Solr权威指南　上卷 计算机与互联网 书籍|6912853 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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兰小伟 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111581727

商品编码：20407773689

丛书名： 实战

出版时间：2018-01-01

书[0名0]：	Solr指南 上卷|6912853
图书定价：	99元
图书作者：	兰小伟
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111581727
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

目录

序言 [0第0]1章 初识Solr 1 1.1 Solr是什么 1 1.2 Solr的历[0史0] 2 1.3 为什么要选择Solr 2 1.4 Solr功能预览 3 1.5 Solr下载 3 1.6 Solr[0学0]习资源 5 1.7 Windows平台下部署Solr 7 1.7.1 部署Solr至Jetty 7 1.7.2 部署Solr至Tomcat 13 1.8 Linux平台下部署Solr 16 1.9 玩转 [p1o1s] t.jar 20 1.10 在Eclipse中编译Solr源码 25 1.11 本章总结 27 [0第0]2章 Solr基础 28 2.1 Solr Core 28 2.1.1 Solr Core简介 28 2.1.2 Core的基本管理 30 2.1.3 Core Http接口 35 2.1.4 添加索引至Core 36 2.2 Solr DIH 38 2.2.1 索引文件夹下的文本文件 38 2.2.2 索引JSON/XML/CSV文件 42 2.2.3 使用Tika索引Word/Excel/PDF 45 2.2.4 索引网络上的远程文件 52 2.2.5 索引XML文件 55 2.2.6 从数据库中导入数据至Solr 57 2.2.7 Solr DIH总结 62 2.3 Solr Full Import全量导入 78 2.4 Solr Delta-import增量导入 80 2.5 Solr索引 85 2.5.1 Lucene索引原理 85 2.5.2 Lucene中常见术语详解 87 2.5.3 创建Solr索引 98 2.5.4 Solr Cell 99 2.5.5 Solr索引去重检测 102 2.5.6 Solr更新请求处理链 104 2.5.7 Solr原子更新 105 2.5.8 使用Luke查看索引 107 2.6 本章总结 109 [0第0]3章 Solr配置 110 3.1 solr.xml配置详解 110 3.2 solrconfig.xml配置详解 112 3.3 schema.xml配置详解 139 3.3.1 Solr Schema设计思想 139 3.3.2 Solr眼里的世界 139 3.3.3 域分词 140 3.3.4 Solr的schema文件 140 3.3.5 Solr的域类型 141 3.3.6 Solr的域 153 3.3.7 Schema API 157 3.3.8 Schemaless Mode 165 3.4 data-config.xml配置详解 167 3.5 zoo.cfg配置详解 169 3.6 本章总结 169 [0第0]4章 Solr分词 170 4.1 分词的基本概念 170 4.1.1 理解Analyzer 170 4.1.2 理解Tokenizer 171 4.1.3 理解TokenFilter 172 4.2 Solr分词器 172 4.2.1 Analyzer 173 4.2.2 Tokenizer 174 4.2.3 TokenFilter 182 4.2.4 CharFilter 202 4.2.5 Solr自定义分词 206 4.3 中文分词器 217 4.3.1 IK分词器 217 4.3.2 Ansj分词器 223 4.3.3 MMSeg4J分词器 233 4.3.4 Paoding分词器 240 4.3.5 Jcseg分词器 245 4.3.6 Ictclas分词器 258 4.3.7 FudanNLP 259 4.3.8 HanLP 262 4.3.9 Jieba分词器 266 4.3.10 分词器使用建议 268 4.4 本章总结 270 [0第0]5章 Solr查询 271 5.1 Solr查询概述 271 5.2 Solr查询相关度简述 