描述分析后进行索引，订单号、身份证号不用分词但也要索引，这些将来都要作为查询条件。
否：不索引。
比如：图片路径、文件路径等，不用作为查询条件的不用索引。
l 是否存储(stored)
是：将Field值存储在文档域中，存储在文档域中的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。
否：不存储Field值
比如：商品描述，内容较大不用存储。如果要向用户展示商品描述可以从系统的关系数据库中获取。
下边列出了开发中常用 的Filed类型，注意Field的属性，根据需求选择：
|
Field类 |
数据类型 |
Analyzed 是否分词 |
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，但是不会进行分词，会将整个串存储在索引中，比如(订单号,身份证号等) 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，进行分词和索引，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. |
图书id：
是否分词：不用分词，因为不会根据商品id来搜索商品
是否索引：不索引，因为不需要根据图书ID进行搜索
是否存储：要存储，因为查询结果页面需要使用id这个值。
图书名称：
是否分词：要分词，因为要根据图书名称的关键词搜索。
是否索引：要索引。
是否存储：要存储。
图书价格：
是否分词：要分词，lucene对数字型的值只要有搜索需求的都要分词和索引，因 为lucene对数字型的内容要特殊分词处理，需要分词和索引。
是否索引：要索引
是否存储：要存储
图书图片地址：
是否分词：不分词
是否索引：不索引
是否存储：要存储
图书描述：
是否分词：要分词
是否索引：要索引
是否存储：因为图书描述内容量大，不在查询结果页面直接显示，不存储。
不存储是不在lucene的索引域中记录，节省lucene的索引文件空间。
如果要在详情页面显示描述，解决方案：
从lucene中取出图书的id，根据图书的id查询关系数据库（MySQL）中book表得到描述信息。
对之前编写的testCreateIndex()方法进行修改。
代码片段
// Document文档中添加域
// 图书Id
// Store.YES:表示存储到文档域中
// 不分词，不索引，储存
document.add(new StoredField("id", book.getId().toString()));
// 图书名称
// 分词，索引，储存
document.add(new TextField("name", book.getName().toString(), Store.YES));
// 图书价格
// 分词，索引，储存
document.add(new FloatField("price", book.getPrice(), Store.YES));
// 图书图片地址
// 不分词，不索引，储存
document.add(new StoredField("pic", book.getPic().toString()));
// 图书描述
// 分词，索引，不储存
document.add(new TextField("desc", book.getDesc().toString(), Store.NO));
管理人员通过电商系统更改图书信息，这时更新的是关系数据库，如果使用lucene搜索图书信息，需要在数据库表book信息变化时及时更新lucene索引库。
调用 indexWriter.addDocument（doc）添加索引。
参考入门程序的创建索引。
根据Term项删除索引，满足条件的将全部删除。
@Test
public void testIndexDelete() throws Exception {
// 创建Directory流对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:/itcast/lucene/index"));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, null);
// 创建写入对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
// 根据Term删除索引库，name:java
indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "java"));
// 释放资源
indexWriter.close();
}
效果如下图：索引域没有变化
文档域数据被删除掉
将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。
建议参照关系数据库基于主键删除方式，所以在创建索引时需要创建一个主键Field，删除时根据此主键Field删除。
索引删除后将放在Lucene的回收站中，Lucene3.X版本可以恢复删除的文档，3.X之后无法恢复。
代码：
@Test
public void testIndexDelete() throws Exception {
// 创建Directory流对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itcast/lucene/index"));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, null);
// 创建写入对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
// 根据Term删除索引库，name:java
// indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "java"));
// 全部删除
indexWriter.deleteAll();
// 释放资源
indexWriter.close();
}
索引域数据清空
文档域数据也清空
更新索引是先删除再添加，建议对更新需求采用此方法并且要保证对已存在的索引执行更新，可以先查询出来，确定更新记录存在执行更新操作。
如果更新索引的目标文档对象不存在，则执行添加。
代码
@Test
public void testIndexUpdate() throws Exception {
// 创建分词器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 创建Directory流对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:/itcast/lucene/index"));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
// 创建写入对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
// 创建Document
