lucene 7.5.0默认的评分Similarity是BM25Similarity (IndexSearcher.java) // the default Similarity private static final Similarity defaultSimilarity = new BM25Similarity(); IDF公式 f(qi,D):就是词频 |D|:[给定文档]D长度. avgdl:索引中所有文档长度. 早期的版本使用的是TFIDFSimilarity, Lucene TF

一.IndexReader性能分析 IndexReader完成了打开所有索引文件和提供底层reader API等繁重的工作,而IndexSearch则要简单得多.由于打开一个IndexReader需要较大的系统开销,因此最好是在所有搜索期间都重复使用一个IndexReader实例,只有在必要的时候才打开新的IndexReader. 另外,还可以从索引目录中直接创建IndexSearcher,这种情况下,系统会在后台建立自己私有的IndexReader,如果此时关闭Searcher,那么它同事也会

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https

使用 Apache Lucene 和 Solr 4 实现下一代搜索和分析 使用搜索引擎计数构建快速.高效和可扩展的数据驱动应用程序 Apache Lucene™ 和 Solr™ 是强大的开源搜索技术,使组织能够轻松地显著增强数据访问.借助 4.x 版的 Lucene 和 Solr,向数据驱动应用程序中添加可扩展的搜索功能变得比以往更加轻松.Lucene 和 Solr 提交者 Grant Ingersoll 介绍了与相关性.分布式搜索和分面 (facet) 相关的最新 Lucene 和 Solr

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在生产环境中,我们为了更好的服务于业务,通常会通过优化的手段来实现服务对外的性能最大化,节省系统性能开支:关注我的朋友们都知道,前段时间一直在搞ELK,同时也记录在了个人的博客篇章中,从部署到各个服务应用的采集都做了详细的介绍,但是并没有关于ELK方面的优化,那么,我们对于这些日志分析平台,我们如何去优化呢?优化的手段又有哪些呢?下面请听我娓娓道来~ [ES优化] ES在前面的部署环节(https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9460554.html)已经简单了提到

http://blog.thetaphi.de/2012/07/use-lucenes-mmapdirectory-on-64bit.html 从3.1版本开始,Lucene和Solr开始在64位的Windows和Solaris系统中默认使用MMapDirectory,从3.3版本开始,64位的Linux系统也启用了这个配置.这个变化使一些Lucene和Solr的用户有些迷茫,因为突然之间他们的系统的某些行为和原来不一样了.在邮件列表中,一些用户发帖询问为什么使用的资源比原来多了很多.也有很多专

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Lucene.net 性能<第八篇> 摘要: 一.IndexReader性能分析 IndexReader完成了打开所有索引文件和提供底层reader API等繁重的工作,而IndexSearch则要简单得多.由于打开一个IndexReader需要较大的系统开销,因此最好是在所有搜索期间都重复使用一个IndexReader实例,只有在必要的时候才打开新的IndexReader. 另外,还可以从索引目录中直接创建IndexSearcher,这种情况下,系统会在后台建立自己私有的IndexReade

原文链接:http://blog.csdn.net/hongfu_/article/details/1933346 本文所使用的Lucene版本较低,年代久远,许多API可能已经变了. 1 lucene简介 1.1 什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品.因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品. 1.2 lucene能做什么 要回答这个问题,先要了解lucene的本质.实际上luc

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Neo4j-Apoc APOC https://neo4j-contrib.github.io/neo4j-apoc-procedures/#_virtual_nodes_rels 提供的函数 存储过程应有尽有, 也可以自行实现添加 CALL apoc.help("dijkstra") Apoc配置: apoc.trigger.enabled=false/true : Enable triggers apoc.ttl.enabled=false/true: Enable time to

Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了.如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题. 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量.服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小.设置命令如下: export ES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它: ./b

SQL Server从2005起开始支持xml类型,这个数据类型对于后期的改变非常有用.一对多的关系在后期变成了多对多的关系,XML类型就是一个不错的选择. 1.创建测试数据 创建表 --创建表,包含Xml类型列 CREATE TABLE Person ( Id int, Info xml ) 插入测试数据 --插入3条测试数据 ,'<Person><ID>1</ID><Name>刘备</Name></Person>') ,'<

背景 随着公司业务的高速发展以及数据爆炸式的增长,当前公司各产线都有关于搜索方面的需求,但是以前的搜索服务系统由于架构与业务上的设计,不能很好的满足各个业务线的期望,主要体现下面三个问题: 不能支持对语句级别的搜索,大量业务相关的属性根本无法实现 没有任何搜索相关的指标评价体系 扩展性与维护性特别差 基于现状,对行业内的搜索服务做出充分调研,确认使用ElasticSearch做底层索引存储,同时重新设计现有搜索服务,使其满足业务方对维护性.定制化搜索排序方面的需求. 整体技术架构 沪江搜索服务底