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搜索引擎入门——聊聊schema.xml配置

wjyuian 2019-07-24 1106 1

### 前言
Lucene中一个很重要的概念就是文档（Document），它代表一条建立索引的独立且完整的数据。可以对标到我们关系数据库的一条记录。一个Document包含很多个域（Field），对标数据库的字段Column。Field的一些属性配置对标字段的属性。

本身Lucene对Document的Field是开放式的，不同Field的Document可以索引到一起，有点类似于noSQL的概念，属于schema-free的。但是这种开放式结构会造成“开发一时爽，维护骂爹娘”的情况，所以Solr在封装Lucene的时候通过`schema.xml`文件来规范Document的Field定义。类似于MongoDB的一些ORM框架（Morephia、spring-data-mongo）做的事，其实就是定义一个标准、做个存根，方便排查。

所以，`schema.xml`配置的内容就出来了：
+ Field Type 定义：定义了字段类型，string、int、double、text等等，名字是自取的。
+ Field 定义：字段，比如position_id、name、age等等。

------

### schema.xml的大致结构
```XML
<?xml version="1.0" ?>
<schema name="position" version="1.1">
    <types>
        <fieldtype name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" omitNorms="true"/>
        <fieldType name="long" class="solr.TrieLongField" precisionStep="0" positionIncrementGap="0"/>
        <fieldType name="int" class="solr.TrieIntField" precisionStep="0" omitNorms="true" positionIncrementGap="0"/>
        <fieldType name="float" class="solr.TrieFloatField" precisionStep="0" omitNorms="true" positionIncrementGap="0"/>
        <fieldType name="double" class="solr.TrieDoubleField" precisionStep="0" omitNorms="true" positionIncrementGap="0"/>

<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="true"/>

<uniqueKey>position_id</uniqueKey>

<defaultSearchField>keyword</defaultSearchField>

<solrQueryParser defaultOperator="AND"/>
</schema>
```
从实际的配置文件也可以发现，schema中确实主要包含两个内容，types和fields。
+ types：定义Field类型的元数据。
+ fields：表示这个索引的每条数据包含哪些字段，分别是什么类型。
+ copyField：表示将哪些字段（source）的值复制到某个字段（dest）。
  > 比如我们的职位索引包含了职位标题、职位描述、任职要求、职位公司、工作地点等字段，如果想要关键字搜索包含这些字段，那么需要每个字段都拼接查询条件，然后通过OR连接。这样显得比较麻烦。

> 那么，我们可以建立一个名为`keyword`的综合字段，将以上需要关键字搜索的所有字段通过`StringBuilder`拼接好，然后设置到`keyword`中。

> 通过字段拼接虽然灵活，但是麻烦；这时候就用到copyField了。我们配置多个的copyField，source分别是那些字段，dest就是`keyword`。

+ similarity：配置了似度类，这个类必须是继承了`lucene-core.4.7.2.jar`中的`org.apache.lucene.search.similarities.Similarity`。
+ uniqueKey：定义了索引的主键，类似mySQL的唯一主键。
+ defaultSearchField：查询参数q默认的查询域，当用户输入`q=java`时，默认搜索的就是这个参数指定的字段。当然用户可以通过`q=title:java`来指定查询域为`title`。
+ solrQueryParser：指定Solr参数q的默认查询逻辑。当用户输入`q=title:java age:[25 TO 30] city:上海`，此时有三个查询条件，且用户未指定查询逻辑，那么就按照这里配置的默认的`AND`逻辑。如果要全量设置查询逻辑关键字，可以通过参数`q.op=OR`来指定，也可以直接拼接在查询语句中`q=title:java AND age:[25 TO 30] AND city:上海`。

### types定义
```XML
<types>
    
    <fieldtype name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" omitNorms="true"/>
    <fieldType name="double" class="solr.TrieDoubleField" precisionStep="0" omitNorms="true" positionIncrementGap="0"/>

<fieldType name="text" class="solr.TextField">
        <analyzer type="index">
            <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="false"/>
            
            <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>
            <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
            <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
        </analyzer>
        <analyzer type="query">
            
            <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="true"/>
            <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>
            <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
            
            <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKSynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true" autoupdate="false"/>
            <filter class="solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory"/>
        </analyzer>
    </fieldType>
</types>
```

