Solr Suggest组件的使用

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solr&lucene

lucene solr

使用suggest的原因，最主要就是相比于search速度快，In general, we need the autosuggest feature to satisfy two main requirements:

■ It must be fast; there are few things that are more annoying than a clunky type- ahead solution that cannot keep up with users as they type. The Suggester must be able to update the suggestions as the user types each character, so millisec- onds matter.

■ It should return ranked suggestions ordered by term frequency, as there is little benefit to suggesting rare terms that occur in only a few documents in your index, especially when the user has typed only a few characters.

lucene Suggest

http://iamyida.iteye.com/blog/2205114

其中分析了AnalyzingInfixSuggester类的相关源码，建立测试用例帮助理解整体过程。Suggest中手动根据其建立索引，在AnalyzingInfixSuggester类中，主要涉及到的属性有：

text：搜索关键字域，用户输入的搜索关键字是在该域上进行匹配，使用TextField，并进行store；
exacttext: 与text的唯一区别是使用StringField并且不进行Store；
contexts: 该域也是用于过滤的，只不过它为比较次要的过滤条件域；

先根据InputIterator建立索引，示例中手写了一个InputIterator来进行，InputIterator接口决定了用于suggest搜索的索引数据来源，用于suggest搜索的索引的每个默认域的域值都需要用户自定义，建立的过程中涉及到下面几个概念：

key: 用于搜索字域，用户输入的搜索关键字分词后的Term在这个域上进行匹配；
content: 就是一个Term集合，用于contexts上的域进行TermQuery，在关键词的基础上再加个限制条件让返回的热词列表更符合要求，例如分类，分组等信息（给定限定范围，搜索衬衫，在男装范围内）；
weight：指定一个数字类型(int, long)的域，搜索结果将按照该域进行降序排序；
payload：存储一个额外信息，以ByteBuf存储（其实就是byte[]方式存入索引），当搜索返回后，可以通过LookupResult结果对象的payload属性返回并反序列化该值。
allTermRequired: 搜索阶段，是否所有用户输入的关键词都需要全部匹配；

LookupResult包含了如下信息：

key:用户输入的搜索关键字，再返回给你
highlightKey：其实就是经过高亮的搜索关键字文本，假如你在搜索的时候设置了需要关键字高亮
value：即InputInterator接口中weight方法的返回值，即返回的当前热词的权重值，排序就是根据这个值排的
payload：就是InputInterator接口中payload方法中指定的payload信息，设计这个payload就是用来让你存一些任意你想存的信息，这就留给你们自己去发挥想象了。
contexts：同理即InputInterator接口中contexts方法的返回值再原样返回给你。

Suggest索引的建立

从lucene suggester的源码中可以看出，suggest在内部存在一个SearchManager和一个IndexWriter，建立索引：

@Override
  public void build(InputIterator iter) throws IOException {

    if (searcherMgr != null) {
      searcherMgr.close();
      searcherMgr = null;
    }

    if (writer != null) {
      writer.close();
      writer = null;
    }

    boolean success = false;
    try {
      // First pass: build a temporary normal Lucene index,
      // just indexing the suggestions as they iterate:
      writer = new IndexWriter(dir,
                               getIndexWriterConfig(getGramAnalyzer(), IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE));
      //long t0 = System.nanoTime();

      // TODO: use threads?
      BytesRef text;
      while ((text = iter.next()) != null) {
        BytesRef payload;
        if (iter.hasPayloads()) {
          payload = iter.payload();
        } else {
          payload = null;
        }

        add(text, iter.contexts(), iter.weight(), payload);
      }

public void add(BytesRef text, Set<BytesRef> contexts, long weight, BytesRef payload) throws IOException {
    ensureOpen();
    writer.addDocument(buildDocument(text, contexts, weight, payload));
  }

关键是其中的buildDocument，可以看出是通过在其中建立内部的Document并存储来实现的

private Document buildDocument(BytesRef text, Set<BytesRef> contexts, long weight, BytesRef payload) throws IOException {
    String textString = text.utf8ToString();
    Document doc = new Document();
    FieldType ft = getTextFieldType();
    doc.add(new Field(TEXT_FIELD_NAME, textString, ft));
    doc.add(new Field("textgrams", textString, ft));
    doc.add(new StringField(EXACT_TEXT_FIELD_NAME, textString, Field.Store.NO));
    doc.add(new BinaryDocValuesField(TEXT_FIELD_NAME, text));
    doc.add(new NumericDocValuesField("weight", weight));
    if (payload != null) {
      doc.add(new BinaryDocValuesField("payloads", payload));
    }
    if (contexts != null) {
      for(BytesRef context : contexts) {
        doc.add(new StringField(CONTEXTS_FIELD_NAME, context, Field.Store.NO));
        doc.add(new SortedSetDocValuesField(CONTEXTS_FIELD_NAME, context));
      }
    }
    return doc;
  }

