fl – 指定返回那些字段内容，用逗号或空格分隔多个。
start – 返回第一条记录在完整找到结果中的偏移位置，0开始，一般分页用。
rows – 指定返回结果最多有多少条记录，配合start来实现分页。
sort – 排序，格式：sort=<field name>+<desc|asc>[,<field name>+<desc|asc>]… 。示例：（inStock desc, price asc）表示先 “inStock” 降序, 再 “price” 升序，默认是相关性降序。
wt – (writer type)指定输出格式，可以有 xml, json, php, phps, 后面 solr 1.3增加的，要用通知我们，因为默认没有打开。
fq – （filter query）过虑查询，作用：在q查询符合结果中同时是fq查询符合的，例如：q=mm&fq=date_time:[20081001 TO 20091031]，找关键字mm，并且date_time是20081001到20091031之间的。
q.op – 覆盖schema.xml的defaultOperator（有空格时用”AND”还是用”OR”操作逻辑），一般默认指定
df – 默认的查询字段，一般默认指定
qt – （query type）指定那个类型来处理查询请求，一般不用指定，默认是standard。
其它
indent – 返回的结果是否缩进，默认关闭，用 indent=true|on 开启，一般调试json,php,phps,ruby输出才有必要用这个参数。
version – 查询语法的版本，建议不使用它，由服务器指定默认值。
[Solr的检索运算符]
“:” 指定字段查指定值，如返回所有值*:*²
“?”²表示单个任意字符的通配
“*” 表示多个任意字符的通配（不能在检索的项开始使用*或者?符号）²
“~”²表示模糊检索，如检索拼写类似于”roam”的项这样写：roam~将找到形如foam和roams的单词；roam~0.8，检索返回相似度在0.8以上的记录。
²邻近检索，如检索相隔10个单词的”apache”和”jakarta”，”jakarta apache”~10
“^”²控制相关度检索，如检索jakarta apache，同时希望去让”jakarta”的相关度更加好，那么在其后加上”^”符号和增量值，即jakarta^4 apache
布尔操作符AND、||²
布尔操作符OR、²&&
布尔操作符NOT、!、-²（排除操作符不能单独与项使用构成查询）
“+” 存在操作符，要求符号”+”后的项必须在文档相应的域中存在²
( ) 用于构成子查询²
² [] 包含范围检索，如检索某时间段记录，包含头尾，date:[200707 TO 200710]
{}²不包含范围检索，如检索某时间段记录，不包含头尾
date:{200707 TO 200710}
” 转义操作符，特殊字符包括+ – & | ! ( ) { } [ ] ^ ” ~ * ? : “
二.高亮
hl-highlight，h1=true，表示采用高亮。可以用h1.fl=field1,field2 来设定高亮显示的字段。
- hl.fl: 用空格或逗号隔开的字段列表。要启用某个字段的highlight功能，就得保证该字段在schema中是stored。如果该参数未被给出，那么就会高 亮默认字段 standard handler会用df参数，dismax字段用qf参数。你可以使用星号去方便的高亮所有字段。如果你使用了通配符，那么要考虑启用 hl.requiredFieldMatch选项。
- hl.requireFieldMatch:
如果置为true，除非该字段的查询结果不为空才会被高亮。它的默认值是false，意味 着它可能匹配某个字段却高亮一个不同的字段。如果hl.fl使用了通配符，那么就要启用该参数。尽管如此，如果你的查询是all字段（可能是使用 copy-field 指令），那么还是把它设为false，这样搜索结果能表明哪个字段的查询文本未被找到 - hl.usePhraseHighlighter:
如果一个查询中含有短语（引号框起来的）那么会保证一定要完全匹配短语的才会被高亮。 - hl.highlightMultiTerm
如果使用通配符和模糊搜索，那么会确保与通配符匹配的term会高亮。默认为false，同时hl.usePhraseHighlighter要为true。 - hl.snippets：
这是highlighted片段的最大数。默认值为1，也几乎不会修改。如果某个特定的字段的该值被置为0（如f.allText.hl.snippets=0），这就表明该字段被禁用高亮了。你可能在hl.fl=*时会这么用。 - hl.fragsize:
每个snippet返回的最大字符数。默认是100.如果为0，那么该字段不会被fragmented且整个字段的值会被返回。大字段时不会这么做。 - hl.mergeContiguous:
如果被置为true，当snippet重叠时会merge起来。 - hl.maxAnalyzedChars:
会搜索高亮的最大字符，默认值为51200，如果你想禁用，设为-1 - hl.alternateField:
如果没有生成snippet（没有terms 匹配），那么使用另一个字段值作为返回。 - hl.maxAlternateFieldLength:
如果hl.alternateField启用，则有时需要制定alternateField的最大字符长度，默认0是即没有限制。所以合理的值是应该为 - hl.snippets * hl.fragsize这样返回结果的大小就能保持一致。
- hl.formatter:一个提供可替换的formatting算法的扩展点。默认值是simple，这是目前仅有的选项。
- 显然这不够用，你可以看看org.apache.solr.highlight.HtmlFormatter.java 和 solrconfig.xml中highlighting元素是如何配置的。
注意在不论原文中被高亮了什么值的情况下，如预先已存在的em tags，也不会被转义，所以在有时会导致假的高亮。 - hl.fragmenter:
这个是solr制 定fragment算法的扩展点。gap是默认值。regex是另一种选项，这种选项指明highlight的边界由一个正则表达式确定。这是一种非典型 的高级选项。为了知道默认设置和fragmenters (and formatters)是如何配置的，可以看看solrconfig.xml中的highlight段。
regex 的fragmenter有如下选项： - hl.regex.pattern:正则表达式的pattern
- hl.regex.slop:这是hl.fragsize能变化以适应正则表达式的因子。默认值是0.6，意思是如果hl.fragsize=100那么fragment的大小会从40-160.
三.分组查询：
1. Field Facet
Facet 字段通过在请求中加入 ”facet.field” 参数加以声明 , 如果需要对多个字段进行 Facet查询 , 那么将该参数声明多次 . 比如
|
/select?q=联想 &facet=on &facet.field=cpu &facet.field=videoCard |
各个 Facet 字段互不影响 , 且可以针对每个 Facet 字段设置查询参数 . 以下介绍的参数既可以应用于所有的 Facet 字段 , 也可以应用于每个单独的 Facet 字段 . 应用于单独的字段时通过
|
f.字段名.参数名=参数值 |
这种方式调用 . 比如 facet.prefix 参数应用于 cpu 字段 , 可以采用如下形式
|
f.cpu.facet.prefix=Intel |
1.1 facet.prefix
表示 Facet 字段值的前缀 . 比如 ”facet.field=cpu&facet.prefix=Intel”, 那么对 cpu字段进行 Facet 查询 , 返回的 cpu 都是以 ”Intel” 开头的 ,”AMD” 开头的 cpu 型号将不会被统计在内 .
1.2 facet.sort
表示 Facet 字段值以哪种顺序返回 . 可接受的值为 true(count)|false(index,lex). true(count) 表示按照 count 值从大到小排列 . false(index,lex) 表示按照字段值的自然顺序 (字母 , 数字的顺序 ) 排列 . 默认情况下为 true(count). 当 facet.limit 值为负数时 ,默认 facet.sort= false(index,lex).
1.3 facet.limit
限制 Facet 字段返回的结果条数 . 默认值为 100. 如果此值为负数 , 表示不限制 .
1.4 facet.offset
返回结果集的偏移量 , 默认为 0. 它与 facet.limit 配合使用可以达到分页的效果 .
1.5 facet.mincount
限制了 Facet 字段值的最小 count, 默认为 0. 合理设置该参数可以将用户的关注点集中在少数比较热门的领域 .
1.6 facet.missing
默认为 ””, 如果设置为 true 或者 on, 那么将统计那些该 Facet 字段值为 null 的记录.
