0. 引言
core核心是solr中的重中之重，类似数据库中的表，在搜索引擎中也叫做索引，在solr中索引的建立，要先创建基础的数据结构，即schema的相关配置，今天继续来学习solr的核心知识：
solr快速上手：核心概念及solr-admin界面介绍（二）
1. schema标签
schema实际上就是solr核心的数据结构，即字段的定义集。
在solr安装目录下，有这样一个文件夹server/solr/configsets/_default/conf，里面附带了要创建索引的默认的基础配置文件。我们可以通过复制这个文件夹下的配置文件，来帮助我们快速创建索引
这些文件中有两个核心的配置文件需要我们掌握：
- menaged-schema: 字段配置文件
- solrconfig.xml：solr核心配置文件
但在我们真正开始创建之前，还是要先学习其中schema的常用标签
首先我们需要知道，我们字段结构的定义都是在managed-schema文件中的，当然有时我们能看到又使用的是schema.xml文件，这是因为solr提供了两种定义模式，默认使用managed-schema，如果需要使用schema.xml，则需要在solrconfig.xml中配置如下标签
<schemaFactory class="ClassicIndexSchemaFactory"/>
通过上述文件夹中复制下来的managed-schema已经有各类标签的使用案例了，只不过都是注释的，我们来详细看看几个常用的标签：
<schema name="example" version="1.5">
<field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" multiValued="false" required="true"/>
...
<dynamicField name="*_i" type="pint" indexed="true" stored="true"/>
...
<uniqueKey>id</uniqueKey>
<copyField source="sourceFieldName" dest="destinationFieldName"/>
<fieldtype name="textSimple" class="solr.TextField">
<analyzer>
<tokenizer class="org.lionsoul.jcseg.solr.JcsegTokenizerFactory" mode="detect"/>
</analyzer>
</fieldtype>
<fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true"/>
...
</schema>
1.1 field 字段标签
filed标签用于配置字段信息，该标签中包含如下属性：
- name: 字段名称，值要求唯一
- type: 字段数据类型
支持哪些常用的数据类型
string 字符串
int, long 整数
float, double 浮点数
date 日期时间
bool 布尔类型
text 文本类型
binary 二进制类型
- indexed: 当前字段是否创建索引，默认值为true
这里的索引指的是什么？
因为solr使用倒排索引，所以创建索引的含义，就是将字段值包含在倒排索引中，也就是用该值分词创建倒排索引，从而支持基于该字段的搜索和过滤。
创建索引的好处和坏处？
好处是提高了查询小了，坏处当然是增加了存储空间占用，而且当字段值本身很大时，创建索引也会带来一定的性能损耗。因此在指定索引字段时，也要综合考虑。
- stored： 当前字段是否存储，默认为true
是否存储，指的是存储到哪里？
配置该字段的值是否存储到solr本身的存储库中，如果存储，那么当查询后的显示就不需要再查询数据源了，对于只需要排序、索引的字段，则可以设置为false来节约空间
比如设置indexed=true, stored=false, 则表示该字段值用于创建索引，但不做存储吗？
是的，该字段值不做存储，但是值会被分词用于创建倒排索引，如此当查询的结果需要再显示该字段时，就需要再次查询数据源来显示，而查询数据源本身是相对较慢的操作
这里的数据源到底指的是什么？
solr的数据源可能是数据库、文件、接口等，比如配置了solr数据是从mysql通过dataimport同步过来了，那么数据源就是mysql，查询数据源就表示通过sql再查一遍mysql，所以速度自然就慢
stored=true的好处和坏处？
好处是提高读取性能，直接存储在solr了，无需再从数据源获取，提高查询效率；坏处当然是占用磁盘空间，对于海量的数据时，如果不需要显示，仅仅只是做索引则不用存储，存储也意味着更高的磁盘、网络IO
- docValues: 是否启用点列存储当前字段值，默认为false, 当需要字段做排序或者聚合查询时需要设置为true
什么是点列存储？
点列存储（也叫列存储）是倒排索引之外的一种存储结构，我们更加熟悉的是数据库的行存储，但实际上像oracle，sqlserver都已经在支持列存储，列存储是指的是按照列来进行分组存储
比如我们有如下的几行数据
| name | age | sex | address | school |
|---|---|---|---|---|
| 张三 | 28 | 男 | 广州市xxx路 | 南京大学 |
| 李四 | 18 | 男 | 北京市xxx路 | 湖南大学 |
| 丽丽 | 19 | 女 | 福州市xxx路 | 江南大学 |
