高亮与建议 #

一、高亮显示 #

1.1 高亮概述 #

高亮显示用于在搜索结果中标记匹配的关键词，提升用户体验。

1.2 基本高亮 #

bash

# 开启高亮
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content"

1.3 响应格式 #

json

{
  "response": {
    "docs": [
      {
        "id": "doc-001",
        "content": "Solr是一个强大的搜索引擎"
      }
    ]
  },
  "highlighting": {
    "doc-001": {
      "content": ["<em>Solr</em>是一个强大的搜索引擎"]
    }
  }
}

二、高亮参数 #

2.1 基本参数 #

参数	说明	默认值
hl	是否高亮	false
hl.fl	高亮字段	空
hl.snippets	片段数量	1
hl.fragsize	片段大小	100
hl.simple.pre	前缀	<em>
hl.simple.post	后缀	</em>
hl.encoder	编码方式	空
hl.maxAnalyzedChars	最大分析字符	51200

2.2 自定义标签 #

bash

# 自定义高亮标签
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content" \
  -d "hl.simple.pre=<span class='hl'>" \
  -d "hl.simple.post=</span>"

2.3 多片段 #

bash

# 返回多个片段
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content" \
  -d "hl.snippets=3"

2.4 片段大小 #

bash

# 设置片段大小
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content" \
  -d "hl.fragsize=200"

三、高亮器类型 #

3.1 Unified Highlighter（推荐） #

bash

# 使用Unified Highlighter
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content" \
  -d "hl.method=unified"

3.2 Original Highlighter #

bash

# 使用Original Highlighter
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content" \
  -d "hl.method=original"

3.3 FastVector Highlighter #

bash

# 使用FastVector Highlighter
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=content:Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=content" \
  -d "hl.method=fastVector"

Schema配置

xml

<field name="content" type="text_general" indexed="true" stored="true" 
       termVectors="true" termPositions="true" termOffsets="true"/>

3.4 高亮器对比 #

高亮器	性能	功能	要求
Unified	高	完整	无
Original	中	基础	无
FastVector	高	高级	termVectors

四、高亮配置 #

4.1 solrconfig.xml配置 #

xml

<requestHandler name="/select" class="solr.SearchHandler">
  <lst name="defaults">
    <bool name="hl">true</bool>
    <str name="hl.fl">title,content</str>
    <str name="hl.simple.pre"><![CDATA[<em>]]></str>
    <str name="hl.simple.post"><![CDATA[</em>]]></str>
    <int name="hl.snippets">3</int>
    <int name="hl.fragsize">150</int>
  </lst>
</requestHandler>

4.2 字段特定配置 #

bash

# 字段特定配置
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=Solr" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=title,content" \
  -d "f.title.hl.snippets=1" \
  -d "f.content.hl.snippets=3" \
  -d "f.content.hl.fragsize=200"

五、拼写检查 #

5.1 配置拼写检查 #

solrconfig.xml

xml

<searchComponent name="spellcheck" class="solr.SpellCheckComponent">
  <str name="queryAnalyzerFieldType">text_general</str>
  <lst name="spellchecker">
    <str name="name">default</str>
    <str name="field">text</str>
    <str name="classname">solr.DirectSolrSpellChecker</str>
    <str name="distanceMeasure">internal</str>
    <float name="accuracy">0.5</float>
    <int name="maxEdits">2</int>
    <int name="minPrefix">1</int>
    <int name="maxInspections">5</int>
    <int name="minQueryLength">4</int>
    <float name="maxQueryFrequency">0.01</float>
  </lst>
</searchComponent>

<requestHandler name="/spell" class="solr.SearchHandler">
  <lst name="defaults">
    <str name="spellcheck">true</str>
    <str name="spellcheck.extendedResults">true</str>
    <str name="spellcheck.count">10</str>
    <str name="spellcheck.alternativeTermCount">5</str>
    <str name="spellcheck.maxResultsForSuggest">5</str>
    <str name="spellcheck.collate">true</str>
    <str name="spellcheck.collateExtendedResults">true</str>
    <str name="spellcheck.maxCollationTries">10</str>
    <str name="spellcheck.maxCollations">5</str>
  </lst>
  <arr name="last-components">
    <str>spellcheck</str>
  </arr>
</requestHandler>

5.2 使用拼写检查 #

bash

# 拼写检查
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/spell?q=slor&spellcheck=true"

5.3 响应示例 #

json

{
  "spellcheck": {
    "suggestions": [
      "slor",
      {
        "numFound": 1,
        "startOffset": 0,
        "endOffset": 4,
        "suggestion": ["solr"]
      }
    ],
    "collations": [
      "collation",
      "solr"
    ]
  }
}

