本文是延续 Solr的使用 系列,前一篇文章已经讲了 Solr 的部署和数据推送,这里主要以示例方式讲述 Solr 的常见查询语法,同时介绍如何使用 PHP 语言的客户端 solarium 同 Solr 集群进行数据交互。
想要详细地了解 Solr 查询语法,可参考 官方wiki 。
用于示例的数据,我已经推送到了 Solr , 见这里 。数据 Core 为 rooms,数据格式形如:
通过向 Solr 集群 GET 请求 /solr/core-name/select?query 形式的查询 API 完成查询,其中 core-name 为查询的 Core 名称。查询语句 query 由以下基本元素项组成,按使用频率先后排序:
wt 设置结果集格式,支持 json、xml、csv、php、ruby、pthyon,序列化的结果集,常使用 json 格式。
fl 指定返回的字段,多指使用“空格”和“,”号分割,但只支持设置了 stored=true 的字段。 * 表示返回全部字段,一般情况不需要返回文档的全部字段。
字段别名 :使用 displayName:fieldName 形式指定字段的别名,例如:
函数 :fl 还支持使用 Solr 内置函数 ,例如根据单价算总价:
fq 过滤查询条件,可充分利用 cache,所以可以利用 fq 提高检索性能。
sort 指定结果集的排序规则,格式为 <fieldName>+<sort>,支持 asc 和 desc 两种排序规则。例如按照价格倒序排列:
也可以多字段排序,价格和面积排序:
查询字符串 q 由以下元素项组成,字段条件形如 fieldName:value 格式:
以上元素项的默认值由 solrconfig.xml 配置文件定义。通常查询时设置 q=*:* ,然后通过 fq 过滤条件来完成查询,通过缓存提高查询性能。
Solr 的模糊查询使用占位符来描述查询规则,如下:
查询小区名称中包含“嘉”的房源信息:
Solr 的模糊查询为:
单精确值查询是最简单的查询,类似于 SQL 中 = *** 作符。查询小区 id 为 1111027377528 的房源信息:
Solr 中查询为:
多精确值查询是单精确值查询的扩展,格式为 (value1 value2 ...) ,功能类似于 SQL 的 IN *** 作符。查询小区 id 为 1111027377528 或者 1111047349969 的房源信息:
Solr 中查询为:
范围查询是查询指定范围的值(数字和时间),格式为 [value1 TO value2] ,类似于 SQL 的 BETWEEN *** 作符。查询价格在 [2000, 3000] 的房源信息:
Solr 中范围查询为:
几个特殊的范围查询:
将基本查询结合布尔查询,就可以实现大部分复杂的检索场景。布尔查询支持以下几种布尔 *** 作:
查询北京市价格区间在 [2000, 3000] 或者上海市价格区间在 [1500, 2000] 的房源信息:
转换为逻辑与布尔查询:
在实际中分组查询比较常见,当然 Solr 也支持分组查询。分组查询语句由以下基本元素项组成(常用部分):
查询西二旗内价格最便宜小区的房源信息:
Group 分组查询为:
结果为:
在大多数情况下,Group 分组已经能满足我们的需求,但是如果待分组字段为多值,Group 分组已经无能为力了,这时使用 Facet 就能轻松解决。
Solr 的 Facet 语句由以下基本元素构成(常用):
例如,统计每个商圈的房源分布情况并倒序排列,由于 bizcircleCode 字段为多值,Facet 查询为:
结果如下:
Solr 的 geofilt 过滤器可以实现 LBS 检索,但要在 schema.xml 配置中将需检索字段的字段类型设置为 solr.LatLonType 类型。geofilt 过滤器参数列表如下:
示例中的 location 字段,值为 “40.074203,116.315445”,类型配置为:
则检索坐标点 40.074203,116.315445 附近 2 公里的房源信息:
Solr 提供一些函数以实现逻辑或数学运算。其中常用 数学运算 函数列表如下:
常用的 逻辑运算 函数:
这些函数可以使用在返回值或者查询条件上。例如返回每个房源的每平方米价格信息:
PHP 可以使用 solarium 客户端,实现 Solr 数据源的检索,详细使用说明 见这里 。
solarium 客户端需要配置 Solr 的基本信息。如下:
solarium 提供的查询方法较丰富,整理后如下表所示:
查询北京市的所有房源信息,如下:
solarium 提供的分组查询方法如下表所示(常用):
获取西二旗每个小区的房源分布信息,如下:
solarium 提供的 Facet 查询方法,如下表(常用):
获取北京市每个商圈的房源分布信息,如下:
到这里,Solr 系列就整理完毕了,未涉及的部分后续接触时再补充。这两天利用休息时间充电,自己在 Solr 方面的技能也算是上了一个台阶了。
统计抽样是指根据概率理论,从全体调查对象中随机抽取一部分样本单位据以观察,取得样本单位数据而据以推断总体的一种调查方法,非统计抽样是普查、重点调查、典型调查.非统计抽样是指按照职业判断进行样本设计和实施抽样的技术。非统计抽样的特点:不能对抽样风险进行控制和量化。
对于统计抽样,必须做到2点,
一是随机抽样(总体中各个个体在被抽取时不但都有机会被选中,而且机会均等),
二是对于检查的结果需要用概率论的评价(就是以一个确定的百分比,比如是90%认定总体的某个指标在什么范围之内),包括计量抽样风险(结果中已包括了风险因素,而且知道这个结果中哪部分是对抽样风险的考虑)。
符合上了述条件的才是统计抽样,否则就是非统计抽样。
对于二者记住一个最重要的区别即可,非统计抽样无法量化风险,统计抽样可以量化风险。
非统计抽样更多会用到注册会计师的个人判断,定性分析。
统计抽样更多的是定量的分析。
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solr之~模糊查询
原文地址:https://www.cnblogs.com/RogerLu/p/13091721.html
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可以试试:使用SolrQuery对象,
SolrQuery solrQuery = new SolrQuery()
//组装查询条件
solrQuery.setQuery("*:*")
String key = "java3"
solrQuery.addFilterQuery("content:" + "*"+key+"*" )试试吧
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