如果你现在正在将 Confluence 从一个老的版本升级到 Confluence 4.0 或者更新的版本 (例如从 Confluence 3.5.x 或者更老的版本),在升级的过程中一个内容整合过程也会进行.这个过程将不会对你的升级造成伤害,因为你已经存在内容是不会被重写的.作为替代,合并进程将会创为每一个 wiki 的页面创建一个新的版本.这个新版本将会使用一个新的 XHTML 的存储格式,所以你可以在 Confluence 的富文本编辑器中进行编辑. 另外,你现在正在将 Confluenc

最近要做个文章搜索,对全文检索原理以及es原理进行了一些调研, 1.  es索引文件为多个文本文件描述,索引文件中的内容构成可见 http://elasticsearch.cn/article/86 2.  检索原理,首先查询分析器->分析查询字段->匹配文档->根据配置打分系统或者说算法打分. 详细过程可见 http://es.xiaoleilu.com/100_Full_Text_Search/05_Match_query.html 一段话分词后查询和直接提交查询由引擎中的分词插件分

文章原理链接:http://blog.csdn.net/xiaoyu411502/article/details/44803859 自己稍微总结:全文检索主要有两个过程:创建索引,搜索索引 创建索引:1.让分词组件分词进行分词处理2.语言处理组件:主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理3.将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer). 搜索索引:1.用户输入查询语句 读懂用户搜索意思2.对查询语句进行词法分析,语法分析,及语言处理.3.搜索索引,得到符合语法树的文档.4.

前言 最近 TL 分享了下 <Elasticsearch基础整理>https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会.写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理.这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 一.Elasticsearch & Lucene 是什么 什么是 Elasticsearch ? Ela

前提:pdf的内容是文字形式而不是图片形式! 一.方法 Elasticsearch实现pdf的全文检索,原理是将pdf转换为Base64,然后提取pdf的文字内容然后将其存储起来. Elasticsearch已有相关Api提供,也给出了例子.链接如下: 7.0 java api 例子 我们来解读以下 //定制一个管道,用于将Base64转换为文字形式 PUT _ingest/pipeline/attachment { "description" : "Extract atta

全文检索的原理:查询速度快,精准度高,可以根据相关度进行排序.它的原理是:先把内容分词,分词之后建索引. Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包. 提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎.Lucene的目的是为了软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便在目标系统中实现全文检索的功能. 全部都建索引的话看不出效果来.先是根据英文的文档建立索引,因为它这里涉及到一个中文分析器的问题.分开两部分来看,一部分是创建索引,一部分是查询索引. 使用我们的文件流就可以读

本文转自:https://blog.csdn.net/u014209975/article/details/53263642    https://blog.csdn.net/lihang_1994/article/details/72599449 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

介绍两种全文检索的技术. 1.  lucene+ 中文分词(IK) 关于lucene的原理,在这里可以得到很好的学习. http://www.blogjava.net/zhyiwww/archive/2006/07/07/57122.html 本帖主要贴几个关于lucene的工具类. 索引建立 package com.lpm.fanger.search.base; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.text.

What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 本项目Demo已上传GitHub,欢迎大家fork下载学习:https://github.com/kencery/Lucene_Compass(项目内部有很详细的注释) 1.分词器的作用 a. 在创建索引的时候需要用到分词器,在使用字符串搜索的时候也会用到分词器,并且这两个地方要使用同一个分词器,否则可能会搜索不出来结果. b. 分词器(Analyzer)的作用是把一段文本中的词按

全文检索引擎 Solr 部署与基本原理 搜索引擎Solr环境搭建实例 关于 solr , schema.xml 的配置说明 全文检索引擎Solr系列-–全文检索基本原理 一.搜索引擎Solr环境搭建实例 Solr服务器采用java5开发的,是基于Lucene全文搜索的.要想搭建Solr,首先进行java环境的配置,安装对应的jdk以及tomcat,在此就不多讲. 以下是在jdk1.7和tomcat1.7的环境下搭建最新版本的solr4.10.3. 具体步骤如下: 1.到官网http://luce

