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在项目中一个最常用的查询，查询某段时间内的数据，SQL查询获取数据，30s左右
SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21:31:55';
对collectTime建立索引后，同样的查询，2s，快了很多。
Solr索引
Solr查询，同样的条件，72ms
"status": 0,
"QTime": 72,
"params": {
"indent": "true",
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
"_": "1434617215202",
"wt": "json"
}
好吧，查询性能提高的不是一点点，用Solrj代码试试：
SolrQuery params = new SolrQuery();
params.set("q", timeQueryString);
params.set("fq", queryString);
params.set("start", 0);
params.set("rows", Integer.MAX_VALUE);
params.setFields(retKeys);
QueryResponse response = server.query(params);
Solrj查询并获取结果集，结果集大小为220296，返回5个字段，时间为12s左右。
为什么需要这么长时间？上面的"QTime"只是根据索引查询的时间，如果要从solr服务端获取查询到的结果集，solr需要读取stored的字段（磁盘IO），再经过Http传输到本地（网络IO），这两者比较耗时，特别是磁盘IO。
时间对比：
查询条件 时间
MySQL（无索引） 30s
MySQL（有索引） 2s
Solrj（select查询） 12s
如何优化？看看只获取ID需要的时间：
SQL查询只返回id，没有对collectTime建索引，10s左右
SELECT id FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21:31:55';
SQL查询只返回id，同样的查询条件，对collectTime建索引，0.337s，很快。
Solrj查询只返回id，7s左右，快了一点。
id Size: 220296
Time: 7340
时间对比：
查询条件（只获取ID） 时间
MySQL（无索引） 10s
MySQL（有索引） 0.337s
Solrj（select查询） 7s
继续优化。。
关于Solrj获取大量结果集速度慢的一些类似问题：
http://stackoverflow.com/questions/28181821/solr-performance#
http://grokbase.com/t/lucene/solr-user/11aysnde25/query-time-help
http://lucene.472066.n3.nabble.com/Solrj-performance-bottleneck-td2682797.html
这个问题没有好的解决方式，基本的建议都是做分页，但是我们需要拿到大量数据做一些比对分析，做分页没有意义。
偶然看到一个回答，solr默认的查询使用的是"/select" request handler，可以用"/export" request handler来export结果集，看看solr对它的说明：
It's possible to export fully sorted result sets using a special rank query parser and response writer specifically designed to work together to handle scenarios that involve sorting and exporting millions of records. This uses a stream sorting techniquethat begins to send records within milliseconds and continues to stream results until the entire result set has been sorted and exported.
Solr中已经定义了这个requestHandler：
{!xport} xsort false query
使用/export需要字段使用docValues建立索引：
使用docValues必须要有一个用来Sort的字段，且只支持下列类型：
Sort fields must be one of the following types: int,float,long,double,string
docValues支持的返回字段：
Export fields must either be one of the following types: int,float,long,double,string
使用Solrj来查询并获取数据：
SolrQuery params = new SolrQuery();
params.set("q", timeQueryString);
params.set("fq", queryString);
params.set("start", 0);
params.set("rows", Integer.MAX_VALUE);
params.set("sort", "id asc");
params.setHighlight(false);
params.set("qt", "/export");
params.setFields(retKeys);
QueryResponse response = server.query(params);
一个Bug：
org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient$RemoteSolrException: Error from server at http://192.8.125.30:8985/solr/hotspot: Expected mime type application/octet-stream but got application/json.
