Solr 通过其倒排索引结构、文本分析管道和灵活的查询功能来支持全文搜索。在其核心，Solr 使用 Apache Lucene 的索引和搜索库来构建和管理倒排索引。此索引将术语（单词、短语或其他标记）映射到它们出现的文档和位置，从而实现快速查找。当添加文档时，Solr 使用可配置的分析器处理文本字段，这些分析器将输入分解为标记，规范化数据（例如，转换为小写），删除停用词，并应用词干提取或词形还原。例如，英语分析器可能会将“quickly running”拆分为“quick”和“run”等标记，从而提高相关术语的召回率。
Solr 通过其查询解析器和相关性评分提供强大的查询处理。标准查询解析器支持布尔逻辑、短语搜索、通配符和邻近查询。DisMax 或 eDisMax 解析器通过支持特定于字段的提升和模糊匹配来简化用户输入处理。Solr 使用 BM25 等算法对结果进行排名，该算法考虑术语频率、文档长度和逆文档频率以确定相关性。开发人员可以通过调整权重或使用函数查询来自定义评分。例如，搜索“laptop”可能会通过应用提升因子来优先考虑术语出现在“product_title”字段中的文档，而不是“description”字段中的文档。突出显示和分面功能通过显示匹配的文本片段或按元数据对结果进行分类来进一步增强可用性。
Solr 通过分布式索引和分片来扩展以适应大型数据集和高流量。在 SolrCloud 模式下，集合被分成分布在各个节点上的分片，查询并行执行以获得更快的响应。复制确保冗余，近实时 (NRT) 索引允许在几秒钟内搜索到最近的更新。例如，电子商务平台可能会按区域将产品数据拆分为分片，并使用复制来维持可用性。同义词扩展、拼写检查和地理空间搜索等附加功能扩展了它的实用性。通过结合高效的索引、灵活的查询选项和可扩展的架构，Solr 为各种应用程序中的全文搜索提供了一个全面的解决方案。
