精华内容
下载资源
问答
  • 全文搜索引擎

    2013-07-13 23:58:59
    先了解百度搜索是怎么做的吗?先知道百度搜索中涉及到了那些技术吗?呵呵
  • sphinx全文搜索引擎

    2021-01-01 16:54:49
    sphinx全文搜索引擎,支持中文分词。内置sphinx安装包及coreseek安装包
  • Elasticsearch全文搜索引擎 Elasticsearch全文搜索引擎
  • 正文一:Full Text Search Engines vs. DBMS 发表于2009年 ...不知道大家有没有想过一个问题:数据库服务也支持全文搜索,但我们为什么要用全文搜索引擎! 如果说是全文搜索引擎更快或者性能更好,那为什么呢?我们

    正文一:Full Text Search Engines vs. DBMS  发表于2009年

    正文二:Elasticsearch — A High-Performance Full-Text Search Engine  发表于2016年

     

    不知道大家有没有想过一个问题:数据库服务也支持全文搜索,但我们为什么要用全文搜索引擎! 如果说是全文搜索引擎更快或者性能更好,那为什么呢?我们都知道solr和elasticsearch都是基于Lucene的,那Lucene又是基于什么做的全文搜索呢?

    好吧,我只是有这些疑问,闲着没事儿,权当玩儿,翻译两篇文章!

     

    本宝宝总结两点:1,全文搜索引擎更适用于非结构化的文本查询;2,对于类似于Mongo这种document型数据库,全文搜索引擎胜在对索引的维护

    正文一:全文搜索引擎 VS 数据库管理系统

    很多数据库用户经常在想:究竟是哪些内容,是一个数据库不能做到,而一个全文搜索引擎能做到的。毕竟,大多数数据库都提供了基于文本的搜索,即使这似乎有一些马后炮的嫌疑。  但在同时,很多搜索引擎提供了一些功能,比如:存储和一些逻辑操作。 那么,作为用户究竟该如何做决定呢? 在这篇文章里,Marc Krellenstein 对比数据库,给出了全文搜索引擎的优势。

     

    简介

    作为开发者工具,全文搜素引擎和关系型数据库都有其特定的独有的优势,即使他们拥有很多重叠的功能。 比如说,他们都可以提供数据的更新和存储功能,他们都支持对于数据的搜索。全文系统可以更好地快速搜索大量存在的任何单词或单词组的非结构化文本。它们提供丰富的文本搜索功能和复杂的相关性排名工具,用于根据它们与潜在的模糊搜索请求的匹配程度来排序结果。 关系型数据库,从另一方面来说,胜在结构化的数据存储和操作——特殊类型的字段集。他们可以用很少或者不冗余的方式做到搜索引擎一样的效果。他们支持多种数据类型的弹性搜索,也是一个可快速和安全更新单个记录的强大工具。 在表中的一些记录字段可能是一些自由结构文本,比如说一个产品的描述信息。现在,大多数的关系型数据库支持非结构化数据的全文搜索,然而,在对于非结构化文本结果集的排序问题上,关系型数据库却做不到全文搜索引擎一样好。
     
    一些应用将在一种或者多种技术的融合下表现的更加完美。一些人可能开始安装关系型数据库,但是更好的服务则是应用全文搜索引擎,但这有一个不足之处则是:数据的及时更改和增城。很多应用依赖一些相互关联的技术,无论是对于数据的不同部分还是通过复制两个系统中的一些数据来获得两者的优点。
     
    文章的剩余部分主要详细解释全文搜索引擎的优势和劣势,以及提供一些关于如何选择开发模式的建议
     
     
    -------------------------机翻开始,懒是一种病,得治------------------------------------------

    全文搜索引擎可以做什么

    全文搜索引擎胜在快速和高效的查询大批量非结构化的文本—文档或者其他包好自由结构文本的记录,并且返回这些基于用于搜索匹配的结果文档,他们可以根据具体的数值或者字段去进行快速高效的排序、分类等。一个系统的 全文搜索功能应该是丰富并且灵活的,并且还需要支持基本关键字的查询:互联网式+/-语法,布尔运算符的使用,有限的真实或伪自然语言处理,邻近操作,查找类似等。关联排序功能定义了一个查询操作的最好匹配结果。在数据库中,他们通常会作为一个整体:文档中邻近的查询术语的接近度,特定术语,字段或文档的特殊权重等等。

