上一篇,讲到了SolrNet的基本用法及CURD,这个算是SolrNet 的入门知识介绍吧,昨天写完之后,有朋友评论说,这些感觉都被写烂了。没错,这些基本的用法,在网上百度,资料肯定一大堆,有一些写的肯定比我的好,不过,这个是Solr系列文章,会从Solr的基础入门讲到实际开发中的分页,高亮,Facet查询等高级用法。所以,基础的入门也会涉及一些,望大家见谅。我用这么多篇文章,来总结Solr 也是为了将Solr 的 安装,配置,开发等等,整个过程的资料,都能总结汇集到一起,这样不管是懂Solr还是不知道Solr 的人,都能按照我的文章,一步一步的学习入门。
下面就来讲一讲SolrNet的高级用法(复杂查询,分页,高亮,Facet查询)。其实这些高级查询,说白了,也还是SolrNet 将Solr 的相关查询参数封装起来了,使得我们调用更加方便。但是实际上还是按照Solr 的参数规则,拼接查询参数,并向Solr 服务器发起请求。这就是所谓的万变不离其宗,这也是我前面花两篇文章,来总结Solr 的查询参数的初心。如果有兴趣可以监控SolrNet 发起的Http 请求,看看是不是按照solr 的查询参数规则来的。具体Solr的查询参数相关说明,请看这篇文章《Solr学习总结(四)Solr查询参数》
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1.复杂查询
public static void Query(string keyword, int category, string color, double price, int start, DateTime? startTime, DateTime? endTime, int pageNum) { //定义solr ISolrOperations<Product> solr = ServiceLocator.Current.GetInstance<ISolrOperations<Product>>(); QueryOptions options = new QueryOptions();//创建条件集合 List<ISolrQuery> query = new List<ISolrQuery>(); if (!string.IsNullOrEmpty(keyword)) { List<ISolrQuery> ar = new List<ISolrQuery>(); string[] keywords = keyword.Split(new char[] { ',' }); foreach (string a in keywords) { ar.Add(new SolrQueryByField("id", a)); } //创建ID 条件集合的关系,是OR还是AND var kw = new SolrMultipleCriteriaQuery(ar, "OR"); //添加至条件集合 query.Add(kw); } if (category > 0) { // 创建分类的查询条件 var qCate = new SolrQueryByField("category", category.ToString()); //添加条件 query.Add(qCate); } //查询颜色,多个颜色,用 ,号隔开 green,grey if (color != "") { //创建颜色条件集合 List<ISolrQuery> ar = new List<ISolrQuery>(); string[] colors = color.Split(new char[] { ',' }); foreach (string a in colors) { ar.Add(new SolrQueryByField("color", a)); } //创建颜色查询条件的关系,是OR还是AND var qcolor = new SolrMultipleCriteriaQuery(ar, "OR"); //添加至条件集合 query.Add(qcolor); } //创建时间范围条件, 开始时间和结束时间 SolrQueryByRange<DateTime> qDateRange = null; if (startTime != null && endTime != null) { var stime = DateTime.Parse(startTime.ToString()); var etime = DateTime.Parse(endTime.ToString()); //后两个参数,一个是开始时间,一个是结束时时间 qDateRange = new SolrQueryByRange<DateTime>("updatetime", stime, etime); //时间范围条件加入集合 query.Add(qDateRange); } //设定查询结果的排序,按照时间倒排序. options.AddOrder(new SolrNet.SortOrder("updatetime", Order.DESC)); //条件集合之间的关系 var qTBO = new SolrMultipleCriteriaQuery(query, "AND"); //执行查询 SolrQueryResults<Product> results = solr.Query(qTBO, options); // 显示查询结果 foreach (Product p in results) { Console.WriteLine("id:{0} name:{1} color:{2} price:{3}", p.id, p.name, p.color, p.price); } Console.ReadKey(); }
说明:a. QueryOptions 查询的相关设置,分页属性,结果集排序,条件集合之间的关系(AND, OR)等。
b. ISolrQuery 查询条件,集合
c. SolrMultipleCriteriaQuery条件集合之间的关系,(AND,OR)
2.分页
分页其实也就是比查询,多设置了Rows和Start 参数。其他的和查询一致。最后返回的时候,除了返回查询结果,还要返回总页数和数据总条数
QueryOptions options = new QueryOptions(); //分页参数 options.Rows = pageNum; //数据条数 options.Start = start; //开始项 // 拼接相关查询条件 . . . //执行查询 SolrQueryResults<Product> results = solr.Query(qTBO, options); // 得到返回的数据总条数和total和 总页数 用于分页显示, var total = results.NumFound; var pageCount = total / pageNum + 1;
3.高亮
QueryOptions options = new QueryOptions(); var high = new HighlightingParameters(); high.Fields = new List<string> { "color" }; high.BeforeTerm = "<font color='red'><b>"; high.AfterTerm = "</b></font>"; options.Highlight = high; // 拼接其他查询条件 . . . //执行查询 SolrQueryResults<Product> results = solr.Query(qTBO, options); // 处理需要高亮的字段 var highlights = results.Highlights; foreach (var item in results) { var t = highlights[item.id.ToString()].Values.ToList()[0].ToList()[0]; item.color = t; } // 显示查询结果 foreach (Product p in results) { Console.WriteLine("id:{0} name:{1} color:{2} price:{3}", p.id, p.name, p.color, p.price); }
