Query索引实验报告

本文的实验环境是solr搜索服务器（阿里云服务器）+本地solr-6.3.0分析环境.

1、techproducts示例相关查询

首先通过命令行进入本地solr，然后启动示例techproducts

启动后如下显示

选择的core是techproducts。
然后可以进行query查询，得到查询的相应结果。

1

搜索流行度为5及以上的产品，结果按照inStock降序，在按照price升序，每页显示5个结果分页，结果内容包括name，price，features，popularity，结果为json格式。

流行度5及以上 popularity：[5 TO *]
升降序部分 inStock desc，price asc
分页部分 5
结果条目即fl部分 name，price，features，popularity
输出格式 json

url为：

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?fl=name,price,features,popularity&fq=popularity:[5 TO *]&indent=on&q=iPod&rows=5&sort=inStock desc,price asc&wt=json

查询结果为

2

搜索价格在400以下且有库存的商品，popularity降序排列，搜索结果为name，price，features，score，json格式

价格400以下 price：[0 TO 400]
有库存 inStock：[0 TO *]
欢迎程度降序 popularity desc

url为

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?fl=name,price,features,score&fq=inStock:[0 TO *]&fq=price:[0 TO 400]&indent=on&q=iPod&sort=popularity desc&wt=json

查询结果为

3

搜索制造商为Belkin的iPod部件，价格升序，返回结果为name，price，features，xml格式

manu=Belkin
price asc

url为

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?fl=name,price,features&fq=manu:Belkin&indent=on&q=iPod&sort=price asc&wt=xml

查询结果为

4

特征features字段中搜索“plays”，高亮，返回xml格式。

url为

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?fq=features=plays&hl=on&indent=on&q=iPod&wt=xml

查询结果为

5

查询electronics有多少有货，多少没货。

url为

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?facet.field=inStock&facet.query=inStock=true,inStock=false&facet=on&fl=name,inStock&indent=on&q=electronics&wt=json

查询结果为：
如图显示每个部件名称及是否有货。

如图给出库存统计信息：
inStock true 10
inStock false 4

6

搜索价格为0-300，300-600，600以上的商品，按照cat进行分类，搜索结果显示name，price，manu，返回json数据。

通过Luke可视化界面我们可以看到cat记录16条，如下

共有两个类型electronics（12条）和currency（4条），如下：

所以我构造了两个查询，第一个指定cat为currency，url为

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?facet.field=price&facet.query=price:[0 TO 300],price:[300 TO 600],price:[600 TO *]&facet=on&fl=name,price,manu&indent=on&q=currency&wt=json

返回结果为

第二个指定cat为electronics，url为

http://localhost:8983/solr/techproducts/select?facet.field=price&facet.query=price:[0 TO 300],price:[300 TO 600],price:[600 TO *]&facet=on&fl=name,price,manu&indent=on&q=electronics&wt=json

返回结果为

如图我们可以看到每个价格出现的次数。

2、movie与films相关查询

创建movie内核

熟悉Documents字段内容。

创建films内核

通过schema API 方式新增字段name和initial_release_date，如下方式添加：

添加成功后如下显示

导入json格式的films数据

导入后生成如下索引

将索引导入luke

导入成功后显示如下

可看出每个字段的词频，百分比，编码格式。还可以看出索引中有7个fields，1100个documents，9709个terms。

查找所有Super hero的电影

url为

http://localhost:8983/solr/films/select?indent=on&q=Super hero&wt=json

统计各流派电影的数量
如图，Field选择genre，

然后会显示各流派电影数量

也可以使用分类查询

url为

http://localhost:8983/solr/#/films/query?q=%7B!term%20f%3Dgenre%7DAdventure%20Film

具体结果如下：

另外也可以单个流派进行查询，查看返回结果，如下

如图Drama 570条，与之前结果一致。
还可以通过Luke进行查询，如下

自建查询，查询Steven Soderbergh导演的电影，
url为

http://localhost:8983/solr/films/select?fl=name&indent=on&q=Steven Soderbergh&wt=json

返回结果为：

显示films简单搜索界面，如下：

3、新建内核实现中文索引

新建内核restaurant，如下：

配置mmseg4j中文分词包，首先将如下两个jar包导入文件夹，jar包和文件路径如下显示：


在solr-6.3.0/server/solr下新建文件my_dic,并在managed-schema中添加如下代码：
显示如下：

可以对中文进行分词，分词包配置成功。

在schema中添加做如下修改，指定被索引字段为店名，地址，种类。

导入中文文档

样例搜索
查询位于金牛区的店，返回店名。

指定店名进行查询

查询卖水饺的店，返回店名，