package test;
import java.io.IOException;
import java.net.MalformedURLException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.util.CollectionUtil;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrRequest;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrRequest.METHOD;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer;
import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException;
import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrServer;
import org.apache.solr.client.solrj.response.FacetField;
import org.apache.solr.client.solrj.response.FacetField.Count;
import org.apache.solr.client.solrj.response.FieldStatsInfo;
import org.apache.solr.client.solrj.response.Group;
import org.apache.solr.client.solrj.response.GroupCommand;
import org.apache.solr.client.solrj.response.GroupResponse;
import org.apache.solr.client.solrj.response.PivotField;
import org.apache.solr.client.solrj.response.QueryResponse;
import org.apache.solr.common.SolrDocument;
import org.apache.solr.common.SolrDocumentList;
import org.apache.solr.common.params.FacetParams;
import org.apache.solr.common.params.GroupParams;
import org.apache.solr.common.util.NamedList;
import org.junit.Test;
import com.xd.iis.se.pojos.IContentCommon;
@SuppressWarnings("deprecation")
public class SolrTest {
//指定solr服务器的地址
/* private final static String URL = "http://192.168.20.195:8084/solr/collection1";*/
private final static String URL = "http://192.168.20.195:8084/solr"; //微名人
private final static String BigSolrURL="http://solr-24h.wyq.cn/solr";
/*private final static String URL = "http://192.168.20.196:8081/solr" ; //事件分析
*/ @Test
public void slorQuery() throws SolrServerException, MalformedURLException{
/*
* //项目取得HttpSolrServer方式 HttpSolrServer
*
* url配置在weibo_analysis.properties文件中
* server=SolrWbFactory.getSolrServerComment();
* weibo_comment_solr=http://192.168.20.195:8084/solr/comment
* weibo_content_comment_solr=http://192.168.20.195:8084/solr/all
* weibo_content_slor=http://192.168.20.195:8084/solr/collection1
*/
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer(BigSolrURL);
/*
* server.setConnectionTimeout(180 * 1000); server.setSoTimeout(240 *
* 1000); server.setMaxTotalConnections(1200);
* server.setDefaultMaxConnectionsPerHost(100); server.setMaxRetries(3);
* server.setAllowCompression(true);
*/
// 定义查询字符串
SolrQuery query = new SolrQuery("*:*");
// 设置查询关键字
/* query.setQuery("Content:* AND Spare3:1 "); */
// 指定查询返回字段
/* query.setParam("fl", "Content,IndexTime"); */
// 设置高亮
query.setHighlight(true).setHighlightSimplePre("<span class='red'>")
.setHighlightSimplePost("</span>");
query.setParam("hl.fl", "Content");//设置高亮字段
query.setParam("fl", "ID,Published");
//排除条件 - NOT
//wbQuery.addFilterQuery("OriginType:wb -Spare3:0");
//wbQuery.addFilterQuery("OriginType:wb NOT Spare3:0");
// 时间条件过滤
/* query.addFilterQuery("Content:超哥"); */
/*
* query.addFilterQuery(
* "Published:[1995-12-31T23:59:59.999Z TO 2016-03-06T00:00:00Z]");
*/
query.addFilterQuery("Published:[* TO NOW]");
// 实现分页的查询
query.setStart(0);
query.setRows(10);
// 设定排序，如果需要对field进行排序就必须在schema.xml中对该field配置stored="true"属性
//set会清空原来的sort条件，add不会清空原来的，会在原来的基础上添加 sort=Published asc,Author asc(多条件排序)
query.setSort(IContentCommon.IndexField.Published.getName(),
SolrQuery.ORDER.asc);
query.addSort(IContentCommon.IndexField.Published.getName(),
SolrQuery.ORDER.asc);
