前面一篇开始学习solr的时候，做了个入门的示例http://6738767.blog.51cto.com/6728767/1401865。虽然可以检索出内容，但总和想象的结果有差异——比如，检索“天龙”两个字，按常规理解，就应该只出来《天龙八部》才对，可是竟然也会把《倚天屠龙记》检出来。后来研究了一下，发现系统是这样处理的：无论是抽索引时还是分析检索词时，都把所有文字按单字拆开。这样，刚好《倚天屠龙记》里包含“天”和“龙”。于是对照solr的配置文件schema.xml做了一些分析和验证。下面来看一下：

　　在schema.xml里，对检索结果有最直接影响的有这么几项：

　　<solrQueryParserdefaultOperator="OR"/>

　　这一行在文件较靠后的位置，但我最先拿出来说。这表示，对拆分后的检索词是按照“且”还是“或”的关系选定结果。默认是OR，可以改成AND。象前面例子，如果再有一本《天天向上》，也一样会被检索出来。因为包含了“天”字。那就差的更远了。所以如果采用这个默认的单字拆分法，那最好是用AND，否则结果就太乱了。

　　好了，假定我们改成了AND，那么结果是《天天向上》没有了，但《倚天屠龙记》还在的。因为既有“天”又有“龙”，说明单字拆分法有不足之处。

　　决定这个单字拆分法的是谁呢？仔细检查文件，我们发现这一行：

　　<field name="name"type=" text_general" indexed="true"stored="true"/>

　　表示name这个字段是text_general类型的。这就靠谱了，多半text_general类型的处理方式就是单字拆分。

　　有没有更好的分词方法呢，当然有，而且肯定不止一种。我按照网上的例子采用了mmseg4j。使用方法很简单，把解压后的几个jar文件放到classpath目录下。然后在schema.xml里增加下面几行：

　　<fieldType name="textComplex"class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" >

　　<analyzer>

　　<tokenizerclass="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory"mode="complex" dicPath="./dic"/>

　　<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

　　</analyzer>

　　</fieldType>

　　<fieldTypename="textMaxWord" class="solr.TextField"positionIncrementGap="100" >

　　<analyzer>

　　<tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory"mode="max-word" dicPath="./dic"/>

　　<filterclass="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

　　</analyzer>

　　</fieldType>

　　<fieldType name="textSimple"class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" >

　　<analyzer>

　　<tokenizerclass="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory"mode="simple" dicPath="./dic"/>

　　<filterclass="solr.LowerCaseFilterFactory"/>

　　</analyzer>

　　</fieldType>

　　这里定义了三种fieldType，分别是textComplex、textMaxWord、textSimple。名称无所谓，重要的是子元素定义了分词器和过滤器使用的类：com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory、solr.LowerCaseFilterFactory。其实三种用的类是相同的，只是后面有个mode不同。

　　这里只是定义了分词类型，我们要把这个分词类型应用到我们的数据里才行。所以，要把<field name="name" type="textSimple"indexed="true" stored="true"/> ——我这里改成了textSimple 。在fieldType和fieldname的共同作用下，我们终于可以完成中文习惯上的分词了。当然要重新运行代码，重新抽索引才行，而且字段name里得有东西（参考上一篇的代码）。

　　搜索“name:天龙”，结果为空。这又是怎么回事呢？难道又错了？其实如果想看分词效果，solr的管理端有个分析工具很好用。

　　进到分析页面，上面输入字段名称name，下面输入文本，看一下它倒底是怎么分的

　　原来textSimple方式把“天龙八部”作为一个整词了，难怪我们搜“天龙”没结果，再搜“天龙八部”，有结果了。晕，这也太不符合习惯了。少字没结果，多字反倒有结果。接着，我们再换一种试试：

　　<field name="name" type="textMaxWord"indexed="true" stored="true"/> name字段用textMaxWord类型，这表示采用最大化分词的方式。再来分析一下：

　　这回差不多了，“天龙八部”被分成“天龙”“八”“部”三个词。搜索这三个词都有结果了，而且是唯一结果。

　　换个搜索写法：

　　不写name:天龙，直接写天龙。晕死，倚天屠龙记又出来了。接着看schema.xml：

　　<defaultSearchField>text</defaultSearchField>

　　这表示默认搜索字段，如果前面什么都不写，就到text里去查找。而text怎么定义的呢？再找：

　　<field name="text" type="text_general"indexed="true" stored="false"multiValued="true"/>

　　果然，又回到text_general来了，还是单字拆分法。

　　等等，回忆一下，我们并没有text这个字段啊（参考上一篇代码），我们只录入了三个字段id、name、price，这个text是谁？继续找，在这里——

　　<copyField source="cat"dest="text"/>

　　<copyField source="name"dest="text"/>

　　<copyField source="manu"dest="text"/>

　　<copyField source="features"dest="text"/>

　　<copyField source="includes"dest="text"/>

　　这几行表示，把cat、name、manu、features、includes都作为text看待（一般是为提供通用检索或简单检索功能用的），text是text_general类型的，还是默认的。所以不写条件时当然又回到单字查找法了。

　　总结一下：

　　这5个元素交互作用，最终共同影响着搜索结果。

　　fieldType：定义了可选的类型，当然定义了未必就用

　　field：定义了某个字段具体是什么fieldType的

　　copyField：提供了一个同时查找多个字段的简便方法

　　defaultSearchField：定义了不写字段条件时的查找范围

　　solrQueryParser defaultOperator：定义了各分词之间采用什么逻辑组合