Suggest查询

使用suggest查询是通过lookup方法来完成的，查询过程使用的SORT是根据weight字段来定义的：

private static final Sort SORT = new Sort(new SortField("weight", SortField.Type.LONG, true));

建立一个比较大的BooleanQuery，其连接方式取决于allTermsRequired属性：

if (allTermsRequired) {
      occur = BooleanClause.Occur.MUST;
    } else {
      occur = BooleanClause.Occur.SHOULD;
    }

使用QueryAnalyzer进行切词，在最终的query加入单个TermQuery，注意这些Term都是以text为关键词的，

try (TokenStream ts = queryAnalyzer.tokenStream("", new StringReader(key.toString()))) {
      //long t0 = System.currentTimeMillis();
      ts.reset();
      final CharTermAttribute termAtt = ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);
      final OffsetAttribute offsetAtt = ts.addAttribute(OffsetAttribute.class);
      String lastToken = null;
      query = new BooleanQuery.Builder();
      int maxEndOffset = -1;
      matchedTokens = new HashSet<>();
      while (ts.incrementToken()) {
        if (lastToken != null) {  
          matchedTokens.add(lastToken);
          query.add(new TermQuery(new Term(TEXT_FIELD_NAME, lastToken)), occur);
        }
        lastToken = termAtt.toString();
        if (lastToken != null) {
          maxEndOffset = Math.max(maxEndOffset, offsetAtt.endOffset());
        }
      }

我们的示例中查询contexts的时候，需要将region的字符串转换为BytesRef数组。

Set<BytesRef> contexts = new HashSet<>();
        contexts.add(new BytesRef(region.getBytes("UTF8")));
        List<Lookup.LookupResult> results = suggester.lookup(name, contexts, 2, true, false);

至此，Suggest组件的基本流程梳理完成。

Solr Suggest组件

在Solr中是如何定义并使用suggest组件的，可以参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Suggester

首先，建立一个SearchComponent，用来设置提供suggest功能的组件

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">
    <lst name="suggester">
      <str name="name">default</str>
      <str name="lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str>      
      <str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str>
      <str name="field">suggest</str>
      <str name="weightField"></str>
      <str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
      <str name="buildOnStartup">false</str>
    </lst>
  </searchComponent>

根据当前使用到的suggest组件，来绘制一份类图帮助理解整体过程：

LookupFactory可以根据当前使用到的SolrCore和配置项来创建一个Lucene Suggester（Lookup）组件，我们使用到的InputIterator是根据Directory类来提供的，这两个类均存在对应的工厂类。

我可以根据需要，选择不同的Suggester类，以及对应Directionary组合来共同完成suggest提示。

在requestHandler中也需要加入声明来进行/suggest，以相应http GET请求：

<requestHandler name="/suggest" class="org.apache.solr.handler.component.SearchHandler" 
                  startup="lazy" >
    <lst name="defaults">
      <str name="suggest">true</str>
      <str name="suggest.count">10</str>
    </lst>
    <arr name="components">
      <str>suggest</str>
    </arr>
  </requestHandler>

为了验证各种类型的Suggester，我们可以在本地加入测试用例，开展测试相关工作。

在AnalyzingInfixSuggester中，InputIterator的使用方式如下：

writer = new IndexWriter(dir,
                               getIndexWriterConfig(getGramAnalyzer(), IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE));
      BytesRef text;
      while ((text = iter.next()) != null) {
        BytesRef payload;
        if (iter.hasPayloads()) {
          payload = iter.payload();
        } else {
          payload = null;
        }

        add(text, iter.contexts(), iter.weight(), payload);
      }

FieldType中存在两种Analyzer，index和query，在fieldType中进行配置。type string和text的主要区别在于是否会进行analyze，string是不需要的，当做一整个单词，而text需要。

<fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
      <analyzer type="index">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
        <!-- in this example, we will only use synonyms at query time
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>
        -->
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
      </analyzer>
      <analyzer type="query">
        <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
        <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
        <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
        <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
      </analyzer>
    </fieldType>