5.4 集成到搜索 #

bash

# 搜索时启用拼写检查
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/select" \
  -d "q=slor" \
  -d "spellcheck=true" \
  -d "spellcheck.collate=true"

六、自动建议 #

6.1 配置自动建议 #

solrconfig.xml

xml

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">
  <lst name="suggester">
    <str name="name">mySuggester</str>
    <str name="lookupImpl">AnalyzingInfixLookupFactory</str>
    <str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str>
    <str name="field">title</str>
    <str name="weightField">popularity</str>
    <str name="suggestAnalyzerFieldType">text_general</str>
    <str name="buildOnStartup">false</str>
  </lst>
</searchComponent>

<requestHandler name="/suggest" class="solr.SearchHandler">
  <lst name="defaults">
    <str name="suggest">true</str>
    <str name="suggest.count">10</str>
  </lst>
  <arr name="components">
    <str>suggest</str>
  </arr>
</requestHandler>

6.2 Lookup实现 #

实现	说明
AnalyzingInfixLookupFactory	中间匹配
AnalyzingLookupFactory	前缀匹配
FuzzyLookupFactory	模糊匹配
BlendedInfixLookupFactory	混合匹配

6.3 构建建议索引 #

bash

# 构建建议索引
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/suggest?suggest.build=true"

6.4 获取建议 #

bash

# 获取建议
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/suggest" \
  -d "suggest=true" \
  -d "suggest.dictionary=mySuggester" \
  -d "suggest.q=Sol"

6.5 响应示例 #

json

{
  "suggest": {
    "mySuggester": {
      "Sol": {
        "numFound": 3,
        "suggestions": [
          {
            "term": "Solr实战指南",
            "weight": 100,
            "payload": ""
          },
          {
            "term": "SolrCloud集群",
            "weight": 80,
            "payload": ""
          }
        ]
      }
    }
  }
}

6.6 自动重建 #

xml

<lst name="suggester">
  <str name="name">mySuggester</str>
  <str name="buildOnCommit">true</str>
  <str name="buildOnStartup">true</str>
</lst>

七、More Like This #

7.1 配置MLT #

xml

<requestHandler name="/mlt" class="solr.MoreLikeThisHandler">
  <lst name="defaults">
    <str name="mlt.fl">title,content</str>
    <int name="mlt.mintf">1</int>
    <int name="mlt.mindf">1</int>
    <int name="mlt.minwl">3</int>
    <int name="mlt.maxwl">15</int>
    <int name="mlt.maxqt">20</int>
    <int name="mlt.maxntp">2000</int>
    <bool name="mlt.boost">true</bool>
  </lst>
</requestHandler>

7.2 使用MLT #

bash

# 查找相似文档
curl "http://localhost:8983/solr/mycore/mlt?q=id:book-001&mlt.fl=title,content&mlt.count=5"

7.3 MLT参数 #

参数	说明	默认值
mlt.fl	相似字段	空
mlt.mintf	最小词频	2
mlt.mindf	最小文档频率	5
mlt.minwl	最小词长	0
mlt.maxwl	最大词长	0
mlt.maxqt	最大查询词数	25
mlt.count	返回数量	5
mlt.boost	是否加权	false

八、实战示例 #

8.1 完整搜索示例 #

bash

curl "http://localhost:8983/solr/products/select" \
  -d "defType=edismax" \
  -d "q=苹果手机" \
  -d "qf=name^3 description^1" \
  -d "hl=true" \
  -d "hl.fl=name,description" \
  -d "hl.simple.pre=<em>" \
  -d "hl.simple.post=</em>" \
  -d "hl.snippets=3" \
  -d "spellcheck=true" \
  -d "spellcheck.collate=true" \
  -d "fl=id,name,price,score"

8.2 自动建议集成 #

bash

# 获取建议
curl "http://localhost:8983/solr/products/suggest" \
  -d "suggest=true" \
  -d "suggest.dictionary=mySuggester" \
  -d "suggest.q=苹果"

8.3 相似推荐 #

bash

# 查找相似商品
curl "http://localhost:8983/solr/products/mlt" \
  -d "q=id:product-001" \
  -d "mlt.fl=name,description,category" \
  -d "mlt.count=10"

九、总结 #

功能对比：

功能	说明	适用场景
高亮显示	标记关键词	搜索结果展示
拼写检查	纠正拼写	用户输入容错
自动建议	输入提示	搜索提示
More Like This	相似推荐	相关推荐

最佳实践：

使用Unified Highlighter
配置拼写检查提升体验
定期重建建议索引
合理设置高亮参数

下一步，让我们学习排序与分页！