Solr高效利用：Solr實現SQL的查詢與統計

時間  2019-11-11
標籤 solr 高效 利用 實現 sql 查詢 統計 欄目 SQL 简体版
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問題導讀：
1.如何高效使用Solr查詢功能 ？
2.單個字段分組統計如何實現？
3.IN條件查詢有幾種方式？
4.多個字段分組統計是否只支持count？




Cloudera公司已經推出了基於Hadoop平臺的查詢統計分析工具Impala，只要熟悉SQL，就能夠熟練地使用Impala來執行查詢與分析的功能。不過Impala的SQL和關係數據庫的SQL仍是有一點微妙地不一樣的。
下面，咱們設計一個表，經過該表中的數據，來將SQL查詢與統計的語句，使用Solr查詢的方式來與SQL查詢對應。這個翻譯的過程，是很是有趣的，你能夠看到Solr一些很不錯的功能。
用來示例的表結構設計，如圖所示：



下面，咱們經過給出一些SQL查詢統計語句，而後對應翻譯成Solr查詢語句，而後對比結果html

 

查詢對比sql

條件組合查詢數據庫

SQL查詢語句：函數

  1. SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type
  2. FROM v_i_event
  3. WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 AND area_id = 10304 AND time_type = 1 AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815
  4. ORDER BY log_id LIMIT 10;
  5.  

複製代碼
查詢結果，如圖所示：工具


 

Solr查詢URL：oop

  1.         http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type&fq=prov_id:1 AND net_type:1 AND area_id:10304 AND time_type:1 AND time_id:[20130801 TO 20130815]&sort=log_id asc&start=0&rows=10

複製代碼
查詢結果，以下所示：翻譯

  1.  
  2. <response>
  3. <lst name="responseHeader">
  4.         <int name="status">0</int>
  5.         <int name="QTime">4</int>
  6.     </lst>
  7. <result name="response" numFound="77" start="0">
  8.         <doc>
  9. <int name="log_id">6827</int>
  10. <long name="start_time">1375072117</long>
  11. <long name="end_time">1375081683</long>
  12.             <int name="prov_id">1</int>
  13. <int name="city_id">103</int>
  14. <int name="area_id">10304</int>
  15. <int name="idt_id">11002</int>
  16.             <int name="cnt">0</int>
  17. <int name="net_type">1</int>
  18. </doc>
  19. <doc>
  20.             <int name="log_id">6827</int>
  21.             <long name="start_time">1375072117</long>
  22.             <long name="end_time">1375081683</long>
  23. <int name="prov_id">1</int>
  24. <int name="city_id">103</int>
  25. <int name="area_id">10304</int>
  26.             <int name="idt_id">11000</int>
  27. <int name="cnt">0</int>
  28.             <int name="net_type">1</int>
  29. </doc>
  30.         <doc>
  31.             <int name="log_id">6851</int>
  32.             <long name="start_time">1375142158</long>
  33.             <long name="end_time">1375146391</long>
  34.             <int name="prov_id">1</int>
  35.             <int name="city_id">103</int>
  36. <int name="area_id">10304</int>
  37. <int name="idt_id">14001</int>
  38.             <int name="cnt">5</int>
  39. <int name="net_type">1</int>
  40. </doc>
  41. <doc>
  42. <int name="log_id">6851</int>
  43. <long name="start_time">1375142158</long>
  44.             <long name="end_time">1375146391</long>
  45.             <int name="prov_id">1</int>
  46.             <int name="city_id">103</int>
  47.             <int name="area_id">10304</int>
  48. <int name="idt_id">11002</int>
  49. <int name="cnt">23</int>
  50. <int name="net_type">1</int>
  51. </doc>
  52.         <doc>
  53.             <int name="log_id">6851</int>
  54. <long name="start_time">1375142158</long>
  55.             <long name="end_time">1375146391</long>
  56. <int name="prov_id">1</int>
  57. <int name="city_id">103</int>
  58. <int name="area_id">10304</int>
  59. <int name="idt_id">10200</int>
  60. <int name="cnt">55</int>
  61.             <int name="net_type">1</int>
  62. </doc>
  63. <doc>
  64.             <int name="log_id">6851</int>
  65. <long name="start_time">1375142158</long>
  66. <long name="end_time">1375146391</long>
  67. <int name="prov_id">1</int>
  68.             <int name="city_id">103</int>
  69.             <int name="area_id">10304</int>
  70.             <int name="idt_id">14000</int>
  71. <int name="cnt">4</int>

複製代碼設計

 

對比上面結果，除了根據idt_id排序方式不一樣之外（Impala是升序，Solr是降序），其餘是相同的。code

 

單個字段分組統計htm

 

SQL查詢語句：

  1. SELECT prov_id, SUM(cnt) AS sum_cnt, AVG(cnt) AS avg_cnt, MAX(cnt) AS max_cnt, MIN(cnt) AS min_cnt, COUNT(cnt) AS count_cnt
  2. FROM v_i_event
  3. GROUP BY prov_id;
  4.  

