Solr權威指南　上捲 計算機與互聯網 書籍|6912853 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蘭小偉 著

圖書標籤:

• Solr
• 搜索引擎
• Lucene
• 信息檢索
• 全文檢索
• Java
• 計算機
• 互聯網
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• 技術
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店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111581727

商品編碼：20407773689

叢書名： 實戰

齣版時間：2018-01-01

書[0名0]：	Solr指南 上捲|6912853
圖書定價：	99元
圖書作者：	蘭小偉
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111581727
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

目錄

序言 [0第0]1章 初識Solr 1 1.1 Solr是什麼 1 1.2 Solr的曆[0史0] 2 1.3 為什麼要選擇Solr 2 1.4 Solr功能預覽 3 1.5 Solr下載 3 1.6 Solr[0學0]習資源 5 1.7 Windows平颱下部署Solr 7 1.7.1 部署Solr至Jetty 7 1.7.2 部署Solr至Tomcat 13 1.8 Linux平颱下部署Solr 16 1.9 玩轉 [p1o1s] t.jar 20 1.10 在Eclipse中編譯Solr源碼 25 1.11 本章總結 27 [0第0]2章 Solr基礎 28 2.1 Solr Core 28 2.1.1 Solr Core簡介 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 索引文件夾下的文本文件 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 索引網絡上的遠程文件 52 2.2.5 索引XML文件 55 2.2.6 從數據庫中導入數據至Solr 57 2.2.7 Solr DIH總結 62 2.3 Solr Full Import全量導入 78 2.4 Solr Delta-import增量導入 80 2.5 Solr索引 85 2.5.1 Lucene索引原理 85 2.5.2 Lucene中常見術語詳解 87 2.5.3 創建Solr索引 98 2.5.4 Solr Cell 99 2.5.5 Solr索引去重檢測 102 2.5.6 Solr更新請求處理鏈 104 2.5.7 Solr原子更新 105 2.5.8 使用Luke查看索引 107 2.6 本章總結 109 [0第0]3章 Solr配置 110 3.1 solr.xml配置詳解 110 3.2 solrconfig.xml配置詳解 112 3.3 schema.xml配置詳解 139 3.3.1 Solr Schema設計思想 139 3.3.2 Solr眼裏的世界 139 3.3.3 域分詞 140 3.3.4 Solr的schema文件 140 3.3.5 Solr的域類型 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配置詳解 167 3.5 zoo.cfg配置詳解 169 3.6 本章總結 169 [0第0]4章 Solr分詞 170 4.1 分詞的基本概念 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分詞器 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自定義分詞 206 4.3 中文分詞器 217 4.3.1 IK分詞器 217 4.3.2 Ansj分詞器 223 4.3.3 MMSeg4J分詞器 233 4.3.4 Paoding分詞器 240 4.3.5 Jcseg分詞器 245 4.3.6 Ictclas分詞器 258 4.3.7 FudanNLP 259 4.3.8 HanLP 262 4.3.9 Jieba分詞器 266 4.3.10 分詞器使用建議 268 4.4 本章總結 270 [0第0]5章 Solr查詢 271 5.1 Solr查詢概述 271 5.2 Solr查詢相關度簡述 273 5.3 Solr的查詢語[0法0]解析器 275 5.4 Lucene的基本查詢語[0法0] 283 5.5 Solr的標準查詢語[0法0]解析器 287 5.6 Solr DisMax 288 5.7 Solr eDisMax 291 5.8 Solr的其他查詢語[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緩存 307 5.9.3 Filter Query執行順序 308 5.9.4 Post Filter 308 5.10 Solr返迴結果 309 5.10.1 設置響應輸齣格式 309 5.10.2 選擇返迴域 310 5.10.3 分頁查詢 312 5.11 Solr排序 313 5.11.1 根據域進行排序 313 5.11.2 缺失值處理 314 5.11.3 排序的內存占用 315 5.12 調試查詢結果 315 5.12.1 返迴調試信息 315 5.12.2 開啓調試模式 316 5.13 本章總結 316 [0第0]6章 Solr Facet 317 6.1 理解Facet 317 6.2 Facet簡單示例 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 本章總結 339 [0第0]7章 Solr高亮 340 7.1 什麼是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 高亮參數 352 7.6 FastVectorHighlighter 355 7.7 PostingsHighlighter 356 7.8 本章總結 358 [0第0]8章 Solr Query Suggestion查詢建議 360 8.1 Spell-Check 361 8.1.1 Spell-Check簡單示例 361 8.1.2 Spell-Check查詢組件 362 8.2 Autosuggest 366 8.3 基於N-Gram實現Autosuggest 369 8.4 基於用戶行為實現Autosuggest 371 8.5 本章總結 375 [0第0]9章 Solr Group分組 376 9.1 Result grouping VS Field collapsing 377 9.2 按照指定域分組 377 9.3 每個分組返迴多個文檔 381 9.4 按照Function動態計算值分組 382 9.5 按照任意Query分組 383 9.6 Group的分頁與排序 383 9.7 Group& Facet 384 9.8 Group分布式查詢 387 9.9 Group緩存 388 9.10 使用Collapsing Query Parser實現高效的Field Collapsing 388 9.11 Solr Group VS SQL Group by 389 9.12 本章總結 390 [0第0]10章 Solr企業級應用 391 10.1 Solr源碼編譯與補丁應用 391 10.2 部署Solr 396 10.2.1 構建你自己的Solr發布版本 397 10.2.2 Embedded Solr 397 10.3 Solr硬件要求與係統配置 397 10.3.1 內存和SSD 397 10.3.2 JVM配置 398 10.3.3 思考Solr索引與查詢性能 401 10.4 Solr數據批量導入 405 10.5 Solr Shard與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健康檢測 412 10.7.2 Solr配置文件管理 413 10.8 如何與Solr交互 414 10.8.1 使用REST API與Solr交互 415 10.8.2 使用SolrJ與Solr進行交互 415 10.9 監控你的Solr 418 10.9.1 Solr的性能統計 418 10.9.2 Solr的緩存性能 419 10.9.3 Solr JMX 419 10.9.4 Solr日誌 424 10.9.5 Solr負載測試 424 10.10 Solr版本升級 428 10.11 本章總結 428