这几个数据按行存储的话，在磁盘中的存储方式如下所示
同一行的数据是放在一起的
而列存储的话，就是同一列的数据放在一起
这样存储的好处在于当我们需要对年龄进行分组的时候，我们就不需要把全部数据查询一遍，而只需要找到对应列的位置，然后将这一连续空间的数据查询出来，进行聚合操作即可
这样的存储方式，极大的方便了针对数值型字段聚合、重复度高的字段分组、需要排序的字段的查询操作
并且联想一下，针对数值列，重复度高的列，我们还可以进行压缩操作，更加节约存储空间
上述图形中，姓名、地址、学校这些字段也按列存储了，是不是造成浪费了？
其实有这个问题，你大概率是陷入了误区，上述是为了给大家展示按列存储的物理结构，实际的操作时，我们是按需定义的，不要忘记这个属性是在field标签下的，也就是说他是针对某一列设置是否按列存储，所以如果不需要的字段，你不设置即可
- multiValues: 字段值是否可重复，或者说是否为多个值，默认为false。一般用于数组字段
比如如下的数据中，技能字段skills就是一个数组类型，就需要用multiValues=true标识
{
"name": "张三",
"age": 28,
"sex": "男",
"address": "广州市xxx路",
"school": "南京大学",
"skills": [
"Java",
"Python",
"C++",
"数据结构与算法"
]
}
默认字段
基于以上的属性我们就可以自定义字段了，但同时solr也提供了一些默认的字段，也称为域
<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
<field name="_version_" type="plong" indexed="false" stored="false"/>
<field name="_root_" type="string" indexed="true" stored="false" docValues="false" />
<field name="_nest_path_" type="_nest_path_" /><fieldType name="_nest_path_" class="solr.NestPathField" />
<field name="_text_" type="text_general" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>
如上所示，其中包括：
id: 文档的唯一标识符，可以指定为数据源中的唯一索引字段_version_: 版本号，用于并发控制，每次更新文档，版本值都会自动递增_root_: 用于嵌套文档结构，表示潜逃文档所属的最外层文档_nest_path_: 用于嵌套文档结构，表示嵌套文档在文档中的路径，可以根据该路径来查询嵌套文档_text_: 文档的主要内容，用于全文检索
假设有如下文档值：
{
"id": "001",
"title": "Solr 学习笔记",
"content": "这是一篇关于 Solr 的学习笔记，包含了 Solr 的介绍、安装、配置和使用等内容。"
}
则对应的这几个字段的值是：
{
"id": "001", // 文档唯一标识符
"_version_": 1, // 并发控制版本号
"_root_": "001", // 嵌套文档根节点（此处与id相同）
"_nest_path_": "", // 嵌套文档路径（顶级文档为空字符串）
"_text_": [ // 全文检索内容
"这是一篇关于 Solr 的学习笔记，包含了 Solr 的介绍、安装、配置和使用等内容。",
"Solr 学习笔记"
]
}
比如有点赞信息时，就会引入嵌套文档
{
"id": "002",
"title": "Solr 文档结构示例",
"content": "这是一篇 Solr 文档嵌套结构的示例。",
"_root_": "002", // 根节点为自己
"_nest_path_": "", // 初始情况下为空字符串
"_text_": [
"这是一篇 Solr 文档嵌套结构的示例。",
"Solr 文档结构示例"
],
"like": [ // 嵌套文档：点赞
{
"id": "u001",
"user_name": "Tom",
"_root_": "002", // 父文档ID
"_nest_path_": "/like", // 嵌套路径为 /like
"_text_": ["Tom"]
},
{
"id": "u002",
"user_name": "Jack",
"_root_": "002", // 父文档ID
"_nest_path_": "/like", // 嵌套路径为 /like
"_text_": ["Jack"]
}
]
}
1.2 dynamicField 动态字段标签
动态字段是用来做什么的？
当我们出现部分字段名都是类似的，且表示相同的含义时，比如：name_1, name_2, name_3 ，如果有成百上千个这样的字段需要定义，还是很麻烦的，可能你觉得不会有这样的场景，但是在搜索引擎的业务场景下，存在大批量字段是比较常见的事情。
这个时候，我们就希望能有一个类似通配符匹配配置的模式，来帮助我们批量定义字段，于是就出现了动态字段，比如上述的name_1, name_2, name_3 我们就可以定义为：
<dynamicField name="name_*" type="pint" indexed="true" stored="true"/>
动态字段只能有前缀和后缀两种匹配模式，用*来表示