#### name
就是一个唯一标识符，在后面fields定义时通过属性`type`指定。

#### class
定义此类型实际的行为类。这个属性的值都是以`solr.`开头的，例如上面`solr.StrField`。solr对应标准的Solr目录`org.apache.solr.schema`。关于`StrField`、`solr.BoolField`等实际类型，可以去源码查看定义和解释。

`StrField`字段是不会进行分词的，只会索引和存储。

#### precisionStep（很重要）
对于`TrieIntField, TrieFloatField, TrieLongField, TrieDoubleField`这些继承与`TrieField`的数值类型字段，所指定的一个精度值，这也是一个数字，默认值是8。它主要是用于数值字段的范围查询，前提是Field的indexed属性必须是true。

在`TrieField.java`的初始化方法中可以看到，其默认值是`precisionStepArg`，为8。如果配置值是小于等于0或者大于等于64，则配置值会重置为`Integer.MAX_VALUE`。相当于没有启用这一配置，此时该字段的范围查询将会很慢，与普通的分词查询一样。
```Java
@Override
protected void init(IndexSchema schema, Map<String, String> args) {
  super.init(schema, args);
  String p = args.remove("precisionStep");
  if (p != null) {
     precisionStepArg = Integer.parseInt(p);
  }
  // normalize the precisionStep
  precisionStep = precisionStepArg;
  if (precisionStep<=0 || precisionStep>=64) precisionStep=Integer.MAX_VALUE;
  String t = args.remove("type");

if (t != null) {
    try {
      type = TrieTypes.valueOf(t.toUpperCase(Locale.ROOT));
    } catch (IllegalArgumentException e) {
      throw new SolrException(SolrException.ErrorCode.SERVER_ERROR,
              "Invalid type specified in schema.xml for field: " + args.get("name"), e);
    }
  }
}
```

在`TrieField`中使用的`NumericRangeQuery`对该参数有比较详细的介绍：
  > 该值越小，在索引阶段产生的token将会越多，索引的大小也会越大，但是会提升范围查询性能。这里建议的合理值范围是1~8，一般可以设置为4。一个字段值在索引是产生的token数公式是`indexedTermsPerValue = ceil(bitsPerValue / precisionStep)`。

> 合适的precisionStep值通常由具体数据类型和使用场景决定的：
  + 当未指定时，所有数值类型的precisionStep默认值都是4（TrieField中设置了默认值是8）。
  + 64位数据类型，比如long、double，理想的precisionStep值是6或者8。
  + 32位数据类型，比如int、float，理想的precisionStep值是4。
  + 如果某个字段的数值基数比较小，那么将precisionStep设置大一些会比较好。比如，数值都小于100，可以直接选择`Integer.MAX_VALUE`作为precisionStep值。
  + 由上面那个公式可以看出来，precisionStep值大于等于数据类型位数时（long、double类型，precisionStep>=64；int、float类型，precisionStep>=32），每个字段值在索引时都只会产生一个token，因此在查询的时候会非常慢，与普通的`TermRangeQuery`差不多。
  + 如果你的数值字段只要求排序，不要求范围查询，那么通过将其配置为0或者大于64的任意int值即可。这样设置时，虽然查询效率几乎和纯文本字段一致，但是它的索引效率和排序效率却是远高于纯文本（`StrField`）类型的数字字段（将数字存储到文本字段）。

> Comparisons of the different types of RangeQueries on an index with about 500,000 docs showed that TermRangeQuery in boolean rewrite mode (with raised BooleanQuery clause count) took about 30-40 secs to complete, TermRangeQuery in constant score filter rewrite mode took 5 secs and executing this class took <100ms to complete (on an Opteron64 machine, Java 1.5, 8 bit precision step). This query type was developed for a geographic portal, where the performance for e.g. bounding boxes or exact date/time stamps is important.

