根据网上的资料整理如下，对solr的入门配置很有帮助。（6.3版本）
数据源配置
支持MySQL
Solr里关于MySQL的配置主要是两个文件：data-config.xml和managed-schema
data-config.xml
<dataConfig>
<dataSource name="source1" type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost:3306/test" user="root" password="******" />
<document>
<entity name="goods" query="select * from goods" >
<field column="id" name="id"/>
<field column="name" name="name"/>
<field column="number" name="number"/>
<field column="updateTime" name="updateTime"/>
</entity>
</document>
</dataConfig>
其中source1为数据源自定义名称，没什么约束，type这是固定值，表示JDBC数据源，后面的driver表示JDBC驱动类，这与具体使用的数据库有关，url即JDBC链接URL,后面的user，password分别表示链接数据库的账号密码，下面的entity映射有点类似hiberante或mybatis中的mapping映射，column即数据库表的列名称，name即managed-schema中定义的域名称
managed-schema
<field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" omitNorms="true" />
<field name="name" type="string" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<field name="number" type="int" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<field name="updateTime" type="date" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
支持Oracle
Oracle的配置与MySQL类似，唯一的区别是在配置dataSource的时候要修改driver和url的属性如下：
<dataSource driver="oracle.jdbc.driver.OracleDriver" url="jdbc:oracle:thin:@//ip:port/database" user="****" password="*****" />
支持word、excel、ppt、pdf、txt等文件
注意，txt文件编码请保证是UTF-8编码，否则无法索引文件内容
data-config.xml配置
<dataConfig>
<dataSource type="FileDataSource" name="fileDataSource"/>
<dataSource name="binary" type="BinFileDataSource" />
<document>
<entity name="files" dataSource="null" rootEntity="false" processor="FileListEntityProcessor" baseDir="E:/Docs/搜索引擎/source/"
fileName=".*.*" onError="skip" recursive="true">
<field column="fileAbsolutePath" name="filePath"/>
<field column="file" name="fileName"/>
<field column="fileSize" name="size"/>
<field column="fileLastModified" name="lastModified"/>
<entity name="tika" processor="TikaEntityProcessor"
dataSource="binary"
url="${files.fileAbsolutePath}" format="text">
<field column="Author" name="author" meta="true"/>
<field column="text" name="text"/>
</entity>
</entity>
</document>
</dataConfig>
baseDir表示目标文件夹的路径，fileName支持使用正则表达式来过滤一些baseDir文件夹下不想被索引的文件，processor是用来生成Entity的处理器，而不同Entity默认会生成不同的Field域。FileListEntityProcessor处理器会根据指定的文件夹生成多个Entity,且生成的Entity会包含fileAbsolutePath, fileSize, fileLastModified, fileName这几个域，recursive表示是否递归查找子目录下的文件，onError表示当出现异常时是否跳过这个条件不处理。
managed-schema配置
<field name="author" type="text_general" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<field name="text" type="textComplex" indexed="true" stored="true" omitNorms="false"/>
<field name="filePath" type="textComplex" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<field name="fileName" type="textComplex" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<field name="size" type="textComplex" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
<field name="lastModified" type="date" indexed="true" stored="true" omitNorms="true"/>
混合支持数据库和文档
配置方法与上面类似，只需把所有的entity的配置放在一个document下，并设置好相应的dataSource即可。
data-config.xml配置
<dataConfig>
<dataSource type="FileDataSource" name="fileDataSource"/>
<dataSource name="binary" type="BinFileDataSource" />
<dataSource name="source1" type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost:3306/test" user="root" password="mysql" />
<document>
<entity name="files" dataSource="null" rootEntity="false" processor="FileListEntityProcessor" baseDir="E:/Docs/搜索引擎/source/"
fileName=".*.*" onError="skip" recursive="true">
<field column="fileAbsolutePath" name="filePath"/>
<field column="file" name="fileName"/>
<field column="fileSize" name="size"/>
<field column="fileLastModified" name="lastModified"/>
<entity name="tika" processor="TikaEntityProcessor"
dataSource="binary"
url="${files.fileAbsolutePath}" format="text">
<field column="Author" name="author" meta="true"/>
<field column="title" name="title" meta="true"/>
<field column="text" name="text"/>
</entity>
</entity>
<entity name="goods" dataSource="source1" query="select * from goods" >
