Apache Solr 是广泛使用的搜索引擎。有几个著名的平台使用 Solr；Netflix 和 Instagram 是其中的一些名称。我们在 tajawal 的应用程序中一直使用 Solr 和 ElasticSearch。在这篇文章中，我将为您提供一些关于如何编写优化的 Schema 文件的技巧。我们不会讨论 Solr 的基础知识，我希望您了解它的工作原理。

虽然您可以在 Schema 文件中定义字段和一些默认值，但您不会获得必要的性能提升。您必须注意某些关键配置。在这篇文章中，我将讨论这些配置，您可以使用它们在性能方面充分利用 Solr。

事不宜迟，让我们开始了解这些配置是什么。

1.配置缓存

Solr 缓存与索引搜索器的特定实例相关联，索引的特定视图在该搜索器的生命周期内不会更改。

为了最大化性能，配置缓存是最重要的一步。

配置`filterCache`：

过滤器缓存由 SolrIndexSearcher 用于过滤器。过滤器缓存允许您控制过滤器查询的处理方式，以最大限度地提高性能。FilterCache 的主要好处是当打开一个新的搜索器时，它的缓存可以使用旧搜索器的缓存中的数据进行预填充或"自动预热"。所以它肯定有助于最大限度地提高性能。例如：

go 复制代码

<filterCache
class="solr.FastLRUCache"
size="512"
initialSize="512"
autowarmCount="0"
/>

类：SolrCache 实现 LRUCache（LRUCache 或 FastLRUCache）

size：缓存中的最大条目数

initialSize：缓存的初始容量（条目数）。（参见 java.util.HashMap）

autowarmCount：要从旧缓存预填充的条目数。

配置`queryResultCache`和`documentCache`：

queryResultCache 缓存保存先前搜索的结果：基于查询、排序和请求的文档范围的文档 ID 的有序列表 (DocList)。

documentCache 缓存保存 Lucene Document 对象（每个文档的存储字段）。由于 Lucene 内部文档 ID 是瞬态的，因此该缓存不会自动预热。

您可以根据您的应用程序配置它们。它在您主要使用只读用例的情况下提供更好的性能。

假设您有一个博客，一个博客可以在帖子上有帖子和评论。在 Post 的情况下，我们可以启用这些缓存，因为在这种情况下，数据库读取远远超过写入。所以在这种情况下，我们可以为 Posts 启用这些缓存。

例如：

go 复制代码

<queryResultCache 
  class="solr.LRUCache"
  size="512" 
  initialSize="512" 
  autowarmCount="0"
/><documentCache 
  class="solr.LRUCache"               
  size="512"               
  initialSize="512"               
  autowarmCount="0"
/>

如果您主要使用只写用例，请在每次软提交时禁用 queryResultCache 和 documentCache，这些缓存会被刷新，并且不会产生太大的性能影响。因此请记住上面提到的博客示例，我们可以在评论的情况下禁用这些缓存。

2.配置SolrCloud

如今，云计算非常流行，它允许您管理可扩展性、高可用性和容错性。Solr 能够设置结合容错和高可用性的 Solr 服务器集群。

在 setupSolrCloud 环境中，您可以配置"主"和"从"复制。使用"主"实例来索引信息，并使用多个从属（基于需求）来查询信息。在主服务器上的 solrconfig.xml 文件中，包括以下配置：

go 复制代码

<str name="confFiles">
solrconfig_slave.xml:solrconfig.xml,x.xml,y.xml
</str>

查看 Solr Docs 了解更多详细信息。

3.配置`Commits`

为了使数据可用于搜索，我们必须将其提交到索引。在某些情况下，当您拥有数十亿条记录时，提交可能会很慢，Solr 使用不同的选项来控制提交时间，让您可以更好地控制何时提交数据，您必须根据您的应用程序选择选项。

