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Solr(太阳黑子)查询时间提升非关键字搜索

关于Solr(太阳黑子)查询时间提升非关键字搜索,我们可以从以下几个方面来进行优化:

  1. 优化查询语句:使用Solr的edismax查询语句,可以更好地处理非关键字搜索。edismax查询语句可以使用模糊匹配、权重等功能,提高搜索的准确性和速度。
  2. 优化字段类型:对于非关键字搜索,可以使用Solr的ngram字段类型,将文本分成多个子词,提高搜索的准确性。
  3. 优化索引:使用Solr的倒排索引,可以更快地进行非关键字搜索。倒排索引可以将单词与包含该单词的文档进行关联,提高搜索速度。
  4. 优化缓存:使用Solr的缓存,可以提高搜索速度。Solr提供了多种缓存策略,可以根据实际情况选择合适的缓存策略。
  5. 优化分页:使用Solr的分页功能,可以提高搜索速度。Solr支持分页查询,可以根据实际需求设置每页显示的文档数量。
  6. 优化硬件资源:使用更好的硬件资源,可以提高Solr的搜索速度。Solr的搜索速度受到硬件资源的影响,可以根据实际情况选择合适的硬件资源。
  7. 优化Solr配置:使用合适的Solr配置,可以提高搜索速度。Solr提供了多种配置选项,可以根据实际需求进行调整。

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全文搜索引擎选 ElasticSearch 还是 Solr

对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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全文搜索引擎 Elasticsearch 还是 Solr

对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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  • 全文搜索引擎选ElasticSearch还是Solr

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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    全文搜索引擎选 ElasticSearch 还是 Solr

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 1、顺序扫描 2、全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 1、搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 2、文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 3、支持大量基于交互式文本的查询。 4、需要非常灵活的全文搜索查询。...9、因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。

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    全文搜索,ElasticSearch和Solr哪个更好用?

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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    搜索引擎选 ElasticSearch 还是 Solr

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 1、顺序扫描 2、全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 1、搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 2、文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 3、支持大量基于交互式文本的查询。 4、需要非常灵活的全文搜索查询。...9、因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。

    1.1K40

    Hi,Java工程师:关于全文搜索引擎,这篇文章不得不看!

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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    全文搜索引擎选ElasticSearch还是Solr

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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    ElasticSearch和Solr,你还傻傻分不清楚吗?

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 顺序扫描 全文检索 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化 SQL 等方式提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需要非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch 是一个更好的选择。 Elasticsearch 更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

    5.8K40

    全文搜索引擎选ElasticSearch还是Solr

    对于结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方法:顺序扫描法,全文检索。 顺序扫描:通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式,即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。...确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过建数据库索引,优化SQL等方式进行提升效率,甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。...例如 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...什么时候使用全文搜索引擎: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。 需求非常灵活的全文搜索查询。...因此,对于不仅需要进行文本搜索,而且需要复杂的搜索时间聚合的应用程序,Elasticsearch是一个更好的选择。 Elasticsearch更容易上手,一个下载和一个命令就可以启动一切。

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    什么是全文检索

    案例 实现一个文件的搜索功能,通过关键字搜索文件,凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询,并且需要支持多个条件查询。...结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等磁盘上的文件 结构化数据的查询我们可以通过sql搞定,那么结构化的呢?...结构化数据的查询方法 结构化数据查询有两种办法: (1)顺序扫描法(Serial Scanning) 所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾...虽然创建索引的过程也是非常耗时的,但是索引一旦创建就可以多次使用,全文检索主要处理的是查询,所以耗时间创建索引是值得的。 那么如何实现全文检索呢?...查询索引 查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档,从而找到要搜索的内容(这里指磁盘上的文件)。

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    ElasticSearch 概述

    # 全文搜索引擎 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...对于这些结构化的数据文本,关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库,全文检索都实现的很鸡肋,因为一般也没人用数据库存文本字段。...基于以上原因可以分析得出,在一些生产环境中,使用常规的搜索方式,性能是非常差的: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。 支持大量基于交互式文本的查询。...需求非常灵活的全文搜索查询。 对高度相关的搜索结果的有特殊需求,但是没有可用的关系数据库可以满足。 对不同记录类型、文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。...为了解决结构化数据搜索结构化数据搜索性能问题,我们就需要专业,健壮,强大的全文搜索引擎。 这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。