应用场景示例

假设我们有一张品牌关键字表，需要可以根据品牌的拼音搜索到对应的品牌名称，我们在solr中使用下面的db-data-import语句来进行导入操作：

 <entity name="gt_brand" query="
select brand_id, brand_name, brand_pinyin, brand_name_second, sort from gt_goods_brand
" >
        <field column="brand_id" name="id"/>
        <field column="brand_name" name="brand_name"/>
        <field column="brand_pinyin" name="brand_pinyin"/>
        <field column="brand_name_second" name="brand_name_second"/>
        <field column="sort" name="sort"/>
    </entity>

其中brand_pinyin作为关键词，sort作为权重（weight），brand_name为搜索后真正显示的文本

Directory indexDir = FSDirectory.open(Paths.get("/Users/xxx/develop/tools/solr-5.5.0/server/solr/suggest/data/index"));
        StandardAnalyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        AnalyzingInfixSuggester suggester = new AnalyzingInfixSuggester(indexDir, analyzer);


        DirectoryReader directoryReader = DirectoryReader.open(indexDir);
        DocumentDictionary documentDictionary = new DocumentDictionary(directoryReader, "brand_pinyin", "sort", "brand_name");
        suggester.build(documentDictionary.getEntryIterator());

        List<Lookup.LookupResult> cha = suggester.lookup("nijiazhubao", 5, false, false);
        for (Lookup.LookupResult lookupResult : cha) {
//            System.out.println(lookupResult.key);
//            System.out.println(lookupResult.value);
            System.out.println(new String(lookupResult.payload.bytes, "UTF8"));
        }

<str name="field">brand_pinyin</str>
      <str name="weightField">sort</str>
      <str name="payloadField">brand_name</str>
      <str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
      <str name="buildOnStartup">true</str>

注意，处理的field一定需要有相应的analyzer(index, search)才能suggest出来：

如何使用两个字段来联想

http://eksliang.iteye.com/blog/2097924

视图去建立多个searchComponent，因为searchHandler可以包含多个searchComponent的名称，但并没有奏效：

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">
    <lst name="suggester">
      <str name="name">default</str>
      <str name="lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str>      <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.fst -->
      <str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str>     <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.HighFrequencyDictionaryFactory --> 
      <str name="field">category_name</str>
      <str name="weightField"></str>
      <str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
    </lst>
  </searchComponent>

  <searchComponent name="suggest1" class="solr.SuggestComponent">
   <lst name="suggester">
      <str name="name">default</str>
      <str name="lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str>      <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.fst -->
      <str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str>     <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.HighFrequencyDictionaryFactory --> 
      <str name="field">brand_name</str>
      <str name="weightField"></str>
      <str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
    </lst>
  </searchComponent>

  <requestHandler name="/suggest" class="solr.SearchHandler" startup="lazy">
    <lst name="defaults">
      <str name="suggest">true</str>
      <str name="suggest.count">5</str>
    </lst>
    <arr name="components">
      <str>suggest</str>
      <str>suggest1</str>
    </arr>
  </requestHandler>

出现问题：

suggest: org.apache.solr.common.SolrException:org.apache.solr.common.SolrException: org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException: Lock held by this virtual machine: /Users/xxx/develop/tools/solr-5.5.0/server/solr/suggest/data/analyzingInfixSuggesterIndexDir/write.lock

这其实也是indexPath导致的问题，当存在多个suggester配置的时候，需要将其索引对应的目录分开（至少使用AnalyzingInfixLookupFactory的时候是这样的，看源码可以设置为相对于core/data目录的相对路径：

String indexPath = params.get(INDEX_PATH) != null
    ? params.get(INDEX_PATH).toString()
    : DEFAULT_INDEX_PATH;
    if (new File(indexPath).isAbsolute() == false) {
      indexPath = core.getDataDir() + File.separator + indexPath;
    }

但我们加入<str name=“indexPath”>xxx</str>，虽然Exception已经消除，但是查询也没有起作用，只能采用另外的方案来处理，将多个字段copy至同一个字段，以便能够对单独的字段进行suggest提示，参考：http://stackoverflow.com/questions/7712606/solr-suggester-multiple-field-autocomplete

https://issues.apache.org/jira/browse/SOLR-5529，该ISSUE中也提供了解决方案，但是没有试验成功~