本文是scalikesolr的wiki的翻译 

后边的代码片段使用了如下文档产生的索引"example/exampledocs/books.json". 

{ 
  "id" : "978-0641723445", 
  "cat" : ["book","hardcover"], 
  "title" : "The Lightning Thief", 
  "author" : "Rick Riordan", 
  "series_t" : "Percy Jackson and the Olympians", 
  "sequence_i" : 1, 
  "genre_s" : "fantasy", 
  "inStock" : true, 
  "price" : 12.50, 
  "pages_i" : 384 
}, 
{ 
  "id" : "978-1423103349", 
  "cat" : ["book","paperback"], 
  "title" : "The Sea of Monsters", 
  "author" : "Rick Riordan", 
  "series_t" : "Percy Jackson and the Olympians", 
  "sequence_i" : 2, 
  "genre_s" : "fantasy", 
  "inStock" : true, 
  "price" : 6.49, 
  "pages_i" : 304 
} 

查询 

简单查询 

使用核心查询参数和普通查询参数： 

1. import com.github.seratch.scalikesolr._  
2.   
3. val client = Solr.httpServer(new URL("http://localhost:8983/solr")).newClient  
4. val request = new QueryRequest(writerType = WriterType.JavaBinary, query = Query("author:Rick"))   
5. val response = client.doQuery(request)  
6. println(response.responseHeader)  
7. println(response.response)  
8. response.response.documents foreach {  
9.   case doc => {  
10.     println(doc.get("id").toString())   
11.     println(doc.get("cat").toListOrElse(Nil).toString)   
12.     println(doc.get("title").toString())   
13.     println(doc.get("pages_i").toIntOrElse(0).toString)   
14.     println(doc.get("price").toDoubleOrElse(0.0).toString)   
15.   }  
16. }  

从SolrDocument绑定到对象 

需要无参构造器和字段设置器。也可以指定有一个字符串作为参数的构造器的用户定义类型 

1. case class PageI(val value: String = "")  
2. case class Book(  
3.   var id: String = "",  
4.   var cat: List[String] = Nil,  
5.   var price: Double = 0.0,  
6.   var pageI: PageI = PageI(),  
7.   var sequenceI: Int = 0 ) {  
8.   def this() = {  
9.     this ("", Nil, 0.0, PageI(), 0)  
10.   }  
11. }  
12. val book = doc.bind(classOf[Book])  
13. println(book.id)   
14. println(book.cat.size)   
15. println(book.price)   
16. println(book.pageI.value)   
17. println(book.sequenceI)   

1. val request = new QueryRequest(  
2.   writerType = WriterType.JSON,   
3.   query = Query("author:Rick"),  
4.   sort = Sort("page_i desc")  
5. )  
6. request.highlighting = HighlightingParams(true)  
7. val response = client.doQuery(request)  
8. println(response.highlightings)  
9. response.highlightings.keys foreach {  
10.   case key => {  
11.     println(key + " -> " + response.highlightings.get(key).get("author").toString)  
12.       
13.   }  
14. }  

1. val request = new QueryRequest(Query("author:Rick"))  
2. request.moreLikeThis = MoreLikeThisParams(  
3.   enabled = true,  
4.   count = 3,  
5.   fieldsToUseForSimilarity = FieldsToUseForSimilarity("body")  
6. )  
7. val response = client.doQuery(request)  
8. println(response.moreLikeThis)  
9. response.response.documents foreach {  
10.   doc => {  
11.     val id = doc.get("id").toString  
12.     response.moreLikeThis.getList(id) foreach {  
13.       case recommendation => {  
14.         println(recommendation)   
15.       }  
16.     }  
17.   }  
18. }  

使用多层面查询（FacetQuery） 

使用简单的多层面查询参数: 

1. val request = new QueryRequest(Query("author:Rick"))  
2. request.facet = new FacetParams(  
3.   enabled = true,  
4.   params = List(new FacetParam(Param("facet.field"), Value("title")))  
5. )  
6. val response = client.doQuery(request)  
7. println(response.facet.facetFields)  
8. response.facet.facetFields.keys foreach {  
9.   case key => {  
10.     val facets = response.facet.facetFields.getOrElse(key, new SolrDocument())  
11.     facets.keys foreach {  
12.       case facetKey => println(facetKey + " -> " + facets.get(facetKey).toIntOrElse(0))  
13.         
14.     }  
15.   }  
16. }  

使用结果集分组（Groupiong） /字段折叠（Field Collapsing） 

1. val request = new QueryRequest(Query("genre_s:fantasy"))  
2. request.group = new GroupParams(  
3.   enabled = true,  
4.   field = Field("author_t")  
5. )  
6. val response = client.doQuery(request)  
7. println(response.groups.toString)  
8. response.groups.groups foreach {  
9.   case group => println(group.groupValue + " -> " + group.documents.toString)  
10.     
11.     
12. }  

