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solr存储原理？

219 2024-02-24 20:36

一、solr存储原理？

Solr是一个用java开发的基于lucene引擎的 全文搜索 平台，原理是倒排索引，从关键字到文档的过程，Solr的资源都是以Doc为对象进行存储的，每个文档都由一系列的field构成，每个field表示资源的一个属性，文档的fied可以被索引，用于提高性能的搜索效率，一般情况下文档都包含一个能唯一表示该文档的id字段。

二、solr入门基础知识？

1.

定义数据源接口,获得数据。 比如定义MySQL查询语句,把一个表或多个表的数据,导入到Solr中。 这个地方我觉得特别“不公平”,数据都是从别的地方搞过来的。外界的数据如果会变化,意味着,必须处理“数据同步”。 实时性要求不高的情况下,可以每天“全量更新”。要求高的情况下,单条数据的变化,需要“实时更新-单条”。 因此,Solr和Mysql并不是“直接竞争”关系,而是“互补”的关系。

2.

把Mysql等数据源的数据,导入到Solr中去。 Solr定义数据,可以理解成一张很大的表,包含了很多字段,比如可以包含mysql中3个表的所有字段。 这样,查询就不存在“多表”的问题。 既然是一张表,建立索引,查询就很快了。

3.

自带缓存功能。 Mysql,Solr,Redis等数据源或者有能力获得数据和管理数据的组件,只要需要,就可以提供“缓存”功能。 Solr简化了查询,缓存就更容易了。

4.

索引和全文搜索。

三、solr的优势和缺点？

优点

1、Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。

2、支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。

3、Solr比较成熟、稳定。

4、不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。

缺点

1、建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。

2、当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。

3、当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞，查询性能较差 。

四、如何使用solr的join？

solr检索肯定是检索索引，但每一个doc的field都可以配置(schema.xml)是否存储，如果存储了，那么检索出来的doc也可以返回这个field的数据。 至于添加索引数据，好像只能用curl或者solrj的方式吧。

五、es和solr的区别？

es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

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。

六、solr搜索引擎原理？

你好，Solr是一款基于Lucene搜索引擎技术的开源搜索引擎软件。它的原理是通过建立倒排索引来快速高效地进行数据搜索和查询。

倒排索引是一种基于关键词的索引结构，它将文档中的所有关键词按照一定的规则进行分词，并将分词后的关键词作为索引的节点进行存储。当用户查询时，Solr会根据查询条件，在倒排索引中查找匹配的节点，并返回包含匹配结果的文档列表。

七、es和solr使用场景对比？

ES和Solr是两种不同类型的搜索引擎，它们在使用场景上有一些不同之处。1. 数据类型：ES主要面向文档数据，支持非结构化和半结构化的数据类型。而Solr则更适合于结构化数据和数据库的导出结果。2. 分布式能力：ES具有天然的分布式能力，可以很方便地构建一个分布式集群来处理大规模的数据搜索和分析。而Solr则需要自行配置集群来实现分布式。3. 实时性：ES具有较高的实时索引能力，可以在数据产生后快速索引并进行搜索，适用于实时应用和日志分析场景。而Solr的实时索引能力相对较弱。4. 生态系统：ES是Elastic Stack（旧称ELK Stack）的核心组件之一，拥有丰富的生态系统，提供包括数据收集、数据存储、数据分析和可视化等全套解决方案。Solr则相对独立，生态系统相对较小。综上所述，ES适用于大规模数据搜索和分析，以及实时应用和日志分析等场景；Solr适用于结构化数据搜索和数据库导出结果的搜索。根据具体需求和数据类型的不同，选择适合的搜索引擎。

八、solr创建文档索引

solr创建文档索引

在大数据时代，信息的快速检索和查询已经成为了一项非常重要的任务。为了能够高效地查找并获取目标信息，搜索引擎成为了一种不可或缺的工具。Apache Solr作为一个功能强大的开源搜索平台，能够提供快速、可靠的搜索服务，广泛应用于各种网络应用和企业级系统。在使用Solr进行搜索之前，首先需要创建文档索引，以便进行后续的搜索和查询。

什么是Solr文档索引

Solr文档索引是指将待搜索的文档数据按照特定的规则进行处理和存储，以便快速地检索和查询。文档索引由一系列字段组成，每个字段包含文档中的某一部分信息。例如，对于一篇新闻文章的文档，可以将标题、作者、发布日期等作为索引字段。

在Solr中，文档索引使用一种被称为Schema的配置文件进行定义。Schema文件定义了文档索引中包含的所有字段，并指定了每个字段的类型、索引方式和分词器等属性。通过定义Schema文件，我们可以灵活地控制文档索引的结构和字段的处理方式。

创建Solr文档索引的步骤

创建Solr文档索引一般包括以下几个步骤：

  1. 定义Schema文件：首先需要创建一个包含文档索引结构定义的Schema文件。在Schema文件中，可以定义索引字段的名称、类型、索引方式和分词器等属性。
  2. 导入文档数据：将待搜索的文档数据导入到Solr中。可以使用Solr提供的数据导入工具，如DataImportHandler，来自动从数据源中抽取数据并导入到Solr索引。
  3. 建立索引：在导入文档数据之后，需要执行建立索引的操作。Solr会根据Schema文件中定义的规则对文档数据进行处理和索引，以便后续的搜索和查询。
  4. 优化索引：为了提高搜索和查询的性能，可以对索引进行优化操作。Solr提供了一些索引优化策略，如合并段、优化存储等。

