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  • solr实现原理

    千次阅读 2018-05-07 23:22:35
    solr那是我1年前使用到的一个搜索引擎,由于当初对于配置了相应了,但是今天突然面试问到了,哎,太久了,真的忘记了,今天特地写一篇博客记下来solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外t提供类似于web-...

    solr那是我1年前使用到的一个搜索引擎,由于当初对于配置了相应了,但是今天突然面试问到了,哎,太久了,真的忘记了,今天特地写一篇博客记下来

    solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外t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操作提出查询的请求,得到xml/json格式的返回结果

    Lucene是一个高效的,基于Java的全文检索库。

    所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索。

    那么什么叫做全文检索呢?这要从我们生活中的数据说起。

    我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据非结构化数据

    • 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。
    • 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等。

    当然有的地方还会提到第三种,半结构化数据,如XML,HTML等,当根据需要可按结构化数据来处理,也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。

    非结构化数据又一种叫法叫全文数据。

     

    按照数据的分类,搜索也分为两种:

    • 对结构化数据的搜索:如对数据库的搜索,用SQL语句。再如对元数据的搜索,如利用windows搜索对文件名,类型,修改时间进行搜索等。
    • 对非结构化数据的搜索:如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,Linux下的grep命令,再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。

    对非结构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法:

    一种是顺序扫描法(Serial Scanning):所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾,如果此文档包含此字符串,则此文档为我们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘,如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件,不花他几个小时,怕是做不到。Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始,但对于小数据量的文件,这种方法还是最直接,最方便的。但是对于大量的文件,这种方法就很慢了。

    有人可能会说,对非结构化数据顺序扫描很慢,对结构化数据的搜索却相对较快(由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度),那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗?

    这种想法很天然,却构成了全文检索的基本思路,也即将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。

    这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引

    这种说法比较抽象,举几个例子就很容易明白,比如字典,字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引,对每一个字的解释是非结构化的,如果字典没有音节表和部首检字表,在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理,比如读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种可以一一列举,于是将读音拿出来按一定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音,然后按其指向的页数,便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

       这种先建立索引,在对索引进行搜索的过程就叫做全文检索。

      全文检索大体分为2个过程,索引创建和搜索索引

     1.索引创建:将现实世界中的所有结构化和非结构化数据提取信息,创建索引的过程

     2.索引索引:就是得到用户查询的请求,搜索创建的索引,然后返回结果的过程

     于是全文检索就存在3个重要的问题:

     1. 索引里面究竟存了什么东西?

     2.如何创建索引?

     3.如何对索引进行搜索?

    下面我们顺序对每个个问题进行研究。

     

    二、索引里面究竟存些什么

    索引里面究竟需要存些什么呢?

    首先我们来看为什么顺序扫描的速度慢:

    其实是由于我们想要搜索的信息和非结构化数据中所存储的信息不一致造成的。

    非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串,也即已知文件,欲求字符串相对容易,也即是从文件到字符串的映射。而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串,也即已知字符串,欲求文件,也即从字符串到文件的映射。两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射,则会大大提高搜索速度。

    由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程,于是保存这种信息的索引称为反向索引

    反向索引的所保存的信息一般如下:

    假设我的文档集合里面有100篇文档,为了方便表示,我们为文档编号从1到100,得到下面的结构

     

    左边保存的是一系列字符串,称为词典

    每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表,此文档链表称为倒排表(Posting List)。

    有了索引,便使保存的信息和要搜索的信息一致,可以大大加快搜索的速度。

    比如说,我们要寻找既包含字符串“lucene”又包含字符串“solr”的文档,我们只需要以下几步:

    1. 取出包含字符串“lucene”的文档链表。

    2. 取出包含字符串“solr”的文档链表。

    3. 通过合并链表,找出既包含“lucene”又包含“solr”的文件。

     

    看到这个地方,有人可能会说,全文检索的确加快了搜索的速度,但是多了索引的过程,两者加起来不一定比顺序扫描快多少。的确,加上索引的过程,全文检索不一定比顺序扫描快,尤其是在数据量小的时候更是如此。而对一个很大量的数据创建索引也是一个很慢的过程。

    然而两者还是有区别的,顺序扫描是每次都要扫描,而创建索引的过程仅仅需要一次,以后便是一劳永逸的了,每次搜索,创建索引的过程不必经过,仅仅搜索创建好的索引就可以了。

    这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一:一次索引,多次使用。

    三、如何创建索引

    全文检索的索引创建过程一般有以下几步:

    第一步:一些要索引的原文档(Document)。

    为了方便说明索引创建过程,这里特意用两个文件为例:

    文件一:Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer.

    文件二:My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.