QueryResponse res = server.query(query);
System.out.println(query);
// 查询出来的结果都保存在SolrDocumentList中
SolrDocumentList sdl = res.getResults();
System.out.println("总数：" + sdl.getNumFound());
System.out.println(sdl.getMaxScore());
for (SolrDocument sd : sdl) {
Object id = sd.get("ID");
// 打印高亮信息
System.out.println(res.getHighlighting().get(id).get("Content"));
//
System.out.println(sd.get("ID") + "#" + sd.get("Content") + "#"
+ sd.get("WeiboId") + "#" + sd.get("Published") + "#"
+ sd.get("OriginType"));
/* System.out.println(sd.getFieldValue("ID")); */
Date date = (Date) sd.get("Published");
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
String dstring = sdf.format(date);
System.out.println(dstring);
}
}
/*
java对象 <---> xml文件之间的转换
JAXB注解JAXB能够使用Jackson对JAXB注解的支持实现(jackson-module-jaxb-annotations)，既方便生成XML，也方便生成JSON
@XmlRootElement對类标识自动转化类中有get 、set方法的属性，没有get、set方法的属性无法转化
@XmlElement对属性标识，属性无需get、set方法
public Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true);//true开启智能分词
拿IKAnalyzer分词器为例，IKAnalyzer的切分方式是细粒度切分，当不需要智能处理时，
其就把切出的所有词输出，但若启动了智能处理，那么接下来就是要进行消歧工作。
智能分词结果:
张三|说的|确实|在理
最细粒度分词结果:
张三|三|说的|的确|的|确实|实在|在理
(1) TermAttribute： 表示token的字符串信息。比如"I'm"
(2) TypeAttribute： 表示token的类别信息(在上面讲到)。比如 I'm 就属于<APOSTROPHE>，有撇号的类型
(3) OffsetAttribute：表示token的首字母和尾字母在原文本中的位置。比如 I'm 的位置信息就是(0,3)
(4) PositionIncrementAttribute：这个有点特殊，它表示tokenStream中的当前token与前一个token在实际的原文本中相隔的词语数量。
Math.round 四舍五入Math.round(1.4)=1 Math.round(1.5)=2
Math.ceil向上取整Math.ceil(1.4)=2.0
Math.floor向下取整
邮箱：yuanhai@miduchina.com
SVN账号密码
账号：yuanhai
密码：cmpz0cUx0p
hbase设置
hbase_server1=192.168.1.120
hbase_server2=192.168.1.121
hbase_server3=192.168.1.122
192.168.1.120 jintai-test-0
192.168.1.121 jintai-test-1
192.168.1.122 jintai-test-2
solr地址：http://192.168.20.195:8084/solr/#/
http://blog.csdn.net/zwx19921215/article/details/41820483
http://www.cnblogs.com/chenz/articles/3229997.html
http://blog.csdn.net/huoyunshen88/article/details/38082455
--------slor日期格式存储----------
TrieDateField DateField 表示一个精确到毫秒的时间，值的格式是：
YYYY-MM-DD T hh:mm:ss Z
--------------来源类型-------------
BasicContent
-------字符串转换成日期工具类-----------------
DateUtilsIis.parse(strDate,strPattern)
------------错误码类型类-------------------
ErrorCodeConstant
//ArrayList线程安全
List<Map<String,Object>> data=Collections.synchronizedList(new ArrayList<Map<String,Object>>());
-------------监听器------------------
InitDataListener --> springmvc配置的监听器
iis_application_platform_common.category_type_keywords表中获取title keyword filter_keyword
01449763832357389257242
----------LinkedHashMap-----------
LinkedHashMap实体虽然是以Hash的顺序存放在Map的数组table里面，但是实体之间却用链表的形式保持了存入的先后关系。
LinkedHashMap保存了记录的插入顺序，所以当你需要输出的顺序和输入的相同,那么用LinkedHashMap可以实现，它还可以按读取顺序来排列。
Collections.sort方法对arraylist排序
-------字段--------
Spare3:微博的的层级
Spare5：父微博的用户名
CustomFlag1=1疑似负面
CustomFlag1=2 负面
CustomFlag1=4 非敏感
TitleHs 标题哈希 对于微博而言，标题就是内容
UserScreenName 用户名
ClusterContent
select参数对应着SearchCondition里面的 newlstSelect属性 1代表模糊信息列表=全部信息 2代表精确信息列表=智能推荐 默认为2
comblineflg 相同文章合并 true:(默认)合并 false:不合并
splitTypeFlg false合并(xw,app合并到xw) true不合并(xw app分开显示)
filterKeyword 排除关键字，即不包括
*
*
*/
/**
* 测试分组
*/
@Test
public void facet() throws MalformedURLException, SolrServerException{
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer(URL);
SolrQuery query = new SolrQuery("*:*");
query.setIncludeScore(false);
query.setFacet(true);
/* query.addFacetField("Province"); */