#### sortMissingLast、sortMissingFirst
这两个是可选属性，由命名可知其作用是在排序时处理那些缺失排序字段的文档。

假设我们的排序字段是`age`，
- sortMissingLast="true"：所有缺失`age`字段的文档将会排在含有`age`字段的文档后面。

- sortMissingFirst="true"：所有缺失`age`字段的文档将会排在含有`age`字段的文档前面。

- 默认情况下，sortMissingLast="false"且sortMissingFirst="false"：Lucene将会采用其默认的处理方式，如果是`age`升序，缺失`age`的文档将会排在最前面；如果是降序，缺失`age`的文档将会排在最后。可以这么理解，缺失`age`字段的文档，其`age`字段有默认值且永远都是最小值。

#### indexed
设置这个type的默认indexed属性，可以被field覆盖。ture表示会进行索引，false表示不进行索引，也就是无法通过该字段进行查询、排序。默认值是false。

#### stored
设置这个type的默认stored属性，可以被field覆盖。true表示存储，可以通过查询结果返回该字段值，false表示该字段不会存储。通常大文本字段的stored设置为false，indexed设置为true，表示只索引不存储，可以通过查询该字段来得到文档主键，却不会存储大量文本内容，节省空间。默认值是false。

#### multiValued
设置这个type的默认multiValued属性，可以被field覆盖。true表示这个类型的字段支持多值，false表示单值。

**注：schema.version大于等于1.1，type上的multiValued设置无效**

------

### 分词类型 solr.TextField
这也是属于types定义的一种，只是它的定义方式与前面介绍的那些不分词字段差别比较大，而且比较重要，故而单独拿出来进行讲解。先给我我们项目中的配置，然后进行一一说明：
```XML
<fieldType name="text" class="solr.TextField">
    <analyzer type="index">
        <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="false"/>
        
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
    </analyzer>
    <analyzer type="query">
        
        <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="true"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
        
        <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKSynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true" autoupdate="false"/>
        <filter class="solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory"/>
    </analyzer>
</fieldType>
```

#### solr.TextField
看过前面的介绍就不会找错这个类，因为`TextField`类有很多，Lucene源码中也有`org.apache.lucene.document.TextField`。但这里配置的是`org.apache.solr.schema.TextField`。

与上面的其它type一样，它也是通过`org.apache.solr.schema.FieldTypePluginLoader.create(SolrResourceLoader, String, String, Node)`方法来进行FieldType初始化的。
```Java
@Override
protected FieldType create( SolrResourceLoader loader,
                              String name,
                              String className,
                              Node node ) throws Exception {
    // 普通类型，通过类加载器来初始对象实例
    FieldType ft = loader.newInstance(className, FieldType.class);
    ft.setTypeName(name);

// 加载查询阶段使用的分词器，type=query
    // 注：1
    String expression = "./analyzer[@type='query']";
    Node anode = (Node)xpath.evaluate(expression, node, XPathConstants.NODE);
    Analyzer queryAnalyzer = readAnalyzer(anode);

// 加载多term分词器：模糊查询、正则匹配、占位符查询等
    expression = "./analyzer[@type='multiterm']";
    anode = (Node)xpath.evaluate(expression, node, XPathConstants.NODE);
    Analyzer multiAnalyzer = readAnalyzer(anode);

// 指定type=index或者未指定type的，都是索引阶段使用的分词器
    // 注：2
    expression = "./analyzer[not(@type)] | ./analyzer[@type='index']";
    anode = (Node)xpath.evaluate(expression, node, XPathConstants.NODE);
    Analyzer analyzer = readAnalyzer(anode);

// 加载用户指定的相似度计算类
    // 注：3
    expression = "./similarity";
    anode = (Node)xpath.evaluate(expression, node, XPathConstants.NODE);
    //这是一个solr封装的工厂类，里面持有了lucene定义的Similarity类对象
    SimilarityFactory simFactory = IndexSchema.readSimilarity(loader, anode);
    if (null != simFactory) {
        ft.setSimilarity(simFactory);
    }

// 如果为定义query阶段的分词器，则用index阶段的分词器代替，并设置，query分词器是否明确定义为false
    if (null == queryAnalyzer) {
        queryAnalyzer = analyzer;
        ft.setIsExplicitQueryAnalyzer(false);
    } else {
        ft.setIsExplicitQueryAnalyzer(true);
    }
    // 如果index阶段分词器未定义，则用query阶段分词器代替，也可能两者都为空
    if (null == analyzer) {
        analyzer = queryAnalyzer;
        ft.setIsExplicitAnalyzer(false);
    } else {
        ft.setIsExplicitAnalyzer(true);
    }

// index、query两个阶段，至少定义了一个分词器，则进入下面的赋值流程
    if (null != analyzer) {
        ft.setAnalyzer(analyzer);
        ft.setQueryAnalyzer(queryAnalyzer);
        if (ft instanceof TextField) { // 这里的text对应类型是TextField
            if (null == multiAnalyzer) { // 如果未定义多term分词器，则用query分词器代替
                multiAnalyzer = constructMultiTermAnalyzer(queryAnalyzer);
                ((TextField)ft).setIsExplicitMultiTermAnalyzer(false);
            } else {
                ((TextField)ft).setIsExplicitMultiTermAnalyzer(true);
            }
            ((TextField)ft).setMultiTermAnalyzer(multiAnalyzer);
        }
    }
    if (ft instanceof SchemaAware){
      schemaAware.add((SchemaAware) ft);
    }
    return ft;
}
```