1.7 facet.method
取值为 enum 或 fc, 默认为 fc. 该字段表示了两种 Facet 的算法 , 与执行效率相关 .
enum 适用于字段值比较少的情况 , 比如字段类型为布尔型 , 或者字段表示中国的所有省份.Solr 会遍历该字段的所有取值 , 并从 filterCache 里为每个值分配一个 filter( 这里要求 solrconfig.xml 里对 filterCache 的设置足够大 ). 然后计算每个 filter 与主查询的交集 .
fc( 表示 Field Cache) 适用于字段取值比较多 , 但在每个文档里出现次数比较少的情况 .Solr 会遍历所有的文档 , 在每个文档内搜索 Cache 内的值 , 如果找到就将 Cache 内该值的count 加 1.
1.8 facet.enum.cache.minDf
当 facet.method=enum 时 , 此参数其作用 ,minDf 表示 minimum document frequency. 也就是文档内出现某个关键字的最少次数 . 该参数默认值为 0. 设置该参数可以减少 filterCache 的内存消耗 , 但会增加总的查询时间 ( 计算交集的时间增加了 ). 如果设置该值的话 ,官方文档建议优先尝试 25-50 内的值 .
2. Date Facet
日期类型的字段在文档中很常见 , 如商品上市时间 , 货物出仓时间 , 书籍上架时间等等 . 某些情况下需要针对这些字段进行 Facet. 不过时间字段的取值有无限性 , 用户往往关心的不是某个时间点而是某个时间段内的查询统计结果 . Solr 为日期字段提供了更为方便的查询统计方式 .当然 , 字段的类型必须是 DateField( 或其子类型 ).
需要注意的是 , 使用 Date Facet 时 , 字段名 , 起始时间 , 结束时间 , 时间间隔这 4 个参数都必须提供 .
与 Field Facet 类似 ,Date Facet 也可以对多个字段进行 Facet. 并且针对每个字段都可以单独设置参数 .
2.1 facet.date
该参数表示需要进行 Date Facet 的字段名 , 与 facet.field 一样 , 该参数可以被设置多次 , 表示对多个字段进行 Date Facet.
2.2 facet.date.start
起始时间 , 时间的一般格式为 ” 1995-12-31T23:59:59Z”, 另外可以使用 ”NOW”,”YEAR”,”MONTH” 等等 , 具体格式可以参考 org.apache.solr.schema. DateField 的 java doc.
2.3 facet.date.end
结束时间 .
2.4 facet.date.gap
时间间隔 . 如果 start 为 2009-1-1,end 为 2010-1-1.gap 设置为 ”+1MONTH” 表示间隔1 个月 , 那么将会把这段时间划分为 12 个间隔段 . 注意 ”+” 因为是特殊字符所以应该用 ”%2B” 代替 .
2.5 facet.date.hardend
取值可以为 true|false, 默认为 false. 它表示 gap 迭代到 end 处采用何种处理 . 举例说明 start 为 2009-1-1,end 为 2009-12-25,gap 为 ”+1MONTH”,hardend 为 false 的话最后一个时间段为 2009-12-1 至 2010-1-1;hardend 为 true 的话最后一个时间段为 2009-12-1 至 2009-12-25.
2.6 facet.date.other
取值范围为 before|after|between|none|all, 默认为 none.
before 会对 start 之前的值做统计 .
after 会对 end 之后的值做统计 .
between 会对 start 至 end 之间所有值做统计 . 如果 hardend 为 true 的话 , 那么该值就是各个时间段统计值的和 .
none 表示该项禁用 .
all 表示 before,after,all 都会统计 .
举例 :
|
&facet=on &facet.date=date &facet.date.start=2009-1-1T0:0:0Z &facet.date.end=2010-1-1T0:0:0Z &facet.date.gap=%2B1MONTH &facet.date.other=all |
返回结果 :
| <lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"/> <lst name="facet_fields"/> <lst name="facet_dates"> <int name="2009-01-01T00:00:00Z">5</int> <int name="2009-11-01T00:00:00Z">1</int> <int name="2009-12-01T00:00:00Z">5</int> <str name="gap">+1MONTH</str> <date name="end">2010-01-01T00:00:00Z</date> <int name="before">180</int> <int name="after">5</int> <int name="between">54</int> </lst> </lst> |
3. Facet Query
Facet Query 利用类似于 filter query 的语法提供了更为灵活的 Facet. 通过 facet.query 参数 , 可以对任意字段进行筛选 .