273 5.3 Solr的查询语[0法0]解析器 275 5.4 Lucene的基本查询语[0法0] 283 5.5 Solr的标准查询语[0法0]解析器 287 5.6 Solr DisMax 288 5.7 Solr eDisMax 291 5.8 Solr的其他查询语[0法0]解析器 298 5.9 Query VS Filter Query 305 5.9.1 fq VS q 306 5.9.2 Filter Query缓存 307 5.9.3 Filter Query执行顺序 308 5.9.4 Post Filter 308 5.10 Solr返回结果 309 5.10.1 设置响应输出格式 309 5.10.2 选择返回域 310 5.10.3 分页查询 312 5.11 Solr排序 313 5.11.1 根据域进行排序 313 5.11.2 缺失值处理 314 5.11.3 排序的内存占用 315 5.12 调试查询结果 315 5.12.1 返回调试信息 315 5.12.2 开启调试模式 316 5.13 本章总结 316 [0第0]6章 Solr Facet 317 6.1 理解Facet 317 6.2 Facet简单示例 319 6.3 Query Facet 326 6.4 Range Facet 328 6.5 FacetFilter 330 6.6 Multiselect Faceting 335 6.6.1 key 335 6.6.2 tag 336 6.7 本章总结 339 [0第0]7章 Solr高亮 340 7.1 什么是Solr高亮 340 7.2 Solr高亮的工作原理 342 7.2.1 Fragmenter 348 7.2.2 Scorer 349 7.2.3 Encoder & Formatter 349 7.3 Facet & Highlighting 350 7.4 高亮多值域 351 7.5 高亮参数 352 7.6 FastVectorHighlighter 355 7.7 PostingsHighlighter 356 7.8 本章总结 358 [0第0]8章 Solr Query Suggestion查询建议 360 8.1 Spell-Check 361 8.1.1 Spell-Check简单示例 361 8.1.2 Spell-Check查询组件 362 8.2 Autosuggest 366 8.3 基于N-Gram实现Autosuggest 369 8.4 基于用户行为实现Autosuggest 371 8.5 本章总结 375 [0第0]9章 Solr Group分组 376 9.1 Result grouping VS Field collapsing 377 9.2 按照指定域分组 377 9.3 每个分组返回多个文档 381 9.4 按照Function动态计算值分组 382 9.5 按照任意Query分组 383 9.6 Group的分页与排序 383 9.7 Group& Facet 384 9.8 Group分布式查询 387 9.9 Group缓存 388 9.10 使用Collapsing Query Parser实现高效的Field Collapsing 388 9.11 Solr Group VS SQL Group by 389 9.12 本章总结 390 [0第0]10章 Solr企业级应用 391 10.1 Solr源码编译与补丁应用 391 10.2 部署Solr 396 10.2.1 构建你自己的Solr发布版本 397 10.2.2 Embedded Solr 397 10.3 Solr硬件要求与系统配置 397 10.3.1 内存和SSD 397 10.3.2 JVM配置 398 10.3.3 思考Solr索引与查询性能 401 10.4 Solr数据批量导入 405 10.5 Solr Shard与Replication 406 10.5.1 Shard 406 10.5.2 Replicate 408 10.6 Core管理 410 10.7 Solr集群管理 412 10.7.1 Solr Ping健康检测 412 10.7.2 Solr配置文件管理 413 10.8 如何与Solr交互 414 10.8.1 使用REST API与Solr交互 415 10.8.2 使用SolrJ与Solr进行交互 415 10.9 监控你的Solr 418 10.9.1 Solr的性能统计 418 10.9.2 Solr的缓存性能 419 10.9.3 Solr JMX 419 10.9.4 Solr日志 424 10.9.5 Solr负载测试 424 10.10 Solr版本升级 428 10.11 本章总结 428

