摘要：本篇是本人在Solr的基础上，配置了中文分词器，并对其进行的性能测试总结，具体包括
使用mmseg4j、IKAnalyzer、Ansj，分别从创建索引效果、创建索引性能、数据搜索效率等方面进行衡量。
具体的Solr使用方法假设读者已有了基础，关于Solr的性能指标见前期的。
前提： Solr提供了一整套的数据检索方案，一台四核CPU、16G内存的机器，千兆网络。需求： 1、对Solr创建索引的效率有一定的要求。
2、中文分词速度要快，搜索速度也要快。
3、中文分词准确率有一定的要求。
说明： 以下是在Solr上分别配置不同的中文分词器，它们之间的比较。
1. 中文分词
1.1 中文分词器概述
| 名称 | 最近更新 | 速度(网上情报) | 扩展性支持、其它 |
| mmseg4j | 2013 | complex 60W字/s (1200 KB/s) simple 100W字/s (1900 KB/s) | 使用sougou词库，也可自定义 (complex\simple\MaxWord) |
| IKAnalyzer | 2012 | IK2012 160W字/s (3000KB/s) | 支持用户词典扩展定义、支持自定义停止词 (智能\细粒度) |
| Ansj | 2014 | BaseAnalysis 300W字/s hlAnalysis 40W字/s | 支持用户自定义词典，可以分析出词性，有新词发现功能 |
| paoding | 2008 | 100W字/s | 支持不限制个数的用户自定义词库 |
注意：
中文分词器可能与最新版本Lucene不兼容，配置好运行时出现TokenStream contractviolation错误，对于mmseg4j需要更改com.chenlb.mmseg4j.analysis.MMSegTokenizer源码，添加super.reset()在reset()内，重新编译后替换原jar。
1.2 mmseg4j
创建索引效果：
| FieldValue内容： |
| 京華时报ぼおえ2009年1月23日报道，뭄내ㅠㅛㅜ치ㅗ受一股来自中西伯利亚的强冷空气影响，本市出现大风降温天气，白天最高气温只有零下7摄氏度celsius degree，同时伴有6到7级的偏北风。 |
| 在词库中补充： |
| 京華、뭄내、ぼおえ、受一股来 |
| 类型 | 结果 |
| textMaxWord | 京華|时报|ぼ|お|え|2009|年|1|月|23|日|报道|뭄|내|ㅠ|ㅛ|ㅜ|치|ㅗ|受|一股|来|自|中|西|伯|利|亚|的|强|冷|空气|影响|本市|出现|大风|降温|天气|白天|最高|气温|只有|零下|7|摄氏|度|celsius|degree|同时|伴有|6|到|7|级|的|偏|北风 |
| textComplex | 京華|时报|ぼおえ|2009|年|1|月|23|日|报道|뭄내ㅠㅛ|ㅜ|치|ㅗ|受一股来|自|中|西伯利亚|的|强|冷空气|影响|本市|出现|大风|降温|天气|白天|最高气温|只有|零下|7|摄氏度|celsius|degree|同时|伴有|6|到|7|级|的|偏|北风 |
| textSimple | 京華|时报|ぼおえ|2009|年|1|月|23|日|报道|뭄내ㅠㅛ|ㅜ|치|ㅗ|受一股来|自|中西|伯|利|亚|的|强|冷空气|影响|本市|出现|大风|降温|天气|白天|最高气温|只有|零下|7|摄氏度|celsius|degree|同时|伴有|6|到|7|级|的|偏|北风 |
创建索引效率：
17个各种类型字段，在solr博文中字段基础上，选一空string类型字段改为新类型，并写入文本内容（原纯文本Size约为400B，SolrInputDocument对象Size约为1130B）。
文本内容以词库中任选20词拼成的句子，每词大约3字，一句大约60字。
总数据量为2000W条数据，与2.2节相同配置。
| 字段类型 | 创建时间(s) | 索引大小(GB) | 网络(MB/s) | 速率(W条/s) |
| textMaxWord | 3115 | 4.95 | 6.0 | 0.64 (38W字/s) |
| textComplex | 4860 | 4.3 | 5.0 | 0.41 (25W字/s) |
| textSimple | 3027 | 4.32 | 6.5 | 0.66 (40W字/s) |
| string | 2350 | 9.08 | 8.0 | 0.85 (57W字/s) |
速度：在与“”中1.2节相同配置的情况下，分词索引创建速度要差于不使用分词的。
大小：分词索引大小要小于不使用分词的，经测试分词字段配置成autoGeneratePhraseQueries="false"对索引大小几乎没有影响。
数据搜索效率：
文本内容以词库中任选20词拼成的句子，每词大约3字，一句大约60字，总数据量为2000W条数据。
| 字段类型 | 关键词 | 搜索时间(ms) | 结果(条) |
| textMaxWord | 一不做二不休 | 180 | 2556 |
| textComplex | 一不做二不休 | 59 | 2648 |
| textSimple | 一不做二不休 | 62 | 2622 |
| string | *一不做二不休* | 20000 | 2689 |
| textMaxWord | 一个国家两种制度 | 22 | 2620 |
| textComplex | 一个国家两种制度 | 12 | 2687 |
| textSimple | 一个国家两种制度 | 10 | 2670 |
| string | *一个国家两种制度* | 15500 | 2657 |
| textMaxWord | 一些 | 24 | 15999 |