query.addFacetField("Spare3","UserLocation");//两个域有各自独立的结果
/* query.addFacetField(new String[] {"salary","publishDate","educateBackground","jobExperience","companytype","jobsType" });//设置需要facet的字段*/
query.addFacetQuery("Spare3:[4 TO 7]");
/*
* FacetComponet有两种排序选择，分别是count和index，
* count是按每个词出现的次数，index是按词的字典顺序。如果查询参数不指定facet.sort，solr默认是按count排序。
*/
/* query.setFacetSort("index"); */
query.setFacetSort("count");
/*query.setFacetLimit(101); */ // 设置返回结果条数 ,-1表示返回所有,默认值为100
/* query.setParam(FacetParams.FACET_OFFSET, "100");*/ //开始条数,偏移量,它与facet.limit配合使用可以达到分页的效果
query.setFacetSort(FacetParams.FACET_SORT_COUNT);
query.setFacetMinCount(1);//设置 限制 count的最小返回值，默认为0
query.setFacetMissing(false);//不统计null的值
/* query.setFacetPrefix("湖");//设置前缀 */
System.out.println(query.toString());
QueryResponse res = server.query(query);
System.out.println("-------单个facet结果--------");
List<Count> spare3List = res.getFacetField("Spare3").getValues();
for (Count count : spare3List) {
System.out.println(count.getName() + "#" + count.getCount());
}
System.out.println("-------所有facet结果--------");
// 得到所有Facet结果
List<FacetField> facets = res.getFacetFields();//返回的facet列表
for (FacetField facet :facets) {
System.out.println(facet.getName());
System.out.println("----------------");
List<Count> counts = facet.getValues();
int i=1;//计数器
for (Count count : counts){
System.out.println(i+count.getName()+":"+ count.getCount());
i++;
}
System.out.println();
}
System.out.println("-------FacetQuery结果--------");
// 得到FacetQuery结果
Map<String, Integer> facetQueryResult = res.getFacetQuery();
for (Map.Entry<String, Integer> fqr : facetQueryResult.entrySet()) {
System.out.println(fqr.getKey() + ":" + fqr.getValue());
}
res.getFacetDate(null);
res.getFacetDates();
res.getFacetRanges();
/*
query.set("group", "true");
query.set("group.field", groupField);
query.set("group.format", "grouped"); // default:simple,
query.set("group.main", "false"); // when
// /*group.format=simple
query.set("group.cache.percent", "50"); // default is 0;
query.set("rows", topCount);
query.setParam("shards.tolerant", true);
* */
/**
*
*
*
* 控制台输出结果：
*
*
q=Usergender%3A*&fl=*&facet=true&facet.field=Spare3&facet.query=Spare3%3A%5B4+TO+7%5D&facet.sort=count&facet.limit=10
0#35389
4#22778
3#22333
2#16567
1#15571
6#13161
5#12339
7#11550
8#2659
9#1399
Spare3:[4 TO 7]:59828
---------对应slor图形界面http访问url-----
http://192.168.20.195:8084/solr/collection1/select?q=Usergender%3A*&
wt=json&indent=true&facet=true&facet.query=Spare3%3A%5B4+TO+7%5D&facet.field=Spare3
-------------- slor图形界面结果------------
"facet_counts": {
"facet_queries": {
"Spare3:[4 TO 7]": 59828
},
"facet_fields": {
"Spare3": [
"0",
35389,
"4",
22778,
"3",
22333,
"2",
16567,
"1",
15571,
"6",
13161,
"5",
12339,
"7",
11550,
"8",
2659,
"9",
1399,
"10",
500,
"11",
187,
"12",
115,
"13",
51,
"14",
34,
"15",
30,
"16",
3
]
},
"facet_dates": {},
"facet_ranges": {}
}
facet.range
http://…/select?&facet=true&facet.range=price&facet.range.start=5000&facet.range.end=8000&facet.range.gap=1000
solrconfig.xml配置
<requestHandler name="/browse" class="solr.SearchHandler" name="/select">
<lst name="defaults">
<str name="echoParams">explicit</str>
<int name="rows">10</int>
<str name="df">text</str>
str name="facet">on</str>
<str name="facet.range">Price</str>
<int name="f.Price.facet.range.start">0</int>
<int name="f.Price.facet.range.end">5000</int>
