cord）三个层次概念组成，MongoDB是由（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。

11中，map函数可以通过{_id: doc.other_id}的方式包含另外一个document的引用，在查询时能够获取到对应这个文档的id，但是再进一步，如果我想再获取被包含的这 个文档的属性，那就没办法了。希

息。 刚刚安装的head插件，它是一个用浏览器跟ES集群交互的插件，可以查看集群状态、集群的doc内容、执行搜索和普通的Rest请求等。现在也可以使用它打开 localhost:9200/_plugin/head

方根据自己真实需求来定义，并且不用关心是否有其它使用方定义过。 这样子到底解决了什么开发中的问题？举个例子：我们一个大团队在开发一个商城系统，m端、app端、pc端都有购物车的需求，底层根据不同的

Article article = (Article) obj; // 将文档转为domcment Document doc = new Document(); String idstr = NumericUtils

Rectangle(400, 300); Document doc = new Document(r); PdfWriter.GetInstance(doc, new FileStream(path + "/Blocks

可以查看到QuorunPeerMain进程 如果我们想配置集群zookeeper,请查看这个文档： http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperStarted.html#sc_R

花钱买的未必就好，有时候花钱买来的是坑，还得自己填。第三方服务，小的不稳定，大的没法订制，提个需求都可以排到两个月后了。这里的名单很长，特别留心那些给无线开发者提供的服务，很多不靠谱。 解决方

对应的取值如下： SortField. SCORE 按积分排序 SortField. DOC 按文档排序 SortField. AUTO 域的值为int、long、float都有效 SortField

APP安装包减包、功能插件化、HotPatch等方方面面动态化需求。 那么，我们为什么要实现OCS呢？ OCS的发展背景 在手Q iPhone客户端的发展历史上，有两大众所周知的刚性技术需求一直是绕之不开的，一是安装包瘦

为"moive"集合添加文档 */ @Test public void insertDocument(){ DBObject doc = new BasicDBObject(); doc.put("name"

Lucene的全文搜索引擎开发，具有高性能、分布式和零配置的优点。在当前的项目中，我们希望ES能承担亿级文档的搜索，而ES也证明了即便面对这样的数据规模，也能实现十分迅速的搜索响应。 概念 节点（Node）

好消息是Solr就是专门解决这类问题的. Solr是一个基于Apache Lucene的企业级搜索平台. 快,稳定, 有很好的文档当然扩展起来也很方便. 由于Solr是有个强大的解决方案, 他的所有特性就不在这篇文章里面一一列举了

Web框架。用户只需定义一个struct Handler，就能自动绑定、验证请求参数并生成在线API文档。 faygo index faygo apidoc faygo server

GridFS是mongodb中用户存储大对象的工具,对于mongodb,BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制,最大为16M.但是在实际系统开发中,经常会有上传图片或者文件的功能,这些文件可能尺寸会很大..我们可以借用Gridfs来辅助实现这些文件的管理

只是点一下而已----因为这一个世界有一种好东西，叫搜索。 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

ello","world"]}。 8、内嵌文档。{"x"：{"y":"Hello"}}。 9、Id和ObjectId()。Mongodb每个文档都会包含一个_id，如果你不指定时Mongodb会自动生成一个ObjectId对象。

与并集大小的比例。适合的应用包括文档文本相似度以及顾客购物习惯的相似度计算等。 Shingling：k-shingle是指文档中连续出现的任意k个字符。如果将文档表示成其k-shingle集合，那么就可以基于集合之间的

服务启动后，目前你看到的界面没有任何数据，你可以通过POSTing命令向Solr中添加（更新）文档，删除文档，在exampledocs目录包含一些示例文件，运行命令： java -jar post.jar

“我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页” 。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。