Solr搜索引擎的设计和实现

Solr的原理及使⽤1.Solr的简介Solr是⼀个独⽴的企业级搜索应⽤服务器，它对外提供类似于Web-service的API接⼝。

⽤户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交⼀定格式的XML⽂件，⽣成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

2.⼯作原理solr是基于Lucence开发的企业级搜索引擎技术，⽽lucence的原理是倒排索引。

那么什么是倒排索引呢？接下来我们就介绍⼀下lucence倒排索引原理。

假设有两篇⽂章1和2:⽂章1的内容为：⽼超在卡⼦门⼯作，我也是。

⽂章2的内容为：⼩超在⿎楼⼯作。

由于lucence是基于关键词索引查询的，那我们⾸先要取得这两篇⽂章的关键词。

如果我们把⽂章看成⼀个字符串，我们需要取得字符串中的所有单词，即分词。

分词时，忽略”在“、”的“之类的没有意义的介词，以及标点符号可以过滤。

我们使⽤Ik Analyzer实现中⽂分词，分词之后结果为：⽂章1：⽂章2：接下来，有了关键词后，我们就可以建⽴倒排索引了。

上⾯的对应关系是：“⽂章号”对“⽂章中所有关键词”。

倒排索引把这个关系倒过来，变成: “关键词”对“拥有该关键词的所有⽂章号”。

通常仅知道关键词在哪些⽂章中出现还不够，我们还需要知道关键词在⽂章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a.字符位置，即记录该词是⽂章中第⼏个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b.关键词位置，即记录该词是⽂章中第⼏个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。

加上出现频率和出现位置信息后，我们的索引结构变为：实现时，lucene将上⾯三列分别作为词典⽂件（Term Dictionary）、频率⽂件(frequencies)、位置⽂件 (positions)保存。

其中词典⽂件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率⽂件和位置⽂件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。

solopi使用实践
Solr是一个基于Lucene的开源搜索平台，它提供了强大的全文搜索、分布式搜索、分析和高性能等特性。

SolrPi是一个基于树莓派的Solr搜索引擎应用。

它可以在树莓派上运行Solr，从而在资源受限的环境中实现搜索功能。

在实际使用中，SolrPi可以被用于各种场景。

首先，在资源受限的环境下，比如物联网设备、嵌入式系统或者边缘计算设备，SolrPi可以提供基于Lucene的强大搜索功能，满足这些设备的搜索需求。

其次，SolrPi也可以被用于教育和学习，通过在树莓派上搭建Solr搜索引擎，用户可以学习和实践搜索引擎的原理和应用。

此外，SolrPi还可以被用于个人项目或者小型组织的搜索需求，比如搭建简单的文档搜索系统或者博客搜索功能。

在使用SolrPi时，用户需要首先准备一个树莓派设备，然后安装操作系统和Java运行环境。

接着，用户可以下载并安装SolrPi 软件，进行配置和启动。

在配置过程中，用户可以根据自己的需求调整索引和搜索的相关参数，比如字段定义、分词器选择、索引策略等。

一旦配置完成，用户就可以通过SolrPi提供的API接口或者界面进行搜索功能的调用和使用。

总的来说，SolrPi是一个在资源受限的环境下实现搜索功能的利器，它可以被广泛应用于物联网设备、教育学习、个人项目等领域，通过简单的配置和操作，用户就可以在树莓派上搭建起强大的搜索引擎应用。