     

    这些传统的文档通常只有一种类型或者结构。这种结构通常由主要的自由结构文本字段(例如,文档的主体或产品的主要描述),附加的辅助自由结构文本字段(例如,标题或摘要)和一些非文本或 更多约束的文本字段(例如,出版日期,大小,价格,产品代码等)。 将主文本字段称为主要数据或文本以及与其相关的其他字段(标题,价格等)通常是作为元数据。 然而,这些文件或记录 - 这些术语可以互换使用来指代全文搜索系统中的单个索引“项目” - 也可以被视为简单的字段连接。 任何数量的这些字段可以是自由结构文本,并且它们中的任何一个可以是非文本或更多约束的文本数据(例如,一些数量的商品代码之一)

     

    全文搜索系统通常采用这些数据索引和搜索的视图:每个文档/记录只是字段的集合。 给定的搜索总是针对单个字段或某些字段的组合运行,尽管最终用户可能不知道这一点,特别是如果默认是一起搜索所有字段。

     

    全文搜索系统通常依赖某些类型的索引来执行查询。 最常见的是反向索引,它有效地列出了每个文档中的每个术语 - 每个单词,数字等 - 以及哪些文档包含该术语的指示(以及如果搜索短语或其他邻近操作被支持的位置) 他们通常是这样)。 每个字段可能有一个单独的索引,或者所有字段可以包含在单个索引中。 在给定的文档中,一个或多个字段可能没有价值。 然而,所有文档的结构是相同的,因为给定全文索引的所有文档的可能字段集合是相同的。 全文搜索系统通常包含处理非文本字段的一些功能,例如范围搜索,按任何字段排序结果的能力等。但是这些功能并不像关系数据库那么强大。

     

    搜索结果将来自一组具有一组字段的索引文档。该集合可能是许多来源和许多类型的文档的汇总。为索引定义的一组字段将需要包括从任何文档来源搜索的所有字段。这可能意味着某些信息需要重复某些字段,例如,如果城市字段是波士顿,还需要存储或搜索状态信息,州将需要是马萨诸塞州每个城市波士顿的记录。在“归一化”的关系数据库中,波士顿在马萨诸塞州的事实只会存储一次。一些全文系统可以提供一些有效“连接”不同类型的数据的能力,从而最小化这种冗余。这可以通过附加的特殊索引结构,通过预定义的“过滤器”查询来完成,该查询保留关于常见查询约束的信息(有效地加入具有存储查询的查询)或通过多遍搜索技术。这些多记录类型的功能不像在关系数据库中一样丰富或直截了当。

     

    除索引数据之外,大多数现代全文搜索系统(包括Lucene / Solr)可让您实际存储和检索其原始形式的数据。他们这样做的一个原因是能够轻松地填充具有实际数据的搜索结果列表。文件的标题或摘要 - 以便更容易查看哪些文档最相关并值得开放以进行全面审核。所选文件/记录通常从原始位置开始打开,但也可以将整个文档/记录存储在搜索系统中,并从系统内查看。现代全文搜索系统还支持增量索引,包括添加,删除或更新记录的能力。尽管如此,全文系统在快速安全地处理事务更新的能力上有所限制。这部分是因为文本搜索的全文系统的速度和规模优势很好地归功于复杂的索引压缩,以表示在数百万个特定文档中可能出现给定的单词。这种压缩限制了选择性索引更新的能力。然而,一些全文搜索引擎通常在基于内存的索引分区中支持近实时更新,后者在后台的某个时刻将其转换为更充分的基于磁盘的索引。

     

    全文搜索系统的最优功能可以归纳如下:

    1,子秒搜索结果指出哪些文件可能在数百万或数十亿的用户搜索中包含一个或多个术语(单词,数字等)。 这包括对所有文本字段的良好搜索,以及搜索非文本数据的功能有限。 这还可以包括基于特定领域的具体值的有效内容或搜索结果的分类或搜索结果。 

    2,丰富灵活的文本查询工具和复杂的排名功能,以找到最好的文档/记录。 

    3,添加,删除或更新文档/记录的基本功能。

    4,存储数据的基本功能(而不是简单的索引和搜索)。 并不是所有的全文搜索系统都支持这种功能,但大多数都包括Lucene / Solr。 

    5,搜索和操纵实际表示不同记录类型的数据的功能有限。

     

    什么时候使用全文搜索引擎

    可能建议在关系数据库中选择全文搜索系统的应用程序要求是与全文搜索系统的上述优点和限制相对应的应用要求:

    1,大量的自由结构的文本数据(或包含此类数据的记录)要搜索或 方面/分类 - 数十万或数百万个文件/记录(或更多)。

    2, 支持大量基于交互式文本的查询。 

    3,需求非常灵活的全文搜索查询。 

    4,对高度相关的搜索结果的需求未被可用的关系数据库所满足。

    5, 对不同记录类型,非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少。

     

    该列表首先提供了选择全文搜索系统的一些原因,或者迁移关系数据库应用程序的部分或全部。这种数据库应用程序在应用程序开始时可能已经足够了,但由于数据增加,用户数量或搜索请求的类型,现在具有一个或另一个性能或有效性问题。移动到全文搜索系统的许多人实际上只是在寻找其非结构化内容的情况下发现自己。在某些情况下,这是因为关系数据库的原始选择因为应用程序的真正“关系”(多表)或“数据库管理”(事务处理)要求而减少,而只是因为需要持久存储数据和数据库似乎是一个自然的选择,可用。数据库技能的提供和缺乏全文搜索技能也可能是一个原因。但是,虽然数据库可能已经足够一段时间的全文搜索需求,但它正在支持,环境的变化或仅仅是对更好的文本搜索的需求,现在激励用户寻找更好的解决方案。

     

    即使数据库中存在多个记录类型,一旦数据平坦化,全文本搜索系统仍然可能是更有效的工具,即来自不同表格的记录被组合成适合全文的单个更长记录格式 搜索引擎。 只要没有大量的表组成要搜索的数据,并且前提是多表记录操纵(和复杂的事务处理)不是应用程序的关键组件,这通常是有效的。 许多关系数据库应用程序属于这一类别,只有一个或几个表格和有限的丰富的事务处理或恢复的需求。 (事实上,如果真正的DBMS需求足够小,那么即使全文搜索需求不显着,搜索引擎也可能会更快,但功能上更为充分。

     

    在某些情况下,由于应用程序需求,数据将需要保留在关系数据库中,但数据库提供的全文搜索在某些方面是不够的。 在这些情况下,数据可能会导出到文本系统中,以进行全文索引和搜索,两个系统一起使用。 这样的出口可能是相对静态的(例如,夜间过程)或更加动态 - 数据在飞行中提取和/或更快地被索引,或许是实时的。 最好的全文搜索系统提供了一种机制,可以将关系数据库中的表格数据轻松映射到全文系统的索引字段。

     

    总结

    全文搜索系统擅长高速搜索和大量数据的分析。 它们在处理多记录类型或事务处理方面不如关系数据库那么强大,但在许多情况下它们可能适合这些需求。 一些DBMS应用程序真的在那里,因为方便,而不是因为他们要求关系型数据库管理系统的功能。 如果DBMS不再满足应用程序的需要,这些应用程序可以成功迁移到全文搜索系统。 其他应用程序可以部分迁移到全文搜索系统,以支持全文搜索需求,或者可以将数据索引到两者中以提供每种优点。

     


    ---------------------------机翻结束,懒是一种病,得治---------------------------------------

     

    正文二:Elasticsearch—高性能全文搜索引擎

     

    一般而言,在我们的脑子里会很快的浮现出一个疑问:在这种场景下,哪一种全文搜索方案是性能最优的呢?

