solr特点三: 基于Solr实现排序定制化参考

      实现业务排序可以是查阶段，通过boost、各种func 组合、离线score等单独或者组合实现排序目标，
       或者索引构建阶段的 field boost、document boost
       或者索引构建阶段的postion、freq、length等的处理
       或者干预vsm、
       或者实现自己的function，
       或者自定义queryparser引入自定义的query和相关weight、score等。
       或者自定义querycomponent，然后彻底从query链路调整查询和排序
       或者以上的组合

（2）排序定制化
     这里特指solr已经默认自带的排序机制，默认vsm、默认sortbyField、默认的function集合包括他们的组合、
     默认的booleanquery、phrasequery、luceneparser、dismax parser等 都不能满足排序需求的。
     然后需要开口子，引入自己的排序。

（3）排序是动态的过程
     绝对不是一次设置，永久有效的。随着数据集的变化、业务场景的变化、市场的变化等因素，排序只是阶段   
     性满足业务需求。这意味着排序是不间断的过程，没有最好，只有更好。

（4）排序是 one doc one score just
    这里是说获取到了doc，就获取了这个doc的得分，doc的得分只关联这个doc自身的内容。间接的意思，每个doc的得分是自身闭包的，与其他doc的得分情况无关。

基于solr实现排序定制的几种有效、低成本实现
 （1） 简单、直接的  extends ValueSourceParser
  在solrconfig.xml 中配置自己的valueSourceParser，查询结点通过name 对应的关键词调用相关排序。
  作用域是在查询中设置，需要的时候就启用
  eg 配置

 查询
 query.add("sort", "sortRank(id@itemType) asc");

（2）vsm bm25 的参数调整 extends SimilarityFactory{
   配置在schema.xml中，作用域是整个solrcore。

（3）SearchComponent 的重写 extends SearchComponent
   这里面可以实现 默认排序+topN的二次排序；或者直接定义自己的排序
   这里面的实现是深度的干预查询链路，甚至cache。
   这里的干预设计到shard请求，需要仔细验证
   这里的干预有的需要parser的干预联合，用来解析参数
   关于o2o个性化排序，建议走这个模式

（4）关于o2o个性化排序
    schema的配置：距离算法、距离精度
    排序策略：过滤优先 or 结果优先 or 速度优先 ，然后会有不同角度的平衡
    涉及具体业务细节和排序公式，这里省略 1w字