Solr本身的性能不错,但是在使用过程中,还是会遇到一些使用错误,或是没考虑到的地方:在出现瓶颈时,可以首先考虑哪些点呢?下面就来看一下Solr官方的总结,个人觉得总结的很好.SOLR+LUCENE的官网还是挺给力的  对Schema设计的考虑 索引域的数量增长会很大程度的影响以下的内容: 引用 索引期间的内存使用 段的合并时间 优化(optimization)时间 如果设置omitNorms="true" ,则可以减小对这些影响 批注:如果设置Norms,则会影响评分的标准,但会大大

Field alias Any field, function, or transformer can be displayed with a different name in the output document: Example Meaning id,price:crazy_price_field return the stored field 'crazy_price_field' but display it as 'price' id,price:sum(a,b) return p

WiKi:https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Schemaless+Mode 介绍: Schemaless Mode is a set of Solr features that, when used together, allow users to rapidly construct an effective schema by simply indexing sample data, without having to manua

一.向Solr提交索引的方式 1.使用post.jar进行索引 (1)创建文档xml文件 <add> <doc> <field name="id">test4</field> <field name="title">testagain</field> <field name="url">http://www.163.com</field> </d

摘要: 函数查询允许你使用一个或多个数字字段的真实值生成一个相关性分数,函数查询在standard,DisMax,eDisMax下都能使用. 查询函数可以是常量,字段或者其他函数的组合.使用函数可以影响结果的排序.本文整理自Solr官方文档:https://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/function-queries.html 使用Function Query 1.直接向QParser指定函数参数,如func或frange: q={!func}div{pop

Group分组划分结果,返回的是分组结果: Facet分组统计,侧重统计,返回的是分组后的数量: 一.Group用法: //组查询基础配置params.set(GroupParams.GROUP, "true"); params.set(GroupParams.GROUP_FIELD, "dkeys");根据dkeys域上的值来分组划分结果,建议dkeys上不要分词:params.set(GroupParams.GROUP_LIMIT, "5")

在这个结构化数据和非结构化数据的数量都很庞大的年代,经常需要从数据库.XML/HTML 文件或其他数据源导入数据,并使数据可搜索.过去,要编写自定义代码才能创建到数据库.文件系统或 RSS 提要的自定义连接.但现在,Solr 的 DataImportHandler(DIH)填补了这个空白,它使您能够从数据库(通过 JDBC).RSS 提要.Web 页面和文件中导入数据.DIH 位于 apache-1.3.0/contrib/dataimporthandler 中,是 apache-1.3.0/d

返回查询集合中指定field的统计情况,例如找到city一样的文档数目: 加入文档 <add> <doc> <field name="id">1</field> <field name="name">Company 1</field> <field name="city">New York</field> </doc> <doc>

一.向Solr提交索引的方式 1.使用post.jar进行索引 (1)创建文档xml文件 <add> <doc> <field name="id">test4</field> <field name="title">testagain</field> <field name="url">http://www.163.com</field> </d

http://redis.readthedocs.org/en/latest/hash/hset.html HSET HSET key field value   (存一个对象的时候key存) 将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value . 如果 key 不存在,一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作. 如果域 field 已经存在于哈希表中,旧值将被覆盖. 可用版本: >= 2.0.0 时间复杂度: O(1) 返回值: 如果 field 是哈希表中的一个新建域,并且值设置成

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出

https://lucene.apache.org/solr/guide/7_2/collapse-and-expand-results.html#collapsing-query-parser 对应的源码实现QParserPlugin static { HashMap<String, Class<? extends QParserPlugin>> map = new HashMap<>(30, 1); map.put(LuceneQParserPlugin.NAME,