Document document = new Document();
document.add(new TextField("id", "1002", Store.YES));
document.add(new TextField("name", "lucene测试test 002", Store.YES));
// 执行更新，会把所有符合条件的Document删除，再新增。
indexWriter.updateDocument(new Term("name", "test"), document);
// 释放资源
indexWriter.close();
}
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”表示查询名字为name的Field域中的“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
QueryParser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");
TermQuery词项查询，TermQuery不使用分析器，搜索关键词进行精确匹配Field域中的词，比如订单号、分类ID号等。
搜索对象创建：
@Test
public void testSearchTermQuery() throws Exception {
// 创建TermQuery搜索对象
Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));
doSearch(query);
}
抽取搜索逻辑：
private void doSearch(Query query) throws IOException {
// 2. 执行搜索，返回结果集
// 创建Directory流对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itcast/lucene/index"));
// 创建索引读取对象IndexReader
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建索引搜索对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
// 使用索引搜索对象，执行搜索，返回结果集TopDocs
// 第一个参数：搜索对象，第二个参数：返回的数据条数，指定查询结果最顶部的n条数据返回
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
System.out.println("查询到的数据总条数是：" + topDocs.totalHits);
// 获取查询结果集
ScoreDoc[] docs = topDocs.scoreDocs;
// 解析结果集
for (ScoreDoc scoreDoc : docs) {
// 获取文档id
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = searcher.doc(docID);
System.out.println("======================================");
System.out.println("docID:" + docID);
System.out.println("bookId:" + doc.get("id"));
System.out.println("name:" + doc.get("name"));
System.out.println("price:" + doc.get("price"));
System.out.println("pic:" + doc.get("pic"));
// System.out.println("desc:" + doc.get("desc"));
}
// 3. 释放资源
reader.close();
}
NumericRangeQuery，指定数字范围查询.
@Test
public void testSearchNumericRangeQuery() throws Exception {
// 创建NumericRangeQuery搜索对象,数字范围查询.
// 五个参数分别是：域名、最小值、最大值、是否包含最小值，是否包含最大值
Query query = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 54f, 56f, false, true);
doSearch(query);
}
BooleanQuery，布尔查询，实现组合条件查询。
@Test
public void testSearchBooleanQuery() throws Exception {
// 创建TermQuery搜索对象
Query query1 = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));
// 创建NumericRangeQuery搜索对象,数字范围查询.
// 四个参数分别是：域名、最小值、最大值、是否包含最小值，是否包含最大值
Query query2 = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 54f, 66f, false, true);
// 创建BooleanQuery搜索对象,组合查询条件
BooleanQuery boolQuery = new BooleanQuery();
// 组合条件,
// 第一个参数，查询条件，第二个参数，组合方式
boolQuery.add(query1, Occur.MUST_NOT);
boolQuery.add(query2, Occur.MUST);
doSearch(boolQuery);
}
组合关系代表的意思如下:
1、MUST和MUST表示“与”的关系，即“交集”。
2、MUST和MUST_NOT前者包含后者不包含。
3、MUST_NOT和MUST_NOT没意义
4、SHOULD与MUST表示MUST，SHOULD失去意义；
5、SHOULD与MUST_NOT相当于MUST与MUST_NOT。
6、SHOULD与SHOULD表示“或”的关系，即“并集”。
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。可以通过打印Query对象的方式，查看生成的查询语句。
1、基础的查询语法，关键词查询：
域名+“:”+搜索的关键字
例如：name:java
2、范围查询
域名+“:”+[最小值 TO 最大值]
例如：size:[1 TO 1000]
注意：QueryParser不支持对数字范围的搜索，它支持字符串范围。数字范围搜索建议使用NumericRangeQuery。
3、组合条件查询
|
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） |
@Test