Solr -企业级搜索引擎2011-03Solr –企业级搜索引擎•lucene回顾•solr简介•认识solr•集成solr•扩展solr•solr使用场景Solr –企业级搜索引擎•lucene回顾•solr简介•认识solr•集成solr•扩展solr•solr使用场景Lucene 回顾用Java编写的全文信息检索工具包，提供了基本的API 使用倒排索引技术，极大提高了检索效率让最相关的头100条结果满足98%以上用户的需求Score = tf* idf* lengthNormorg.apache.lucene.document、analysis、index、search 应用jive、eclipse、linkedin(bobo、zoie)、twritter(NRT)Lucene 回顾Lucene索引结构•Segment•Document•Filed•Termlucene搜索原理•分词、中文分词机械分词：一元、二元、基于词库的分词•未登录词识别：机构名、人名、神马•歧义词基于统计：HMM•样本•索引国家：{1,3,6,8,}上海：{3,7,16,17}法规：{1,6}人民：{3,9,16,20}•搜索1.搜索：上海人民2.解析为：’上海’ and ‘人民’ ，表示搜索同时出现’上海‘和’人民’的文档3.可以搜索出第3 和第16篇文档Solr –企业级搜索引擎•lucene回顾•solr简介•认识solr•集成solr•扩展solr•solr使用场景Solr历史2004年CNET开发Solar，为CNET提供站内搜索服务2006年1月捐献给Apache ，成为Apache的孵化项目一年后Solr孵化成熟，发布了1.2版，并成为Lucene的子项目2010年6月solr发布了最新的1.4.1版，这是1.4的bugfix版本如今Solr已经广为人知，并且许多公司都已经使用Solr去构建自己的搜索引擎：AOL、Disney、Apple, Inc、阿里巴巴、安居客……什么是SolrSearch on lucene w/Replication一个基于Lucene的全文搜索服务器提供了基于Http的Rest-like操作接口高可扩展的开放架构提供了强大的WEB管理界面有多种客户端：Ruby 、PHP 、Java 、Python 、.NET 、Perl 、JavaScript 索引复制更方便的使用停用词、同义词等易于集成、几乎不用写代码就能适应一般的需求Solr feature list提供了丰富的查询缓存很容易的为本地以及远程的数据创建索引，DataImportHandler 对Rich Document(word、pdf、ppt……)进行解析和创建索引快速增量更新索引，并复制到其他机器上层面搜索More like this、Spelling suggestions、Auto-suggest……高度的可扩展性NearRealtimeSearchSolr 可扩展的插件SolrRequestHandlerHighlightingQueryResponseWriterSimilarityCacheRegeneratorAnalyzerSolrEventListenerUpdateHandlerSolr Core Solr ArchitectureLuceneAdmin Interface Standard Request Handler Custom Request Handler UpdateHandlerCachingXML Update Interface Config Analysis HTTP Request Servlet ConcurrencyUpdate ServletXMLResponse Writer Replication SchemaSolr –企业级搜索引擎•lucene回顾•solr简介•认识solr•集成solr•扩展solr•solr使用场景认识SolrSolr 安装Solr 自带示例, 索引与搜索(增删改查)Solr admin page配送地址库搜索示例(DataImportHandler)Solr –企业级搜索引擎•lucene回顾•solr简介•认识solr•集成solr•扩展solr•solr使用场景集成Solr与java应用集成文档•CommonsHttpSolrServer•EmbeddedSolrServer .net•SolrNet•SolrSharpJavascript•JQuery Autocomplete•SolrJsOthers•Php•Ruby on rails•Perl•PythonSolr –企业级搜索引擎•lucene回顾•solr简介•认识solr•集成solr•扩展solr•solr使用场景扩展Solr 之水平扩展•由于高并发导致响应速度变慢时，可以选择对solr进行水平扩展。

Solr全文检索技术1.Solr介绍 152.Solr安装配置-SolrCore配置 153.Solr安装配置-Solr工程部署 104.Solr安装配置-Solr工程测试 155.Solr安装配置-多SorlCore配置 106.Solr入门--schema 207.Solr入门-安装中文分词器 158.Solr入门-自定义业务系统Field 209.Solr入门-SolrJ介绍1010.Solr入门-SolrJ索引维护 2011.Solr入门-数据导入处理器2012.Solr入门-搜索语法 1013.Solr入门-SolrJ-搜索 2014.Solr案例-需求分析 1015.Solr案例-架构设计 1516.Solr案例-Service 2017.Solr案例-Controller 2018.Solr案例-主体调试 2019.Solr案例-功能完善1【Solr介绍】1.1S olr是什么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。

Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化。

Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，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 Field 及其内容的 XML 文档，Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。

Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。

Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

1.2S olr与Lucene的区别Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，它不是一个完整的全文检索引擎，Lucene提供了完整的查询引擎和索引引擎，目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者以Lucene为基础构建全文检索引擎。