"提交"或"软提交"：

您可以通过发送 commit=true 参数和更新请求来简单地将数据提交到索引，它将对所有 Lucene 索引文件进行硬提交到稳定存储，它将确保所有索引段都应该更新，并且成本可能很高当你有大数据时。

为了使数据立即可用于搜索，可以使用附加标志 softCommit=true，它会快速提交您对 Lucene 数据结构的更改但不保证将 Lucene 索引文件写入稳定存储，此实现称为Near Real Time，一项提高文档可见性的功能，因为您不必等待后台合并和存储（如果使用 SolrCloud，则为 ZooKeeper）完成，然后再进行其他操作。

自动提交：

autoCommit 设置控制挂起更新自动推送到索引的频率。您可以设置时间限制或最大更新文档限制来触发此提交。也可以在发送更新请求时使用 `autoCommit` 参数定义。您还可以在 Request Handler 中定义如下：

go 复制代码

<autoCommit>
<maxDocs>20000</maxDocs>
<maxTime>50000</maxTime>
<openSearcher>false</openSearcher>
</autoCommit>

maxDocs：自上次提交以来发生的更新数。

maxTime：自最旧的未提交更新以来的毫秒数

openSearcher：执行提交时是否打开一个新的搜索器。如果这是错误的，则提交会将最近的索引更改刷新到稳定存储，但不会导致打开新的搜索器以使这些更改可见。默认值为真。

在某些情况下，您可以完全禁用 autoCommit，例如，如果您将数百万条记录从不同的数据源迁移到 Solr，您不希望在每次插入时都提交数据，甚至不希望在批量的情况下提交数据。每 2、4 或 6 千次插入都不需要它，因为它仍然会减慢迁移速度。在这种情况下，您可以完全禁用 `autoCommit` 并在迁移结束时进行提交，或者您可以将其设置为较大的值，例如 3 小时（即 3*60*60*1000）。您还可以添加 <maxDocs>50000000</maxDocs>，这意味着仅在添加 5000 万个文档后才会自动提交。发布所有文档后，手动或从 SolrJ 调用一次 commit - 提交需要一段时间，但总体上会快得多。

此外，在您完成批量导入后，减少 maxTime 和 maxDocs，以便您对 Solr 所做的任何增量帖子都会更快地提交。

4.配置动态字段

Apache Solr 的一项惊人功能是 dynamicField。当您有数百个字段并且您不想定义所有字段时，它非常方便。

动态字段与常规字段一样，只是它的名称中带有通配符。在索引文档时，不匹配任何明确定义的字段的字段可以与动态字段匹配。

例如，假设您的架构包含一个名为 *_i 的动态字段。如果您尝试使用 cost_i 字段索引文档，但架构中没有明确定义 cost_i 字段，则 cost_i 字段将具有为 *_i 定义的字段类型和分析。

但是你在使用dynamicField时必须小心，不要广泛使用它，因为它也有一些缺点，如果你使用投影（如"abc.*.xyz.*.fieldname"）来获取特定的动态字段列，使用正则表达式解析字段需要时间。在返回查询结果的同时也增加了解析时间，下面是创建动态字段的示例。

go 复制代码

<dynamicField
name="*.fieldname"
type="boolean"
multiValued="true"
stored="true"
/>

使用动态字段意味着您可以在字段名称中拥有无限数量的组合，因为您指定了通配符，有时可能会很昂贵，因为 Lucene 为每个唯一字段（列）名称分配内存，这意味着如果您有一行包含列A、B、C、D 和另一行有 E、F、C、D，Lucene 将分配 6 块内存而不是 4 块，因为有 6 个唯一列名，所以即使有 6 个唯一列名，万一百万行，它可能会使堆崩溃，因为它将使用 50% 的额外内存。