    31510

    Elasticsearch 概述

    1.2 全文搜索引擎 Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时 候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。...对于这些结构化的数据文本,关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库,全文检索都实现的很鸡肋,因为一般也没人用数据库存文本字段。...基于以上原因可以分析得出,在一些生产环境中,使用常规的搜索方式,性能是非常差 的: 搜索的数据对象是大量的结构化的文本数据。 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。...支持大量基于交互式文本的查询。 需求非常灵活的全文搜索查询。 对高度相关的搜索结果的有特殊需求,但是没有可用的关系数据库可以满足。...为了解决结构化数据搜索结构化数据搜索性能问题,我们就需要专业,健壮,强大的全 文搜索引擎 这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。

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    海量数据搜索---搜索引擎

    全文索引 首先是数据库中数据的搜集,搜索引擎的自动信息搜集功能分两种: 一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索...另一种是提交网站搜索,即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。...优化的搜索功能:Solr搜索速度够快,对于复杂的搜索查询Solr可以做到毫秒级的处理,通常,几十毫秒就能处理完一次复杂查询。 二、分词介绍 接下来,我们将了解分词是如何实现的。...那么,我们为什么要去分词呢,这和搜索引擎有什么关系呢?我们在搜索框里输入的几个词或者一段话是如何拆成多个关键字的呢? 大家听说过哪些分词器吗?...我们注意到关键字是按字符顺序排列的(lucene没有使用B树结构),因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。

    3.1K40

    Solr技术(附软件分享)

    2)结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word 文档等. 结构化数据又一种叫法叫全文数据。...2)对结构化数据的搜索:如利用 windows 的搜索也可以搜索文件内容,Linux 下的 grep 命令,再如用 Google 和百度可以搜索大量内容数据 Lucene Lucene 是一个高效的...正排索引是以文档的 ID 为关键字,索引文档中每个字的位置信息,并记录每个关键词出现的次数....查找时扫描索引中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。 但是在查询的时候需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏,这样就使得检索时间大大延长,检索效率低下。...SolrCloud特色 1) 集中式的配置信息 2) 自动容错 3) 近实时搜索 4) 查询时自动负载均衡 solr集群结构图 ?

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    Web-第二十八天 Lucene&solr使用一【悟空教程】

    创建查询 用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象,查询对象中可以指定查询查询关键字、要搜索的Field文档域等,查询对象会生成具体的查询语法,比如: name:lucene表示要搜索name...查询语法(重点) 1.基础的查询语法,关键词查询: 域名+“:”+搜索关键字 例如:name:java 2.范围查询 域名+“:”+[最小值 TO 最大值] 例如:size:[1 TO 1000] 注意...NOT -(减号) 8.3.2....什么是相关度排序 相关度排序是查询结果按照与查询关键字的相关性进行排序,越相关的越靠前。比如搜索“Lucene”关键字,与该关键字最相关的文章应该排在前边。 9.2....Dashboard 仪表盘,显示了该Solr实例开始启动运行的时间、版本、系统资源、jvm等信息。 11.5.2. Logging Solr运行日志信息 11.5.3.

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    科普向 | Lucene,Solr,Elasticsearch之间的区别和联系

    维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。...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。...由于Hadoop处理大量数据,Solr帮助我们从这么大的源中找到所需的信息。不仅限于搜索Solr也可以用于存储目的。像其他NoSQL数据库一样,它是一种关系数据存储和处理技术。...Solr是一个可扩展的,可部署,搜索/存储引擎,优化搜索大量以文本为中心的数据,是最流行的企业级搜索引擎。...在最美的年华,做最好的自己,我是00后Alice,我们下一期见~~ 一键三连,养成习惯~ 文章持续更新,可以微信搜一搜「 猿人菌 」第一时间阅读,思维导图,大数据书籍,大数据高频面试题,海量一线大厂面经

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