Schema文件的定义

Schema文件是Solr文档索引的核心配置文件，通过定义Schema文件可以控制文档索引的结构和字段的处理方式。

下面是一个简单的Schema文件示例：

<schema name="example" version="1.6"> <fields> <field name="title" type="text_general" indexed="true" stored="true"/> <field name="author" type="string" indexed="true" stored="true"/> <field name="content" type="text_general" indexed="true" stored="false"/> <field name="publish_date" type="date" indexed="true" stored="true"/> </fields> </schema>

在上面的示例中，定义了四个字段：title、author、content和publish_date。其中，title和content字段的类型为text_general，author字段的类型为string，publish_date字段的类型为date。

字段的type属性指定了字段的数据类型，如text_general表示文本类型，string表示字符串类型，date表示日期类型。

字段的indexed属性指定了该字段是否需要进行索引，如果设置为true，则该字段可以用于搜索和查询；如果设置为false，则该字段不会参与搜索和查询。

字段的stored属性指定了该字段是否需要被存储，如果设置为true，则该字段的原始值会被存储到索引中，可以在搜索结果中显示；如果设置为false，则该字段的原始值不会存储到索引中，只能作为搜索条件使用。

导入文档数据

在创建Solr文档索引之前，需要将待搜索的文档数据导入到Solr中。Solr提供了多种方式来导入文档数据，其中一种常用的方式是使用DataImportHandler。

DataImportHandler是Solr的一个核心组件，它可以通过配置数据源、定义数据抽取规则，自动从数据源中抽取数据并导入到Solr索引。使用DataImportHandler可以实现对各种不同数据源的数据导入，如关系型数据库、文件系统、Web服务等。

下面是一个简单的DataImportHandler配置示例：


<dataConfig>
  <dataSource type="JdbcDataSource"
              driver="com.mysql.jdbc.Driver"
              url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"
              user="myuser"
              password="mypassword"/>
  <document>
    <entity name="article"
            query="SELECT id, title, author, content, publish_date FROM articles">
      <field column="id" name="id"/>
      <field column="title" name="title"/>
      <field column="author" name="author"/>
      <field column="content" name="content"/>
      <field column="publish_date" name="publish_date"/>
    </entity>
  </document>
</dataConfig>

在上面的示例中，使用JdbcDataSource作为数据源，配置了数据库连接信息，包括驱动类、连接URL、用户名和密码。

通过entity元素可以定义数据抽取规则，如查询语句、字段映射关系等。在这个示例中，查询了articles表中的id、title、author、content和publish_date字段，并将它们映射到了Schema文件中定义的字段。

建立索引

在导入文档数据之后，需要执行建立索引的操作，以便后续的搜索和查询。建立索引的操作可以通过访问Solr的索引接口来完成，接口地址为`/update`。

下面是一个简单的建立索引的请求示例：


POST /solr/mycore/update HTTP/1.1
Content-Type: application/json

[
  {
    "id": "1",
    "title": "Solr创建文档索引",
    "author": "张三",
    "content": "Solr是一个功能强大的搜索平台。",
    "publish_date": "2022-03-15T00:00:00Z"
  },
  {
    "id": "2",
    "title": "Solr搜索与排序",
    "author": "李四",
    "content": "Solr提供了丰富的搜索和排序功能。",
    "publish_date": "2022-03-16T00:00:00Z"
  },
  ...
]

在上面的示例中，使用POST方法向`/update`接口发送一个请求，请求体为包含多个文档数据的JSON数组。每个文档数据包含了id、title、author、content和publish_date等字段。

建立索引的请求需要指定索引的操作类型，默认为add。除了add操作，还可以使用delete删除索引、commit提交索引和optimize优化索引等操作。

优化索引

为了提高搜索和查询的性能，可以对Solr的索引进行优化操作。索引优化可以减少索引的段数，提高搜索效率。

在Solr中，索引的优化操作可以通过访问Solr的优化接口来完成，接口地址为`/optimize`。

下面是一个简单的优化索引的请求示例：


POST /solr/mycore/optimize HTTP/1.1
Content-Type: application/json

在上面的示例中，使用POST方法向`/optimize`接口发送一个请求，优化操作会对所有的索引段进行合并和优化。

总结

通过以上的步骤，我们可以成功地创建Solr文档索引，以便后续的高效搜索和查询。Solr作为一个功能强大的开源搜索平台，无疑在大数据时代发挥着重要的作用。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用Solr，提升搜索和查询的效率。

九、Sola用日文翻译是天空，Solr是什么？

空よ、一绪に幸せでいよう。SO RA YO,I SYO NI SI A WA SE DE I YO U。（罗马音）空(そら)一绪(いっしょ)=一起。幸(しあわ)せ=幸福。日语，不用主语的，就明白讲话者的意义了。

十、centos 64位是centos6 64还是centos 7 64？

两个不是一个概念，64位是说操作系统寻址方式是2的64次方，一般都是指cpu的寻址位数来说的，以前都是32的cpu，后来硬件升级64位，比32位运算速度提高了一倍。centos6或centos7是指操作系统的版本号，可以理解为第6版或第7版。

希望对你有用

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