5. 配置索引与存储字段

索引字段意味着您正在使字段可搜索，indexed="true" 使字段可搜索、可排序和可分面，例如，如果您有一个名为 test1 且 indexed="true" 的字段，那么您可以像 q= 一样搜索它test1:foo，其中 foo 是您要搜索的值，因此，仅将搜索所需的那些字段设置为 indexed="true"，如果需要，其余字段应为 indexed="false"在搜索结果中。例如：

go 复制代码

<field name="foo" type="int" stored="true" indexed="false"/>

这意味着我们可以减少重新索引时间，因为在每次重新索引时，Solr 都会应用过滤器、标记器和分析器，这会增加一些处理时间，如果我们的索引数量较少的话。

6.配置复制字段

Solr 提供了非常好的功能，称为 copyField，它是一种将多个字段的副本存储到单个字段的机制。copyField 的使用取决于场景，但最常见的是创建单个"搜索"字段，当用户或客户端未指定要查询的字段时，该字段将用作默认查询字段。

对所有通用文本字段使用copyField并将它们复制到一个文本字段中，并使用它进行搜索，它会减少索引大小并为您提供更好的性能，例如，如果您有像ab_0_aa_1_abcd这样的动态数据，并且您想要复制所有具有后缀 _abcd 到一个字段的字段。您可以在 schema.xml 中创建一个 copyField，如下所示：

go 复制代码

<copyField source="*_abcd" dest="wxyz"/>

source：要复制的字段的名称

dest：复制字段的名称

7. 使用过滤查询'fq'

在搜索中使用 Filter Query fq 参数对于最大化性能非常有用，它定义了一个查询，可用于限制可以返回的文档的超集，而不影响分数，它独立缓存查询。

Filter Queryfq 对于加速复杂查询非常有用，因为使用 fq 指定的查询独立于主查询进行缓存。当后面的查询使用相同的过滤器时，会发生缓存命中，并且过滤器结果会从缓存中快速返回。

下面是使用过滤器查询的 curl 示例：

go 复制代码

POST
{
 "form_params": {
  "fq": "id=1234",
  "fl": "abc cde",
  "wt": "json"
 },
 "query": {
  "q": "*:*"
 }
}

过滤 qeury 参数也可以在单个搜索 qeury 中多次使用。查看 Solr Filter Qeury 文档以获取更多详细信息。

8. 使用构面查询

Apache Solr 中的 Faceting 用于将搜索结果分类为不同的类别，执行聚合操作（如按特定字段分组、计数、分组等）非常有帮助，因此，对于所有聚合特定查询，您可以使用 Facet 来开箱即用地进行聚合，它也将成为性能提升器，因为它纯粹是为此类操作而设计的。

下面是向 solr 发送构面请求的 curl 示例。

go 复制代码

{
 "form_params": {
     "fq"            : "fieldName:value",
     "fl"            : "fieldName",
     "facet"         : "true",
     "facet.mincount": 1,
     "facet.limit"   : -1, 
     "facet.field"   : "fieldName",
     "wt"            : "json",
 },
 "query"      : {
     "q": "*:*",
 },
}

fq：过滤查询

fl：结果中要返回的字段列表

facet：true/false 启用/禁用构面计数

facet.mincount：排除计数低于 1 的范围

facet.limit：限制结果中返回的组数，-1 表示全部

facet.field：该字段应被视为构面（对结果进行分组）

结论：

将 Solr 投入生产时，性能改进是关键步骤。Solr 中有许多调整旋钮可以帮助您最大限度地提高系统的性能，其中一些我们在本博客中讨论过，在 solr-config 文件中进行更改以使用最佳配置，使用适当的索引选项或字段更新架构文件类型，尽可能使用过滤器 queriesfq 并使用适当的缓存选项，但这又取决于您的应用程序。

这就结束了。

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【搜索引擎Solr】配置 Solr 以获得最佳性能

1.配置缓存

配置`filterCache`：

配置`queryResultCache`和`documentCache`：

2.配置SolrCloud

3.配置`Commits`

"提交"或"软提交"：

自动提交：

4.配置动态字段

5. 配置索引与存储字段

6.配置复制字段

7. 使用过滤查询'fq'

8. 使用构面查询

结论：