《信息時代浪潮中的導航者：解密數字世界的底層邏輯》 在信息爆炸的時代，理解我們如何存儲、檢索和管理海量數據，已不再是少數技術專傢的專利，而是每一位身處數字浪潮中的個體都應掌握的關鍵技能。本書將引領您深入探索構建現代信息社會的基石，從數據的源頭到應用的觸角，揭示那些驅動著互聯網澎湃嚮前、支撐著海量信息流動的核心技術與理念。 第一部分：數據之海的呼喚——信息存儲的演進與挑戰 我們生活在一個由數據構成的世界。從社交媒體上的每一次互動，到電子商務中的每一次點擊，再到科學研究中的每一次發現，無不産生著龐大的數據流。然而，如何有效地“看見”和“利用”這些數據，是擺在我們麵前的巨大挑戰。 早期探索：從紙張到磁帶的時代 迴顧人類信息存儲的曆史，我們會驚嘆於科技的飛速發展。從古老的竹簡、羊皮捲，到近代印刷術帶來的知識普及，再到20世紀初的穿孔卡片和磁帶，每一次技術的革新都極大地拓展瞭我們記錄和傳遞信息的能力。這些早期的嘗試，雖然在容量和速度上與今日不可同日而語，卻奠定瞭我們理解信息存儲的基本框架。我們將追溯這些技術的演進脈絡，理解它們在特定曆史時期的價值與局限。 關係型數據庫的崛起與輝煌 進入計算機時代，關係型數據庫（RDBMS）的齣現無疑是一場革命。它以錶格、行、列的結構化方式，將數據組織得井井有條，並通過SQL（Structured Query Language）這一強大的查詢語言，賦予瞭用戶前所未有的數據操作能力。我們將在本書中深入探討關係型數據庫的核心概念：實體、屬性、關係、主鍵、外鍵等，理解它們如何確保數據的完整性、一緻性和可查詢性。從ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）事務的原理，到索引、範式化等優化策略，都將一一剖析，幫助讀者理解為何在很長一段時間內，關係型數據庫一直是企業級應用的首選。 NoSQL時代的到來：擁抱多樣性與彈性 然而，隨著互聯網應用的爆炸式增長，尤其是在社交網絡、物聯網、大數據分析等領域，傳統關係型數據庫的某些局限性逐漸顯現：對大規模數據擴展的挑戰、對非結構化和半結構化數據的處理能力不足、以及在處理高並發讀寫時的性能瓶頸。正是在這樣的背景下，NoSQL（Not Only SQL）數據庫應運而生。NoSQL數據庫並非否定SQL的價值，而是提供瞭一種更靈活、更具擴展性的數據存儲和管理方案，以適應不同類型的數據和應用場景。 我們將係統性地介紹NoSQL數據庫的四大主要類型： 鍵值（Key-Value）數據庫： 它們以極其簡單的方式將數據存儲為鍵值對，提供極高的讀寫性能和水平擴展能力，適用於緩存、會話管理等場景。我們將探究其背後的工作原理，以及常見的代錶性産品。 文檔（Document）數據庫： 它們將數據存儲為類似JSON、BSON或XML的文檔結構，非常適閤存儲半結構化數據，如用戶配置文件、博客文章等，能夠靈活地應對模式的變更。我們將深入理解文檔模型的設計理念，以及其在實際應用中的優勢。 列族（Column-Family）數據庫： 它們將數據按列族組織，特彆擅長處理海量稀疏數據，適閤於時間序列數據、日誌分析等場景。我們將解析列族存儲的獨特優勢，以及其在某些特定領域的強大錶現。 圖（Graph）數據庫： 它們將數據存儲為節點和邊，以關係為核心，是分析復雜關聯關係的理想選擇，如社交網絡分析、推薦係統、欺詐檢測等。我們將學習圖數據庫的 traversal（遍曆）和pattern matching（模式匹配）機製。 通過對這些不同類型NoSQL數據庫的深入剖析，讀者將能夠根據具體的業務需求，選擇最適閤的解決方案。 第二部分：信息之海的航行——檢索與查詢的藝術 數據存儲的目的是為瞭獲取。當數據量達到一定規模時，如何快速、準確地找到我們想要的信息，就成為瞭比存儲本身更關鍵的挑戰。 搜索引擎的誕生：從關鍵詞到語義理解 早期的檢索係統往往基於簡單的關鍵詞匹配。但隨著信息復雜度的提升，這種方式顯然力不從心。現代搜索引擎的齣現，是信息檢索技術發展的集大成者。我們將在本書中探究搜索引擎的核心原理： 爬蟲（Crawler）： 它是互聯網信息的“捕手”，負責抓取網頁內容，為後續的索引和分析做準備。我們將瞭解爬蟲的工作機製、策略以及麵臨的挑戰。 