Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。
在本项目中的应用：索引库。
0.总述:老规矩先看架构图。
即如图所示搜索服务的实现。
我们先看下Solr的应用效果，即搜索服务的页面表现。
在搜索服务中，查询数学相关的课程。即可显示所有“数学”相关课程，并返回总数。
1.为什么使用solr：
1.减轻MySQL数据库压力，MySQL也可以实现搜索功能，可以通过"like"模糊查询，但是效率低，速度慢，《高性能MySQL》中就不建议使用like的方式。
2.建立MySQL索引，其实这个方式相比于数据库直接查询，效率有了极大的提高，但索引对于中文的支持表现的并不好，而且在数据库中索引本质上也是一张表，其是一种空间换时间的行为，为了程序的扩展性，考虑到以后数据量的大小，有必要减小数据表数量，而Solr独立于MySQL之外，并可以通过配置IK分词器解决中文分词问题，所以采用Solr这种相对成熟且方便的技术。
2.业务域配置
Solr怎么和tomcat结合部署这里就不进行介绍，有需要的朋友可以查看相关文档。
schema.xml配置:
首先添加IK分词器
1、把相关Jar包添加到solr工程的lib目录下
2、把扩展词典、配置文件放到Solr工程的WEB-INF/classes目录下。
<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">
<analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
</fieldType>
对业务域配置，type制定使用自定义的FieldType。
<field name="course_title" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="course_light_point" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="course_cedit" type="long" indexed="true" stored="true"/>
<field name="course_teacher" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="course_image" type="string" indexed="false" stored="true" />
<field name="course_category_name" type="string" indexed="true" stored="true" />
<field name="item_keywords" type="text_ik" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
<copyField source="course_title" dest="item_keywords"/>
<copyField source="course_light_point" dest="item_keywords"/>
<copyField source="course_teacher" dest="item_keywords"/>
<copyField source="course_category_name" dest="item_keywords"/>
3.连接Solr
a.添加至索引库
使用SolrJ连接Solr。
感觉上和Jedis连接Redis差不多，SolrJ连接Solr也是靠“对象”来完成的。
0、创建一个SolrServer对象。创建一个和Solr服务的连接。HttpSolrServer。(这里可以看出来是基于Http协议连接solr的)
1、创建一个文档对象。SolrInputDocument。
2、向文档对象中添加域。必须有一个id域。而且文档中使用的域必须在schema.xml中定义。
3、把文档添加到索引库
这有需要一堆对象，找对象这种事咱还是交给Spring来完成。
<bean id="httpSolrServer" class="org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer">
<constructor-arg index="0" value="http://solr地址:8080/solr/业务域名称"/>
</bean>
OK就这么简单，ps:头别忘了写
代码实现
public EasResult importAllCourses() {
try {
//查询课程列表
List<SearchCourse> courseList = courseMapper.getCourseList();
//遍历课程列表
for (SearchCourse searchCourse : courseList) {
//创建文档对象
SolrInputDocument document = new SolrInputDocument();
//向文档对象中添加域
document.addField("id", searchCourse.getId());
document.addField("course_title", searchCourse.getTitle());
document.addField("course_light_point", searchCourse.getLight_point());
document.addField("course_image", searchCourse.getImage());
document.addField("course_teacher", searchCourse.getTercher());
document.addField("course_category_name", searchCourse.getCategory_name());
//把文档对象写入索引库
solrServer.add(document);
}
//提交
solrServer.commit();
//返回导入成功
return EasResult.ok();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return EasResult.build(500, "数据导入时发生异常");
}
}
b.查询索引库
我这个比较简单就一个查询条件，一个key就OK了。
public SearchResult search(String keyword, int page, int rows) throws Exception {
//0.创建一个SolrQuery对象
SolrQuery query = new SolrQuery();
//1.设置查询条件
System.out.println(keyword);
query.setQuery(keyword);
//2.设置分页条件
if (page <=0 ) page =1;
query.setStart((page - 1) * rows);
query.setRows(rows);
//3.设置默认搜索域
query.set("df", "course_title");
//4.开启高亮显示
query.setHighlight(true);
query.addHighlightField("course_title");
query.setHighlightSimplePre("<em style=\"color:red\">");//前缀
query.setHighlightSimplePost("</em>");//后缀
//5.调用dao执行查询
SearchResult searchResult = searchDao.search(query);
//6.计算总页数
long recordCount = searchResult.getRecordCount();
int totalPage = (int) (recordCount / rows);
if (recordCount % rows > 0)
totalPage ++;
//7.添加到返回结果
searchResult.setTotalPages(totalPage);
//8.返回结果
return searchResult;
}
4.缺点:
Solr有这么多优点，但也存在问题，这种分布式存储的共同问题就是数据的一致性，突出表现为MySQL数据和Solr数据不一致，直接对MySQL数据进行的操作后，Solr数据依然没有变化…
解决办法:采用消息队列，点对点方式，本项目使用的ActiveMQ。后续博客会有相关介绍。
5.拓展:Solr原理
以防不测，还是看看…Solr这东西实现是个什么原理。
Solr是一个高性能，基于Lucene的全文搜索服务器
1.顺序扫描法:对5个文档依次查找，包含目标字段的文档就记录下来，最后查找的结果可能是在2,3文档中，这种查找方式叫做顺序扫描法。
顺序扫描法在文档数量较少的情况下，查找速度还是很快的，但是当文档数量很多时，查找速度就差强人意了。
2.全文检索:对文档内容进行分词，对分词后的结果创建索引，然后通过对索引进行搜索的方式叫做全文检索。
全文检索就相当于根据偏旁部首或者拼音去查找字典，在文档很多的情况，这种查找速度肯定比你一个一个文档查找要快。
Solr/Lucene采用的是一种反向索引。
所谓反向索引：就是从关键字到文档的映射过程，保存这种映射这种信息的索引称为反向索引。
OK这里就这样简单介绍下，底层原理其实相当复杂，有兴趣的朋友可以点击这里查看。