<int name="f.Price.facet.range.gap">1000</int>
</lst>
</requestHandler>
facet.range节点中表示按范围分段的字段为Price
f.Price.facet.range.start表示起始值为0
f.Price.facet.range.end表示最大值为 5000
f.Price.facet.range.gap表示每次间隔1000进行分段 ，
*/
}
@Test
public void group() {
try {
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer(URL);
SolrQuery query = new SolrQuery("*:*");
/*-----增加group-----------*/
query.setParam(GroupParams.GROUP,true);
query.setParam(GroupParams.GROUP_FIELD,"Spare3","UserLocation");
query.setParam(GroupParams.GROUP_LIMIT,"3");//每个分组返回的文档数量
query.setParam(GroupParams.GROUP_FORMAT, "grouped");// 默认为 grouped所有文档分组显示 ,simple的话所有文档显示在一个集合中
query.setParam(GroupParams.GROUP_MAIN,"false");//format为grouped的时候，必须为false
query.setParam(GroupParams.GROUP_TOTAL_COUNT, true);//返回分组个数ngroups：
query.setRows(100);//限制返回group个数
System.out.println(query.toString());
QueryResponse res = server.query(query);
System.out.println("--------group分组结果----------------");
/* ------得到分组结果-----*/
GroupResponse groupResponse =res.getGroupResponse();
if(groupResponse !=null) {
//得到每个分组字段集合（多个分组字段）
List<GroupCommand> groupList =groupResponse.getValues();
//遍历每个字段分组结果
for(GroupCommand groupCommand : groupList){
System.out.println("--------group字段----------------");
System.out.println( groupCommand.getName());
System.out.println("--------单个group字段结果----------------");
List<Group> groups =groupCommand.getValues();
for(Group group : groups) {
System.out.println(group.getGroupValue()+"数量为："+group.getResult().getNumFound());
System.out.println(group.getResult());
System.out.println("第一个文档:"+group.getResult().get(0));
System.out.println("第二个文档:"+group.getResult().get(1));
System.out.println("第三个文档:"+group.getResult().get(2));
System.out.println("第一个文档内容:"+group.getResult().get(0).get("Content"));
System.out.println("第二个文档内容:"+group.getResult().get(1).get("Content"));
System.out.println("第三个文档内容:"+group.getResult().get(2).get("Content"));
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 高亮部分(自动摘要)，lucene中是通过highlighter来操作高亮和摘要的
@Test
public void Highlight() {
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer(URL);
SolrQuery query = new SolrQuery("Content:\"财经周刊\" OR UserLocation:北京 ");
// 设置高亮，以下两种方式都行（相当于开启高亮功能）
// query.setHighlight(true);
query.setParam("hl", "true"); // highlighting
/*
* 给多个字段开启高亮功能
* query.addHighlightField("Content");
* query.addHighlightField("UserLocation");
*/
//hl.fl: 用空格或逗号隔开的字段列表。要启用某个字段的highlight功能，就得保证该字段在schema中是stored。
//如果该参数未被给出，那么就会高亮默认字段 standard handler会用df参数，dismax字段用qf参数。
//你可以使用星号去方便的高亮所有字段。如果你使用了通配符，那么要考虑启用hl.requiredFieldMatch选项。
query.setParam("hl.fl", "Content", "UserLocation");
// 高亮显示字段前后添加html代码
query.setHighlightSimplePre("<font color=\"red\">");
query.setHighlightSimplePost("</font>");//高亮时显示的格式，默认是<em></em>
query.setHighlightSnippets(3);
//这是highlighted片段的最大数。默认值为1，也几乎不会修改。获取高亮分片数，一般搜索词可能分布在文章中的不同位置，其所在一定长度的语句即为一个片段，默认为1，但根据业务需要有时候需要多取出几个分片。
//如果某个特定的字段的该值被置为0，这就表明该字段被禁用高亮了
query.setHighlightFragsize(0);// 每个snippet返回的最大字符数。默认是100.如果为0，那么该字段不会被fragmented且整个字段的值会被返回。大字段时不会这么做
query.set("hl.usePhraseHighlighte", true);//如果一个查询中含有短语（引号框起来的）那么会保证一定要完全匹配短语的才会被高亮。
//有时我们查询根据条件“java OR (empId:1000 AND empId:1001)”搜索时，结果如果高亮显示，可能出现1000,1001数字也会高亮，
//但是我们只希望java关键字高亮，这个时候可以用下面的方法,只对lucene和solr关键字进行高亮显示（solr不作为搜索条件也可以）
query.setParam("hl.q", "lucene solr");
query.setRows(10);
SolrDocumentList list = new SolrDocumentList();
