二、SolrJ的使用
SolrJ覆盖了solr的全部功能，下面将自己在实际开发中所使用的程序粘贴出来并适当加以解释，由于本人比较菜，代码书写不是那么的精练，还请见谅。
1、 创建solrserver对象：
try {
solr = new CommonsHttpSolrServer("http://localhost:8983/solr");
solr.setConnectionTimeout(100);
solr.setDefaultMaxConnectionsPerHost(100);
solr.setMaxTotalConnections(100);
} catch (Exception e) {
System.out.println("请检查tomcat服务器或端口是否开启!");
e.printStackTrace();
}
2、 添加索引
Collection<SolrInputDocument> docs = new ArrayList<SolrInputDocument>();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
Item item = list.get(i);
//设置每个字段不得为空，可以在提交索引前进行检查
if (CheckItem(item)) {
SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();
//在这里请注意date的格式，要进行适当的转化，上文已提到
doc.addField("id", item.getId());
…………
docs.add(doc);
}
}
try {
solr.add(docs);
//对索引进行优化
solr.optimize();
solr.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
3、 使用bean对象添加索引
创建一个对应于solr索引的类别：
public class Item {
@Field
private String id;
…………
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getId() {
return id;
}
…………
public Item(){
}
}
使用数据创建bean对象列表，
try {
solr.addBeans(beansList);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
solr.optimize();
solr.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
索引提交完毕。
4、 删除索引
据查询结果删除：
try {
//删除所有的索引
solr.deleteByQuery("*:*");
solr.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
根据索引号删除索引：
try {
solr.deleteById(ids);
solr.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
5、 查询
SolrJ提供的查询功能比较强大，可以进行结果中查询、范围查询、排序等。
下面是笔者封装的一个查询函数：
public static QueryResponse Search(String[] field, String[] key, int start,
int count, String[] sortfield, Boolean[] flag, Boolean hightlight) {
//检测输入是否合法
if (null == field || null == key || field.length != key.length) {
return null;
}
if (null == sortfield || null == flag || sortfield.length != flag.length) {
return null;
}
SolrQuery query = null;
try {
//初始化查询对象
query = new SolrQuery(field[0] + ":" + key[0]);
for (int i = 0; i < field.length; i++) {
query.addFilterQuery(field[i] + ":" + key[i]);
}
//设置起始位置与返回结果数
query.setStart(start);
query.setRows(count);
//设置排序
for(int i=0; i<sortfield.length; i++){
if (flag[i]) {
query.addSortField(sortfield[i], SolrQuery.ORDER.asc);
} else {
query.addSortField(sortfield[i], SolrQuery.ORDER.desc);
}
}
//设置高亮
if (null != hightlight) {
query.setHighlight(true); // 开启高亮组件
query.addHighlightField("title");// 高亮字段
query.setHighlightSimplePre("<font color="red">");// 标记
query.setHighlightSimplePost("</font>");
query.setHighlightSnippets(1);//结果分片数，默认为1
query.setHighlightFragsize(1000);//每个分片的最大长度，默认为100
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
QueryResponse rsp = null;
try {
rsp = solr.query(query);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
//返回查询结果
return rsp;
}
补充一下范围查询的格式：[star t TO end]，start与end是相应数据格式的值的字符串形式，“TO” 一定要保持大写！
6、 读取查询结果
DocList读取返回结果：
SolrDocumentList solrList = rsp.getResults();
Beans读取返回结果：
List<Item> tmpLists = rsp.getBeans(Item.class);
读取高亮显示结果：
rsp = Search(field, key, 0, 10, sortfield, flag, true);
if(null == rsp){
return;
}
Map<String, Map<String, List<String>>> hightlight = rsp.getHighlighting();
//Item即为上面定义的bean类
List<Item> tmpLists = rsp.getBeans(Item.class);
for (int i = 0; i < tmpLists.size(); i++) {
//hightlight的键为Item的id，值唯一，我们设置的高亮字段为title
String hlString = hightlight.get(tmpLists.get(i).getId()).get("title").toString();
if (null != hlString) {
System.out.println(hlString);
}
}
7、 Facet的一个应用：自动补全
//prefix为前缀，min为最大返回结果数
public static String[] autoComplete(String prefix, int min) {
String words[] = null;
StringBuffer sb = new StringBuffer("");
SolrQuery query = new SolrQuery("*.*");
QueryResponse rsp= new QueryResponse();
//Facet为solr中的层次分类查询
try {
query.setFacet(true);
query.setQuery("*:*");
query.setFacetPrefix(prefix);
query.addFacetField("title");
rsp = solr.query(query);
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
e.printStackTrace();
return null;
}
if(null != rsp){
FacetField ff = rsp.getFacetField("title");
List<Count> countList = ff.getValues();
if(null == countList){
return null;
}
for(int i=0; i<countList.size(); i++){
String tmp[] = countList.get(i).toString().split(" ");
//排除单个字
if(tmp[0].length()< 2){
continue;
}
sb.append(tmp[0] + " ");
min--;
if(min == 0){
break;
}
}
words = sb.toString().split(" ");
}else{
return null;
}
return words;
}
二、总结
在使用solr之前，笔者曾经用lucene与MMAnalyer自行搭建了一个索引搜索体系，由于要组合运用lucene的API，且lucene索引支持的数据格式有限，所以效率要大大低于solr，查询尚可，建立索引的速度差距尤为明显，Solr无疑是建立站内搜索等任务的首选。本人对于Solr的研究也是刚刚起步，希望能和更多的朋友交流、进步。
三、参考资料
1、 ITeye中Solr相关的网页
2、 累积：技海拾贝――Apache_Solr_初级教程.pdf
3、 solr_使用安装介绍.doc
4、 solr_DOC_CN.pdf