4.Facet查询
Facet 本书还有很多参数来限制,选择结果集。这里只介绍了几个基本的Facet用法。其他的就不一一细说。大家自己去研究吧。
1. 普通分组,按照某个字段分组
var facet = new FacetParameters { Queries = new[] { new SolrFacetFieldQuery("category") } }; options.Facet = facet; var qTBO = new SolrMultipleCriteriaQuery(query, "AND"); SolrQueryResults<Product> results = solr.Query(qTBO, options); foreach (var f in results.FacetFields["category"]) { Console.WriteLine("{0}: {1}", f.Key, f.Value); }
2. 时间段分组
SolrFacetDateQuery 类里面的几个参数比较复杂。具体的可以去研究研究Date Facet 相关的参数说明。
// 时间分组 var facet = new FacetParameters { Queries = new[] { new SolrFacetDateQuery( "updatetime", new DateTime(2015, 11, 1) /* 开始时间 */, new DateTime(2015,12, 31) /* 结束时间 */, "+7DAY" /* 时间间隔 */) { HardEnd = true, Other = new[] {FacetDateOther.After, FacetDateOther.Before} }, } }; options.Facet = facet; //条件集合之间的关系 var qTBO = new SolrMultipleCriteriaQuery(query, "AND"); SolrQueryResults<Product> results = solr.Query(qTBO, options); DateFacetingResult dateFacetResult = results.FacetDates["updatetime"]; foreach (KeyValuePair<DateTime, int> dr in dateFacetResult.DateResults) { Console.WriteLine(dr.Key); Console.WriteLine(dr.Value); }
3. 任意分组
// 按照价格段分组 var lessThan30 = new SolrQueryByRange<decimal>("price", 0m, 30m); var lessThan70 = new SolrQueryByRange<decimal>("price", 30m, 70m); var moreThan70 = new SolrQueryByRange<decimal>("price", 70m, 100m); var facet = new FacetParameters { Queries = new[] { new SolrFacetQuery(lessThan30), new SolrFacetQuery(lessThan70), new SolrFacetQuery(moreThan70) } }; options.Facet = facet; var qTBO = new SolrMultipleCriteriaQuery(query, "AND"); SolrQueryResults<Product> results = solr.Query(qTBO, options); foreach (var f in results.FacetQueries) { Console.WriteLine("{0}: {1}", f.Key, f.Value); }
4. Pivot faceting, Pivot 这个概念还是蛮难解释的,有点类似于BI 报表中的数据钻取,即 一层一层的进行分组 统计,例如 先按颜色,分组统计,然后在统计的结果集某个子分组里面,再按照 分类 进行分组统计。
/// <summary> /// Facet 查询 /// </summary> /// <param name="color"></param> public static void Query_FactPivot() { ISolrOperations<Product> solr = ServiceLocator.Current.GetInstance<ISolrOperations<Product>>(); //Create a facet Pivot Query var facetPivotQuery = new SolrFacetPivotQuery() { //默认是 1 pivot, 先 category 再按 color 分组 //如果是多个,则在后面继续追加 ,new PivotFields("color", "category") Fields = new[] { new PivotFields("color", "category")}, //最小记录数 MinCount = 1 }; //创建一个查询参数 //同时 pivotQueries 可以和其他查询条件一起混用 var facetParams = new FacetParameters() { Queries = new[] { facetPivotQuery }, Limit = 15 }; var queryOptions = new QueryOptions(); queryOptions.Facet = facetParams; queryOptions.Rows = 0; var results = solr.Query("*:*", queryOptions); if (results.FacetPivots.Count > 0) { foreach (var pivotTable in results.FacetPivots) { Console. WriteLine("Pivot table for " + pivotTable.Key); foreach (var pivot in pivotTable.Value) { Console.WriteLine(" Pivot: " + pivot.Field + " with value " + pivot.Value + ". Child Pivots:"); foreach (var pivotChild in pivot.ChildPivots) { Console.WriteLine(" - " + pivotChild.Value + " (" + pivotChild.Count + ")"); } } } } Console.ReadKey(); }
这个是比较精细化,也更加复杂的Facet查询。这个由于本人实际中没有用到过。所以就不在这里多讲了。感兴趣的朋友,可以去研究研究,