在Lucene或Solr中实现高亮的策略

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-04-12 10:11 183阅读 0赞

\[size=large\]  
一：功能背景  
  
最近要做个高亮的搜索需求，以前也搞过，所以没啥难度，只不过原来用的是Lucene，现在要换成Solr而已，在Lucene4.x的时候，散仙在以前的文章中也分析过如何在搜索的时候实现高亮，主要有三种方式，具体内容，请参考散仙以前的2篇文章：  
第一：在Lucene4.3中实现高亮的方式  
\[url\]http://qindongliang.iteye.com/blog/1953409\[/url\]  
第二：在Solr4.3中服务端高亮的方式  
\[url\]http://qindongliang.iteye.com/blog/2034270\[/url\]  
  
  
二：方案探究  
  
从整体来讲，主要有2种实现方式，第一就是前台展示数据时使用js高亮，第二就是服务端高亮后返回给前台  
  
后端高亮的流程：  
  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0110/5609/9c76db53-bce3-3666-899e-2a855ccd713c.jpg\[/img\]  
  
前端高亮的流程：  
  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0110/5611/729d4c1b-4ca4-3554-b932-f4fd37af06dc.jpg\[/img\]  
  
  
三：优劣分析  
  
后端高亮：  
性能：并发量大的情况下，可能对服务器的性能造成一定影响。  
可靠性：高，在浏览器禁用js脚本情况下，仍可以正常显示  
前端高亮：  
性能：由客户端渲染，相对性能稍高  
可靠性：低，在浏览器禁用js脚本情况下，高亮失效  
  
四：注意事项  
  
前台高亮时，需要把句子分词后的词组，返回给前台js，便于正则替换，关于把句子分词，可以用lucene也可以用solr，方式分别如下：  
在Lucene中：  
\[/size\]

/***
    	 * 
    	 * @param analyzer 分词器
    	 * @param text  分词句子
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public static void analyzer(Analyzer analyzer,String text)throws Exception{
       
    		        TokenStream ts = analyzer.tokenStream("name",text);
    		        CharTermAttribute term=ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);
    		        ts.reset();
    		        while(ts.incrementToken()){
       
    		            System.out.println(term.toString());
    		        }
    		        ts.end();
    		        ts.close();
    	}

\[size=large\]  
在solr中，方式1：  
\[/size\]

/***
    	 * 根据字段类型分词并打印分词结果
    	 * @param text
    	 */
    	public static void showAnalysisType(String text)throws Exception{
       
    
    		String fieldType="ik";//分词类型
    		//调用服务
    		FieldAnalysisRequest request = new FieldAnalysisRequest("/analysis/field");
    		//设置类型
    		request.addFieldType(fieldType);
    		//设置待分词的句子 
    		request.setFieldValue(text);
    		//sc=private static HttpSolrClient sc=new HttpSolrClient("http://localhost:8983/solr/one");
    		//得到结果
    	    FieldAnalysisResponse response =request.process(sc);
    	    //得到对应的Analysis
    	    Analysis as = response.getFieldTypeAnalysis(fieldType);
    	    List<String> results = new ArrayList<String>();
    	    //使用guava的库，将iteratro对象转换为List对象
            List<AnalysisPhase> list=Lists.newArrayList(as.getIndexPhases().iterator());
            //取某一个fitler的分词结果，因为一个fieldtype很有可能配置了多个filter，每一步经过
            //filter的结果都不一样，所以此处，要指定一个获取分词结果的filter，跟因为有关
            //所以散仙这里就写list.size-1了，注意此处的值，并不是固定的
    	     for(TokenInfo token:list.get(list.size()-1).getTokens()){
       
    	    	 //得到分词数据结果
    	    	 results.add(token.getText());
    	     }
    
    	}

\[size=large\]  
在solr中，方式2：  
\[/size\]

/***
    	 * 根据字段名分词并打印分词结果
    	 * @param text
    	 */
    	public static void showAnalysis(String text)throws Exception{
       
    		 //此处是字段名
    		 String fieldName="cpyName";
    		 //固定写法
    		 FieldAnalysisRequest request = new FieldAnalysisRequest("/analysis/field");
    		 //添加field
    		 request.addFieldName(fieldName);
    		 //设置需要分词的句子
    		 request.setFieldValue(text);
    		 //请求solr服务得到结果
    	     FieldAnalysisResponse response =request.process(sc);
    	     //封装结果，返回，可能供其后续调用的业务处理
    	     List<String> results = new ArrayList<String>();
    	     //根据字段名获取结果 
    	     Analysis as=response.getFieldNameAnalysis(fieldName);
    	     //使用guava工具包，转iterator为List
    	     List<AnalysisPhase> list=Lists.newArrayList(as.getIndexPhases().iterator());
    	     //打印分词结果
    	     for(TokenInfo token:list.get(list.size()-1).getTokens()){
       
    	    	 System.out.println(token.getText());
    	     }
    
    	}

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\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/9948/3214000f-5633-3c17-a3d7-83ebda9aebff.jpg\[/img\]