**注1：**
通过`<analyzer type="query"></analyzer>`来指定query（查询）阶段所使用的分词器，并进行相关配置。

**注2：**
通过`<analyzer type="index"></analyzer>`或者`<analyzer></analyzer>`来指定index（所以）阶段所使用的分词器，并进行相关配置。

**注3：**
这里的相似度类定义与上面介绍的配置在最外层的`similarity`标签一样。`<similarity class="com.hunteron.similarity.HunterOnSimilarity"/>`可以配置在`<schema></schema>`里面，也可以配置在`<analyzer></analyzer>`里面。
`class`可以配置两种类型：
1. `org.apache.lucene.search.similarities.Similarity`的子类；初始化之后会将其通过`org.apache.solr.schema.SimilarityFactory`匿名类的方式进行包装。

2. `org.apache.solr.schema.SimilarityFactory`的子类，要实现`public abstract Similarity getSimilarity()`方法，次方法返回的还是`org.apache.lucene.search.similarities.Similarity`的子类。

```Java
static SimilarityFactory readSimilarity(SolrResourceLoader loader, Node node) {
    if (node==null) {
        return null;
    } else {
        SimilarityFactory similarityFactory;
        final String classArg = ((Element) node).getAttribute(SimilarityFactory.CLASS_NAME);
        final Object obj = loader.newInstance(classArg, Object.class, "search.similarities.");
        if (obj instanceof SimilarityFactory) {
            final NamedList<Object> namedList = DOMUtil.childNodesToNamedList(node);
            namedList.add(SimilarityFactory.CLASS_NAME, classArg);
            SolrParams params = SolrParams.toSolrParams(namedList);
            similarityFactory = (SimilarityFactory)obj;
            similarityFactory.init(params);
        } else {
            // 这里会有类型强转的风险
            similarityFactory = new SimilarityFactory() {
                @Override
                public Similarity getSimilarity() {
                    return (Similarity) obj;
                }
            };
        }
        return similarityFactory;
    }
}
```

#### analyzer.index
我在Solr中使用的分词器是`IK`分词器，所以index和query阶段的配置方式都是基于`IK`的配置。
```XML
<analyzer type="index">
    <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="false"/>
    
    <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>
    <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
    <filter class="solr.KeywordMarkerFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
</analyzer>
```
`<tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="false"/>`指定的class值是IK分词器实现类的完整路径，它继承了`org.apache.lucene.analysis.util.TokenizerFactory`。我在index阶段设置了`useSmart=false`，这是为了在索引阶段分出更多、更全面的关键词，主要是提高查全率。不过查准率会有所影响，因为出现了很多歧义分词。