检索内容,一般的程序员第一时间想到的是sql的like来做模糊查询,其实这样的搜索是比较耗时的.已经有lucene帮我们 封装好了,lucene采用的是分词检索等策略. 1.lucene中的类描述 IndexWriter:lucene中最重要的的类之一,它主要是用来将文档加入索引,同时控制索引过程中的一些参数使用. Analyzer:分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各种文本.常用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析

  1.简介 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index).带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file). 倒排文件(倒排索引),索引对象是文档或者文档集合中的单词等,用来存储这些单词在一个文档或者一组文档中的存储位置,是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制. 搜索引擎的关键步骤

本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1. 搜索引擎的发展史 2. Lucene入门 3. Lucene的API详解 4. 索引调优 5. Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽:Archie.Gopher 起步:Robot(网络机器人)和spider(网络爬虫) 1. Robot:网络机器人,自动在网络中运行,完成特定任务的程序,如刷票器.抢票软件等. 2. spider:网络爬虫,是一中特殊的机器人,抓取(下载

What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文

1.如何追踪app崩溃率,如何解决线上闪退 当 iOS设备上的App应用闪退时,操作系统会生成一个crash日志,保存在设备上.crash日志上有很多有用的信息,比如每个正在执行线程的完整堆栈 跟踪信息和内存映像,这样就能够通过解析这些信息进而定位crash发生时的代码逻辑,从而找到App闪退的原因.通常来说,crash产生来源于两种问 题:违反iOS系统规则导致的crash和App代码逻辑BUG导致的crash,下面分别对他们进行分析. 违反iOS系统规则产生crash的三种类型: (1) 内

2014年10月31日 11:45:39 情景: 我们平台有好多游戏, 运营的同事在查询某一款游戏的时候, 目前使用的是html的select下拉列表的展现形式, 运营的同事得一个个去找,然后选中,耗时又费眼 效果: 输入"三国"或者"国三", 将自动列出所有包含"三国"的游戏名字, 输入不限顺序; 例如输入"杀三国",仍然会将"三国杀"这款游戏找出来 实现: 我用redis的集合+PHP的array_in

原文地址:http://blog.itpub.net/29806344/viewspace-1399621/ 在分析sphix原理之前,我先澄清一下为什么经常出现coreseek这个词? 因为sphinx默认不支持中文索引及检索,而coreseek基于sphinx开发了coreseek全文检索服务器,它提供了为sphinx设计的中文分词包libmmseg包含mmseg中文分词,是目前用的最多的sphinx中文检索.     在没有sphinx之前,mysql数据库要对海量的文章中的词进行全文索引

全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎.它的工作原理是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.这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程.   Lucene.net是Lucene的.net移植版本,是一个开源的全文检索引擎开发包,即它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.开发人员可以基于Lucene

场景:小时候我们都使用过新华字典,妈妈叫你翻开第38页,找到“坑爹”所在的位置,此时你会怎么查呢?毫无疑问,你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描,直到找到“坑爹”二字为止.这种搜索方法叫做顺序扫描法.对于少量的数据,使用顺序扫描是够用的.但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时,你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去,那你真的是被坑了.此时你就需要用到索引.索引记录了“坑”字在哪一页,你只需在索引中找到“坑”字,然后找到对应的页码,答案就出来了.因为在索引中查找“坑”字是非常快的,因为

场景:小时候我们都使用过新华字典,妈妈叫你翻开第38页,找到“坑爹”所在的位置,此时你会怎么查呢?毫无疑问,你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描,直到找到“坑爹”二字为止.这种搜索方法叫做顺序扫描法.对于少量的数据,使用顺序扫描是够用的.但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时,你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去,那你真的是被坑了.此时你就需要用到索引.索引记录了“坑”字在哪一页,你只需在索引中找到“坑”字,然后找到对应的页码,答案就出来了.因为在索引中查找“坑”字是非常快的,因为