<field column="id" name="fileName"/>
<field column="name" name="author"/>
<field column="number" name="size"/>
<field column="updateTime" name="lastModified"/>
</entity>
</document>
</dataConfig>
索引
索引的增量更新
如果数据库中有新的数据插入，可以通过索引的增量更新查询到最新的数据。data-config.xml的配置如下：
<dataConfig>
<dataSource name="source1" type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://localhost:3306/test" user="root" password="******" />
<document>
<entity name="goods" pk="id" dataSource="source1"
query="select * from goods where isDelete=0"
deltaImportQuery="select * from goods where id='${dih.delta.id}'"
deletedPkQuery="select id from goods where isDelete=1"
deltaQuery="select id from goods where updateTime> '${dataimporter.last_index_time}'">
<field column="id" name="id"/>
<field column="name" name="name"/>
<field column="number" name="number"/>
<field column="updateTime" name="updateTime"/>
</entity>
</document>
</dataConfig>
参数说明：
- pk="ID" ，增量索引查询主键ID时需要
query：用于全量导入而非增量导入
query="select * from goods WHERE isdelete=0
query查询是指查询出表里所有的符合条件的数据，因为有删除业务，所以
where后面有一个限定条件isdelete=0，意思为查询未被删除的数据 - deltaQuery：用于增量导入且只返回ID
deltaQuery="select ID from goods where updateTime > '${dih.last_index_time}'"
deltaQuery的意思是，查询出所有经过修改的记录的ID，可能是修改操作，添加操作，删除操作产生的 - deletedPkQuery : 用于增量导入且只返回ID
deletedPkQuery="select ID from goods where isdelete=1"
此操作只查询那些数据库里伪删除的数据的ID（即isdelete标识为1的数据）
solr通过它来删除索引里面对应的数据 - deltaImportQuery： 增量导入起作用，可以返回多个字段的值,一般情况下，都是返回所有字段的列
deltaImportQuery="select * from goods where ID='${dih.delta.ID}'"
deltaImportQuery查询是获取以上两步的ID，然后把其全部数据获取，根据获取的数据
对索引库进行更新操作，可能是删除，添加，修改
其中内置变量${dataimporter.last_index_time}用来记录最后一次索引的时间(包括全量与增量)，${dih.delta.id}记录本次要索引的id，并保存在core/conf/dataimport.properties文件中，该文件为自动创建。
注：该增量更新机制要求数据库表中存在updateTime字段，即记录每条数据插入的时间。如果需要增量删除机制，还需要在数据表中添加isDelete字段，用于标识记录是否需要删除。
索引定时更新机制
索引更新的配置文件dataimport.properties位于solr_home/conf目录下，具体的参数说明如下：
################################################
# dataimport scheduler properties #
#################################################
# to sync or not to sync
# 1 - active; anything else - inactive
syncEnabled=1
# which cores to schedule
# in a multi-core environment you can decide which cores you want syncronized
# leave empty or comment it out if using single-core deployment
# 多个core之间用逗号隔开
syncCores=file
# solr server name or IP address
# [defaults to localhost if empty]
server=localhost
# solr server port
# [defaults to 80 if empty]
port=8080
# application name/context
# [defaults to current ServletContextListener's context (app) name]
webapp=solr
# URL params [mandatory]
# remainder of URL
#增量
params=/dataimport?command=delta-import&clean=false&commit=true&optimize=false&wt=json&indent=true&verbose=false&debug=false
# schedule interval
# number of minutes between two runs
# [defaults to 30 if empty]
interval=2
# 重做索引的时间间隔，单位分钟，默认7200，即1天;
# 为空,为0,或者注释掉:表示永不重做索引
reBuildIndexInterval=7200
# 重做索引的参数
reBuildIndexParams=/dataimport?command=full-import&clean=true&commit=true&optimize=true&wt=json&indent=true&verbose=false&debug=false
# 重做索引时间间隔的计时开始时间，第一次真正执行的时间=reBuildIndexBeginTime+reBuildIndexInterval*60*1000；
# 两种格式：2012-04-11 03:10:00 或者 03:10:00，后一种会自动补全日期部分为服务启动时的日期
reBuildIndexBeginTime=15:10:00
搜索
关键词高亮、返回关键词的上下文
设置参数hl=on开启高亮，并可通过调整hl.fragsize的大小来设置返回上下文的字符数
例：http://localhost:8080/solr/file/select?hl=on&indent=on&q=solr&wt=json&hl.fragsize=20
hl其他参数说明：
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。可以使用星号高亮所有字段。如果使用了通配符，那么要考虑启用hl.requiredFieldMatch选项。
hl.requireFieldMatch: 如果置为true，除非该字段的查询结果不为空才会被高亮。它的默认值是false，意味着它可能匹配某个字段却高亮一个不同的字段。如果hl.fl使用了通配符，那么就要启用该参数。尽管如此，如果查询是all字段（可能是使用copy-field 指令），那么还是把它设为false，这样搜索结果能表明哪个字段的查询文本未被找到。
hl.simple.pre和hl.simple.post: 高亮内容与关键匹配的地方，默认将会被"<em>"和"</em>"包围。可以使用hl.simple.pre和hl.simple.post参数设置前后标签。
排序
使用参数sort，后面加上要排序的字段和顺序(desc或asc)
例：http://localhost:8080/solr/file/select?indent=on&q=:&wt=json&sort=lastModified desc或asc
分页
配合使用参数start和rows实现分页。
- start: 指定第一条记录在所有记录的位置。
- rows: 一次性取出多少条数据。
start=20&rows=10表示取20到30之间的数据
