Solr初探（4）——后台数据导入及Document的增删改查

谁践踏了优雅 2022-05-27 03:23 333阅读 0赞

进入Solr后台页面，选择一个核，点击`Documents`，进入`Document`管理标签：  
![20180410164320462][]

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## 一、添加Document ##

在[Solr初探（2）——域管理][Solr_2]中我们已经说过了，id是一个Document必须要包含的field，让我们新建一个`Document`，类型为`JSON`：

{
    "id" : 1,
    "name" : "jitwxs" }

在查询页中点击`Execute Query`进行查询，就能看见我们添加的这个`Doucment`了：

![20180410164729758][]

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## 二、更新Document ##

修改一个`Document`十分简单，只需要指定`id`，Solr就会先删除id为指定id的`Document`，然后将我们输入的`Document`保存起来，达到更新的目的（内部实现是**先删后添**）。

当我们输入：

{
    "id" : 1,
    "author":"jitwxs",
    "content" : "哇哈哈哈" }

重新查询：

{
      "responseHeader":{ "status":0, "QTime":0, "params":{ "q":"*:*", "indent":"on", "wt":"json", "_":"1523349939964"}},
      "response":{"numFound":1,"start":0,"docs":[ { "id":"1", "author":"jitwxs", "author_s":"jitwxs", "content":["哇哈哈哈"], "_version_":1597348563073892352}] }}

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## 三、删除Document ##

删除一个`Document`比较特殊，使用`JSON`无法实现，我们将`Document`类型修改为`XML`，将id为1的Document删除掉：

重新查询：

{
      "responseHeader":{ "status":0, "QTime":1, "params":{ "q":"*:*", "indent":"on", "wt":"json", "_":"1523349939964"}},
      "response":{"numFound":0,"start":0,"docs":[] }

除了上面哪种方法，还可以指定删除条件：

因为可以始用正则表达式，那么举一反三，删除所有Document，就是：

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## 四、导入数据 ##

> 注：数据库文件使用宜立方商城的数据库，[点击这里][Link 1]下载sql文件。

**Step1：导入依赖包**

在`core1`的目录下新建`lib`文件夹（如果有，无需建立），从Solr源码包的dist文件夹中导入两个`solr-dataimporthandler`包，以及一个`mysql`驱动包。

![20180410175217215][]

**Step2：创建导入数据的Handler**

编辑`core1/conf`目录下的`solrconfig.xml`文件，在文件末尾添加上对`requestHander`的配置：

<requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">
        <lst name="defaults">
            <str name="config">data-config.xml</str>
        </lst>
    </requestHandler>

![20180410182810703][]

**Step3：配置data-config.xml**

我们刚刚在`requestHander`中指定了我们数据导入的配置文件，因此我们在`solrconfig.xml`的同级目录下，即`core1/conf`目录下新建`data-config.xml`文件：  
![20180410183100909][]

编辑文件内容：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    
    <dataConfig>
        
        <dataSource type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost:3306/e3mall" user="root" password="root"/>
        <document>
            
            <entity name="item" query="SELECT id,title,sell_point,price FROM tb_item">
                
                <field column="id" name="id"/>
                <field column="title" name="item_title"/>
                <field column="sell_point" name="item_sell_point"/>
                <field column="price" name="item_price"/>
            </entity>
        </document>
    </dataConfig>

配置文件总共两个部分，第一个部分是数据库连接信息，第二个部分是在`document`中建立了一个实体，参数一个是name，一个是sql查询语句，其内部对查询结果的**每一项映射Solr的`field`**。

**Step4：配置field**

在上一步中，我们将查询结果的每一项映射到了Solr的`filed`的上，但是除了`id`是存在的以外，其他都不存在，因此我们需要手动添加。

编辑`managed-schema`文件，在末尾新增相关的field，如果你理解了[Solr初探（2）——域管理][Solr_2 1]，这里的配置就很简单了。

解释：

（1）创建了`item_title`、`item_sell_point`、`item_price`三个域，其中前两个类型为IK分词器的类型，第三个为int类型。

（2）创建了`item_keywords`域，将`item_title`、`item_sell_point`拷贝到`item_keywords`中，便于搜索。（因为需求是从商品标题或商品卖点中查找）

![20180410183707457][]

**Step5：重启服务**

重启服务，选择`core1`的`Dataimport`标签页，此时右边就已经有内容了。  
![20180410184041506][]

解释：

（1）`/dataimport`

第二步`requestHandler`中起的名字。

（2）`clean`

每次导入前，清空Document。

（3）`Entity`

第三步`data-config.xml`中配置的`entity`。

当我们点击Execute按钮后，过一会右边会提示索引创建成功，如下所示：  
![20180410184054353][]

点击`Query`标签页，查询后可以看到数据已经被导入了：  
![20180410184106342][]

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## 五、查询Document ##

之前一直是用`*.*`查询所有，下面详细介绍下查询：

![70][]

[20180410164320462]: /images/20220527/6c42d64143d2498e929f6cabd3edcb0f.png
[Solr_2]: https://blog.csdn.net/yuanlaijike/article/details/79663435
[20180410164729758]: /images/20220527/74347fd7017444a5b7a13108bf58b534.png
[Link 1]: https://github.com/jitwxs/e3mall/blob/master/sql/e3mall.sql
[20180410175217215]: /images/20220527/c7db1c7bb2ea48639c36b5bd67e3c173.png
[20180410182810703]: /images/20220527/35602b41511243e6ad68c946b18d486c.png
[20180410183100909]: /images/20220527/bfec45fc38764a2598b2ebaaca77f995.png
[Solr_2 1]: https://blog.csdn.net/yuanlaijike/article/details/79882042
[20180410183707457]: /images/20220527/a5ef25a7bb134eefa3b19030e948b184.png
[20180410184041506]: /images/20220527/4a87899d9a954054bcd7db7960209b9b.png
[20180410184054353]: /images/20220527/e99f26e4fe3b45e991130d7a7eb17ec5.png
[20180410184106342]: /images/20220527/0bf34d34386b4dc6aa779727421dced6.png
[70]: /images/20220527/6e8114f6f9a343af88aaee906463e515.png