     

    第二步:将原文档传给分次组件(Tokenizer)。

    分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize):

    1. 将文档分成一个一个单独的单词。

    2. 去除标点符号。

    3. 去除停词(Stop word)。

    所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词,由于没有特别的意义,因而大多数情况下不能成为搜索的关键词,因而创建索引时,这种词会被去掉而减少索引的大小。

    英语中挺词(Stop word)如:“the”,“a”,“this”等。

    对于每一种语言的分词组件(Tokenizer),都有一个停词(stop word)集合。

    经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词元(Token)。

    在我们的例子中,便得到以下词元(Token):

    “Students”,“allowed”,“go”,“their”,“friends”,“allowed”,“drink”,“beer”,“My”,“friend”,“Jerry”,“went”,“school”,“see”,“his”,“students”,“found”,“them”,“drunk”,“allowed”。

    第三步:将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。

    语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。

    对于英语,语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点:

    1. 变为小写(Lowercase)。

    2. 将单词缩减为词根形式,如“cars”到“car”等。这种操作称为:stemming。

    3. 将单词转变为词根形式,如“drove”到“drive”等。这种操作称为:lemmatization

    第四步:将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。等等

    总而言之

    1. 索引过程:

    1) 有一系列被索引文件

    2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term)。

    3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。

    4) 通过索引存储将索引写入硬盘。

    2. 搜索过程:

    a) 用户输入查询语句。

    b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term)。

    c) 通过语法分析得到一个查询树。

    d) 通过索引存储将索引读入到内存。

    e) 利用查询树搜索索引,从而得到每个词(Term)的文档链表,对文档链表进行交,差,并得到结果文档。

    f) 将搜索到的结果文档对查询的相关性进行排序。

    g) 返回查询结果给用户。


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  • solr实现原理

    2018-10-09 16:09:26
    Solr简介 Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-...要想知道solr实现原理,首先得了解什么是全文检索,solr的索引创建过程和索引搜索过程。 一、全文检索 首先举个例子:比如现在有...

    Solr简介

    Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于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。

    要想知道solr的实现原理,首先得了解什么是全文检索,solr的索引创建过程和索引搜索过程。

    一、全文检索

    首先举个例子:比如现在有5个文档,我现在想从5个文档中查找出包含"solr工作原理"的文档,此时有两种做法:

    1.顺序扫描法:对5个文档依次查找,包含目标字段的文档就记录下来,最后查找的结果可能是在2,3文档中,这种查找方式叫做顺序扫描法。

    顺序扫描法在文档数量较少的情况下,查找速度还是很快的,但是当文档数量很多时,查找速度就差强人意了。

    2.全文检索:对文档内容进行分词,对分词后的结果创建索引,然后通过对索引进行搜索的方式叫做全文检索。

    全文检索就相当于根据偏旁部首或者拼音去查找字典,在文档很多的情况,这种查找速度肯定比你一个一个文档查找要快。

    二、索引创建和搜索过程

    1.创建索引

    举例子:

    文档一:solr是基于Lucene开发的企业级搜索引擎技术

    文档二:Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,Solr是一个高性能,基于Lucene的全文搜索服务器

    首先经过分词器分词,solr会为分词后的结果(词典)创建索引,然后将索引和文档id列表对应起来,如下图所示:

    比如:solr在文档1和文档2中都有出现,所以对应的文档ID列表中既包含文档1的ID也包含文档2的ID,文档ID列表对应到具体的文档,并体现该词典在该文档中出现的频次,频次越多说明权重越大,权重越大搜索的结果就会排在前面。

    solr内部会对分词的结果做如下处理:

    1.去除停词和标点符号,例如英文的this,that等, 中文的"的","一"等没有特殊含义的词

    2.会将所有的大写英文字母转换成小写,方便统一创建索引和搜索索引

    3.将复数形式转为单数形式,比如students转为student,也是方便统一创建索引和搜索索引

    2.索引搜索过程

    知道了创建索引的过程,那么根据索引进行搜索就变得简单了。

    1.用户输入搜索条件

    2.对搜索条件进行分词处理

    3.根据分词的结果查找索引

    4.根据索引找到文档ID列表

    5.根据文档ID列表找到具体的文档,根据出现的频次等计算权重,最后将文档列表按照权重排序返回

     

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  • Solr工作原理

    万次阅读 2018-07-13 14:56:19
    Solr简介Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于...要想知道solr实现原理,首先得了解什么是全文检索,solr的索引创建过程和索引搜索过程。一、全文检索首先举个例子:比如现在有5个文档,我现在...