同时需要注意，在solr中，只有在managed-schema文件中配置过的字段，才能在查询时使用，这与数据库的逻辑是一致的，没有定义过的字段，直接使用就会报错"字段未找到"
1.3 uniqueKey 唯一主键标签
solr中默认使用id作为唯一主键，更新和新增时就通过唯一主键是否存在来决定
1.4 copyField 复制字段标签
复制字段的意思就是将一个或多个字段的值填充到另一个字段中，主要用来：
- 将多个字段填充到一个字段方便搜索；
如果目标字段中已经有自己的数据，那么会把复制字段的内容作为附加值添加到目标字段的内容中，从而实现更加全面的搜索覆盖
<copyField source="name" dest="search_total"/>
<copyField source="content" dest="search_total"/>
<copyField source="title" dest="search_total"/>
- 对同一个字段定义不同的分词器，用于不同的搜索场景
比如将某字段值，定义英文分词器，中文分词器，西巴牙语分词器，以应对不同语种的搜索场景
<copyField source="name" dest="name_english"/>
<copyField source="name" dest="name_chinese"/>
1.5 fieldType 字段类型标签
filedType标签主要用于定义字段的分词器、过滤器，实现为不同字段定义不同的分词、过滤器
相当于是定义一个字段类型，然后在类型中指定使用的类，然后在field标签中就可以直接使用这个自定义的类型
如下示例，就定义了一个类型my_text，定义了两个分析器，一个用于索引（index），一个用于查询(query)，都是用StandardTokenizerFactory作为默认的分词器，StopFilterFactory作为过滤器，分别用于去除标点和停用词。不同的是查询时额外使用了SynonymGraphFilterFactory从synonyms.txt获取同义词
PS：
1、solr有哪些分词器和过滤器，我们将在后续讲解，或者大家也可自行拓展搜索，中文中还有常用的中文分词器——IK分词器
2、不清楚同义词、过滤器、停用词作用的，因为是搜索引擎的基础概念，大家可自行搜索，如果仍不清楚，可留言提问
<fieldType name="my_text" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer type="index">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
<analyzer type="query">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
<filter class="solr.SynonymGraphFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true" />
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
</fieldType>
filedType标签中常用的属性如下：
- name: 定义类型名称
- class: 定义类型使用的class类，比如text类型的用的就是solr自带的TextField类
- positionIncrementGap 属性指定了位置增量间隔，用于多值字段在索引中处理位置信息，默认是0，也就是每个分词之间存储的间隔
默认为0的话，比如这样的文档：
<doc>
<filed name="id">1</field>
<filed name="content">wu quick study</field>
<filed name="content">solr study</field>
</doc>
如果针对content字段设置的fieldType指定了默认positionIncrementGap=0，那么content的位置编号就是：
| 位置编号 | 文本 |
|---|---|
| 1 | wu quick study |
| 2 | solr study |
如果设置的positionIncrementGap=10，则位置编号为，及文本不是连续存储的
| 位置编号 | 文本 |
|---|---|
| 1 | wu quick study |
| 11 | solr study |
设置positionIncrementGap的好处和坏处？
设置后可以控制多值字段不同值之间的位置增量，这样solr可以更加准确的计算匹配文档和查询相关度，从而计算结果排名，简言之就是查询的结果排名计算更加准确。当然他的坏处就是占用的空间变大，使得索引变大，那么查询性能就受到影响了
其次，fieldType也支持filed中的以下标签：
indexed：是否可以被索引，默认为 true。
stored：是否可以被存储，默认为 true。
multiValued：是否为多值字段，默认为 false。
docValues：是否启用 DocValues，默认为 false。
termVectors：是否启用 TermVectors，默认为 false。
2. 总结
今天，我们针对schema标签的详解就到此结束了，是不是感觉标签属性很多，记不过来，其实没关系，实际使用部分标签是用不到的，我们还可以根据模版参考配置，无需专门背诵，根据实际场景，多写几遍，自然就记住了