例 1:
|
&facet=on &facet.query=date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z] &facet.query=date:[2009-4-1T0:0:0Z TO 2009-5-1T0:0:0Z] |
返回结果 :
|
<lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"> <int name="date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z]">5</int> <int name="date:[2009-4-1T0:0:0Z TO 2009-5-1T0:0:0Z]">3</int> </lst> <lst name="facet_fields"/> <lst name="facet_dates"/> </lst> |
例 2:
|
&facet=on &facet.query=date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z] &facet.query=price:[* TO 5000] |
返回结果 :
|
<lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"> <int name="date:[2009-1-1T0:0:0Z TO 2009-2-1T0:0:0Z]">5</int> <int name="price:[* TO 5000]">116</int> </lst> <lst name="facet_fields"/> <lst name="facet_dates"/> </lst> |
例 3:
|
&facet=on &facet.query=cpu:[A TO G] |
返回结果 :
|
<lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"> <int name="cpu:[A TO G]">11</int> </lst> <lst name="facet_fields"/> <lst name="facet_dates"/> </lst> |
4. key 操作符
可以用 key 操作符为 Facet 字段取一个别名 .
例 :
|
&facet=on &facet.field={!key=中央处理器}cpu &facet.field={!key=显卡}videoCard |
返回结果 :
| <lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"/> <lst name="facet_fields"> <lst name="中央处理器"> <int name="Intel 酷睿2双核 T6600">48</int> <int name="Intel 奔腾双核 T4300">28</int>
</lst> <lst name="显卡"> <int name="ATI Mobility Radeon HD 4">63</int> <int name="NVIDIA GeForce G 105M">24</int> <int name="NVIDIA GeForce GT 240M">21</int> <int name="NVIDIA GeForce G 103M">8</int> <int name="NVIDIA GeForce GT 220M">8</int> <int name="NVIDIA GeForce 9400M G">7</int> <int name="NVIDIA GeForce G 210M">6</int> </lst> </lst> <lst name="facet_dates"/> </lst> |
5. tag 操作符和 ex 操作符
当查询使用 filter query 的时候 , 如果 filter query 的字段正好是 Facet 字段 , 那么查询结果往往被限制在某一个值内 .
例 :
|
&fq=screenSize:14 &facet=on &facet.field=screenSize |
返回结果 :
| <lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"/> <lst name="facet_fields"> <lst name=" screenSize"> <int name="14.0">107</int> <int name="10.2">0</int> <int name="11.1">0</int> </lst> </lst> <lst name="facet_dates"/> </lst> |
可以看到 , 屏幕尺寸 (screenSize) 为 14 寸的产品共有 107 件 , 其它尺寸的产品的数目都是0, 这是因为在 filter 里已经限制了 screenSize:14. 这样 , 查询结果中 , 除了 screenSize=14 的这一项之外 , 其它项目没有实际的意义 .
有些时候 , 用户希望把结果限制在某一范围内 , 又希望查看该范围外的概况 . 比如上述情况 ,既要把查询结果限制在 14 寸屏的笔记本 , 又想查看一下其它屏幕尺寸的笔记本有多少产品 . 这个时候需要用到 tag 和 ex 操作符 .
tag 就是把一个 filter 标记起来 ,ex(exclude) 是在 Facet 的时候把标记过的 filter 排除在外 .
例 :
|
&fq={!tag=aa}screenSize:14 &facet=on &facet.field={!ex=aa}screenSize |
返回结果 :
| <lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"/> <lst name="facet_fields"> <lst name=" screenSize"> <int name="14.0">107</int> <int name="14.1">40</int> <int name="13.3">34</int> </lst> </lst> <lst name="facet_dates"/> </lst> |