| textComplex | 一些 | 11 | 2687 |
| textSimple | 一些 | 9 | 2665 |
| string | *一些* | 14200 | 15758 |
| textMaxWord | 转辗反侧 | 15 | 2622 |
| textComplex | 转辗反侧 | 5 | 2632 |
| textSimple | 转辗反侧 | 9 | 2676 |
| string | *转辗反侧* | 15600 | 2665 |
补充：
对于非中文、数字、英文词汇，包括繁体字，在词典中加入新词汇即可。
mmseg4j对于“都是先从容易的做起”，不能把“容易”分出来，分词结果为“都是|先|从容|易|的|做起”。
网上推荐使用textMaxWord类型分词。
1.3 IKAnalyzer
创建索引效果：
FieldValue内容、在词库中补充均同1.2。
分词字段配置autoGeneratePhraseQueries="false"
| 类型 | 结果 |
| 细粒度 | 京華|时报|ぼおえ|2009|年|1|月|23|日报|日|报道|뭄내ㅠㅛ|ㅜ|치|ㅗ|受一股来|一股|一|股|来自|中西|西伯利亚|西伯|伯利|亚|的|强冷空气|冷空气|空气|影响|本市|出现|大风|降温|天气|白天|最高|高气|气温|只有|有|零下|零|下|7|摄氏度|摄氏|度|celsius|degree|同时|伴有|有|6|到|7|级|的|偏北风|偏北|北风 |
创建索引效率：
| 字段类型 | 创建时间(s) | 索引大小(GB) | 网络(MB/s) | 速率(W条/s) |
| 细粒度 | 3584 | 5.06 | 6.0 | 0.56 (33W字/s) |
速度：与1.2比较，分词索引创建速度要略差于使用mmseg4j分词的。
大小：分词索引大小要略大于使用mmseg4j分词的。
数据搜索效率：
| 字段类型 | 关键词 | 搜索时间(ms) | 结果(条) |
| 细粒度 | 一不做二不休 | 400 | 5949255 |
| 细粒度 | 一个国家两种制度 | 500 | 6558449 |
| 细粒度 | 一些 | 300 | 5312103 |
| 细粒度 | 转辗反侧 | 15 | 10588 |
补充：
mmseg4j中textMaxWord，“一不做二不休”被分为：一|不做|二不|不休；
IKAnalyzer中细粒度，“一不做二不休”被分为：一不做二不休|一|不做|二不休|二|不休；
因此同样使用autoGeneratePhraseQueries="false"，“一不做二不休”搜索，IKAnalyzer搜索出来的结果要远多于mmseg4j。
1.4 Ansj
创建索引效果：
FieldValue内容同1.2，没有补充词库。
<fieldType name="text_ansj"class="solr.TextField">
<analyzertype="index">
<tokenizerclass="org.ansj.solr.AnsjTokenizerFactory" conf="ansj.conf"rmPunc="true"/>
</analyzer>
<analyzertype="query">
<tokenizerclass="org.ansj.solr.AnsjTokenizerFactory" analysisType="1"rmPunc="true"/>
</analyzer>
</fieldType>
| 结果 |
| 京华|时报|ぼ|お|え|2009年|1月|23日|报道|，|뭄|내|ㅠ|ㅛ|ㅜ|치|ㅗ|受|一股|来自|中|西伯利亚|的|强|强冷空气|冷空气|影响|，|本市|出现|大风|降温|天气|，|白天|最高|气温|只|只有|有|零下|7摄氏度|摄氏|摄氏度|celsius||degree|，|同时|伴|伴有|有|6|到|7级|的|偏|偏北风|北风|。 |
“京華”二字被分词后变成了“京华”，据朋友介绍，它有将生僻字改字的Bug。
创建索引效率：
| 字段类型 | 创建时间(s) | 索引大小(GB) | 网络(MB/s) | 速率(W条/s) |
| 细粒度 | 3815 | 5.76 | 5.2 | 0.52 (31W字/s) |
速度：与1.2、1.3比较，分词索引创建速度要略差于使用mmseg4j、IKAnalyzer分词的。
大小：分词索引大小要略大于使用mmseg4j、IKAnalyzer分词的。
数据搜索效率：
| 关键词 | 搜索时间(ms) | 结果(条) |
| 一不做二不休 | 200 | 2478 |
| 一个国家两种制度 | 15 | 0 |
| 一些 | 25 | 15665 |
| 转辗反侧 | 6 | 2655 |
1.5 总结
按分词后的结果进行搜索，若在分词字段配置autoGeneratePhraseQueries="false"，则是搜索条件先分词，再使用分词在结果中搜索，默认的是true。autoGeneratePhraseQueries="false"对创建索引速度没影响，对搜索结果有影响。也可以修改Solr的QueryPasser，对于输入的一个字符串，先进行相应分词，再使用分词结果在索引集中搜索。
精确或模糊*搜索，都是以词为单位搜索。精确搜索是指返回所有包含分词的结果。
分词器能对word、letter、digit等进行识别。
对于不使用分词的String类型进行搜索，只能通过模糊搜索*，搜到连字，以字为单位搜索。
在分词索引内搜索，速度较快；不分词，需要遍历所有文档，速度较慢。
如果需要分词的话，那分词速度是主要瓶颈。
综合考虑，mmseg4j是首选的中文分词器。
如有需要具体的测试代码，可以跟本人联系。