public void testSearchIndex() throws Exception {
// 创建分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 1. 创建Query搜索对象
// 创建搜索解析器，第一个参数：默认Field域，第二个参数：分词器
QueryParser queryParser = new QueryParser("desc", analyzer);
// 创建搜索对象
// Query query = queryParser.parse("desc:java学习");
Query query = queryParser.parse("desc:java AND lucene");
// 打印生成的搜索语句
System.out.println(query);
// 执行搜索
doSearch(query);
}
通过MultiFieldQueryParse对多个域查询。
@Test
public void testSearchMultiFieldQueryParser() throws Exception {
// 创建分词器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 1. 创建MultiFieldQueryParser搜索对象
String[] fields = { "name", "desc" };
MultiFieldQueryParser multiFieldQueryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
// 创建搜索对象
Query query = multiFieldQueryParser.parse("lucene");
// 打印生成的搜索语句
System.out.println(query);
// 执行搜索
doSearch(query);
}
生成的查询语句：
name:lucene desc:lucene
Lucene搜索结果可通过TopDocs遍历，TopDocs类提供了少量的属性，如下：
|
方法或属性 |
说明 |
|
totalHits |
匹配搜索条件的总记录数 |
|
scoreDocs |
顶部匹配记录 |
注意：
Search方法需要指定匹配记录数量n：indexSearcher.search(query, n)
TopDocs.totalHits：是匹配索引库中所有记录的数量
TopDocs.scoreDocs：匹配相关度高的前边记录数组，scoreDocs的长度小于等于search方法指定的参数n
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。
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，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)。搜索也是从索引域中查询Term，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)：
指有多少文档包含此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。
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中的field设置加权值，设置越高，在搜索时匹配到这个文档就可能排在前边。
未设置权重：
希望把name为spring的排名提高
先清空索引库，然后修改创建索引的代码，添加设置加权值的逻辑
修改创建索引代码：
@Test
public void testCreateIndex() throws Exception {
// 1. 采集数据
BookDao bookDao = new BookDaoImpl();
List<Book> bookList = bookDao.queryBookList();
// 2. 创建Document文档对象
List<Document> documents = new ArrayList<>();
for (Book book : bookList) {
Document document = new Document();
// Document文档中添加域
// 图书Id
// Store.YES:表示存储到文档域中
// 不分词，不索引，储存
document.add(new StoredField("id", book.getId().toString()));
// 图书名称
// 分词，索引，储存
document.add(new TextField("name", book.getName().toString(), Store.YES));
// 图书价格
// 分词，索引，储存
document.add(new FloatField("price", book.getPrice(), Store.YES));
// 图书图片地址
// 不分词，不索引，储存
document.add(new StoredField("pic", book.getPic().toString()));
// 图书描述
// 分词，索引，不储存
TextField descField = new TextField("desc", book.getDesc().toString(), Store.NO);
// 给id为4的文档设置加权值
if (4 == book.getId()) {
descField.setBoost(100f);
}
document.add(descField);
// 把Document放到list中
documents.add(document);
}
// 3. 创建Analyzer分词器,分析文档，对文档进行分词
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 4. 创建IndexWrite，需要directory流对象
// 创建流对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itcast/lucene/index"));
// 创建IndexWriteConfig对象
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
// 创建IndexWriter写入对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
// 通过IndexWriter添加文档对象document
for (Document doc : documents) {
indexWriter.addDocument(doc);
}
// 释放资源
indexWriter.close();
}
执行创建索引的逻辑，使用luke重载新生成的索引库，再次查询spring在第一
查询结果：
