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全文搜索软件

是一种用于在大规模文本数据集中进行全文搜索和检索的工具。它能够快速地从文本数据中找到包含特定关键词或短语的文档,并提供相关性排序和高效的搜索结果展示。

全文搜索软件的分类:

  1. 基于关键词匹配的全文搜索软件:通过对文本数据进行分词处理,将每个词作为索引的关键词,然后根据用户查询的关键词在索引中进行匹配,返回相关的文档。
  2. 基于语义理解的全文搜索软件:除了考虑关键词匹配外,还能理解查询的语义,通过语义分析和语义匹配来提高搜索结果的准确性和相关性。

全文搜索软件的优势:

  1. 高效性:全文搜索软件能够快速地在大规模文本数据集中进行搜索,提供实时的搜索结果。
  2. 精确性:通过关键词匹配或语义理解,全文搜索软件能够提供准确的搜索结果,帮助用户快速找到所需信息。
  3. 可扩展性:全文搜索软件能够处理大规模的文本数据集,支持数据的快速增长和扩展。
  4. 自定义性:全文搜索软件通常提供丰富的配置选项和自定义功能,可以根据用户需求进行定制化设置。

全文搜索软件的应用场景:

  1. 网站搜索引擎:用于网站内部搜索功能的实现,帮助用户快速找到所需的内容。
  2. 文档管理系统:用于对大量文档进行索引和搜索,提高文档管理的效率。
  3. 电子商务平台:用于商品搜索和推荐,提供个性化的购物体验。
  4. 新闻媒体网站:用于新闻文章的搜索和分类展示,方便用户获取感兴趣的新闻内容。

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  • Elasticsearch 概述

    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。对于这些非结构化的数据文本,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。进行全文检索需要扫描整个表,如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化,也收效甚微。建 立了索引,但是维护起来也很麻烦,对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 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:

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    搜索引擎选择 Elasticsearch与Solr

    一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎,但是在使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发好的API即可,而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单,它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者(当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此,已经有了相当活跃的维护者) 还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API) 二、Solr简介 Solr(读作“solar”)是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成,以及富文本(如Word、PDF)的处理。Solr是高度可扩展的,并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎,Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器(如 Apache Tomcat 或Jetty)的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索,并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码,便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构,以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 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。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快。 缺点 建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快。

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    不选择使用Lucene的6大原因

    Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包,凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现,在国内已经很普及,甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景。上个月Lucene的开发团队发布了 Java Lucene 2.3.1 ,相信很多朋友们都用上了。在国内对Lucene的介绍可以分为3块儿: 第一类是:以车东 的Lucene:基于Java的全文检索引擎简介 为代表的基础入门介绍; 第二类是Lucene倒排索引原理和Lucene软件包、实现类的介绍; 第三类是以中文分词为中心的介绍;      任何一个软件,包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域,Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评,似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目,纵然Lucene有再大的缺陷,凭借着Lucene良好的口碑,也不会说上一句不是。      今天在阅读LingWay (一个做垂直的语义搜索引擎)的CTO Cedric Champeau 先生的博客是发现有一篇题为:Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒 的文章:Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处,鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史,我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读。 不选择使用Lucene的6大原因: 6、Lucene 的内建不支持群集。         Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的,在核心代码上没有提供对群集的支持。实现对Lucene的群集有三种方式:1、继承实现一个 Directory;2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop;使用Solr你不得不用他的Index Server ,而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块; 5、区间范围搜索速度非常缓慢;        Lucene的区间范围搜索,不是一开始就提供的是后来才加上的。对于在单个文档中term出现比较多的情况,搜索速度会变得很慢。因此作者称Lucene是一个高效的全文搜索引擎,其高效仅限于提供基本布尔查询 boolean queries; 4、排序算法的实现不是可插拔的,因为贯穿Lucene的排序算法的tf/idf 的实现,尽管term是可以设置boost或者扩展Lucene的Query类,但是对于复杂的排序算法定制还是有很大的局限性; 3、Lucene的结构设计不好;     Lucene的OO设计的非常糟,尽管有包package和类class,但是Lucene的设计基本上没有设计模式的身影。这是不是c或者c++程序员写java程序的通病?     A、Lucene中没有使用接口Interface,比如Query 类( BooleanQuery, SpanQuery, TermQuery...) 大都是从超类中继承下来的;     B、Lucene的迭代实现不自然: 没有hasNext() 方法, next() 返回一个布尔值 boolean然后刷新对象的上下文; 2、封闭设计的API使得扩展Lucene变得很困难;    参考第3点; 1、Lucene的搜索算法不适用于网格计算; 详情可以查看:Cedric Champeau 先生的博客:Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒

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