    Solr简介

    Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于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。

    要想知道solr的实现原理,首先得了解什么是全文检索,solr的索引创建过程和索引搜索过程。

    一、全文检索

    首先举个例子:比如现在有5个文档,我现在想从5个文档中查找出包含"solr工作原理"的文档,此时有两种做法:

    1.顺序扫描法:对5个文档依次查找,包含目标字段的文档就记录下来,最后查找的结果可能是在2,3文档中,这种查找方式叫做顺序扫描法

    顺序扫描法在文档数量较少的情况下,查找速度还是很快的,但是当文档数量很多时,查找速度就差强人意了。

    2.全文检索:对文档内容进行分词,对分词后的结果创建索引,然后通过对索引进行搜索的方式叫做全文检索

    全文检索就相当于根据偏旁部首或者拼音去查找字典,在文档很多的情况,这种查找速度肯定比你一个一个文档查找要快。

    二、索引创建和搜索过程

    1.创建索引

    举例子:

    文档一:solr是基于Lucene开发的企业级搜索引擎技术

    文档二:Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,Solr是一个高性能,基于Lucene的全文搜索服务器

    首先经过分词器分词,solr会为分词后的结果(词典)创建索引,然后将索引和文档id列表对应起来,如下图所示:


    比如:solr在文档1和文档2中都有出现,所以对应的文档ID列表中既包含文档1的ID也包含文档2的ID,文档ID列表对应到具体的文档,并体现该词典在该文档中出现的频次,频次越多说明权重越大,权重越大搜索的结果就会排在前面。

    solr内部会对分词的结果做如下处理:

    1.去除停词和标点符号,例如英文的this,that等, 中文的"的","一"等没有特殊含义的词

    2.会将所有的大写英文字母转换成小写,方便统一创建索引和搜索索引

    3.将复数形式转为单数形式,比如students转为student,也是方便统一创建索引和搜索索引

    2.索引搜索过程

    知道了创建索引的过程,那么根据索引进行搜索就变得简单了。

    1.用户输入搜索条件

    2.对搜索条件进行分词处理

    3.根据分词的结果查找索引

    4.根据索引找到文档ID列表

    5.根据文档ID列表找到具体的文档,根据出现的频次等计算权重,最后将文档列表按照权重排序返回


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  • solr全文检索实现原理

    2021-02-24 12:06:59
    Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于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HttpGet操作提出查找请求,并得到XML/Json格式...
  • 下面小编就为大家分享一篇基于solr全文检索实现原理详谈,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • solr原理

    2018-06-02 14:56:00
    全文检索引擎也是借助索引实现。全文检索的过程归结为两步:1、索引创建,2、搜索索引。全文检索的结构图如下: 索引  solr检索的使用的是一种反向索引,反向索引就是从关键词到文档的映射过程。保存这种信息.....

      在少量数据中进行数据查询时,可以使用使用顺序扫描法逐条扫描,但是在数据量比较大时,顺序扫描法可能会比较耗时,这是就需要借助索引的功效。新华字典就是使用目录作为一个索引查找所需要的数据。全文检索引擎也是借助索引实现。全文检索的过程归结为两步:1、索引创建,2、搜索索引。全文检索的结构图如下:

    索引

      solr检索的使用的是一种反向索引,反向索引就是从关键词到文档的映射过程。保存这种信息的索引为反向索引。反向索引的结构图如下:

      左边部分为索引字符串

      右边部分为文档链表

      字段串列表和文档编号链表两者构成了一个字典。现在想搜索”lucene”,那么索引直接告诉我们,包含有”lucene”的文档有:2,3,10,35,92,而无需在整个文档库中逐个查找。如果是想搜既包含”lucene”又包含”solr”的文档,那么与之对应的两个倒排表去交集即可获得:3、10、35、92。

    索引创建

    假设有如下两个原始文档:
    文档一:Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer.
    文档二:My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.

    一、把原始文档交给分词组件(Tokenizer)

    分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(这个过程称为:Tokenize),处理得到的结果是词汇单元(Token)

    1. 将文档分成一个一个单独的单词
    2. 去除标点符号
    3. 去除停词(stop word)

    所谓停词(Stop word)就是一种语言中没有具体含义,因而大多数情况下不会作为搜索的关键词,这样一来创建索引时能减少索引的大小。英语中停词(Stop word)如:”the”、”a”、”this”,中文有:”的,得”等。不同语种的分词组件(Tokenizer),都有自己的停词(stop word)集合。经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词汇单元(Token)。上例子中,便得到以下词汇单元(Token)

    "Students","allowed","go","their","friends","allowed","drink","beer","My","friend","Jerry","went","school","see","his","students","found","them","drunk","allowed"

    二、词汇单元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)

    语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些语言相关的处理。对于英语,语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点:

    1. 变为小写(Lowercase)。
    2. 将单词缩减为词根形式,如”cars”到”car”等。这种操作称为:stemming。
    3. 将单词转变为词根形式,如”drove”到”drive”等。这种操作称为:lemmatization。

    语言处理组件(linguistic processor)处理得到的结果称为词(Term),例子中经过语言处理后得到的词(Term)如下:

    "student","allow","go","their","friend","allow","drink","beer","my","friend","jerry","go","school","see","his","student","find","them","drink","allow"。