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。Solr可以独立运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中。
使用Solr 进行创建索引和搜索索引的实现方法很简单，如下：
l 创建索引：客户端（可以是浏览器可以是Java程序）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服务器根据xml文档添加、删除、更新索引 。
l 搜索索引：客户端（可以是浏览器可以是Java程序）用 GET方法向 Solr 服务器发送请求，然后对 Solr服务器返回Xml、json等格式的查询结果进行解析。Solr不提供构建页面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是一个可以独立运行的搜索服务器，使用solr进行全文检索服务的话，只需要通过http请求访问该服务器即可。
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应用。Lucene仅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应用。
Solr的目标是打造一款企业级的搜索引擎系统，它是基于Lucene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。
Solr和lucene的版本是同步更新的，本课程使用的版本：4.10.3
下载地址：http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/
Linux下需要solr-4.10.3.tgz，windows下需要solr-4.10.3.zip。
解压solr-4.10.3.zip：
bin：solr的运行脚本
contrib：solr的一些扩展jar包，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：
该目录是一个标准的SolrHome，它包含一个默认的SolrCore
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
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），
使用jetty启动：
使用cmd命令行，进入example文件夹启动
启动命令java -jar start.jar
启动后访问地址：http://127.0.0.1:8983/solr
但是企业中一般使用Tomcat作为服务器，本课程也是一样，
相关环境如下：
l Solr：4.10.3
l Jdk环境：1.7（solr4.10 不能使用jdk1.7以下）
l 服务器：Tomcat 7
SolrHome是Solr服务运行的主目录，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。
每个SolrCore提供单独的搜索和索引服务。
SolrHome目录：
SolrCore目录：
创建SolrCore先要创建SolrHome。在solr解压包下solr-4.10.3\example\solr文件夹就是一个标准的SolrHome，只需要将它复制到指定的目录下即可。
拷贝solr解压包下solr-4.10.3\example\solr文件夹。
复制该文件夹到本地的一个目录，把文件名称改为solrhome。
改名不是必须的，只是为了便于理解
打开solrhome目录确认solrcore
其实就是配置SolrCore目录下的conf/solrconfig.xml。
这个文件是来配置SolrCore实例的相关信息。如果使用默认配置可以不用做任何修改。它里面包含了不少标签，但是我们经常使用的标签为：lib标签、datadir标签、requestHandler标签。
在solrconfig.xml中可以加扩展载一些的jar，如果需要使用，则首先要把这些jar复制到指定的目录，我们复制到SolrHome同级目录
复制之前解压的文件夹中的contrib和dist文件夹
粘贴到SolrHome同级目录下。
修改solrconfig.xml配置文件加载扩展的jar。
configsolr.install.dir表示${SolrCore}的目录位置，需要如下修改：
./ 表示当前目录 ../表示上一级目录
配置SolrCore的data目录。
data目录用来存放SolrCore的索引文件和tlog日志文件
solr.data.dir表示${SolrCore}/data的目录位置
如果不想使用默认的目录也可以通过solrconfig.xml更改索引目录 ，
例如：
(建议不修改，否则配置多个SolrCore会报错）
requestHandler请求处理器，定义了索引和搜索的访问方式。
通过/update维护索引，可以完成索引的添加、修改、删除操作。
通过/select搜索索引。
设置搜索参数完成搜索，搜索参数也可以设置一些默认值，如下：
<requestHandler name="/select" class="solr.SearchHandler">
<!-- 设置默认的参数值，可以在请求地址中修改这些参数-->
<lst name="defaults">
<str name="echoParams">explicit</str>
<int name="rows">10</int><!--显示数量-->
<str name="wt">json</str><!--显示格式-->
<str name="df">text</str><!--默认搜索字段-->
</lst>
</requestHandler>
由于在项目中用到的web服务器大多数是用的Tomcat，所以就进行solr和Tomcat的整合。
复制自己的Tomcat7到这里
删除不用的应用（可以不删）
修改server.xml配置文件里面的端口号（否则后面eclipse使用Tomcat会冲突）
修改以下三个端口号
1、 从solr解压包下的solr-4.10.3\example\webapps目录中拷贝solr.war
复制solr.war
粘贴到自己Tomcat的webapps里
在Tomcat的webapps里，把war解压到当前路径，并删除solr.war
效果：
把solr解压包下solr-4.10.3\example\lib\ext目录下的所有jar包拷贝到Tomcat部署的solr的WEB-INF/lib文件夹
复制扩展jar包
粘贴到Tomcat的webapps的solr工程的WEB-INF\lib目录
把solr解压包下solr-4.10.3\example\resources\log4j.properties文件进行复制
粘贴到Tomcat的webapps的solr的WEB-INF\classes目录下
这里没有classes文件夹创建一个即可
需要修改web.xml，让Tomcat使用JNDI的方式告诉solr服务器SolrHome在哪。
修改内容：
