测试环境
本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度。
测试数据量：10407608 Num Docs: 10407608
普通查询
这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间。
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索引数据：
<!--Index Field for HotSpot-->
<field name="CollectTime" type="tdate" indexed="true" stored="true"/>
<field name="IMSI" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="IMEI" type="string" indexed="true" stored="true"/>
<field name="DeviceID" type="string" indexed="true" stored="true"/>
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://*.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：
<requestHandler name="/export" class="solr.SearchHandler">
<lst name="invariants">
<str name="rq">{!xport}</str>
<str name="wt">xsort</str>
<str name="distrib">false</str>
</lst>
<arr name="components">
<str>query</str>
</arr>
</requestHandler>
使用/export需要字段使用docValues建立索引：
<field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" docValues="true"/>
<field name="CollectTime" type="tdate" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
<field name="IMSI" type="string" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
<field name="IMEI" type="string" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
<field name="DeviceID" type="string" indexed="true" stored="true" docValues="true"/>
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。
为什么使用docValues的方式获取数据速度快？
DocValues是一种按列组织的存储格式，这种存储方式降低了随机读的成本。
传统的按行存储是这样的：
1和2代表的是docid。颜色代表的是不同的字段。
改成按列存储是这样的：
按列存储的话会把一个文件分成多个文件，每个列一个。对于每个文件，都是按照docid排序的。这样一来，只要知道docid，就可以计算出这个docid在这个文件里的偏移量。也就是对于每个docid需要一次随机读操作。
那么这种排列是如何让随机读更快的呢？秘密在于Lucene底层读取文件的方式是基于memory mapped byte buffer的，也就是mmap。这种文件访问的方式是由操作系统去缓存这个文件到内存里。这样在内存足够的情况下，访问文件就相当于访问内存。那么随机读操作也就不再是磁盘操作了，而是对内存的随机读。
那么为什么按行存储不能用mmap的方式呢？因为按行存储的方式一个文件里包含了很多列的数据，这个文件尺寸往往很大，超过了操作系统的文件缓存的大小。而按列存储的方式把不同列分成了很多文件，可以只缓存用到的那些列，而不让很少使用的列数据浪费内存。
注意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。
分组查询
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<Count> 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<RangeFacet> dateFacetFields = response.getFacetRanges();
for (RangeFacet facetField : dateFacetFields{
List<org.apache.solr.client.solrj.response.RangeFacet.Count> dateCounts= facetField.getCounts();
for (org.apache.solr.client.solrj.response.RangeFacet.Count count : dateCounts) {
System.out.println(count.getValue()+": "+count.getCount());
}
}
这里为什么Solr/Lucene的Facet（聚合）查询会这么快呢？
想想Solr/Lucene的索引数据的方式就清楚了：倒排索引。对于某个索引字段，该字段下有哪几个值，对于每个值，对应的文档集合是建立索引的时候就清楚的，做聚合操作的时候“统计”下就知道结果了。
如果通过docValues建立索引，对于这类Facet查询会更快，因为这时候索引已经通过字段（列）分割好了，只需要去对应文件中查询统计就行了，如上文所述，通过“内存映射”，将该索引文件映射到内存，只需要在内存里统计下结果就出来了，所以就非常快。
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。
参考：
http://wiki.apache.org/solr/
https://lucidworks.com/blog/2013/04/02/fun-with-docvalues-in-solr-4-2/