被注释掉的那一个filter是自己实现的，用于过滤单字切词的。我默认认为，单个字是不存在全文意义的，类似于停用词中的`你`、`的`，对与这些关键字的搜索，我直接返回无结果，因为无法分词，所以不会存在单字索引。但是招聘行业也有单字是有意义的，比如`C`表示C语言，所以这个filter中做了动态例外。

后面三个filter是lucene预定义的，其作用分别是过滤停用词、转小写、关键字标记。

关于分词器扩展以及filter链扩展，包括同义词扩展，可以参考我的另一篇文章[《搜索引擎进阶——IK分词器扩展》](https://oomabc.com/articledetail?atclid=e738d22188194d3fac7577d3c38a2219)

#### analyzer.query
```XML
<analyzer type="query">
    <tokenizer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizerFactory" useSmart="true"/>
    <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt"/>
    <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
    <filter class="org.wltea.analyzer.lucene.IKSynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true" autoupdate="false"/>
    <filter class="solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory"/>
</analyzer>
```
在query阶段，分词器配置与index阶段很相似，主要有处不同：
1. useSmart设置为true，目的是尽量保持用户关键字的原意，所以采用了智能分词，其实大致就是最大分词。
2. 增加了两个filter。同义词过滤转换`org.wltea.analyzer.lucene.IKSynonymFilterFactory`和重复关键字过滤`solr.RemoveDuplicatesTokenFilterFactory`。

关于分词设置`useSmart`的区别，可以参考另一篇文章[《搜索引擎开发——关键字预处理模块》](https://oomabc.com/articledetail?atclid=cecf525bb9184a10a7f22ef619c4544f)的前言模块。

------

### fields
这一部分定义了当前索引Core的文档结构，也就是包含哪些字段。需要注意的是，从Solr4.+之后的版本，必须要包含至少两个field定义：
1. 主键字段：也就是在uniqueKey标签定义过的字段，例子中的是`<field name="position_id" type="long" indexed="true" stored="true" multiValued="false" required="true"/>`。
2. `_version_`字段：`<field name="_version_" type="long" indexed="true" stored="true"/>`。这是Solr自己会赋值的字段。

#### name
指定字段名，正常情况下的命名规范是由小写英文、下划线、数字组成。英文开头，多个单词用下划线分隔。

#### type
这就是在types中定义的所有type，值就是type的name。

#### indexed
当前字段是否索引。false表示字段不会进行索引；true表示会进行索引，可以在该字段上进行筛选、排序。如果未配置，会从对应type定义上继承该配置值，默认值是false。

#### stored
当前字段是否存储。

#### multiValued
是否是多值字段。

#### required
是否是必填字段。true表示必填，类似mySQL的NOT NULL。

#### dynamicField
动态字段，字段名可以动态设置。一般来说，我会预留一些动态字段，以应对将来的字段新增。索引一旦超过10G，每次修改schema并重启会很费时，而且有一定风险。所以针对添加新字段的修改，通常通过预留的动态字段来实现。预留字段的原则是，每个类型各留一个单值动态字段、多值动态字段。
```XML
<dynamicField name="d_long_*" type="long" indexed="true" stored="true" multiValued="false"/>
<dynamicField name="d_string_*" type="string" indexed="true" stored="true" multiValued="false"/>
<dynamicField name="d_double_*" type="double" indexed="true" stored="true" multiValued="false"/>
<dynamicField name="d_float_*" type="float" indexed="true" stored="true" multiValued="false"/>
<dynamicField name="d_int_*" type="int" indexed="true" stored="true" multiValued="false"/>
<dynamicField name="d_text_*" type="text" indexed="true" stored="true" multiValued="false"/>

<dynamicField name="d_m_long_*" type="long" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
<dynamicField name="d_m_string_*" type="string" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
<dynamicField name="d_m_double_*" type="double" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
<dynamicField name="d_m_float_*" type="float" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
<dynamicField name="d_m_int_*" type="int" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
<dynamicField name="d_m_text_*" type="text" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>
```

关于`schema.xml`的相关配置就聊到这了。

------

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