複製代碼
查詢結果，如圖所示：



 

Solr查詢URL：

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&stats=true&stats.field=cnt&rows=0&indent=true
  2.  

複製代碼


查詢結果，以下所示：

  1.  
  2. <response>
  3.     <lst name="responseHeader">
  4.         <int name="status">0</int>
  5. <int name="QTime">2</int>
  6. </lst>
  7.     <result name="response" numFound="4088" start="0"></result>
  8.     <lst name="stats">
  9. <lst name="stats_fields">
  10. <lst name="cnt">
  11. <double name="min">0.0</double>
  12. <double name="max">1258.0</double>
  13.                 <long name="count">4088</long>
  14.                 <long name="missing">0</long>
  15. <double name="sum">32587.0</double>
  16. <double name="sumOfSquares">9170559.0</double>
  17. <double name="mean">7.971379647749511</double>
  18.                 <double name="stddev">46.69344567709268</double>
  19.                 <lst name="facets" />
  20.             </lst>
  21. </lst>
  22. </lst>
  23. </response>

複製代碼

 

對比查詢結果，Solr提供了更多的統計項，如標準差（stddev）等，與SQL查詢結果是一致的。

 

IN條件查詢

SQL查詢語句：

 

[cde lang="sql"]

SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_typ

FROM v_i_event

WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 ANDcity_id IN(106,103) AND idt_id IN(12011,5004,6051,6056,8002) AND time_type = 1AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815

ORDER BY log_id, start_time DESC LIMIT 10;

[/code]

查詢結果，如圖所示：


Solr查詢URL：

 

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id, cnt,net_type&fq=prov_id:1 AND net_type:1 AND (city_id:106 OR city_id:103) AND (idt_id:12011 OR idt_id:5004 OR idt_id:6051 OR idt_id:6056 OR idt_id:8002) AND time_type:1 AND time_id:[20130801 TO 20130815]&sort=log_id asc ,start_time desc&start=0&rows=10

複製代碼


或

 

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id, cnt ,net_type&fq=prov_id:1&fq=net_type:1&fq=(city_id:106 OR city_id:103)&fq=(idt_id:12011 OR idt_id:5004 OR idt_id:6051 OR idt_id:6056 OR idt_id:8002)&fq=time_type:1&fq=time_id:[20130801 TO 20130815]&sort=log_id asc,start_time desc&start=0&rows=10

複製代碼


查詢結果，以下所示：

 

  1.  
  2. <response>
  3.     <lst name="responseHeader">
  4. <int name="status">0</int>
  5. <int name="QTime">6</int>
  6. </lst>
  7. <result name="response" numFound="63" start="0">
  8. <doc>
  9.             <int name="log_id">6553</int>
  10. <long name="start_time">1374054184</long>
  11. <long name="end_time">1374054254</long>
  12.             <int name="prov_id">1</int>
  13.             <int name="city_id">103</int>
  14.             <int name="area_id">10307</int>
  15. <int name="idt_id">12011</int>
  16. <int name="cnt">0</int>
  17. <int name="net_type">1</int>
  18. </doc>
  19. <doc>
  20. <int name="log_id">6553</int>
  21. <long name="start_time">1374054184</long>
  22.             <long name="end_time">1374054254</long>
  23. <int name="prov_id">1</int>
  24. <int name="city_id">103</int>
  25. <int name="area_id">10307</int>
  26. <int name="idt_id">5004</int>
  27. <int name="cnt">2</int>
  28.             <int name="net_type">1</int>
  29. </doc>
  30. <doc>
  31.             <int name="log_id">6555</int>
  32. <long name="start_time">1374055060</long>
  33. <long name="end_time">1374055158</long>
  34.             <int name="prov_id">1</int>
  35. <int name="city_id">103</int>
  36.             <int name="area_id">70104</int>
  37. <int name="idt_id">5004</int>
  38. <int name="cnt">3</int>
  39. <int name="net_type">1</int>
  40.  