    阅读这篇短文,看看我们是怎么回答这个问题的!

     

    大部分的开发人员会学习到几个好的解决方案,这些解决方案可以高效的处理百万级别的全文搜索:

    MongoDB,使用自定义功能、mysql、postgreSQL、Elasticsearch

    所有这些都是可靠的数据管理系统,但是,当我们在选择一个最好的全文搜索方案时,我们仍然需要考虑2个点。第一:SQL 全文搜索对于设置索引和查询来说,相当简单。但是,这里有几个缺陷:

    1,我们几乎无法控制索引

    2,在特定的索引、词法、内容方面,我们几乎无能为力

    3,搜索将会运行在DBMS服务器,而这通常是我们最无力扩展的基础设施

    第二:我们知道,在前期,Elasticsearch需要做更多的工作,因为我们需要设置并且维护分布式集群节点。我们也需要提供代码去控制我们的索引——这也可能是一个有计划的工作:根据更改后的日志(处理新的/更改的数据),去构建用于索引的片段。与SQL一样,我们还需要花费时间来构建查询。 但是,我们拥有一个巨大的惊喜,这个惊喜是来源于我们对于Elasticsearch所做的一切努力:

    1,精确控制我们的索引和查询

    2,完美的可扩展性,因为我们可以提供我们需要的集群节点

    3,本地文档、索引访问

    现在,我们让你进入一个“秘密”。与SQL系统相反,使用Elasticsearch,完全不需要修改数据的本地形式(或执行初步映射)来适应查询的结构。

     

    很多应用的数据层,一个很重要紧急的开发工作就是去设计关于数据恢复的方法。在Elasticsearch里面,这仍然是一件极其重要的工作,但是,这也正是其精妙所在:我们可以让数据在本地(源文档),并且根据这些本地数据建立索引。然后,我们可以配置Elasticsearch去匹配这些在源文档的数据。这样做的优势是:我们不需要去建立一些额外的字段去绑定文档。

     

    至此,有人可能会说:“但是,我依然没有发现Elasticsearch有什么吸引人的,我还是喜欢用DBMS” 是的,我们曾经也这样认为。

    可能你也正在寻找其他的应用场景去增长自信,但是,请思考:我们的一些在Qbox的职工通常会活跃在StackOverflow.com。我们也了解到,Stack Overflow是建立在SQL 全文搜索的平台上的。 伴随着Stack Overflow平台的发展,当功能和性能成为主要的限制时,他们也从SQL 全文搜索变成了Elasticsearch。

     

    我们可以很有信心的说,这是值得的。是的,我们必须进行额外的初始配置工作。但是,当我们考虑使用Elasticsearch在大数据集上返回Sub-Second响应的总体工作量和成本时,这是SQL数据库或Mongo解决方案所需的总体工作量的很小一部分。对于SQL系统,需要在数据存储之外执行如此多的预处理才能使数据可搜索。使用这些传统系统,实现Elasticsearch提供的性能和查询灵活性的平衡将是一个巨大的挑战。

     

     

     

    展开全文
  • 搜索引擎按其工作方式主要可分为三种,分别是全文搜索引擎(Full Text Search Engine)、目录索引类搜索引擎(Search Index/Directory)和元搜索引擎(Meta Search Engine)。 一.全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎,国外...