1. val request = new QueryRequest(Query("genre_s:fantasy"))  
2. request.shards = new DistributedSearchParams(  
3.   shards = List(  
4.     "localhost:8984/solr",  
5.     "localhost:8985/solr"  
6.   )  
7. )  
8. val response = client.doQuery(request)  
9. println(response.groups.toString)  

数据导入命令（DIH Command） 

数据导入的命令: 

1. val request = new DIHCommandRequest(command = "delta-import")  
2. val response = client.doDIHCommand(request)  
3. println(response.initArgs)  
4. println(response.command)  
5. println(response.status)  
6. println(response.importResponse)  
7. println(response.statusMessages)  

1. val request = new UpdateRequest()  
2. val doc1 = SolrDocument(  
3.   writerType = WriterType.JSON,  
4.   rawBody = """  
5.   { "id" : "978-0641723445",  
6.     "cat" : ["book","hardcover"],  
7.     "title" : "The Lightning Thief",  
8.     "author" : "Rick Riordan",  
9.     "series_t" : "Percy Jackson and the Olympians",  
10.     "sequence_i" : 1,  
11.     "genre_s" : "fantasy",  
12.     "inStock" : true,  
13.     "price" : 12.50,  
14.     "pages_i" : 384  
15.   }"""  
16. )  
17. val doc2 = SolrDocument(  
18. writerType = WriterType.JSON,  
19. rawBody = """  
20.   { "id" : "978-1423103349",  
21.     "cat" : ["book","paperback"],  
22.     "title" : "The Sea of Monsters",  
23.     "author" : "Rick Riordan",  
24.     "series_t" : "Percy Jackson and the Olympians",  
25.     "sequence_i" : 2,  
26.     "genre_s" : "fantasy",  
27.     "inStock" : true,  
28.     "price" : 6.49,  
29.     "pages_i" : 304  
30.   }"""  
31. )  
32. request.documents = List(doc1, doc2)  
33. val response = client.doUpdateDocuments(request)  
34. client.doCommit(new UpdateRequest)  

1. val request = new DeleteRequest(uniqueKeysToDelete = List("978-0641723445"))  
2. val response = client.doDeleteDocuments(request)  
3. client.doCommit(new UpdateRequest)  
4. Commit  
5.   
6. val response = client.doCommit(new UpdateRequest())  
7. Rollback  
8.   
9. val response = client.doRollback(new UpdateRequest())  
10. Optimize  
11.   
12. val response = client.doOptimize(new UpdateRequest())  
13. Add / Update documents in CSV format  
14.   
15. val request = new UpdateRequest(  
16.   requestBody = "id,name,sequence_i\n0553573403,A Game of Thrones,1\n..."  
17. )  
18. val response = client.doUpdateDocumentsInCSV(request)  
19. client.doCommit(new UpdateRequest)  

1. val request = new UpdateRequest(  
2.   requestBody = "<optimize/>"  
3. )  
4. val response = client.doUpdateInXML(request)  

1. val request = new UpdateRequest(  
2.   writerType = WriterType.JSON,  
3.   requestBody = "{ 7b1debea0390ffbb4e49e2f145a1625ea6ec7011quot;optimize7b1debea0390ffbb4e49e2f145a1625ea6ec7011quot;: { 7b1debea0390ffbb4e49e2f145a1625ea6ec7011quot;waitFlush7b1debea0390ffbb4e49e2f145a1625ea6ec7011quot;:false, 7b1debea0390ffbb4e49e2f145a1625ea6ec7011quot;waitSearcher7b1debea0390ffbb4e49e2f145a1625ea6ec7011quot;:false } }"  
4. )  
5. val response = client.doUpdateInJSON(request)  

从更新格式中加载文档 

不支持JSON格式 

XML格式 

1. val xmlString = "<add><doc><field name=ece0aa4e60e0be0d48ee70d07ac10cec4e21eecaquot;employeeIdece0aa4e60e0be0d48ee70d07ac10cec4e21eecaquot;>05991</field><field name=ece0aa4e60e0be0d48ee70d07ac10cec4e21eecaquot;officeece0aa4e60e0be0d48ee70d07ac10cec4e21eecaquot;>Bridgewater</field>..."  
2. val docs = UpdateFormatLoader.fromXMLString(xmlString)  
3. docs foreach {  
4.   case doc => {  
5.     println("employeeId:" + doc.get("employeeId").toString())   
6.     println("office:" + doc.get("office").toString())   
7.   }  
8. }  

1. val csvString = "id,name,sequence_i\n0553573403,A Game of Thrones,1\n..."  
2. val docs = UpdateFormatLoader.fromCSVString(csvString)  
3. docs foreach {  
4.   case doc => {  
5.     println(doc.get("id"))   
6.     println(doc.get("name"))   
7.     println(doc.get("sequence_i").toIntOrElse(0))   
8.   }  
9. }  

1. val response = client.doPing(new PingRequest())  
2. println(response.status)