第42行的Solr/home名称必须是固定的，修改第43行，如下图
访问
http://localhost:8081/solr/
出现以下界面则说明solr安装成功！！！
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。
Solr运行日志信息
Cloud即SolrCloud，即Solr云（集群），当使用Solr Cloud模式运行时会显示此菜单，该部分功能在第二个项目，即电商项目会演示。
Solr Core的管理界面。在这里可以添加SolrCore实例（有bug，不推荐使用浏览器界面添加SolrCore）。
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。
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。
选择一个SolrCore进行详细操作，如下：
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
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。
默认没有配置，需要手工配置。
通过/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。
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：
l overwrite="true" ： solr在做索引的时候，如果文档已经存在，就用xml中的文档进行替换
l commitWithin="1000" ： solr 在做索引的时候，每隔1000（1秒）毫秒，做一次文档提交。为了方便测试也可以在Document中立即提交，</doc>后添加“<commit/>”
通过/select执行搜索索引，必须指定“q”查询条件方可搜索。
solrj是访问Solr服务的java客户端，提供索引和搜索的请求方法，如下图：
Solrj和图形界面操作的区别就类似于数据库中使用jdbc和mysql客户端的区别一样。
使用solrj调用solr服务实现对索引库的增删改查操作。
l Solr：4.10.3
l Jdk环境：1.7
l IDE环境：Eclipse Mars2
Solrj的包，\solr-4.10.3\dist\目录下
solrj依赖包，\solr-4.10.3\dist\solrj-lib
Solr服务的依赖包，\solr\example\lib\ext
1、 创建HttpSolrServer对象，通过它和Solr服务器建立连接。
2、 创建SolrInputDocument对象，然后通过它来添加域。
3、 通过HttpSolrServer对象将SolrInputDocument添加到索引库。
4、 提交。
说明：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。
@Test
public void testCreateAndUpdateIndex() throws Exception {
// 1. 创建HttpSolrServer对象
// 设置solr服务接口,浏览器客户端地址http://127.0.0.1:8081/solr/#/
String baseURL = "http://127.0.0.1:8081/solr/";
HttpSolrServer httpSolrServer = new HttpSolrServer(baseURL);
// 2. 创建SolrInputDocument对象
SolrInputDocument document = new SolrInputDocument();
document.addField("id", "c1001");
document.addField("content ", "Hello world!");
// 3. 把SolrInputDocument对象添加到索引库中
httpSolrServer.add(document);
// 4. 提交
httpSolrServer.commit();
}
抽取HttpSolrServer 的创建代码
private HttpSolrServer httpSolrServer;
// 提取HttpSolrServer创建
@Before
public void init() {
// 1. 创建HttpSolrServer对象
// 设置solr服务接口,浏览器客户端地址http://127.0.0.1:8081/solr/#/
String baseURL = "http://127.0.0.1:8081/solr/";
this.httpSolrServer = new HttpSolrServer(baseURL);
}
删除索引逻辑，两种：
根据id删除
根据条件删除，根据条件删除
可以使用*:*作为条件，就是删除所有数据（慎用）
@Test
public void testDeleteIndex() throws Exception {
// 根据id删除索引数据
// this.httpSolrServer.deleteById("c1001");
// 根据条件删除（如果是*:*就表示全部删除，慎用）
this.httpSolrServer.deleteByQuery("*:*");
// 提交
this.httpSolrServer.commit();
}
/**
* 简单搜索
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void testSearchIndex1() throws Exception {
// 创建搜索对象
SolrQuery query = new SolrQuery();
// 设置搜索条件
query.setQuery("*:*");
// 发起搜索请求
QueryResponse response = this.httpSolrServer.query(query);
// 处理搜索结果
SolrDocumentList results = response.getResults();
System.out.println("搜索到的结果总数：" + results.getNumFound());
// 遍历搜索结果
for (SolrDocument solrDocument : results) {
System.out.println("----------------------------------------------------");
System.out.println("id：" + solrDocument.get("id"));
System.out.println("content" + solrDocument.get("content"));
}
}
标签：订单 apach 子类 时间 创建 替换 约束 upd 介绍
原文地址：https://www.cnblogs.com/shan1393/p/9343639.html
