solr是一个全局检索引擎，能够快速地从大量的文本数据中选出你所需要的数据，而你只需要提供相应的关键词进行检索。solr的高效率查询靠的是底层强大的索引库，所以solr最关键的技术也是其底层的索引设计。solr工作的时候可以归结成两个过程：1.创建索引，2.搜索索引。
这是一张solr的基本工作图：
如图所示： 1.图中横线左边部分说明了solr中的数据来源，solr可以从数据库中获得数据，用户只需要简单的操作即可将数据库中的数据导入到solr中，除了数据库外solr可以从文件系统中保存数据，能直接保存互联网的数据，当然用户也可手动导入数据。
2.图中的index Documents就是前文所说的两个过程中的第一个创建索引，solr必须对导入的数据创建索引来保证查询的效率。
3.图上最底下有个index，表示一个索引库，索引库可以近似的看成是一个数据库，前面创建的索引必须保存在索引库中。
4.图中的横线上边右半部分表示了用户对solr的查询，用户通过各种方式对solr进行查询（如手动在solr管理页面上，通过solrj进行查询），查询到达solr后，solr进行search index（去索引库中对刚刚创建的索引进行检索）来找到用户想要得到的数据，并将数据集返回给用户。
solr索引
solr的索引类似如下图：
solr的索引是一个反向索引，比如说现在要找带solr这个词的数据，那么首先会在词典中找到solr这个词，在倒排表中会有一个链表与solr这个词关联着，这个链表就是带有solr这个词的文本集的序号集。
索引的创建过程
索引的创建过程可以分为：1.分词组件，2.语言处理组件，3.索引组件
1.分词组件： 当数据存入solr的时候首先会通过分词组件，分词组件的作用：
1.将数据分成一个个词汇，2.去除标点符号，3.去除停词(比如中文的“的”，“和”，“啦”等等)
比如存入“Students should be allowed to go out！”分词组件会先将句子分成多个单词“Students”，“should”，“be” ，“allowed”，“to”，“go”，“out”,“！”。随后会进行第二部将标点符号“！”去掉，最后第三步会将“to”,“be”去掉。最后留下的结果为：“Students”，“should”，“allowed”，“go”，“out”。
注意：可以看出我们在对solr进行搜索的时候应该尽量避免使用符号或者停顿词作为检索关键词。
2.语言处理组件： 语言处理组件的作用如下： 1.变为小写(Lowercase)。 2.将单词缩减为词根形式，如”cars”到”car”等。这种操作称为：stemming。 3.将单词转变为词根形式，如”drove”到”drive”等。这种操作称为：lemmatization。
注意：至此索引创建完成，搜索”drive”时，”driving”，”drove”，”driven”也能够被搜到。因为在索引中，”driving”，”drove”，”driven”都会经过语言处理而变成”drive”，在搜索时，如果您输入”driving”，输入的查询语句同样经过分词组件和语言处理组件处理的步骤，变为查询”drive”，从而可以搜索到想要的文档。Lowercase，stemming同理
3.索引组件 假设现在有两个文档： 文档一：Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer. 文档二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed. 经过前两个组件的处理后得到如下索引： Term Document ID student 1 allow 1 go 1 their 1 friend 1 allow 1 drink 1 beer 1 my 2 friend 2 jerry 2 go 2 school 2 see 2 his 2 student 2 find 2 them 2 drink 2 allow 2
对字典按字母顺序排序： Term Document ID allow 1 allow 1 allow 2 beer 1 drink 1 drink 2 find 2 friend 1 friend 2 go 1 go 2 his 2 jerry 2 my 2 school 2 see 2 student 1 student 2 their 1 them 2
合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表
Document Frequency：文档频次，表示多少文档出现过此词(Term)
Frequency：词频，表示某个文档中该词(Term)出现过几次
索引的检索
通过前几步索引的创建，现在就可以对创建的索引进行检索了。
- 当用户的检索关键词进入solr后，solr会对传入的关键词进行处理，具体处理过程类似创建索引时语言处理组件对文档词汇的处理过程。
- 将处理后的词在词典中搜索得到一个文档集。
- 将文档集根据词频将文档集进行相关性排序。
- 将结果集返回给用户。