Solrj没法正确解析出结果集，看了下源码，原因是Solr server返回的ContentType和Solrj解析时检查时不一致，Solrj的BinaryResponseParser这个CONTENT_TYPE是定死的：
public class BinaryResponseParser extends ResponseParser {
public static final String BINARY_CONTENT_TYPE = "application/octet-stream";
一时半会也不知道怎么解决这个Bug，还是自己写个Http请求并获取结果吧，用HttpClient写了个简单的客户端请求并解析json获取数据，测试速度：
String url = "http://192.8.125.30:8985/solr/hotspot/export?q=CollectTime%3A[2014-12-06T00%3A00%3A00.000Z+TO+2014-12-10T21%3A31%3A55.000Z]&sort=id+asc&fl=id&wt=json&indent=true";
long s = System.currentTimeMillis();
SolrHttpJsonClient client = new SolrHttpJsonClient();
SolrQueryResult result = client.getQueryResultByGet(url);
System.out.println("Size: "+result.getResponse().getNumFound());
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time: "+(e-s));
同样的查询条件获取220296个结果集，时间为2s左右，这样的查询获取数据的效率和MySQL建立索引后的效果差不多，暂时可以接受。
因为Export fields只支持int,float,long,double,string这几个类型，如果你的查询结果只包含这几个类型的字段，那采用这种方式查询并获取数据，速度要快很多。
下面是Solr使用“/select”和“/export”的速度对比。
时间对比：
查询条件 时间
MySQL（无索引） 30s
MySQL（有索引） 2s
Solrj（select查询） 12s
Solrj（export查询） 2s
项目中如果用分页查询，就用select方式，如果一次性要获取大量查询数据就用export方式，这里没有采用MySQL对查询字段建索引，因为数据量每天还在增加，当达到亿级的数据量的时候，索引也不能很好的解决问题，而且项目中还有其他的查询需求。
我们来看另一个查询需求，假设要统计每个设备（deviceID）上数据的分布情况：
用SQL，需要33s：
SELECT deviceID,Count(*) FROM `tf_hotspotdata_copy_test` GROUP BY deviceID;
同样的查询，在对CollectTime建立索引之后，只要14s了。
看看Solr的Facet查询，只要540ms，快的不是一点点。
SolrQuery query = new SolrQuery();
query.set("q", "*:*");
query.setFacet(true);
query.addFacetField("DeviceID");
QueryResponse response = server.query(query);
FacetField idFacetField = response.getFacetField("DeviceID");
List idCounts = idFacetField.getValues();
for (Count count : idCounts) {
System.out.println(count.getName()+": "+count.getCount());
}
时间对比：
查询条件（统计） 时间
MySQL（无索引）33s
MySQL（有索引）14s
Solrj（Facet查询）0.54s
如果我们要查询某台设备在某个时间段上按“时”、“周”、“月”、“年”进行数据统计，Solr也是很方便的，比如以下按天统计设备号为1013上的数据：
String startTime = "2014-12-06 00:00:00";
String endTime = "2014-12-16 21:31:55";
SolrQuery query = new SolrQuery();
query.set("q", "DeviceID:1013");
query.setFacet(true);
Date start = DateFormatHelper.ToSolrSearchDate(DateFormatHelper.StringToDate(startTime));
Date end = DateFormatHelper.ToSolrSearchDate(DateFormatHelper.StringToDate(endTime));
query.addDateRangeFacet("CollectTime", start, end, "+1DAY");
QueryResponse response = server.query(query);
List dateFacetFields = response.getFacetRanges();
for (RangeFacet facetField : dateFacetFields{