    搜索引擎按其工作方式主要可分为三种,分别是全文搜索引擎(Full Text Search Engine)、目录索引类搜索引擎(Search Index/Directory)和元搜索引擎(Meta Search Engine)。
    一.全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎,国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等,国内著名的有百度(Baidu)。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户,因此他们是真正的搜索引擎。
    从搜索结果来源的角度,全文搜索引擎又可细分为两种,一种是拥有自己的检索程序(Indexer),俗称“蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos引擎。
    目录索引
    二.目录索引虽然有搜索功能,但在严格意义上算不上是真正的搜索引擎,仅仅是按目录分类的网站链接列表而已。用户完全可以不用进行关键词(Keywords)查询,仅靠分类目录也可找到需要的信息。目录索引中最具代表性的莫过于大名鼎鼎的Yahoo雅虎。其他著名的还有Open Directory Project(DMOZ)、LookSmart、About等。国内的搜狐、新浪、网易搜索也都属于这一类。
    三.元搜索引擎 (META Search Engine)
    元搜索引擎在接受用户查询请求时,同时在其他多个引擎上进行搜索,并将结果返回给用户。著名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo等(元搜索引擎列表),中文元搜索引擎中具代表性的有搜星搜索引擎。在搜索结果排列方面,有的直接按来源引擎排列搜索结果,如Dogpile,有的则按自定的规则将结果重新排列组合,如Vivisimo。
    除上述三大类引擎外,还有以下几种非主流形式:
    1、集合式搜索引擎:如HotBot在2002年底推出的引擎。该引擎类似META搜索引擎,但区别在于不是同时调用多个引擎进行搜索,而是由用户从提供的4个引擎当中选择,因此叫它“集合式”搜索引擎更确切些。
    2、门户搜索引擎:如AOL Search、MSN Search等虽然提供搜索服务,但自身即没有分类目录也没有网页数据库,其搜索结果完全来自其他引擎。
    3、免费链接列表(Free For All Links,简称FFA):这类网站一般只简单地滚动排列链接条目,少部分有简单的分类目录,不过规模比起Yahoo等目录索引来要小得多。
    google中支持的有:pdf、ps、doc、ppt、xls、rtf

    展开全文
  • 横瓜全文搜索引擎,是基于Windows平台的全文搜索引擎(不提供网络蜘蛛),最大容量150万网页。 对于150万网页规模的数据,可在30分钟内完成所有架构工作。横瓜全文搜索引擎分词速度约为 2500万字/分钟,约占99.984%的...
  • 一个简单的全文搜索引擎

    千次阅读 2016-07-17 18:50:32
    全文搜索引擎

    前几个星期,刚好有一个关于FAQ的需求,包含了搜索FAQ内容的需求,而在这之前在微信公众号的一片文章中提到了倒排索引的知识,感觉眼前一亮,于是就自己写了一个全文搜索引擎,目前只是实现了一些简单的功能;

    索引的存储分为两级,第一级是在内存中的倒排索引,第二级是把倒排索引存放到MySQL中,在添加,修改和删除索引的同时也对MySQL中的数据进行操作,在搜索引擎启动时重建索引的过程只是从数据库中读出索引的数据,而不用根据Documents进行重建,加快重建的过程.

    感兴趣的朋友可以看看:https://github.com/ThinkpadNC5/SearchEngine.git

    展开全文
  • Lucene全文搜索引擎的应用 讲的非常非常的好
  • 全文搜索引擎Tinyse.zip

    2019-07-16 07:39:15
    一个基于giiwa框架和lucene实现的全文搜索引擎,下载giiwa http://giiwa.org 标签:Tinyse
  • .NET全文搜索引擎 HubbleDotNet使用手册 .NET全文搜索引擎 HubbleDotNet中文帮助
  • 全文搜索引擎的工作原理教学设计 兰陵第四中学 葛海英 教学名称 适用年级 教材分析 学情分析 教学三维目标 分析 全文搜索引擎的工作原理 高一年级 学时 一课时 本课题全文搜索引擎的工作原理是浙教版信息技术基础第...
  • 一、全文搜索引擎是什么?     计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈...
    一、全文搜索引擎是什么?

        计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式。

        全文搜索引擎主要有:Lucene、Elasticsearch、Solr。

       Lucene,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎。目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。

       Elasticsearch,是一个基于Lucene的全文搜索服务器。提供分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。
       Elasticsearch是用Java语言开发的,是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby都是可用的。

       Solr,Solr是一个基于Lucene的全文搜索服务器,同时对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面。
       Solr 是用Java语言开发的,是一个独立的企业级全文搜索应用服务器,对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。

       根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr。

    二、为什么要用全文搜索引擎?

        通过数据库提供的查询检索或者聚类分析功能,直接通过数据库查询也可以,为什么还要使用全文搜索引擎?