Solr使用教程目录一、软件版本 (2)二、安装教程 (2)1、Solr安装教程 (2)2、solr环境搭建 (4)3、业务字段的实际配置 (7)4、dataimport 导入数据库数据 (8)5、solrj的使用 (10)6、电商平台的应用 (14)一、软件版本Solr版本号：solr-5.5.5jdk版本号：jdk1.8以上Tomcat版本号：Tomcat8.0以上二、安装教程1、Solr安装教程1.创建solrhome以及solrcore（mysolrhome、mycore 名字可以任意指定）1.1在指定的目录下新建文件夹solrhome如：D:\mysolrhome1.2将solr-5.5.4\server\solr\solr.xml拷贝至D:\mysolrhome1.3在solrhome下新建文件夹solrcore如D:\mysolrhome\mycore1.4将solr-5.5.4\server\solr\configsets\basic_configs\conf完整目录拷贝至D:\mysolrhome\mycore\下2.部署到Tomcat2.1将solr-5.5.4\server\solr-webapp\webapp 完整目录复制到Apache Tomcat 8.0.27\webapps下并重命名为solr2.2在Apache Tomcat 8.0.27\webapps\solr\WEB-INF下新建classes文件夹2.3将solr-5.5.4/server/resource/log4j.properties 拷贝至上一步创建的classes2.4把solr-5.5.4/server/lib/ext/目录下的所有jar文件复制到Apache Tomcat 8.0.27/webapp/solr/WEB-INF/lib/中3.配置solrcore3.1修改Apache Tomcat 8.0.27-solr\webapps\solr\WEB-INF\web.xml 新增<env-entry>标签，将你的solrhome配置进去。

最有前途的软件开发技术——搜索引擎技术搜索引擎作为互联网发展中至关重要的一种应用，已经成为互联网各个领域的制高点，其重要性不言而喻。

搜索引擎领域也是互联网应用中不多见的以核心技术作为其命脉的领域，搜索引擎各个子系统是如何设计的？这成为广大技术人员和搜索引擎优化人员密切关注的内容。

随着互联网行业兴起，大数据时代的到来，搜索引擎开发成为一项极富含金量的工作，市场对搜索软件开发工程师的需求极其旺盛。

大型搜索门户需要大量专门的搜索软件开发人才，而众多中小型网站及企业也需要垂直搜索，网站搜索，全文检索，知识库系统等非结构化数据开发软件工程师在互联网上说门槛，就是比资源。

垂直搜索也是这样，能否提供全面权威的行业信息，能否拥有行业资源是垂直搜索引擎发展的门槛。

换句化说，垂直门户是垂直搜索血统最近的父亲。

作为房产行业的搜房网就是一个垂直门户，在房产领域没有谁比我们更清楚什么是垂直搜索了未来5年中，我们见到的最大变化将是人们使用电脑的方式将有所不同，移动电话将变成在互联网上寻找信息的最常见手段。