SolrDocument document = null;
System.out.println(query);
try {
QueryResponse response = server.query(query);
SolrDocumentList documents = response.getResults();
System.out.println("----原文档-----");
System.out.println(documents);
for (SolrDocument doc : documents) {
System.out.println(doc.getFieldValue("Content"));
System.out.println(doc.getFieldValue("UserLocation"));
}
// 第一个Map的键是文档的ID，第二个Map的键是高亮显示的字段名,List<String>中封装的就是高亮与摘要处理过后的内容了
Map<String, Map<String, List<String>>> map = response
.getHighlighting();
//得到的结果documents替换为高亮内容或者加入一个新的list中
for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
document = documents.get(i);
document.setField("Content",
map.get(document.getFieldValue("ID")).get("Content"));
document.setField(
"UserLocation",
map.get(document.getFieldValue("ID")).get(
"UserLocation"));
list.add(document);
}
System.out.println(list);
System.out.println(documents);
for (SolrDocument doc : documents) {
System.out.println(doc.getFieldValue("Content"));
System.out.println(doc.getFieldValue("UserLocation"));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
//事件分析
@Test
public void test(){
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer("http://192.168.20.196:8081/solr");
SolrQuery query = new SolrQuery("Content:我们");
QueryResponse response;
try {
response = server.query(query);
System.out.println(response.getResults());
} catch (SolrServerException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void lucene(){
Field field=new Field("id","11",Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS);
field.setBoost(2);
Document document = new Document();
//DefaultSimilarity继承TFIDFSimilarity
//VSM(向量空间模型) 余弦相似度 TF/IDF(term frequency/inverse document frequency)是一种统计方法
//默认的评分类
//EnumMap是专门为枚举类型量身定做的Map实现。虽然使用其它的Map实现（如HashMap）也能完成枚举类型实例到值得映射，但是使用EnumMap会更加高效：
//它只能接收同一枚举类型的实例作为键值，并且由于枚举类型实例的数量相对固定并且有限，所以EnumMap使用数组来存放与枚举类型对应的值。这使得EnumMap的效率非常高。
}
@Test
public void treeMap(){
//传入的比较器只能根据key来排序，TreeMap如不指定排序器，默认将按照key值进行升序排序
//指定排序器按照key值降序排列 ，
//Comparator中泛型必须传入key类型的的超类TreeMap(Comparator<? super K> comparator)
TreeMap<String, Integer> treeMap=new TreeMap<String, Integer>(new Comparator<Object>() {
@Override
public int compare(Object o1, Object o2) {
return o2.hashCode()-(o1.hashCode());
//如果key是String类型 return o2.compareTo(o1);
}
}) ;
treeMap.put("2", 1);
treeMap.put("b", 1);
treeMap.put("1", 1);
treeMap.put("a", 1);
System.out.println("treeMap="+treeMap);
}
//单个字段分组统计
//参考文章：http://shiyanjun.cn/archives/78.html
@Test
public void stats(){
SolrQuery query = new SolrQuery("Content:盗墓笔记");
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer(BigSolrURL);
query.setGetFieldStatistics("ForwardNumber");
query.setGetFieldStatistics("RepeatNum");
try {
System.out.println(query );
QueryResponse response = server.query(query);
Map<String, FieldStatsInfo> map= response.getFieldStatsInfo();
for( String key :map.keySet()){
FieldStatsInfo fieldStatsInfo= map.get(key);
System.out.println(fieldStatsInfo);
System.out.println(fieldStatsInfo.getName());
System.out.println(fieldStatsInfo.getCount());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMax());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMin());
System.out.println(fieldStatsInfo.getSum());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMean());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMissing());