List dateCounts= facetField.getCounts();
for (org.apache.solr.client.solrj.response.RangeFacet.Count count : dateCounts) {
System.out.println(count.getValue()+": "+count.getCount());
}
}
2014-12-06T00:00:00Z: 58
2014-12-07T00:00:00Z: 0
2014-12-08T00:00:00Z: 0
2014-12-09T00:00:00Z: 0
2014-12-10T00:00:00Z: 3707
2014-12-11T00:00:00Z: 8384
2014-12-12T00:00:00Z: 7803
2014-12-13T00:00:00Z: 2469
2014-12-14T00:00:00Z: 142
2014-12-15T00:00:00Z: 34
2014-12-16T00:00:00Z: 0
Time: 662
水平拆分表：
由于本系统采集到的大量数据和“时间”有很大关系，一些业务需求根据“时间”来查询也比较多，可以按“时间”字段进行拆分表，比如按每月一张表来拆分，但是这样做应用层代码就需要做更多的事情，一些跨表的查询也需要更多的工作。综合考虑了表拆分和使用Solr来做索引查询的工作量后，还是采用了Solr。
总结：在MySQL的基础上，配合Lucene、Solr、ElasticSearch等搜索引擎，可以提高类似全文检索、分类统计等查询性能。
Solr与Sphinx的比较
Solr版本：4.8.1
Coreseek版本：3.2.14 (基于Sphinx 0.9.9 release)
1.索引效率
Sphinx：10-15MB/秒， 实测最高可对100GB的文本建立索引，单一索引可包含1亿条记录
Ｓolr:10MB/秒，亿条数据,20G索引，新浪目前也采用lucene检索
2.搜索性能
Sphinx：高性能搜索，在2-4GB的文本数据上，平均每次检索响应时间小于0.1秒;在1.2G文本，100万条文档上进行搜索，支持高达每秒150~250次查询；
Ｓolr:高性能搜索，8G的索引文件，检索响应时间为150ms。高峰支持500并发/秒。
3.扩展性
Sphinx：高扩展性
Ｓolr:高扩展性
4.相关度算法
Sphinx：基于短语相似度和统计（BM25）的复合Ranking方法，支持动态计算得分
Ｓolr:支持动态计算得分，也支持索引时计算得分
5.是否支持短语搜索
支持
支持
6.是否支持分布式搜索
支持
支持
7.是否支持Mysql引擎
支持
支持
8.是否支持多个字段全文检索
支持
支持
9.数据交互
http请求，Xml、Json
http请求，Xml、Json
10.数据源
Sphinx：mysql, pgsql, mssql, xmlpipe , xmlpipe2, odbc，python
Solr：mysql，Xml,json,csv,odbc
11.多索引
支持
支持
12.多核(不同去多索引）
Sphinx：不支持
Ｓolr:支持
13. 中文分词的支持比较
sphinx目前只支持mmseg3,sphinx for chinese两种分词，目前大家使用的比较多的是mmseg3。mmseg3的词库需要预先编译，不利于词库的扩充。
Solr目前支持的词库比较多，目前支持的有庖丁，IK，mmsegj4,通过比较分词效果，IK在分词的查全和查准的效果上更好一些。IK分词支持设置停用词和扩展词库，扩展词库每个词一行的方式进行扩展。
14. 从Mysql数据库索引数据的支持
sphinx可以通过配置数据源的方式直接从mysql中索引数据，在数据量比较大的时候，可以设置主索引+增量索引的方式来同步数据。但是主索引需要是根据Ｍysql表的主键Ｉd来设置索引范围，比如Ｉd小于9000,000，Ｉd大于9000,000的通过增量索引来同步。这种只适应Ｉd小于9000,000的数据更新频繁的情况。
如果主索引和增量索引是以记录的最后更新时间来区分的话，由于主索引和增量索引使用的是2个不同的索引文件，这就会造成主索引和增量索引中的数据不一致，导致检索时出现本不该出现的记录。这种情况就需要把增量索引合并到主索引中，如果主索引的数据比较大，不确定合并的时间需要多少。
solr索引mysql数据时，可以配置成主索引+增量索引，主索引和增量索引之间以更新的时间戳为分割线，solr会记录每次更新的时间戳。由于solr的增量索引和增量索引使用的都是一个索引文件，所以在执行增量索引时会自动合并到最终的索引中。
15. 实时检索的支持
sphinx本身不支持中文分词，Coreseek是现在用的最多的sphinx中文全文检索，它提供了为Sphinx设计的中文分词包LibMMSeg。Coreseek目前稳定版是3.2.14(基于Sphinx 0.9.9 release开发)，该版本还不支持实时检索。目前Ｃoresekk4.1还是测试版，测试版本支持实时检索，但是不太稳定。
solr的索引支持实时新增、更新和删除，可以根据记录的最后更新时间实现增量更新，在增量更新数据不多的情况下，可以设置增量更新任务为10秒更新一次。从而达到数据的实时同步。
【solr全文检索】Solr全文搜索与MySQL查询性能比较
http://m.bbyears.com/aspjiaocheng/82723.html
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