"检索"是很多产品中无法绕开的一个功能模块,当数据量小的时候可以使用模糊查询等操作凑合一下,但是当面临海量数据和高并发的时候,业界常用 elasticsearch 和 lucene 等方案,但是elasticsearch对运行时内存有着最低限额,其运行时大小推荐 2G 以上的内存空间,并且需要额外的磁盘空间做持久化存储. 其实mongoDB 内置的正则匹配搜索文本以及自带的 text 索引和 search 关键字也是一套靠谱的解决方案,但是这一次我们带来一种更加高效经济的文本检索方案:

最近项目组安排了一个任务,项目中用到了全文搜索,基于全文搜索 Solr,但是该 Solr 搜索云项目不稳定,经常查询不出来数据,需要手动全量同步,而且是其他团队在维护,依赖性太强,导致 Solr 服务一出问题,我们的项目也基本瘫痪,因为所有的依赖查询都无结果数据了.所以考虑开发一个适配层,如果 Solr 搜索出问题,自动切换到新的搜索--ES. 其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题.但是先不考虑本身设计的合理性,领导需要开发,所以我开始踏上了搭建 ES 服务的道路,从零开始

文章地址 1.简介 本次实现分为两个部分,第一个部分是利用Lucene构建一个全文的搜索引擎,另外一部分则是利用Nutch实现同样的功能.由于Lucene并不是一个可以直接运行的程序,且不具备爬虫和文档处理的功能,因此在这一部分利用到了Heritrix和HTMLParser这两个工具分别实现爬虫与HTML文档解析的功能.而使用Nutch的时候只需要一些简单的配置和安装就可以直接运行.最后还对这两者进行了一个简单的对比,说明其各自的特点和适应的范围. 2.Lucene 2.1 爬虫的设计 由于Lu

本文主要介绍什么是 ElasticSearch 以及为什么需要它,如何在本机安装部署 ElasticSearch 实例,同时会演示安装 ElasticSearch 插件,以及如何在本地部署多实例集群,方便在日后学习分布式相关原理. 什么是 ElasticSearch? ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器,它提供了一个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 开发的,并作为 Apache 许可条款

ElasticSearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上. Lucene 可以说是当下最先进.高性能.全功能的搜索引擎库,无论是开源还是私有. 但是 Lucene 仅仅只是一个库.为了充分发挥其功能,你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中. 更糟糕的是,您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理.Lucene 非常 复杂. ElasticSearch 也是使用 Java 编写的,它的内部使用 Lucene 做索引与

sphinx 全文搜索引擎 sphinx的安装与配置 --------------------------------------------------------------------------------------------- SQL   结构化查询语言(是一种标准,所有的关系型数据库Mysql,sqlserver,oracle) sphinx的使用两种方式: 第一种:  使用sphinx的API来操作sphinx   (常用)        sphinx可以使用API类,也可以将

Solr是一个基于Lucene的全文搜索引擎.提供了更丰富的搜索语言.更灵活的配置.更高的查询效率. 一句话.与Lucene相比.有过之而无不及.这一节里, 主要谈论两个知识点:Jdk的安装和Tomcat的安装. Solrserver端使用的是JAVA,所以我们须要安装这两个软件. 有朋友可能说,安装这两个软件就不用讲了吧,事实上不然. 对于.NET的同学来说,他们对这两个软件比較陌生. 首先要安装JDK,然后再安装Tomcat,按顺序安装 1.JDK的安装 1.1下载地址:http://www

一 什么是 ElasticSearch Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单,它不仅包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 可实现亿级数据实时查询 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 二 安装(wind

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,

一.ElasticSearch简介 1.1 什么是ElasticSearch ElasticSearch简称ES,其中Elastic      从名字里我们可以知道,ES的特点就在于灵活的搜索,其实ES本身就是一个全文搜索引擎. 1.是一个开源你的高扩展的分布式全文搜索引擎. 2.它可以近乎实时的存储,然后检索数据,延迟很小. 3.本身扩展性很强,可以扩展到上百台服务器(分布式搜索),处理PB级别的数据. 4.ES使用java开发,底层是基于Lucene作为核心来实现所有索引和搜索功能的,提供了

我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据 和 非结构化数据. 结构化数据:也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理.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:又可称为全文数据,不定长或无固定格式,不适于由数据库二维表来表现,包括所有格式的办公文档.XML.HTML.word文档,邮件,各类报表.图片和咅频.视频信息等. 说明:如果要更细致的区分的话,XML.HTML可划分为 半结构化数据.因为它

本文首发于 Nebula Graph 公众号 NebulaGraphCommunity,Follow 看大厂图数据库技术实践. 1 背景 Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能.在介绍这个功能前,我们先简单回顾一下 Nebula Graph 的架构设计和存储模型,更易于下边章节的描述. 1.1 Nebula Graph 架构简介 如图所示,Storage Service 共有三层,最底层是 Store Engine,它是一个单机版 local store engin

1. 先创建一个PythonDemo.cpp文件: //c/c++中调用python脚本,配置步骤参见上一篇:C/C++与python交互 \  C/C++中调用python文件. #include "Python.h" 然后定义一个模块的初始化函数 PyMODINIT_FUNC initlc_hello_world(void){ Py_InitModule("lc_hello_world",lc_hello_world_methods);} 这个函数是用于模块初始

在之前的一篇文章中提到,storage类库中包含一个可以用来动态获取Azure table storage 表结构的类-DynamicTableEntity. 我们可以通过这个类,我们无需为每一个表提前声明一个class,也能够对其进行操作. 但在我们要添加Entity到表中的时候会感觉到一点不舒服 以下我所希望使用的该类的方式: dynamic entity = new DynamicTableEntity(); entity.Name=”sam”; entity.Gender=true; …

除了前2篇文章中描述的可迭代对象以外,在js语言扩展中的生成器对象,也可以作为可迭代对象. 这里用到一个新的关键字yield,该关键字在函数内部使用,用法和return类似,返回函数中的一个值:yield和return区别在于,使用yield的函数"返回"的这个值是可保持内部状态的.(我也没办法用猫的语言表达能力将其表达清楚,如果你懂得ruby之类的动态语言可能早就明白其含义,不明白的见后面的代码吧 :)) 任何使用关键字yield的函数(哪怕yield在代码逻辑中是不可达的)都称为&

全文搜索引擎Elasticsearch入门实践 感谢阮一峰的网络日志全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程 安装 首先需要依赖Java环境.Elasticsearch官网https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 直接下载压缩包. $ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip $ unzip elasticsear

参考 全文搜索引擎ElasticSearch 还是Solr? - JaJian - 博客园

全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选. 它可以快速地储存.搜索和分析海量数据.维基百科.Stack Overflow.Github 都采用它. Elastic 的底层是开源库 Lucene.但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口.Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用. 本文从零开始,讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎.每一步都

R语言扩展包dplyr——数据清洗和整理 标签: 数据R语言数据清洗数据整理 2015-01-22 18:04 7357人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: R Programming(11)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 该包主要用于数据清洗和整理,coursera课程链接:Getting and Cleaning Data 也可以载入swirl包,加载课Getting and Cleaning Data跟着学习. 如下: library(swirl) insta

1. 百科 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个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开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 2. 安装 依赖Java8,本文在Linux上运行 下载.解压 $ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/ela

简介 Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个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开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.它可以快速地储存.搜索和分析海量数据.维基百科.Stack Overflow.Github也都采用它做的搜索. 更多Elasticsearch的相关知识,请阅读官网<Elasticsearch: 权威指南>. 下面我们重点讲Head插件