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Apache Solr 是一个开源的搜索服务器，Solr 使用 Java 语言开发，主要基于 HTTP 和 Apache Lucene 实现。定制 Solr 索引的实现方法很简单，用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述所有 Field 及其内容的 XML 文档就可以了。定制搜索的时候只需要发送 HTTP GET 请求即可，然后对 Solr 返回的信息进行重新布局，以产生利于用户理解的页面内容布局。Solr 1.3 版本开始支持从数据库（通过 JDBC）、RSS 提要、Web 页面和文件中导入数据，但是不直接支持从二进制文件格式中提取内容，比如 MS Office、Adobe PDF 或其他专有格式。

Solr 是一种可供企业使用的、开放源码的、基于 Lucene 的搜索服务器，solr实质上是基于Lucence的搜索套装，所有的搜索/索引能力都来着Lucence，solr干的都是打杂的活。

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

假如我们建了一个web站点或者是一个应用程序，你就可能会需要添加搜索功能（因为这太有必要了），而事实上让搜索跑起来是有难度的，我们不仅想要搜索的速度快，而且还要安装方便（最好是无痛安装），另外模式定义要非常自由（schemafree），可以通过HTTP以JSON格式的数据来进行索引，服务器必须是一直可用的（HA高可用，这个不能丢），从一台机器能够扩展到成千上万台，然后搜索必须是实时的（real-time），使用起来一定要简单、支持多租户，我们需要一整套的解决方案。elasticsearch 的目标是解决上面的所有问题以及更多。它是开源的（Apache2协议），分布式的，RESTful的，构建在HYPERLINK"http://lucene.apache.org/"ApacheLucene之上的的搜索引擎.ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源，分布式，RESTful搜索引擎。

ElasticSearch 是一款基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎产品，最早发布于 2010 年。之后 ElasticSearch 的开发团队成了专门的商业公司，持续进行开发并提供服务和技术支持。ElasticSearch 具有开源、分布式、准实时、RESTful、便于二次开发等特点，代码实现精巧，系统稳定可靠，已经被国内外众多知名组织和公司广泛采用。

There are many books and online tutorials that cover the Elasticsearch API and how to configure a cluster. But, until now, there hasn't been a thorough,accessible resource for monitoring and troubleshooting purposes. We've found that Elasticsearch monitoring tools drastically improve our ability to solve cluster issues and greatly increase cluster reliability and performance as a result. We wrote this book to share those use cases and the insights that came out of them

Solr也是Apache下一个项目，它是使用java开发的，它是基于Lucene的全文搜索服务器。

Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr可以独立运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中。

统一使用 HTTP 协议进行数据交互，由于在交互过程中传递的数据量较大，同时数据对象结构较为复杂，不再使用请求参数的形式进行传递，而是将请求数据放入到 HTTP 请求体中，服务端通过 request.getInputStream()的方式进行获取。在请求体中传递的数据格式依然使用 JSON 的描述形式。采用 fastjson 的组件进行 json 与 JavaBean 之间的转换。

elasticsearch 分布式搜索框架基本上所有特性都包含了，分布式搜索，分布式索引，零配置，自动分片，索引自动负载，自动发现，restful 风格接口。

Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎。它能帮助你搜索、分析和浏览数据，而往往大家并没有在某个项目一开始就预料到需要这些

SolrCloud 是基于 Solr 和 Zookeeper 的分布式搜索方案，是正在开发中的 Solr4.0 的核心组件之一，它的主要思想是使用 Zookeeper 作为集群的配置信息中心。

Designed to provide high-level documentation, this guide is intended to be more encyclopedic and less of a cookbook. It is structured to address a broad spectrum of needs, ranging from new developers getting started to well-experienced developers extending their application or troubleshooting. It will be of use at any point in the application life cycle, for whenever you need authoritative information about Solr.