索引（Indexing）： 這是搜索引擎的“大腦”，將海量網頁內容轉化為高效檢索的數據結構。我們將深入理解倒排索引（Inverted Index）的工作原理，以及如何通過詞項（Term）、文檔ID（Document ID）、位置（Position）等信息，實現快速的文檔檢索。 查詢處理（Query Processing）： 當用戶輸入查詢時，搜索引擎如何理解用戶的意圖，並將查詢詞轉化為對索引的檢索操作，最終返迴最相關的結果。我們將探討查詢解析、相關性評分、排序算法等關鍵環節。 相關性與排名：如何讓最有價值的信息浮現 在海量搜索結果中，如何準確地評估哪些結果對用戶最有價值，並將其排在前麵，是搜索引擎的核心競爭力。我們將深入講解： TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 這是衡量詞項在文檔中重要性的經典算法，它考慮瞭詞項在單個文檔中齣現的頻率（TF），以及在整個文檔集閤中齣現的頻率（IDF）。 PageRank算法： 由Google提齣的PageRank算法，通過分析網頁之間的鏈接關係，來評估網頁的重要程度。我們將理解其“投票”機製以及在互聯網信息排序中的開創性意義。 更現代的相關性模型： 隨著機器學習技術的發展，現代搜索引擎已經引入瞭更復雜、更智能的相關性模型，能夠結閤用戶的搜索曆史、地理位置、點擊行為等多種因素，提供更加個性化和精準的搜索結果。我們將簡要介紹這些前沿技術的發展趨勢。 全文檢索引擎的強大能力：不止於搜索 雖然搜索引擎是全文檢索技術最廣為人知的應用，但全文檢索引擎的能力遠不止於此。它們被廣泛應用於企業內部知識庫、日誌分析、內容管理係統、電子商務平颱的商品搜索等場景。我們將深入理解全文檢索引擎的核心特性： 快速的索引構建與更新： 能夠在數據不斷增長的情況下，高效地構建和更新索引。 靈活的查詢語法： 支持布爾查詢（AND, OR, NOT）、短語查詢、模糊查詢、範圍查詢等多種復雜的查詢方式。 豐富的分詞與文本分析能力： 能夠對不同語言的文本進行準確分詞，並進行詞乾提取、同義詞擴展、拼寫糾錯等，以提升檢索的準確性和召迴率。 高亮顯示與片段生成： 能夠方便地將查詢詞在搜索結果中高亮顯示，並生成包含查詢詞的摘要片段，幫助用戶快速瞭解文檔內容。 第三部分：互聯網架構的基石——支撐海量服務的技術 信息存儲和檢索技術的進步，直接推動瞭互聯網應用規模的指數級增長。支撐這些龐大、高並發、高可用的互聯網服務的背後，是一係列精妙的架構設計和底層技術。 分布式係統的挑戰與解決方案 單颱服務器的能力是有限的。為瞭處理海量用戶請求和PB級彆的數據，互聯網服務必須構建在分布式係統之上。分布式係統帶來瞭新的挑戰，如數據一緻性、節點故障、網絡延遲、負載均衡等。我們將探討： CAP理論： 理解在分布式係統中，一緻性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition Tolerance）這三個屬性之間不可避免的權衡。 一緻性模型： 除瞭強一緻性，還有最終一緻性、會話一緻性等多種模型，我們將分析它們各自的適用場景。 負載均衡（Load Balancing）： 如何將用戶請求閤理地分配到多颱服務器上，以提高整體吞吐量和可用性。 故障檢測與恢復： 當係統中的某個節點發生故障時，如何及時檢測到並進行有效的恢復，保證服務的連續性。 大數據處理框架：從批處理到實時處理 麵對海量數據的處理需求，批處理和實時處理框架應運而生。 批處理框架（如Hadoop MapReduce）： 適用於對海量離綫數據進行分析和處理，我們將理解MapReduce模型如何將復雜的計算任務分解為Map和Reduce兩個階段。 實時處理框架（如Storm, Flink）： 適用於處理實時産生的數據流，能夠對數據進行低延遲的分析和響應，滿足實時推薦、欺詐檢測等場景的需求。 數據倉庫與數據湖： 探討不同類型的數據存儲和處理架構，以及它們在數據分析中的作用。 消息隊列：解耦與異步通信的橋梁 在復雜的分布式係統中，組件之間的直接通信容易導緻耦閤過緊，難以維護和擴展。消息隊列（Message Queue）作為一種異步通信機製，能夠有效地解耦生産者和消費者，提高係統的彈性和可伸縮性。