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粟谷_sugu
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solr的Nested Doc的详解及应用

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        nested doc,是solr提供的一种父子文档嵌套的结构,但是由于在lucene中,所有文档的存储都是扁平结构的,所以嵌套只是逻辑上的说法,在物理存储中,父子嵌套是根据所有相关联的父子文档紧密排列,并且按照 子->子->父 的顺序排序,每个区块都必须父作为结尾。

如何添加nested doc结构的索引?

        直接上代码
        SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument();
        doc.setField("id",1);
        doc.setField("author","D'angelo");
        doc.setField("type","p");
        SolrInputDocument c = new SolrInputDocument();
        c.setField("id",2);
        c.setField("title","solr in action");
        c.setField("comments","bravo");
        c.setField("type","c");
       //**将c添加为doc的子文档*/
        doc.addChildDocument(c);
        SolrInputDocument doc2 = new SolrInputDocument();
        doc2.setField("id",3);
        doc2.setField("author","Russell");
        doc2.setField("type","p");
        SolrInputDocument c2 = new SolrInputDocument();
        c2.setField("id",4);
        c2.setField("title","java in action");
        c2.setField("comments","good");
        c2.setField("type","c");
        doc2.addChildDocument(c2);


        则在solr查询时,我们可以利用{!parent}的queryParser查询方法,来通过子文档的属性来反查父文档,
/**Usage: {!parent which="PARENT:true"}CHILD_PRICE:10*/
query:
{!parent
which=type:p}title:"java in action"


"response": {
    "numFound": 1,
    "start": 0,
    "docs": [
      {
        "id": "3",
        "author": "Russell",
        "author_s": "Russell",
        "type": "p",
        "_version_": 1601161242996637700,
        "_root_": "3",
        "_childDocuments_": [
          {
            "id": "4",
            "title": "java in action",
            "comments": "good",
            "type": "c",
            "_root_": "3"
          }
        ]
      }
    ]
  }

        若想同时得到父子文档,则设置
fl:*,[child parentFilter=type:p]

        以上就是nested doc查询的基本应用,下面介绍一下在近期工作中用到nested doc的一些稍微复杂一点的操作。

业务需求

        目前有一批顾客信息和商店信息的一对多关系的数据,顾客信息包括该顾客历史吃过的所有的菜,商店信息为商店的坐标点以及该顾客在该商店中的吃过的菜
        基于以上数据,业务方想要通过两个查询条件,得到满足要求的顾客

       
  • 1:顾客以前吃过某几个特定的菜
  • 2:顾客曾光临过给定坐标点的附近某个距离范围内的店铺

        基于业务需求,很明显需要用到上面介绍的nested doc的结构,
但是如何查询得到我们想要的结果呢,很明显要借鉴{!parent}的查询方式
所以先看一下这个queryParser的源代码

public class BlockJoinParentQParserPlugin extends QParserPlugin {
  public static final String NAME = "parent";

  @Override
  public QParser createParser(String qstr, SolrParams localParams, SolrParams params, SolrQueryRequest req) {
    QParser parser = createBJQParser(qstr, localParams, params, req);
    return parser;
  }

  protected QParser createBJQParser(String qstr, SolrParams localParams, SolrParams params, SolrQueryRequest req) {
    return new BlockJoinParentQParser(qstr, localParams, params, req);
  }
}

        发现真正起作用的是返回的BlockJoinParentQParser,再看一下这个的源代码
protected String getParentFilterLocalParamName() {
        return "which";
    }

    BlockJoinParentQParser(String qstr, SolrParams localParams, SolrParams params, SolrQueryRequest req) {
        super(qstr, localParams, params, req);
    }

    public Query parse() throws SyntaxError {
        String filter = this.localParams.get(this.getParentFilterLocalParamName());
        String scoreMode = this.localParams.get("score", ScoreMode.None.name());
        QParser parentParser = this.subQuery(filter, (String)null);
        Query parentQ = parentParser.getQuery();
        String queryText = this.localParams.get("v");
        if(queryText != null && queryText.length() != 0) {
            QParser childrenParser = this.subQuery(queryText, (String)null);
            Query childrenQuery = childrenParser.getQuery();
            return this.createQuery(parentQ, childrenQuery, scoreMode);
        } else {
            SolrConstantScoreQuery wrapped = new SolrConstantScoreQuery(this.getFilter(parentQ));
            wrapped.setCache(false);
            return wrapped;
        }
    }

    protected Query createQuery(Query parentList, Query query, String scoreMode) throws SyntaxError {
        //AllParentsAware extends ToParentBlockJoinQuery
        return new BlockJoinParentQParser.AllParentsAware(query, this.getFilter(parentList).filter, ScoreModeParser.parse(scoreMode), parentList);
    }

       

        也就是将which后的语句解析为parentFilter(下方红色部分),将{}外的语句解析为childQuery(下方蓝色部分)
        {!parent which="PARENT:true"}CHILD_PRICE:10       
        再拼装成ToParentBlockJoinQuery的一个Query类型,具体查询时先用parentFilter定位到满足条件的父文档,再根据父子文档物理位置相邻的特性,直接向上移动指针,遍历其子文档,再根据childQuery筛选我们需要的子文档
所以根据我们上述的两个需求,将第一点封装成parentFilter,将第二点封装成childQuery即可,这里的细节不细说了,直接说结果
1:{!terms f=sfield}A,B,C 用于获取吃过ABC三个菜其中之一的客户
2:{!geofilt sfield=coordinate pt=X,Y d=10} 用于获取满足经纬度X,Y范围10km内的店铺
        但是如果直接拼装成如下的语句,在解析时会出现问题,因为中间的空格都会被当做分隔符分开,造成语句的错乱

{!parent which={!terms f=sfield}A,B,C}{!geofilt sfield=coordinate pt=X,Y d=10}

        为了解决这个问题,自己定义一个queryParser,继承BlockJoinParentQParserPlugin,改写其中的createParser方法,
//UserRecommendParentQPlugin extends BlockJoinParentQParserPlugin
@Override
    public QParser createParser(String qstr, SolrParams localParams, SolrParams params, SolrQueryRequest req) {
        String sfield = localParams.get("sfield","coordinate");
        String pt = localParams.get("pt", "0.0,0.0");
        String d = localParams.get("d", "100");
        String terms = localParams.get("termList","");
        String parentQ = "{!terms f=termcount}"+term
        String q = "{!geofilt sfield="+sfield+" pt="+ pt+" d="+d+"}";
        logger.info("child query: "+ q);
        if(localParams instanceof ModifiableSolrParams){
            ((ModifiableSolrParams) localParams).set("which","type:p");
            ((ModifiableSolrParams) localParams).set("v",q);
        }
        QParser parser = createBJQParser(q, localParams, params, req);
        return parser;
    }

即自己在解析时传入拼好的值,则能有效的避免这个问题,在查询时也就只用传入我们需要后续拼接的参数即可
{!userRecommend sfield=xxx pt=xxx d=xxx termList=xxx }userId:123

这样就解决了我们的需求
Problem Solved!
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1 楼 ZJKAICO 2018-05-23  

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