是因为搜索的关键字没有经过分词缘故？

#1 楼 @quakewang 我在本地用那个带 mmseg4j 的 server 测试，效果也一样。是还需要其他配置吗

试试看将 solr/conf/schema.xml 文件的 index 和 query 的 analyzer 分开，然后给 query 添加一个 PositionFilterFactory

<fieldType name="text" class="solr.TextField" omitNorms="false">
  <analyzer type="index">
    <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" dicPath="dict"/>
    <filter class="solr.StandardFilterFactory"/>
    <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
  </analyzer>
  <analyzer type="query">
    <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" dicPath="dict"/>
    <filter class="solr.StandardFilterFactory"/>
    <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
<filter class="solr.PositionFilterFactory" />
  </analyzer>
</fieldType>

这个配置是很早之前写的，具体的配置得咨询熟悉 solr 的人或者查配置了，好久没有用 java，都记不起来了。

#3 楼 @quakewang 可以了 多谢！

线上环境也修好了

最近我尝试 elasticsearch 用起来比 solr 简单许多 http://www.elasticsearch.org

#6 楼 @huacnlee 啊？elasticsearch 简单吗？我感觉用起来好复杂，github 在用这个，不过 github 的搜索结果真不咋样。

#7 楼 @hooopo elasticsearch 自带中文分词，另外同音字处理也比较简单，只是 tire 这个 gem 没有 sunspot 这个完善。 我那个 720p.so 为了节省内存，都把 redis-search 缓存 elasticsearch 了

#8 楼 @huacnlee solr 的社区大一些，elastic 需要自己去建分片和 mapping 吧。自带中文分词以前没注意到。

org.apache.solr.common.SolrException: Unknown fieldtype 'text' specified on field *_text

title 里面的词汇使用 or 关系，body 使用 and 关系，title 和 body 之间使用 or 关系。然后 title 权重设置高一点。就能保证三条都搜索到，而且结果还挺好....

#9 楼 @hooopo elasticsearch 也可以不去建分片和 mapping 的。他又默认值。之所以提供那个选项，还是为了能让用户精准的控制自己的索引数据和结构类型。

#13 楼 @WilliamZhu 呃。。好吧

#13 楼 @WilliamZhu foursquare 从 mongodb 到 solr，最后迁移到 elasticsearch：http://engineering.foursquare.com/2012/08/09/foursquare-now-uses-elastic-search-and-on-a-related-note-slashem-also-works-with-elastic-search/

#15 楼 @hooopo 其实不管从理念还是实现 ES 都是非常优秀的。我在开发类似应用的时候就参考了它的理念。只是简化了他的分布式处理，其他比如 json out|json in . RestFull 的 http 通信等都保留了。就目前对其 github (https://github.com/elasticsearch/elasticsearch) active 的观察，开发还是相当活跃的。而且开发者 kimchy 还是 compass 项目的开发者，在搜索领域算是非常有经验的一个人。

#16 楼 @WilliamZhu 解释的不错啊，看样子很有经验，呵呵，学习啦

#3 楼 @quakewang 赞