Solr入门之（5）配置文件schema.xml

rgbnj

该配置文件中的标签：<fileTypes>、<fields>、<uniqueKey>、<copyField>

fieldType说明

标签types中定义了field可以使用的类型,类型定义中可以指定document中字段的常用属性及分词规则。
solr中提供了多个预定义的fieldType,另外用户也可以自定义fieldType（比如中文分词的配置）。

一、fieldType常用属性：

A、name:    字段类型名   
B、class:    java类名   
C、indexed:    缺省true。 说明这个数据应被搜索和排序，如果数据没有indexed，则stored应是true。   
D、stored:    缺省true。说明这个字段被包含在搜索结果中是合适的。如果数据没有stored,则indexed应是true。   
E、sortMissingLast:    指没有该指定字段数据的document排在有该指定字段数据的document的后面   
F、sortMissingFirst:    指没有该指定字段数据的document排在有该指定字段数据的document的前面   
G、omitNorms:    字段的长度不影响得分和在索引时不做boost时，设置它为true。一般文本字段不设置为true。   
H、termVectors:    如果字段被用来做more like this 和highlight的特性时应设置为true。   
I、compressed:    字段是压缩的。这可能导致索引和搜索变慢，但会减少存储空间，只有StrField和TextField是可以压缩，这通常适合字段的长度超过200个字符。   
J、multiValued:    字段多于一个值的时候，可设置为true。详细说明参见：http://blog.iyunv.com/alen1985/article/details/8538942
K、positionIncrementGap:    和multiValued一起使用，设置多个值之间的虚拟空白的数量   
二、fieldType子标签analyzer：

　　定义该类型字段的分词规则、过滤规则等。type：index/query。
　　A、tokenizer：指定该类型的文本分词器,如何切分为tokens。
　　B、filter：过滤器,常用的有停用词、同义词、大小写等过滤。可以定义多个。

三、fileType示例：


<types>
      <!--
          string类型不分词,但是索引、存储。支持doc values,但是要保证该field是单值并且该field有值。
      -->
    <fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" />

    <!-- boolean type: "true" or "false" -->
    <fieldType name="boolean" class="solr.BoolField" sortMissingLast="true"/>

    <!--
      默认的数字类型,如果想要更快的范围查询,考虑使用tint/tfloat/tlong/tdouble类型.
      支持doc values,但是要保证该field是单值并且该field有值。
    -->
    <fieldType name="int" class="solr.TrieIntField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="float" class="solr.TrieFloatField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="long" class="solr.TrieLongField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="double" class="solr.TrieDoubleField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>

    <fieldType name="tint" class="solr.TrieIntField" precisionStep="8" positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="tfloat" class="solr.TrieFloatField" precisionStep="8" positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="tlong" class="solr.TrieLongField" precisionStep="8" positionIncrementGap="0"/>
    <fieldType name="tdouble" class="solr.TrieDoubleField" precisionStep="8" positionIncrementGap="0"/>

    <fieldType name="date" class="solr.TrieDateField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>

    <!-- A Trie based date field for faster date range queries and date faceting. -->
    <fieldType name="tdate" class="solr.TrieDateField" precisionStep="6" positionIncrementGap="0"/>


    <!--Binary data type. The data should be sent/retrieved in as Base64 encoded Strings -->
    <fieldtype name="binary" class="solr.BinaryField"/>

    <fieldType name="pint" class="solr.IntField"/>
    <fieldType name="plong" class="solr.LongField"/>
    <fieldType name="pfloat" class="solr.FloatField"/>
    <fieldType name="pdouble" class="solr.DoubleField"/>
    <fieldType name="pdate" class="solr.DateField" sortMissingLast="true"/>

    <!-- 只按空格分词的分词器 -->
    <fieldType name="text_ws" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer>
        <tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
      </analyzer>
    </fieldType>

    <fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer type="index">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" enablePositionIncrements="true" />
        <!-- in this example, we will only use synonyms at query time
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>
        -->
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
      </analyzer>
      <analyzer type="query">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" enablePositionIncrements="true" />
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
      </analyzer>
    </fieldType>

    <fieldType name="text_en" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer type="index">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <!-- in this example, we will only use synonyms at query time
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>
        -->
        <!-- Case insensitive stop word removal.
          add enablePositionIncrements=true in both the index and query
          analyzers to leave a 'gap' for more accurate phrase queries.
        -->
        <filter class="solr.StopFilterFactory"
                ignoreCase="true"
                words="lang/stopwords_en.txt"
                enablePositionIncrements="true"
                />
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.EnglishPossessiveFilterFactory"/>
        <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
    <!-- Optionally you may want to use this less aggressive stemmer instead of PorterStemFilterFactory:
        <filter class="solr.EnglishMinimalStemFilterFactory"/>
    -->
        <filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
      </analyzer>
      <analyzer type="query">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory"
                ignoreCase="true"
                words="lang/stopwords_en.txt"
                enablePositionIncrements="true"
                />
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.EnglishPossessiveFilterFactory"/>
        <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
    <!-- Optionally you may want to use this less aggressive stemmer instead of PorterStemFilterFactory:
        <filter class="solr.EnglishMinimalStemFilterFactory"/>
    -->
        <filter class="solr.PorterStemFilterFactory"/>
      </analyzer>
    </fieldType>

