Facet['fæsɪt]很难翻译，只能靠例子来理解了。Solr作者Yonik Seeley也给出更为直接的名字：导航（Guided Navigation）、参数化查询（Paramatic Search）。

上面是比较直接的Faceted Search例子，品牌、产品特征、卖家，均是 Facet 。而Apple、Lenovo等品牌，就是 Facet values 或者说 Constraints ，而Facet values所带的统计值就是 Facet count/Constraint count 。

2 、Facet 使用

q = 超级本 
facet = true 
facet.field = 产品特性 
facet.field = 品牌 
facet.field = 卖家

http://…/select?q=超级本&facet=true&wt=json

&facet.field=品牌&facet.field=产品特性&facet.field=卖家

也可以提交查询条件，设置fq(filter query)。

q = 电脑 
facet = true 
fq = 价格:[8000 TO *] 
facet.mincount = 1 // fq将不符合的字段过滤后，会显示count为0 
facet.field = 产品特性 
facet.field = 品牌 
facet.field = 卖家

http://…/select?q=超级本&facet=true&wt=json

&fq=价格:[8000 TO *]&facet.mincount=1

&facet.field=品牌&facet.field=产品特性&facet.field=卖家

"facet_counts": {
"facet_fields": {"品牌": ["Apple", 4,"Lenovo", 39…]"产品特性": ["显卡", 42,"酷睿", 38…]…}}

如果用户选择了Apple这个分类，查询条件中需要添加另外一个fq查询条件，并移除Apple所在的facet.field。

http://…/select?q=超级本&facet=true&wt=json

&fq=价格:[8000 TO *]&fq=品牌:Apple&facet.mincount=1

&facet.field= 品牌 &facet.field=产品特性&facet.field=卖家

3 、Facet 参数

facet.prefix  –   限制constaints的前缀

facet.mincount=0 –  限制constants count的最小返回值，默认为0

facet.sort=count –  排序的方式，根据count或者index

facet.offset=0  –   表示在当前排序情况下的偏移，可以做分页

facet.limit=100 –  constraints返回的数目

facet.missing=false –  是否返回没有值的field

facet.date –  Deprecated, use facet.range

facet.query

指定一个查询字符串作为Facet Constraint

facet.query = rank:[* TO 20]

facet.query = rank:[21 TO *]

"facet_counts": {
"facet_fields": {"品牌": ["Apple", 4,"Lenovo", 10…]"产品特性": ["显卡", 11,"酷睿", 20…]…}}

facet.range

http://…/select?&facet=true

&facet.range=price

&facet.range.start=5000

&facet.range.end=8000

&facet.range.gap=1000

<result numFound="27" ... />...<lst name="facet_counts"> <lst name="facet_queries"> <int name="rank:[* TO 20]">2</int> <int name="rank:[21 TO *]">15</int> </lst> ...

WARNING:  range范围是左闭右开，[start, end)

facet.pivot

这个是Solr 4.0的新特性，pivot和facet一样难理解，还是用例子来讲吧。

Syntax:  facet.pivot=field1,field2,field3...

e.g.  facet.pivot=comment_user, grade

#docs

#docs grade:好

#docs 等级:中

#docs 等级:差

comment_user:1

10

8

1

1

comment_user:2

20

18

2

0

comment_user:3

15

12

2

1

comment_user:4

18

15

2

1

 
"facet_counts":{
"facet_pivot":{ "comment_user, grade ":[{ "field":"comment_user", "value":"1", "count":10, "pivot":[{ "field":"grade", "value":"好", "count":8}, { "field":"grade", "value":"中", "count":1}, { "field":"grade", "value":"差", "count":1}] }, { "field":" comment_user ", "value":"2", "count":20, "pivot":[{ …

没有pivot机制的话，要做到上面那点可能需要多次查询：

http://...q= comment&fq= grade:好&facet=true&facet.field=comment_user

http://...q=comment&fq=grade:中&facet=true&facet.field=comment_user

http://...q=comment&fq=grade:差&facet=true&facet.field=comment_user

Facet.pivot -  Computes a Matrix of Constraint Counts across multiple Facet Fields. by Yonik Seeley.

上面那个解释很不错，只能理解不能翻译。

facet.pivot自己的理解，就是按照多个维度进行分组查询，以下是自己的实战代码，按照newsType，property两个维度统计：

  1. public List<ReportNewsTypeDTO> queryNewsType(
  2. ReportQuery reportQuery) {
  3. HttpSolrServer solrServer = SolrServer.getInstance().getServer();
  4. SolrQuery sQuery = new SolrQuery();
  5. List<ReportNewsTypeDTO> list = new ArrayList<ReportNewsTypeDTO>();
  6. try {
  7. String para = this.initReportQueryPara(reportQuery, 0);
  8. sQuery.setFacet(true);
  9. sQuery.add("facet.pivot", "newsType,property");//根据这两维度来分组查询
  10. sQuery.setQuery(para);
  11. QueryResponse response = solrServer.query(sQuery,SolrRequest.METHOD.POST);
  12. NamedList<List<PivotField>> namedList = response.getFacetPivot();
  13. System.out.println(namedList);//底下为啥要这样判断，把这个值打印出来，你就明白了
  14. if(namedList != null){
  15. List<PivotField> pivotList = null;
  16. for(int i=0;i<namedList.size();i++){
  17. pivotList = namedList.getVal(i);
  18. if(pivotList != null){
  19. ReportNewsTypeDTO dto = null;
  20. for(PivotField pivot:pivotList){
  21. dto = new ReportNewsTypeDTO();
  22. dto.setNewsTypeId((Integer)pivot.getValue());
  23. dto.setNewsTypeName(News.newsTypeMap.get((Integer)pivot.getValue()));
  24. int pos = 0;
  25. int neg = 0;
  26. List<PivotField> fieldList = pivot.getPivot();
  27. if(fieldList != null){
  28. for(PivotField field:fieldList){
  29. int proValue = (Integer) field.getValue();
  30. int count = field.getCount();
  31. if(proValue == 1){
  32. pos = count;
  33. }else{
  34. neg = count;
  35. }
  36. }
  37. }
  38. dto.setPositiveCount(pos);
  39. dto.setNegativeCount(neg);
  40. list.add(dto);
  41. }
  42. }
  43. }
  44. }
  45. return list;
  46. } catch (SolrServerException e) {
  47. log.error("查询solr失败", e);
  48. e.printStackTrace();
  49. } finally{
  50. solrServer.shutdown();
  51. solrServer = null;
  52. }
  53. return list;
  54. } 
namedList打印结果:
{newsType,property=
[
newsType:8 [4260] [property:1 [3698] null, property:0 [562] null], newsType:1 [1507] [property:1 [1389] null, property:0 [118] null], newsType:2 [1054] [property:1 [909] null, property:0 [145] null], newsType:6 [715] [property:1 [581] null, property:0 [134] null], newsType:4 [675] [property:1 [466] null, property:0 [209] null], newsType:3 [486] [property:1 [397] null, property:0 [89] null], newsType:7 [458] [property:1 [395] null, property:0 [63] null], newsType:5 [289] [property:1 [263] null, property:0 [26] null], newsType:9 [143] [property:1 [138] null, property:0 [5] null] ] } 这下应该明白了。写到这里，突然想到一个，所有的分组查询统计，不管是一个维度两个维度都可以使用face.pivot来统计，不错的东东。

转载于:https://www.cnblogs.com/cuihongyu3503319/p/9395733.html

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