System.out.println(fieldStatsInfo.getStddev());//标准差
}
} catch (SolrServerException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//一次对多个字段独立分组统计
//这相当于执行两个带有GROUP BY(facet)子句的SQL，这两个GROUP BY分别只对一个字段进行汇总统计
@Test
public void statsFacet(){
SolrQuery query = new SolrQuery("Content:盗墓笔记");
HttpSolrServer server = new HttpSolrServer(BigSolrURL);
//第一个参数是要统计的字段(stats)，第二个参数是分组(Facet)字段
//setGetFieldStatistics不能少
query.setGetFieldStatistics("ForwardNumber");
query.setGetFieldStatistics("RepeatNum");
query.addStatsFieldFacets("ForwardNumber", "Spare3","Province");
query.addStatsFieldFacets("RepeatNum", "Spare3","Province");
System.out.println(query);
try {
QueryResponse response = server.query(query);
Map<String, FieldStatsInfo> map= response.getFieldStatsInfo();
for( String key :map.keySet()){
System.out.println("stats:"+key);
FieldStatsInfo fieldStatsInfo= map.get(key);
System.out.println(fieldStatsInfo);
System.out.println(fieldStatsInfo.getName());
System.out.println(fieldStatsInfo.getCount());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMax());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMin());
System.out.println(fieldStatsInfo.getSum());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMean());
System.out.println(fieldStatsInfo.getMissing());
System.out.println(fieldStatsInfo.getStddev());//标准差
Map<String, List<FieldStatsInfo>> maps= fieldStatsInfo.getFacets();//得到每个(facet)分组
for ( String facet: maps.keySet()){
System.out.println("facet:"+facet);
List<FieldStatsInfo> lists= maps.get(facet);
for(FieldStatsInfo facetFieldStatsInfo: lists ){
System.out.println(facetFieldStatsInfo);
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getName());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getCount());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getMax());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getMin());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getSum());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getMean());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getMissing());
System.out.println(facetFieldStatsInfo.getStddev());//标准差
}
}
}
} catch (SolrServerException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//参考文章：http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/42241265
//多个字段分组只支持(count函数)
@Test
public void facetpivot() {
try {
HttpSolrServer solrServer = new HttpSolrServer(URL);
SolrQuery query = new SolrQuery("Content:盗墓笔记");
query.setFacet(true);
// query.add("facet.pivot", "Spare3,UserLocation");//根据这两维度来分组查询
query.addFacetPivotField("Spare3,Province");
System.out.println(query);
QueryResponse response = solrServer.query(query,SolrRequest.METHOD.POST);
NamedList<List<PivotField>> namedList = response.getFacetPivot();
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
if(namedList != null){
List<PivotField> pivotList = null;
for(int i=0;i<namedList.size();i++){
pivotList = namedList.getVal(i);
if(pivotList != null){
for(PivotField pivot:pivotList){
int pos = 0;
int neg = 0;
List<PivotField> fieldList = pivot.getPivot();
if(fieldList != null){
for(PivotField field:fieldList){
int proValue = (Integer) field.getValue();
int count = field.getCount();
if(proValue == 1){
pos = count;
}else{
neg = count;
}
}
}
}
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
本文出自 “点滴积累” 博客，请务必保留此出处http://tianxingzhe.blog.51cto.com/3390077/1748191