以下来自solr in action. 包含: 词项频次.查询词项出现在当前查询文档中的次数. 反向文档频次.查询词项出现在所有文档总的次数. 此项权重. 标准化因子: 字段规范: 文档权重. 字段权重. 长度归一化.消除长文档的优势.因为长文档的词项频次一般会比较大. 协调因子.避免一个文档中出现某一个词项的次数太多导致总分值太大.目的是让结果中包含更多的是出现所有词项的文档. 具体说明见下文. 以下转载自网络.原文地址: http://tec.5lulu.com/detail/110d8n2

转帖地址:http://www.blogjava.net/conans/articles/379546.html 以下资料整理自网络,觉的有必要合并在一起,这样方便查看.主要分为两部分,第一部分是对<db-data-config.xml>的配置内容的讲解(属于高级内容),第二部分是DataImportHandler(属于基础),第三部分是对db-data-config.xml的进阶(这个国内可能还没有人写过啊,我在google.baidu上都没有搜索到,最后可是拔代码,看solr的英文文档找的

2.3 hashes 类型及操作 Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表.它的添加.删除操作都是 O(1)(平均).hash 特别适合用于存储对象.相较于将对象的每个字段存成单个 string 类型.将一个对象存储在 hash 类型中会占用更少的内存,并且可以更方便的存取整个对象.省内存的原因是新建一个 hash 对象时开始是用 zipmap(又称为 small hash)来存储的.这个 zipmap 其实并不是 hash table,但是 zi

文章作者:luxianghao 文章来源:http://www.cnblogs.com/luxianghao/p/8630195.html  转载请注明,谢谢合作. 免责声明:文章内容仅代表个人观点,如有不当,欢迎指正. --- 一 简介 Ambari Log Search是Ambari社区从2.4版本推出的一个新组件,主要功能包括日志监控.收集.分析,并为收集的日志建立索引从而进行故障排查,日志搜索.日志审计等,官方介绍参考这里 二 架构 Log Search拥有两个组件:Log Search

知识点梳理 课堂讲义 课程计划 1. REDIS 入 门 (了解) (操作)   2. 数据类型 (重点) (操作) (理解) 3. 常用指令   (操作)   4. Jedis (重点) (操作)   5. 持 久 化 (重点)   (理解) 6. 数据删除与淘汰策略     (理解) 7. 主从复制 (重点) (操作) (理解) 8. 哨 兵 (重点) (操作) (理解) 9. Cluster集群方案 (重点) (操作) (理解) 10. 企业级缓存解决方案 (重点)   (理解) 11. 

一.介绍     1.开始说明 在微服务器架构中,有一个组件是不能少的,那就是缓存组件.其实来说,缓存组件,这个叫法不是完全正确,因为除了缓存功能,它还能完成其他很多功能.我就不隐瞒了,今天我们要探讨的就是Redis,作为RDBMS的一个有效的补充.现在的互联网和以前的互联网已经发生了翻天覆地的变化,这些变化的突出特征就是"三高".当然,这"三高"不是我们人类身体的三高,而是最新系统的三种特性,它们分别适合:高并发,高性能和高可用.这三种特征是现在系统必须满足的要求

序言 Hash数据结构累似c#中的dictionary,大家对数组应该比较了解,数组是通过索引快速定位到指定元素的,无论是访问数组的第一个元素还是最后一个元素,所耗费的时间都是一样的,但是数组中的索引却没有实际意义,他只是一个位置而已.而我们在查找某个元素时,一般都会使用有意义的字段来做索引,这就产生啦dictionary.其实dictionary的实现,就是让key跟下标索引有一定的关系,所实现的,让他的查找算法复杂度变为常数O(1). 扯完上面的蛋,我来说下今天要说redis中的Hash命令

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1.string类型命令 设置值:set id 001 获取值:get id  删除键值:del id  验证键是否存在:exists id 显示所有的key:keys * incr .incrby指定增加多少.decr.decrby 指定减少多少 127.0.0.1:6379> set counter 1 OK 127.0.0.1:6379> incr counter (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr counter (integer) 3 127.0.