到那时，大多数问题都最好通过声音进行问答。

搜索引擎公司将成为日常生活中更不可或缺的部分，它们的影响力最终将对其他一些为创造或传播信息而存在的公司会产生极大的促进甚至替代性的作用。

网络时代的信息量每8个月翻一番，如今的网页以100亿来计算；网络搜索已成为仅次于电子邮件的第二大网络应用。

2005年中国互联网发展状况统计报告中也指出，用户在互联网上获取信息最常用的方法中，通过搜索引擎查找相关的网站占58.2%。

对于有效的搜索引擎技术的研究将具有巨大的学术及商业价值。

垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。

垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。

开源企业搜索引擎SOLR的应用教程2010-10目录1概述 (4)1.1企业搜索引擎方案选型 (4)1.2Solr的特性 (4)1.2.1Solr使用Lucene并且进行了扩展 (4)1.2.2Schema（模式） (5)1.2.3查询 (5)1.2.4核心 (5)1.2.5缓存 (5)1.2.6复制 (6)1.2.7管理接口 (6)1.3Solr服务原理 (6)1.3.1索引 (6)1.3.2搜索 (7)1.4源码结构 (8)1.4.1目录结构说明 (8)1.4.2Solr home说明 (9)1.4.3solr的各包的说明 (10)1.5版本说明 (11)1.5.1 1.3版本 (11)1.5.2 1.4版本 (12)1.6分布式和复制Solr 架构 (12)2Solr的安装与配置 (13)2.1在Tomcat下Solr安装 (13)2.1.1安装准备 (13)2.1.2安装过程 (13)2.1.3验证安装 (14)2.2中文分词配置 (15)2.2.1mmseg4j (15)2.2.2paoding (19)2.3多核（MultiCore）配置 (22)2.3.1MultiCore的配置方法 (22)2.3.2为何使用多core ？ (23)2.4配置文件说明 (23)2.4.1schema.xml (24)2.4.2solrconfig.xml (25)3Solr的应用 (29)3.1SOLR应用概述 (29)3.1.1Solr的应用模式 (29)3.1.2SOLR的使用过程说明 (30)3.2一个简单的例子 (30)3.2.1Solr Schema 设计 (30)3.2.2构建索引 (30)3.2.3搜索测试 (31)3.3搜索引擎的规划设计 (32)3.3.1定义业务模型 (32)3.3.2定制索引服务 (34)3.3.3定制搜索服务 (34)3.4搜索引擎配置 (34)3.4.1Solr Schema 设计(如何定制索引的结构?) (34)3.5如何进行索引操作？ (36)3.5.1基本索引操作 (36)3.5.2批量索引操作 (37)3.6如何进行搜索 (39)3.6.1搜索语法 (39)3.6.2排序 (42)3.6.3字段增加权重 (42)3.6.4Solr分词器、过滤器、分析器 (42)3.6.5Solr高亮使用 (46)4SolrJ的用法 (46)4.1搜索接口的调用实例 (46)4.2Solrj的使用说明 (47)4.2.1Adding Data to Solr (47)4.2.2Directly adding POJOs to Solr (49)4.2.3Reading Data from Solr (51)4.3创建查询 (51)4.4使用SolrJ 创建索引 (52)4.5Solrj包的结构说明 (53)4.5.1CommonsHttpSolrServer (53)4.5.2Setting XMLResponseParser (53)4.5.3Changing other Connection Settings (53)4.5.4EmbeddedSolrServer (54)5Solr的实际应用测试报告 (54)5.1线下压力测试报告 (54)5.2线上环境运行报告 (54)6solr性能调优 (55)6.1Schema Design Considerations (55)6.1.1indexed fields (55)6.1.2stored fields (55)6.2Configuration Considerations (55)6.2.1mergeFactor (55)6.2.2mergeFactor Tradeoffs (56)6.3Cache autoWarm Count Considerations (56)6.4Cache hit rate（缓存命中率） (56)6.5Explicit Warming of Sort Fields (56)6.6Optimization Considerations (56)6.7Updates and Commit Frequency Tradeoffs (56)6.8Query Response Compression (57)6.9Embedded vs HTTP Post (57)6.10RAM Usage Considerations（内存方面的考虑） (57)6.10.1OutOfMemoryErrors (57)6.10.2Memory allocated to the Java VM (57)7FAQ (58)7.1出现乱码或者查不到结果的排查方法： (58)1 概述1.1 企业搜索引擎方案选型由于搜索引擎功能在门户社区中对提高用户体验有着重在门户社区中涉及大量需要搜索引擎的功能需求，目前在实现搜索引擎的方案上有集中方案可供选择：1)基于Lucene自己进行封装实现站内搜索。

一种增强型的SOLR 校准方法随着现代信息技术的快速发展，搜索引擎已成为了人们获取信息的主要渠道之一。

SOLR 是一款开源的面向搜索引擎的Java 应用程序，它使用了Lucene 作为其核心引擎，但是SOLR 的性能和准确性需要进行校准，以提高搜索的质量。

本文将介绍一种增强型的SOLR 校准方法。

一、SOLR 校准的重要性在现代社会中，搜索引擎已经成为了人们获取信息的主要手段之一。

然而，在处理大规模数据的时候，搜索引擎常常会出现精度不高、效率不佳的问题，因此需要进行校准。

SOLR 作为一款开源的Java 应用程序，使用了Lucene 作为其核心引擎，已经成为了广泛使用的搜索引擎之一。

但是，SOLR 的性能和准确性需要进行校准，以提高搜索的质量。

尤其是在处理大规模数据时，SOLR的准确性和性能问题将显得尤为突出。

因此，对SOLR 进行校准是非常重要的。

二、SOLR 校准方法简介SOLR 校准的方法可以分为两种：1.传统的基于词频的校准方法这种方法是比较传统的校准方法，主要是通过词频来检验文本相似度。

这种方法的优势在于实现简单，运算速度快，但是存在的问题是无法进行语义分析，因此对语义相似的文本无法正确识别。

2.基于机器学习的SOLR 校准方法基于机器学习的校准方法是在传统的校准方法基础上进行升级，它采用了机器学习算法，并且结合了语义分析技术。

这种方法可以通过对已知数据进行学习和训练，来实现对未知数据的准确识别。

相对于传统的校准方法，基于机器学习的校准方法可以做到更加准确、更加自动化。

三、增强型的SOLR 校准方法基于机器学习的校准方法是SOLR 校准方法的升级版，但是它还存在一些缺陷，比如：1.模型泛化能力不强，对新的未知数据不能很好地处理。

2.训练模型需要大量的样本数据，因此需要耗费大量的时间和资源。

针对这些问题，我们提出了一种增强型的SOLR 校准方法。

该方法基于机器学习的校准方法，并且引入了一些新的技术，可以有效地解决上述问题。