複製代碼

 

 

對比查詢結果，是一致的。

 

開區間範圍條件查詢

SQL查詢語句：

 

SELECTlog_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type

FROM v_i_event

WHERE net_type = 1 AND idt_idIN(12011,5004,6051,6056,8002) AND time_type = 1 AND start_time >= 1373598465AND end_time < 1374055254

 

ORDER BY log_id, start_time, idt_id DESCLIMIT 30;

查詢結果，如圖所示：

 

 

Solr查詢URL：

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type&fq=net_type:1 AND (idt_id:12011 OR idt_id:5004 OR idt_id:6051 OR idt_id:6056 OR idt_id:8002) AND time_type:1 AND start_time:[1373598465 TO 1374055254]&fq =-start_time:1374055254&sort=log_id asc,start_time asc,idt_id desc&start=0&rows=30

複製代碼
或

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type&fq=net_type:1 AND (idt_id:12011 OR idt_id:5004 OR idt_id:6051 OR idt_id:6056 OR idt_id:8002) AND time_type:1 AND start_time:[1373598465 TO 1374055254] AND -start_time:1374055254&sort=log_id asc,start_time asc,idt_id desc&start=0&rows=30

複製代碼

或

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&fl=log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_type&fq=net_type:1&fq=idt_id:12011 OR idt_id:5004 OR idt_id:6051 OR idt_id:6056 OR idt_id:8002&fq =time_type:1&fq=start_time:[1373598465 TO 1374055254]&fq =-start_time:1374055254&sort=log_id asc,start_time asc,idt_id desc&start=0&rows=30

複製代碼
查詢結果，以下所示：

  1.  
  2. <response>
  3. <lst name="responseHeader">
  4. <int name="status">0</int>
  5. <int name="QTime">5</int>
  6. </lst>
  7. <result name="response" numFound="4" start="0">
  8. <doc>
  9.             <int name="log_id">6553</int>
  10. <long name="start_time">1374054184</long>
  11. <long name="end_time">1374054254</long>
  12. <int name="prov_id">1</int>
  13. <int name="city_id">103</int>
  14. <int name="area_id">10307</int>
  15. <int name="idt_id">12011</int>
  16. <int name="cnt">0</int>
  17. <int name="net_type">1</int>
  18. </doc>
  19. <doc>
  20. <int name="log_id">6553</int>
  21. <long name="start_time">1374054184</long>
  22.             <long name="end_time">1374054254</long>
  23. <int name="prov_id">1</int>
  24. <int name="city_id">103</int>
  25.             <int name="area_id">10307</int>
  26. <int name="cnt">2</int>
  27. <int name="net_type">1</int>
  28. </doc>
  29.         <doc>
  30. <int name="log_id">6555</int>
  31. <long name="start_time">1374055060</long>
  32. <long name="end_time">1374055158</long>
  33. <int name="prov_id">1</int>
  34. <int name="city_id">103</int>
  35. <int name="area_id">70104</int>
  36. <int name="idt_id">12011</int>
  37.             <int name="cnt">0</int>
  38. <int name="net_type">1</int>
  39. </doc>
  40. <doc>
  41.             <int name="log_id">6555</int>
  42. <long name="start_time">1374055060</long>
  43. <long name="end_time">1374055158</long>
  44. <int name="prov_id">1</int>
  45.             <int name="city_id">103</int>
  46. <int name="area_id">70104</int>
  47. <int name="idt_id">5004</int>
  48. <int name="cnt">3</int>
  49. <int name="net_type">1</int>
  50. </doc>
  51. </result>
  52. </response>
  53.  

複製代碼

 

多個字段分組統計（只支持count函數）

SQL查詢語句：

SELECT city_id, area_id, COUNT(cnt) AScount_cnt

FROM v_i_event

WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1

GROUP BY city_id, area_id;

查詢結果，如圖所示：

 

Solr查詢URL：

  1. http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&facet=true&facet.pivot=city_id,area_id&fq=prov_id:1 AND net_type:1&rows=0&indent=true

複製代碼

對比上面結果，Solr查詢結果，須要從上面的各組中進行合併，獲得最終的統計結果，結果和SQL結果是一致的。

 

多個字段分組統計（支持count、sum、max、min等函數）

一次對多個字段進行獨立分組統計，Solr能夠很好的支持。這至關於執行兩個帶有GROUP BY子句的SQL，這兩個GROUP BY分別只對一個字段進行彙總統計。

 

SQL查詢語句：

  1. SELECT city_id, area_id, COUNT(cnt) AS count_cnt
  2. FROM v_i_event
  3. WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1
  4. GROUP BY city_id;
  5.  
  6. SELECT city_id, area_id, COUNT(cnt) AS count_cnt
  7. FROM v_i_event
  8. WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1
  9. GROUP BY area_id;
  10.  