    经过语言处理后,搜索drive时drove也能被搜索出来。

    Stemming 和 lemmatization的异同:

    • 相同之处:
      1. Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
    • 两者的方式不同:
      1. Stemming采用的是”缩减”的方式:”cars”到”car”,”driving”到”drive”。
      2. Lemmatization采用的是”转变”的方式:”drove”到”drove”,”driving”到”drive”。
    • 两者的算法不同:
      1. Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减,如去除”s”,去除”ing”加”e”,将”ational”变为”ate”,将”tional”变为”tion”。
      2. Lemmatization主要是采用事先约定的格式保存某种字典中。比如字典中有”driving”到”drive”,”drove”到”drive”,”am, is, are”到”be”的映射,做转变时,按照字典中约定的方式转换就可以了。
      3. Stemming和lemmatization不是互斥关系,是有交集的,有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。

    三、得到的词(Term)传递给索引组件(Indexer)

    1. 利用得到的词(Term)创建一个字典
      Term    Document ID
      student     1
      allow       1
      go          1
      their       1
      friend      1
      allow       1
      drink       1
      beer        1
      my          2
      friend      2
      jerry       2
      go          2
      school      2
      see         2
      his         2
      student     2
      find        2
      them        2
      drink       2
      allow       2
    2. 对字典按字母顺序排序:
      Term    Document ID
      allow       1
      allow       1
      allow       2
      beer        1
      drink       1
      drink       2
      find        2
      friend      1
      friend      2
      go          1
      go          2
      his         2
      jerry       2
      my          2
      school      2
      see         2
      student     1
      student     2
      their       1
      them        2
    3. 合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表

    • Document Frequency:文档频次,表示多少文档出现过此词(Term)
    • Frequency:词频,表示某个文档中该词(Term)出现过几次

      对词(Term) “allow”来讲,总共有两篇文档包含此词(Term),词(Term)后面的文档链表总共有两个,第一个表示包含”allow”的第一篇文档,即1号文档,此文档中,”allow”出现了2次,第二个表示包含”allow”的第二个文档,是2号文档,此文档中,”allow”出现了1次

      至此索引创建完成,搜索”drive”时,”driving”,”drove”,”driven”也能够被搜到。因为在索引中,”driving”,”drove”,”driven”都会经过语言处理而变成”drive”,在搜索时,如果您输入”driving”,输入的查询语句同样经过分词组件和语言处理组件处理的步骤,变为查询”drive”,从而可以搜索到想要的文档。

    搜索步骤

    搜索”microsoft job”,用户的目的是希望在微软找一份工作,如果搜出来的结果是:”Microsoft does a good job at software industry…”,这就与用户的期望偏离太远了。如何进行合理有效的搜索,搜索出用户最想要得结果呢?搜索主要有如下步骤:

    一、对查询内容进行词法分析、语法分析、语言处理

    1. 词法分析:区分查询内容中单词和关键字,比如:english and janpan,”and”就是关键字,”english”和”janpan”是普通单词。
    2. 根据查询语法的语法规则形成一棵树
    3. 语言处理,和创建索引时处理方式是一样的。比如:leaned–>lean,driven–>drive

    二、搜索索引,得到符合语法树的文档集合
    三、根据查询语句与文档的相关性,对结果进行排序

      我们把查询语句也看作是一个文档,对文档与文档之间的相关性(relevance)进行打分(scoring),分数高比较越相关,排名就越靠前。当然还可以人工影响打分,比如百度搜索,就不一定完全按照相关性来排名的。

      如何评判文档之间的相关性?一个文档由多个(或者一个)词(Term)组成,比如:”solr”, “toturial”,不同的词可能重要性不一样,比如solr就比toturial重要,如果一个文档出现了10次toturial,但只出现了一次solr,而另一文档solr出现了4次,toturial出现一次,那么后者很有可能就是我们想要的搜的结果。这就引申出权重(Term weight)的概念。

      权重表示该词在文档中的重要程度,越重要的词当然权重越高,因此在计算文档相关性时影响力就更大。通过词之间的权重得到文档相关性的过程叫做空间向量模型算法(Vector Space Model)

    影响一个词在文档中的重要性主要有两个方面:

      • Term Frequencey(tf),Term在此文档中出现的频率,ft越大表示越重要
      • Document Frequency(df),表示有多少文档中出现过这个Trem,df越大表示越不重要,物以希为贵,大家都有的东西,自然就不那么贵重了,只有你专有的东西表示这个东西很珍贵。

    转载于:https://www.cnblogs.com/youzhongmin/p/8716802.html

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    博文中的内容来源《Solr教程》这本书,感激不尽。
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    2014-06-25 16:29:19
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  • Solr实现全文搜索

    千次阅读 2017-11-15 15:35:28
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空空如也

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