《信息时代浪潮中的导航者：解密数字世界的底层逻辑》 在信息爆炸的时代，理解我们如何存储、检索和管理海量数据，已不再是少数技术专家的专利，而是每一位身处数字浪潮中的个体都应掌握的关键技能。本书将引领您深入探索构建现代信息社会的基石，从数据的源头到应用的触角，揭示那些驱动着互联网澎湃向前、支撑着海量信息流动的核心技术与理念。 第一部分：数据之海的呼唤——信息存储的演进与挑战 我们生活在一个由数据构成的世界。从社交媒体上的每一次互动，到电子商务中的每一次点击，再到科学研究中的每一次发现，无不产生着庞大的数据流。然而，如何有效地“看见”和“利用”这些数据，是摆在我们面前的巨大挑战。 早期探索：从纸张到磁带的时代 回顾人类信息存储的历史，我们会惊叹于科技的飞速发展。从古老的竹简、羊皮卷，到近代印刷术带来的知识普及，再到20世纪初的穿孔卡片和磁带，每一次技术的革新都极大地拓展了我们记录和传递信息的能力。这些早期的尝试，虽然在容量和速度上与今日不可同日而语，却奠定了我们理解信息存储的基本框架。我们将追溯这些技术的演进脉络，理解它们在特定历史时期的价值与局限。 关系型数据库的崛起与辉煌 进入计算机时代，关系型数据库（RDBMS）的出现无疑是一场革命。它以表格、行、列的结构化方式，将数据组织得井井有条，并通过SQL（Structured Query Language）这一强大的查询语言，赋予了用户前所未有的数据操作能力。我们将在本书中深入探讨关系型数据库的核心概念：实体、属性、关系、主键、外键等，理解它们如何确保数据的完整性、一致性和可查询性。从ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）事务的原理，到索引、范式化等优化策略，都将一一剖析，帮助读者理解为何在很长一段时间内，关系型数据库一直是企业级应用的首选。 NoSQL时代的到来：拥抱多样性与弹性 然而，随着互联网应用的爆炸式增长，尤其是在社交网络、物联网、大数据分析等领域，传统关系型数据库的某些局限性逐渐显现：对大规模数据扩展的挑战、对非结构化和半结构化数据的处理能力不足、以及在处理高并发读写时的性能瓶颈。正是在这样的背景下，NoSQL（Not Only SQL）数据库应运而生。NoSQL数据库并非否定SQL的价值，而是提供了一种更灵活、更具扩展性的数据存储和管理方案，以适应不同类型的数据和应用场景。 我们将系统性地介绍NoSQL数据库的四大主要类型： 键值（Key-Value）数据库： 它们以极其简单的方式将数据存储为键值对，提供极高的读写性能和水平扩展能力，适用于缓存、会话管理等场景。我们将探究其背后的工作原理，以及常见的代表性产品。 文档（Document）数据库： 它们将数据存储为类似JSON、BSON或XML的文档结构，非常适合存储半结构化数据，如用户配置文件、博客文章等，能够灵活地应对模式的变更。我们将深入理解文档模型的设计理念，以及其在实际应用中的优势。 列族（Column-Family）数据库： 它们将数据按列族组织，特别擅长处理海量稀疏数据，适合于时间序列数据、日志分析等场景。我们将解析列族存储的独特优势，以及其在某些特定领域的强大表现。 图（Graph）数据库： 它们将数据存储为节点和边，以关系为核心，是分析复杂关联关系的理想选择，如社交网络分析、推荐系统、欺诈检测等。我们将学习图数据库的 traversal（遍历）和pattern matching（模式匹配）机制。 通过对这些不同类型NoSQL数据库的深入剖析，读者将能够根据具体的业务需求，选择最适合的解决方案。 第二部分：信息之海的航行——检索与查询的艺术 数据存储的目的是为了获取。当数据量达到一定规模时，如何快速、准确地找到我们想要的信息，就成为了比存储本身更关键的挑战。 搜索引擎的诞生：从关键词到语义理解 早期的检索系统往往基于简单的关键词匹配。但随着信息复杂度的提升，这种方式显然力不从心。现代搜索引擎的出现，是信息检索技术发展的集大成者。我们将在本书中探究搜索引擎的核心原理： 爬虫（Crawler）： 它是互联网信息的“捕手”，负责抓取网页内容，为后续的索引和分析做准备。我们将了解爬虫的工作机制、策略以及面临的挑战。 索引（Indexing）： 这是搜索引擎的“大脑”，将海量网页内容转化为高效检索的数据结构。我们将深入理解倒排索引（Inverted Index）的工作原理，以及如何通过词项（Term）、文档ID（Document ID）、位置（Position）等信息，实现快速的文档检索。 查询处理（Query Processing）： 当用户输入查询时，搜索引擎如何理解用户的意图，并将查询词转化为对索引的检索操作，最终返回最相关的结果。