我們將瞭解消息隊列如何工作，以及它們在微服務架構、任務調度、日誌收集等場景中的應用。 緩存技術：加速數據訪問的利器 緩存是提升係統性能的關鍵手段。通過將經常訪問的數據存儲在內存等高速存儲介質中，可以顯著減少對慢速存儲（如數據庫、磁盤）的訪問。我們將探討不同層級的緩存，如CPU緩存、內存緩存（如Redis, Memcached）、CDN（Content Delivery Network）緩存等，以及它們在降低延遲、提高吞吐量方麵的作用。 結論：駕馭信息洪流，賦能未來發展 本書旨在為您提供一個係統性的視角，去理解支撐現代數字世界運行的底層邏輯。從數據存儲的多樣化選擇，到信息檢索的精妙算法，再到支撐海量互聯網服務的分布式架構，我們希望幫助您建立起對信息技術強大而深刻的認知。無論您是希望深入瞭解技術細節的開發者，還是希望把握行業趨勢的決策者，亦或是對數字世界充滿好奇的學習者，都能從中獲得寶貴的啓發。掌握這些知識，您將能更自信地駕馭信息洪流，更有效地利用數字工具，為個人和組織的未來發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排也堪稱一絕，每一章節都層層遞進，從易到難，循序漸進。我尤其喜歡作者在講解Solr的Schema設計時，引入瞭“字段類型”和“分析鏈”的概念。他沒有僅僅停留在如何定義字段，而是深入剖析瞭字段類型背後是如何影響索引和查詢的，比如text類型、string類型、int類型等等。 更值得稱贊的是，作者在分析鏈的部分，詳細介紹瞭各種分詞器（tokenizer）和過濾器（filter）的作用，例如standard tokenizer、lowercase filter、stop word filter、porter stem filter等等。他用圖示和代碼示例說明瞭文本在經過分析鏈處理後是如何變成一個個詞項的，這對於理解Solr如何進行文本匹配至關重要。我通過這個章節，學會瞭如何根據實際需求自定義分析鏈，以優化索引的準確性和查詢的效率。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭相當一部分時間來鑽研Solr的索引構建和查詢。作者在這部分的內容設計得非常巧妙，先從最簡單的單字段索引開始，逐步深入到多字段索引、同義詞、停用詞等復雜場景。尤其是在講解全文檢索時，他引入瞭IDF和TF-IDF的概念，並解釋瞭它們在Solr中是如何實現的，這讓我徹底理解瞭為什麼Solr能夠準確地對文本內容進行評分和排序。 在查詢方麵，作者也介紹瞭各種查詢類型，包括布爾查詢、短語查詢、模糊查詢等等，並且通過大量的實際例子演示瞭如何構建復雜的查詢語句來滿足不同的業務需求。讓我印象深刻的是，他對“adjacent query”和“proximity query”的區分講解得非常清晰，並且舉齣瞭“quick brown fox”和“fox quick brown”這兩個例子，讓我立刻就明白瞭它們之間的細微差彆。這種細緻入微的講解，讓我對Solr的查詢能力有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容著實讓人驚喜！我本來是抱著學習Solr基礎知識的心態購入的，但作者在開篇就深入淺齣地介紹瞭信息檢索的基本原理，這對我這個技術背景稍弱的讀者來說簡直是福音。他沒有一上來就丟一堆晦澀的概念，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、新聞的，來引齣倒排索引、詞項等核心概念。這一點做得非常棒，讓整個學習過程變得輕鬆有趣。 更讓我印象深刻的是，作者在講解Solr的安裝和配置時，提供瞭非常詳盡的步驟，並且針對不同操作係統給齣瞭不同的解決方案，我作為一個Windows用戶，照著文檔一步一步操作，幾乎沒有遇到任何阻礙就成功搭建起瞭自己的Solr環境。而且，他還詳細解釋瞭每個配置文件中關鍵參數的含義，不像有些書籍那樣隻是簡單地復製粘貼配置，而是讓你真正理解為什麼這麼配置。這對於後續進行性能調優和故障排查非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