FlexibleSearch是Hybris提供的类SQL且基于Hybris Type System的搜索语言，语法比原生SQL要简单很多。

提出了一种基于 Lucene 的中文全文检索系统模型。通过分析 Lucene 的系统结构， 系统采用了基于统计的网页正文 提取技术，并且加入了中文分词模块和索引文档预处理模块来提高检索系统的效率和精度。在检索结果的处理上，采用文 本聚类的办法， 使检索结果分类显示， 提高了用户的查找的效率。实验数据表明， 该系统在检索中文网页时， 在效率、 精度和 结果处理等方面性能明显提高。

1、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。百度和Google 都支持这个指令。例如搜索： “企业SEO” 2、减号 减号代表搜索不包含减号后面的词的页面。使用这个指令时减号前面必须是空格，减号后面没有空格，紧跟着需要排除的词。Google 和百度都支持这个指令。 例如：搜索 -引擎 返回的则是包含“搜索”这个词，却不包含“引擎”这个词的结果

1.Introduction2.入门i.是什么ii.安装iii.APIiv.文档v.索引vi.搜索vii.聚合viii.小结ix.分布式x.结语3.分布式集群i.空集群ii.集群健康iii.添加索引iv.故障转移v.横向扩展vi.更多扩展vii.应对故障4.数据i.文档ii.索引iii.获取iv.存在v.更新vi.创建vii.删除viii.版本控制ix.局部更新x.Mgetxi.批量xii.结语5.分布式增删改查i.路由ii.分片交互iii.新建、索引和删除iv.检索v.局部更新vi.批量请求vii.批量格式6.搜索i.空搜索ii.多索引和多类型iii.分页iv.查询字符串7.映射和分析i.数据类型差异ii.确切值对决全文iii.倒排索引iv.分析v.映射TableofContentsvi.复合类型8.结构化查询i.请求体查询ii.结构化查询iii.查询与过滤iv.重要的查询子句v.过滤查询vi.验证查询vii.结语9.排序i.排序ii.字符串排序iii.相关性iv.字段数据10.分布式搜索i.查询阶段ii.取回阶段iii.搜索选项iv.扫描和滚屏11.索引管理i.创建删除ii.设置iii.配置分析器iv.自定义分析器v.映射vi.根对象vii.元数据中的source字段viii.元数据中的all字段ix.元数据中的ID字段x.动态映射xi.自定义动态映射xii.默认映射xiii.重建索引xiv.别名12.深入分片i.使文本可以被搜索ii.动态索引iii.近实时搜索iv.持久化变更v.合并段13.结构化搜索i.查询准确值ii.组合过滤iii.查询多个准确值iv.包含，而不是相等v.范围vi.处理Null值vii.缓存viii.过滤顺序14.全文搜索i.匹配查询ii.多词查询iii.组合查询iv.布尔匹配v.增加子句vi.控制分析

基于Lucene的中文自然语言搜索引擎摘要Internet技术的飞速发展，信息的发布与共享超越了时空的限制，人类进入一个前所未有的“信息爆炸”时代。互联网信息的极速膨胀提供给用户海量的信息资源的同时，也带来了寻找信息的困难。如果没有一个强有力的工具来帮助人们寻找、发掘有用的信息，人们就会被湮没在信息的海洋中，迷失方向。搜索引擎正是为了解决网络“信息迷航”问题而诞生的技术。它以一定的策略在因特网中搜集、发现信息，对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务。它成为连接用户和互联网的最佳纽带，起到网络信息导航的作用。然而由于搜索引擎技术涉及数据库管理、信息检索、人工智能、自然语言处理、机器学习等诸多学科，各商业公司都不愿意将自己的搜索技术公布于众，这使得搜索引擎的应用，受到了某种程度的限制。然而，开源工具Lucene的出现，使得搜索引擎开发者可以简单、快捷、并且有针对性地实现相当强大的搜索功能。首先，本文针对Lucene中的中文分析器不符合汉语的习惯，造成检索查全率、查准率以及检索性能不够理想，实现基于标准中文词库和前向最大匹配算法的中文分析器。