複製代碼
查詢結果，再也不顯示。

Solr查詢URL：

  1. >http://slave1:8888/solr-cloud/i_event/select?q=*:*&stats=true&stats.field=cnt&f.cnt.stats.facet=city_id&&f.cnt.stats.facet=area_id&fq=prov_id:1 AND net_type:1&rows=0&indent=true

複製代碼

 

查詢結果，以下所示：

  1. <response>
  2.     <lst name="responseHeader">
  3.         <int name="status">0</int>
  4.         <int name="QTime">72</int>
  5.     </lst>
  6.     <result name="response" numFound="1171" start="0"></result>
  7.     <lst name="facet_counts">
  8.         <lst name="facet_queries" />
  9.         <lst name="facet_fields" />
  10.         <lst name="facet_dates" />
  11.         <lst name="facet_ranges" />
  12.         <lst name="facet_pivot">
  13.             <arr name="city_id,area_id">
  14.                 <lst>
  15.                     <str name="field">city_id</str>
  16.                     <int name="value">103</int>
  17.                     <int name="count">678</int>
  18.                     <arr name="pivot">
  19.                         <lst>
  20.                             <str name="field">area_id</str>
  21.                             <int name="value">10307</int>
  22.                             <int name="count">298</int>
  23.                         </lst>
  24.                         <lst>
  25.                             <str name="field">area_id</str>
  26.                             <int name="value">10315</int>
  27.                             <int name="count">120</int>
  28.                         </lst>
  29.                         <lst>
  30.                             <str name="field">area_id</str>
  31.                             <int name="value">10317</int>
  32.                             <int name="count">86</int>
  33.                         </lst>
  34.                         <lst>
  35. <str name="field">area_id</str>
  36.                             <int name="value">10304</int>
  37.                             <int name="count">67</int>
  38.                         </lst>
  39.                         <lst>
  40.                             <str name="field">area_id</str>
  41.                             <int name="value">10310</int>
  42.                             <int name="count">49</int>
  43.                         </lst>
  44.                         <lst>
  45.                             <str name="field">area_id</str>
  46.                             <int name="value">70104</int>
  47.                             <int name="count">48</int>
  48.                         </lst>
  49.                         <lst>
  50.                             <str name="field">area_id</str>
  51.                             <int name="value">10308</int>
  52.                             <int name="count">6</int>
  53.                         </lst>
  54.                         <lst>
  55.                             <str name="field">area_id</str>
  56.                             <int name="value">0</int>
  57.                             <int name="count">2</int>
  58.                         </lst>
  59.                         <lst>
  60.                             <str name="field">area_id</str>
  61.                             <int name="value">10311</int>
  62.                             <int name="count">2</int>
  63.                         </lst>
  64.                     </arr>
  65.                 </lst>
  66.                 <lst>
  67.                     <str name="field">city_id</str>
  68.                     <int name="value">0</int>
  69.                     <int name="count">463</int>
  70.                     <arr name="pivot">
  71. <lst>
  72.                             <str name="field">area_id</str>
  73.                             <int name="value">0</int>
  74.                             <int name="count">395</int>
  75.                         </lst>
  76.                         <lst>
  77.                             <str name="field">area_id</str>
  78.                             <int name="value">10307</int>
  79.                             <int name="count">68</int>

複製代碼

 

對比上面結果，Solr查詢結果，須要從上面的各組中進行合併，獲得最終的統計結果，結果和SQL結果是一致的。

 

 

多個字段聯合分組統計（支持count、sum、max、min等函數）

SQL查詢語句：

SELECT city_id, area_id, SUM(cnt) ASsum_cnt, AVG(cnt) AS avg_cnt, MAX(cnt) AS max_cnt, MIN(cnt) AS min_cnt,COUNT(cnt) AS count_cnt

FROM v_i_event

WHERE prov_id = 1 AND net_type = 1

GROUP BY city_id, area_id;

 

查詢結果，如圖所示：

 

Solr目前不能簡單的支持這種查詢，若是想要知足這種查詢統計，須要在schema的設計上，將一個字段設置爲多值，而後經過多個值進行分組統計。若是應用中查詢統計分析的模式比較固定，預先知道哪些字段會用於聯合分組統計，徹底能夠在設計的時候，考慮設置多值字段來知足這種需求。


感興趣的讀者，還能夠看看這裏： 基於Solr DIH實現MySQL表數據全量索引和增量索引
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