在學習Solr的分布式部署和集群管理方麵，這本書的內容更是讓我耳目一新。作者沒有迴避SolrCloud的復雜性，而是用清晰的邏輯和圖示，一步一步地介紹瞭SolrCloud的架構，包括ZooKeeper的作用、Shard和Replica的概念，以及Collection和Core的區彆。 我特彆喜歡作者在講解分片（sharding）和副本（replication）時，用生動的比喻來解釋它們的作用。比如，他把分片比作把一個巨大的數據庫分成幾個小部分，讓查詢可以並行處理；把副本比作一個數據庫的備份，保證瞭數據的可用性和容錯性。這讓我這個初次接觸分布式係統的人，能夠很快地理解其中的原理。而且，他對於如何進行SolrCloud的部署、監控和故障恢復也提供瞭非常實用的指導，這對於我未來在生産環境中部署Solr非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實操性非常強，作者在每一章都提供瞭大量的代碼示例和操作指令，我幾乎可以一邊閱讀一邊跟著做，這種學習方式讓我受益匪淺。比如在講解Solr的聚閤（faceting）功能時，作者首先介紹瞭最基礎的字段值聚閤，然後逐步深入到範圍聚閤（range facet）、日期聚閤（date facet）和熱點聚閤（heatmap facet）。 尤其讓我興奮的是，他對熱點聚閤的講解，通過一個旅遊景點數據的例子，清晰地展示瞭如何在地圖上找齣用戶聚集的區域。這讓我立刻聯想到我工作中遇到的一個場景，我一直苦於如何進行地理位置數據的熱點分析，這本書提供的解決方案讓我茅塞頓開。而且，作者還詳細講解瞭如何調整聚閤的參數來控製返迴結果的數量和粒度，這讓我能夠更好地根據業務需求來定製聚閤查詢。