我们将探讨查询解析、相关性评分、排序算法等关键环节。 相关性与排名：如何让最有价值的信息浮现 在海量搜索结果中，如何准确地评估哪些结果对用户最有价值，并将其排在前面，是搜索引擎的核心竞争力。我们将深入讲解： TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 这是衡量词项在文档中重要性的经典算法，它考虑了词项在单个文档中出现的频率（TF），以及在整个文档集合中出现的频率（IDF）。 PageRank算法： 由Google提出的PageRank算法，通过分析网页之间的链接关系，来评估网页的重要程度。我们将理解其“投票”机制以及在互联网信息排序中的开创性意义。 更现代的相关性模型： 随着机器学习技术的发展，现代搜索引擎已经引入了更复杂、更智能的相关性模型，能够结合用户的搜索历史、地理位置、点击行为等多种因素，提供更加个性化和精准的搜索结果。我们将简要介绍这些前沿技术的发展趋势。 全文检索引擎的强大能力：不止于搜索 虽然搜索引擎是全文检索技术最广为人知的应用，但全文检索引擎的能力远不止于此。它们被广泛应用于企业内部知识库、日志分析、内容管理系统、电子商务平台的商品搜索等场景。我们将深入理解全文检索引擎的核心特性： 快速的索引构建与更新： 能够在数据不断增长的情况下，高效地构建和更新索引。 灵活的查询语法： 支持布尔查询（AND, OR, NOT）、短语查询、模糊查询、范围查询等多种复杂的查询方式。 丰富的分词与文本分析能力： 能够对不同语言的文本进行准确分词，并进行词干提取、同义词扩展、拼写纠错等，以提升检索的准确性和召回率。 高亮显示与片段生成： 能够方便地将查询词在搜索结果中高亮显示，并生成包含查询词的摘要片段，帮助用户快速了解文档内容。 第三部分：互联网架构的基石——支撑海量服务的技术 信息存储和检索技术的进步，直接推动了互联网应用规模的指数级增长。支撑这些庞大、高并发、高可用的互联网服务的背后，是一系列精妙的架构设计和底层技术。 分布式系统的挑战与解决方案 单台服务器的能力是有限的。为了处理海量用户请求和PB级别的数据，互联网服务必须构建在分布式系统之上。分布式系统带来了新的挑战，如数据一致性、节点故障、网络延迟、负载均衡等。我们将探讨： CAP理论： 理解在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）这三个属性之间不可避免的权衡。 一致性模型： 除了强一致性，还有最终一致性、会话一致性等多种模型，我们将分析它们各自的适用场景。 负载均衡（Load Balancing）： 如何将用户请求合理地分配到多台服务器上，以提高整体吞吐量和可用性。 故障检测与恢复： 当系统中的某个节点发生故障时，如何及时检测到并进行有效的恢复，保证服务的连续性。 大数据处理框架：从批处理到实时处理 面对海量数据的处理需求，批处理和实时处理框架应运而生。 批处理框架（如Hadoop MapReduce）： 适用于对海量离线数据进行分析和处理，我们将理解MapReduce模型如何将复杂的计算任务分解为Map和Reduce两个阶段。 实时处理框架（如Storm, Flink）： 适用于处理实时产生的数据流，能够对数据进行低延迟的分析和响应，满足实时推荐、欺诈检测等场景的需求。 数据仓库与数据湖： 探讨不同类型的数据存储和处理架构，以及它们在数据分析中的作用。 消息队列：解耦与异步通信的桥梁 在复杂的分布式系统中，组件之间的直接通信容易导致耦合过紧，难以维护和扩展。消息队列（Message Queue）作为一种异步通信机制，能够有效地解耦生产者和消费者，提高系统的弹性和可伸缩性。我们将了解消息队列如何工作，以及它们在微服务架构、任务调度、日志收集等场景中的应用。 缓存技术：加速数据访问的利器 缓存是提升系统性能的关键手段。通过将经常访问的数据存储在内存等高速存储介质中，可以显著减少对慢速存储（如数据库、磁盘）的访问。我们将探讨不同层级的缓存，如CPU缓存、内存缓存（如Redis, Memcached）、CDN（Content Delivery Network）缓存等，以及它们在降低延迟、提高吞吐量方面的作用。 结论：驾驭信息洪流，赋能未来发展 本书旨在为您提供一个系统性的视角，去理解支撑现代数字世界运行的底层逻辑。从数据存储的多样化选择，到信息检索的精妙算法，再到支撑海量互联网服务的分布式架构，我们希望帮助您建立起对信息技术强大而深刻的认知。无论您是希望深入了解技术细节的开发者，还是希望把握行业趋势的决策者，亦或是对数字世界充满好奇的学习者，都能从中获得宝贵的启发。