1. Solr的简介

​ Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

​ Solr是Apache软件基金会下的子项目之一。

2. 工作原理

​ solr是基于Lucence开发的企业级搜索引擎技术，而lucence的原理是倒排索引。那么什么是倒排索引呢？接下来我们就介绍一下lucence倒排索引原理。

假设有两篇文章1和2:

文章1的内容为：老超在卡子门工作，我也是。

文章2的内容为：小超在鼓楼工作。

由于lucence是基于关键词索引查询的，那我们首先要取得这两篇文章的关键词。如果我们把文章看成一个字符串，我们需要取得字符串中的所有单词，即分词。分词时，忽略”在“、”的“之类的没有意义的介词，以及标点符号可以过滤。

我们使用Ik Analyzer实现中文分词，分词之后结果为：

文章1：

文章2：

接下来，有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成: “关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。

文章1、文章2经过倒排后变成：

通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：

a.字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；

b.关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。

加上出现频率和出现位置信息后，我们的索引结构变为：

实现时，lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。

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