</types>

　　其余详细请参照solr提供的默认schema.xml文件,solr中提供了许多预制的类型。



fields标签说明

fields中有两种字段定义方式：field和dynamicField。此两种方式的区别就是绝对匹配和模糊匹配,其属性相同。
一、field和dynamicField的常用属性：

A、name:     必须定义。 - 字段的名称   
B、class:    必须定义。 - 只能引用fieldTypes中定义的fieldType。   
C、indexed:    缺省true。 说明这个数据应被搜索和排序，如果数据没有indexed，则stored应是true。   
D、stored:    缺省true。说明这个字段被包含在搜索结果中是合适的。如果数据没有stored,则indexed应是true。   
E、sortMissingLast:    指没有该指定字段数据的document排在有该指定字段数据的document的后面   
F、sortMissingFirst:    指没有该指定字段数据的document排在有该指定字段数据的document的前面   
G、omitNorms:    字段的长度不影响得分和在索引时不做boost时，设置它为true。一般文本字段不设置为true。   
H、termVectors:    如果字段被用来做more like this 和highlight的特性时应设置为true。   
I、compressed:    字段是压缩的。这可能导致索引和搜索变慢，但会减少存储空间，只有StrField和TextField是可以压缩，这通常适合字段的长度超过200个字符。   
J、multiValued:    字段多于一个值的时候，可设置为true。详细说明参见：http://blog.iyunv.com/alen1985/article/details/8538942
K、positionIncrementGap:    和multiValued一起使用，设置多个值之间的虚拟空白的数量   
L、docValues: 默认[true]。是否使用doc values. doc values 在 facet、group、sort和function queries时很有用。当前只支持StrField、UUIDField、所有的Trie*Fields。
M、omitNorms: 可以通过将omitNorms=“true”来减少indexed fields数量增加所带来的影响。
N、termVectors: 默认[false]。是否保存该字段的term vector。当使用MoreLikeThis时,为了有比较的效果,应该保存。
O、termPositions: 是否保存term vector的位置信息,如果保持会增加存储的消耗。效果详见下图。
P、termOffsets: 是否保存term vector的偏移信息。
Q、required: 必选。当该值不存在时抛出异常。
R、default: 默认值。
二、动态字段说明：
动态字段（Dynamic fields）允许 solr 索引没有在 schema 中明确定义的字段。这个在忘记定义一些字段时很有用。动态字段可以让系统更灵活，通用性更强。
动态字段和成规字段类似，除了它名字中包含一个通配符外，在索引文档时，一个字段如果在常规字段中没有匹配时，将到动态字段中匹配。
假设schema中定义了一个叫*_i的动态动态字段，如果要索引一个叫 cost_i 的字段，但是 schema 中不存在 cost_i 的字段，这样 cost_i  将被索引到 *_i 字段中。
动态字段也是定义在 schema.xml 文件中，和其他字段一样，它也有个名词，字段类型，和属性。
三、schema.xml示例：

<fields>
   <field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
   <field name="sku" type="text_en_splitting_tight" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
   <field name="name" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="manu" type="text_general" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
   <field name="cat" type="string" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
   <field name="features" type="text_general" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
   <field name="includes" type="text_general" indexed="true" stored="true" termVectors="true" termPositions="true" termOffsets="true" />
   <field name="weight" type="float" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="price"  type="float" indexed="true" stored="true"/>
   <field name="popularity" type="int" indexed="true" stored="true" />
   <field name="inStock" type="boolean" indexed="true" stored="true" />
   <field name="store" type="location" indexed="true" stored="true"/>

    <!--动态字段-->
   <dynamicField name="*_i"  type="int"    indexed="true"  stored="true"/>
   <dynamicField name="*_is" type="int"    indexed="true"  stored="true"  multiValued="true"/>
   <dynamicField name="*_s"  type="string"  indexed="true"  stored="true" />
</fields>

uniqueKey

相当于数据库中主键的定义。
<uniqueKey>id</uniqueKey>





copyField说明

　　对于查询来说，如果查询字段要来自多个字段，一种选择是使用CopyField，化多个字段为一个字段，缺点是不能区分各个字段的重要度差别。比如文章的标题和摘要，标题就要比摘要重要性更强，如果有这方面的要求，可以选择查询多个字段的做法。

CopyField示例：

<copyField source="cat" dest="text"/>
<copyField source="name" dest="text"/>
<copyField source="manu" dest="text"/>
<copyField source="features" dest="text"/>
<copyField source="includes" dest="text"/>
<copyField source="manu" dest="manu_exact"/>