掌握这些知识，您将能更自信地驾驭信息洪流，更有效地利用数字工具，为个人和组织的未来发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在学习Solr的分布式部署和集群管理方面，这本书的内容更是让我耳目一新。作者没有回避SolrCloud的复杂性，而是用清晰的逻辑和图示，一步一步地介绍了SolrCloud的架构，包括ZooKeeper的作用、Shard和Replica的概念，以及Collection和Core的区别。 我特别喜欢作者在讲解分片（sharding）和副本（replication）时，用生动的比喻来解释它们的作用。比如，他把分片比作把一个巨大的数据库分成几个小部分，让查询可以并行处理；把副本比作一个数据库的备份，保证了数据的可用性和容错性。这让我这个初次接触分布式系统的人，能够很快地理解其中的原理。而且，他对于如何进行SolrCloud的部署、监控和故障恢复也提供了非常实用的指导，这对于我未来在生产环境中部署Solr非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当一部分时间来钻研Solr的索引构建和查询。作者在这部分的内容设计得非常巧妙，先从最简单的单字段索引开始，逐步深入到多字段索引、同义词、停用词等复杂场景。尤其是在讲解全文检索时，他引入了IDF和TF-IDF的概念，并解释了它们在Solr中是如何实现的，这让我彻底理解了为什么Solr能够准确地对文本内容进行评分和排序。 在查询方面，作者也介绍了各种查询类型，包括布尔查询、短语查询、模糊查询等等，并且通过大量的实际例子演示了如何构建复杂的查询语句来满足不同的业务需求。让我印象深刻的是，他对“adjacent query”和“proximity query”的区分讲解得非常清晰，并且举出了“quick brown fox”和“fox quick brown”这两个例子，让我立刻就明白了它们之间的细微差别。这种细致入微的讲解，让我对Solr的查询能力有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排也堪称一绝，每一章节都层层递进，从易到难，循序渐进。我尤其喜欢作者在讲解Solr的Schema设计时，引入了“字段类型”和“分析链”的概念。他没有仅仅停留在如何定义字段，而是深入剖析了字段类型背后是如何影响索引和查询的，比如text类型、string类型、int类型等等。 更值得称赞的是，作者在分析链的部分，详细介绍了各种分词器（tokenizer）和过滤器（filter）的作用，例如standard tokenizer、lowercase filter、stop word filter、porter stem filter等等。他用图示和代码示例说明了文本在经过分析链处理后是如何变成一个个词项的，这对于理解Solr如何进行文本匹配至关重要。我通过这个章节，学会了如何根据实际需求自定义分析链，以优化索引的准确性和查询的效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容着实让人惊喜！我本来是抱着学习Solr基础知识的心态购入的，但作者在开篇就深入浅出地介绍了信息检索的基本原理，这对我这个技术背景稍弱的读者来说简直是福音。他没有一上来就丢一堆晦涩的概念，而是用生活化的例子，比如搜索引擎是如何找到我想要的商品、新闻的，来引出倒排索引、词项等核心概念。这一点做得非常棒，让整个学习过程变得轻松有趣。 更让我印象深刻的是，作者在讲解Solr的安装和配置时，提供了非常详尽的步骤，并且针对不同操作系统给出了不同的解决方案，我作为一个Windows用户，照着文档一步一步操作，几乎没有遇到任何阻碍就成功搭建起了自己的Solr环境。而且，他还详细解释了每个配置文件中关键参数的含义，不像有些书籍那样只是简单地复制粘贴配置，而是让你真正理解为什么这么配置。这对于后续进行性能调优和故障排查非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性非常强，作者在每一章都提供了大量的代码示例和操作指令，我几乎可以一边阅读一边跟着做，这种学习方式让我受益匪浅。比如在讲解Solr的聚合（faceting）功能时，作者首先介绍了最基础的字段值聚合，然后逐步深入到范围聚合（range facet）、日期聚合（date facet）和热点聚合（heatmap facet）。 尤其让我兴奋的是，他对热点聚合的讲解，通过一个旅游景点数据的例子，清晰地展示了如何在地图上找出用户聚集的区域。这让我立刻联想到我工作中遇到的一个场景，我一直苦于如何进行地理位置数据的热点分析，这本书提供的解决方案让我茅塞顿开。而且，作者还详细讲解了如何调整聚合的参数来控制返回结果的数量和粒度，这让我能够更好地根据业务需求来定制聚合查询。