        1、全文索引搜索支持非结构化数据的搜索,可以更好地快速搜索大量存在的任何单词或单词组的非结构化文本;
        2、索引的维护。对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。

    三、全文搜索引擎适用什么场景?

       1、搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据;
       2、文件记录量达到数数百万个甚至更多;
       3、需求非常灵活的全文搜索查询;
       4、支持大量基于交互式文本的查询。

    四、目录搜索引擎

       目录搜索引擎是以人工方式或半自动方式搜集信息,人工形成信息摘要,并将信息置于事先确定的分类框架中。
       目录搜索引擎信息大多面向网站,提供目录浏览服务和直接检索服务。虽然有搜索功能,但严格意义上不能称为真正的搜索引擎。用户完全可以按照分类目录找到所需要的信息。
       优点:信息准确、导航质量高;
       缺点:是需要人工介入、维护量大、信息量少、信息更新不及时。

    五、元搜索引擎

       元搜索引擎(多搜索引擎、搜索引擎之母),是一种调用其它独立搜索引擎的引擎,通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择和利用合适的(甚至是同时利用若干个)搜索引擎来实现检索操作,是对分布于网络的多种检索工具的全局控制机制。

    展开全文
  • SQLITEFTS SQLITE全文搜索引擎测试
  • flask-ponywhoosh:Flask全文搜索引擎
  • 本篇文章主要介绍了Spring Boot与Kotlin 整合全文搜索引擎Elasticsearch的示例代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • BRFullTextSearch, Objective C 全文搜索引擎 BRFullTextSearchobjective-c 全文搜索引擎。这里项目提供了一种将全文搜索功能集成到你的iOS或者 OS X 项目中的方法。 首先,它为简单文本索引和搜索框架提供了基于...
  • p2p全文搜索引擎算法.pdf ,里面有p2p全文搜索引擎算法源代码
  • ES(ElasticSearch)分布式全文搜索引擎介绍及使用方式

    万次阅读 多人点赞 2018-11-05 19:34:15
    **ES** 全称 **ElasticSearch** 是一种分布式全文搜索引擎,基于Lucene(全文搜索框架)开发而来。 Lucene是公认的迄今为止的最好用的搜索引擎库,但是他所提供的API对于我们使用者来说,是非常苦恼的,常要花费大量...
  • 基于Lucene开源框架设计实现了MYSearch全文搜索引擎。给出了MYSearch实现的基本原理和设计流程,以及实验结果,并针对Lucene在中文分词方面的不足展开了讨论,给出了改进方法。
  • 针对目前已有的煤矿运维系统功能单一、自动化程度低等问题,将全文搜索引擎应用到煤矿运维系统中,通过搜索引擎从故障解决方案数据库中搜索出匹配的解决方案。介绍了煤矿运维系统流程及故障解决方案来源、数据结构和...
  • TNTSearch一个用PHP编写的功能齐全的全文搜索引擎
  • solr全文搜索引擎

    千次阅读 2018-12-06 22:57:05
    solr是以lucene为内核开发的企业级搜索应用 应用程序可以通过http请求方式来提交索引,查询索引,提供了比lucene更丰富的查询语言,是一个高性能,高可用环境全文搜索引擎。 二. 安装环境 下载 solr5版本以上的都是...
  • 58.笔记 MySQL学习——配置全文搜索引擎.pdf
  • 全文搜索引擎的设计与实现-学位论文.pdf
  • 全文搜索引擎的设计与实现_毕业论文.pdf
  • Lucene-Java全文搜索引擎
  • DBMS 发表于2009年正文二:Elasticsearch — A High-Performance Full-Text Search Engine 发表于2016年不知道大家有没有想过一个问题:数据库服务也支持全文搜索,但我们为什么要用全文搜索引擎! 如果说是全文...
  • 这些资源可以利用,帮你构建全文搜索引擎,主要是通过ChineseAnalyzer来建立索引和进行搜索,效果还不错

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 70,102
精华内容 28,040
关键字:

全文搜索引擎