solr查询语法

solr的基本查询语法，总结自维基百科solr

基于搜索解析插件和解析器, solr支持多种查询语法。

查询语法

介绍默认解析器的查询语法，以及如何指定特定的解析器。

Local Params

LocalParams的语法格式是{! k1=va k2=v2 ...},可以认为是对普通查询的一个补充限制。

solr默认的解析时lucene解析器，solr支持搜索时使用LocalParams语法。举个例子，

q={!lucene q.op=AND df=text}myfield:foo +bar -baz

上面这个例子表示，搜索时使用的是lucene解析器, q.op=AND,默认查询字段是text,剩下的myfield:foo +bar -baz才是普通常见的搜索语法。

在standard Solr search handler中，q={!func}popularity 等价于 defType=func&q=popularity。

时间查询

如果字段类型是solr的DateField类型，注意时间是格林威治时间，另外solr中的部分跟时间相关的函数也可以用的上。

• timestamp:[* TO NOW]
  截止时间是当前
• pubdate:[NOW-1YEAR/DAY TO NOW/DAY+1DAY]
  起始时间是一年前的日期，结束时间是明天日期
• createdate:[1976-03-06T23:59:59.999Z TO 1976-03-06T23:59:59.999Z+1YEAR]
  结束时间是开始时间的一年后
• createdate:[1976-03-06T23:59:59.999Z/YEAR TO 1976-03-06T23:59:59.999Z]
  开始时间是1976年

函数查询

将solr字段的值作用到函数中，影响打分排序。典型的一个例子

**q={!func}log(foo)等价于defType=func&q=log(foo)**这就是最普通的函数查询。

_val_常量函数

q=boxname:findbox+_val_:"product(product(x,y),z)"
可以认为x,y,z三个字段是箱子的长宽高，boxname是箱子的名称字段，这里就是查询名称为findbox的箱子，得分score=名字的匹配度 + 箱子的体积(xyz)，搜索结果自然很大程度是依靠箱子的体积进行排序的。

score中有很大一部分是箱子的体积。

如果想用箱子的密度进行排序呢？如下:

http://localhost:8983/solr/select/?q=boxname:findbox+
_val_:"div(weight,product(product(x,y),z))"&fl=boxname,x,y,z,weight,score

你可能已经看出来了，在用q主查询的时候,_val_后可以跟一个函数(需要用双引号包裹)，也可以跟一个业务字段(不强制用双引号包裹)，匹配得分很大程度上就是这个函数或字段的值

map函数

map函数有两种个数，如下:

map(x,min,max,target)
map(x,min,max,target,value)

第一种格式: 业务字段x的值如果在数字区间[min,max]中，则返回target，否则返回x的值。
第一种格式: 业务字段x的值如果在数字区间[min,max]中，则返回target，否则返回value的值。

需要注意的是，x必须是业务字段，min,max必须是数字，而target和value既可以是业务字段，又可以是数字。可结合函数_val_进行测试。 如:

q=_val_:"map(x,0,2,y,z)"&wt=json&fl=*,score&q.op=AND

x在[0,2]区间范围内时，返回业务字段y的值，否则返回业务字段z的值。
特别需要说明的是，当x == NULL时，会被当做最小值0来处理

scale比例函数

scale(x,minTarget,maxTarget)，该函数将字段x的值归一到区间[minTarget,maxTarget]中，而且是线性归一。

举例来说，如果现在有10000个文档，业务字段x的值分散不一，最小的有0，最大的有150，那么就认为 0对位到minTarget,150对位到maxTarget,其他的值线性地落在这条线段上

你可能已经猜测到了，这其实是有风险的，假如所有文档的x值是一样的，那么该函数的返回值永远是minTarget。当然，在某些场合下,这也没什么大不了的，仅仅是这些文档的打分都一样而已。

query函数

下面几个例子是假设&defType=func的基础上的，我们看看是什么意思

1: q=product(popularity, query({!dismax qf=text v='solr rocks'}))
2: q=product(popularity, query($qq))&qq={!dismax qf=text}solr rocks
3: q=product(popularity, query($qq,0.1))&qq={!dismax qf=text}solr rocks

1与2是等价的，1中的v参数使用了local params语法；2则是使用了变量引用语法。
3是对2的一个补充，对不满足{!dismax qf=text}solr rocks条件的文档，设置其分数为0.1。

linear线性函数

sum(product(m,x),c)等价于linear(x,m,c)

recip倒数函数

recip(x,m,a,b) 等价于 a/(m*x+b)
看一个例子
recip(rord(creationDate),1,1000,1000)等价于1000/rord(creationDate)+1000,
可以知道，creationDate越接近现在，分母越小，表达式值越大，打分越高。

但是在solr1.4之后，最佳实战是避免使用ord函数和rord函数，直接从时间类型字段date中获取加权提升值，如利用ms()函数。

ms毫秒函数

• ms()
  等价于ms(NOW)，值为epoch纪元到现在的毫秒数
• ms(a)
  如ms(NOW/DAY),ms(2000-01-01T00:00:00Z),ms(mydatefield)，
  值为epoch纪元到函数参数时间之间的毫秒数
• ms(a,b)
  如ms(NOW,mydatefield),
  ms(mydatefield,2000-01-01T00:00:00Z),
  ms(datefield1,datefield2)
  表示时间a-时间b的毫秒数

如何给最新的文档打适当更高的分数呢？可以参考http://wiki.apache.org/solr/SolrRelevancyFAQ#How_can_I_boost_the_score_of_newer_documents

查询示例

1.文档结构定义中，存在item_title，和shop_name两个字段，都是text_ik类型。如果item_title能够ik分词匹配到，分数设置为1。 再加上shop_name的匹配分数，可以使用下面的查询q:
q=(item_title:毛衣)^=1 shop_name:毛衣

2.查询所有字段中含有xiao的文档，如果名字字段中还含有ming，则提升分数。
q=xiao&bq=name:ming&defType=dismax
主查询是q=xiao,必须满足条件的文档才被匹配到。另外，在这个基础上，bq=name:ming的文档得到分数提升。

3.满足name=xiao的文档，打分时再加上字段x+字段y的值。
q=name:xiao&bf=sum(x,y)&defType=edismax等价于
q=name:xiao&bq={!func}sum(x,y)&defType=edismax

参考文章

1. http://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/the-dismax-query-parser.html
2. https://mxsfengg.iteye.com/blog/352191
3. https://wiki.apache.org/solr/FunctionQuery#top

今天的文章solr查询语法分享到此就结束了，感谢您的阅读。