Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
近些天在学校静心复习功课与梳理思路（找工作的事情暂缓），趁闲暇之际，常看有关搜索引擎相关技术类的文章，接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术，如爬虫，网页抓取，分词，索引，查询，排序等等，更惊叹于每一幅精彩的架构图，特此，便有记录下来的冲动，以作备忘。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：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
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
全文检索技术被广泛的应用于搜索引擎，查询检索等领域。我们在网络上的大部分搜索服务都用到了全文检索技术。
一、Lucene介绍 1、简介 Lucene 是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 2、官网 http://lucene.apache.org/ 3、优点 成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。基
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
搜索引擎（Search Engine）是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。
信息检索的概念 信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从 信息集合中找出所需要的信息的过程，也就是我们常说的信息查寻（Information Search 或Information Seek）。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段，或者说是一项比较流行的技术，跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距，但是对于普通的企业级应用已
全文检索是数据库的有力补充，全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时，採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
搜索引擎我们接触比较多的人工智能技术，大家更为熟悉的elasticsearch就是一种企业级全文检索引擎，如果用es去实现企业内部知识库的检索大概需要5个步奏去实现。
无论是在内部系统还是在外部的互联网站上，都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据，处理数据，存储数据之后，各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据，得到 想要的数据服务。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/fulltext-search.html
全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词处理。全文检索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。 haystack是django的开源搜索框架，该框架支持Solr、 Elasticsearch、 Whoosh、Xapian搜索引擎，其中whoosh是纯python编写的全文检索引擎，在实际操作过程中可以结合jieba中文分词对中文进行分词操作，达到对中文全文检索的不错效果。
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多。
今天还是概念性的内容，但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说，所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的，所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样，其实它们都是联系紧密的，一环套一环的。
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
搜索引擎进行全文检索时，会对数据库中的数据进行一遍预处理，单独建立起一份索引结构数据。
该项目可以从github上查看：https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin。
haystack: 全文检索框架(对检索引擎包装下，抹掉差异 提供统一接口，方便码农)。该框架支持Elasticsearch,Whoosh, Xapian，Solr搜索引擎。 Elasticsearch：据说是java写的。Elastic(有弹性的，灵活 可伸展的)，大概说明其 操作的灵活性。 Xapian: apian蜜蜂，X apian，大概使用蜜蜂的嗅探能力，来说明其搜索范围之广。
windows操作系统文件检索,word oneNote excel等等 数据 量是不大的,将文件本身加载到内存中 功能相对不算丰富。
什么是solr Solr是apache的顶级开源项目，它是使用java开发 ，基于lucene的全文检索服务器。 Solr比lucene提供了更多的查询语句，而且它可扩展、可配置，同时它对lucene的性能进行了优化。 Solr是如何实现全文检索的呢？ 索引流程：solr客户端（浏览器、java程序）可以向solr服务端发送POST请求，请求内容是包含Field等信息的一个xml文档，通过该文档，solr实现对索引的维护（增删改） 搜索流程：solr客户端（浏览器、java程序）可以向solr服务端发送GE
本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1、 搜索引擎的发展史 2、 Lucene入门 3、 Lucene的API详解 4、 索引调优 5、 Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽：Archie、Gopher 起步：Robot（网络机器人）和spider（网络爬虫） 1、 Robot：网络机器人，自动在网络中运行，完成特定任务的程序，如刷票器、抢票软件等。 2、 spider：网络爬虫，是一中特殊的机器人，抓取（下载）并分析网
全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词处理。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
最近有幸研究到了这块领域的内容，而我本人也对于这块非常的感兴趣，所以打算写一篇文章记录一下…
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：沸羊羊 来源：juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配
接触搜索/推荐相关工作，也有两年了。工作里对lucene的接触不少，却也不精。最近工作里没有那么忙，因此想通过学习源码的方式，来对lucene进行一个系统的学习。
elasticsearch简写es，es是一个高扩展、开源的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、搜索、分析海量的数据。
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
◆ 一、开源项目简介 GoFound 是一个golang实现的全文检索引擎 基于平衡二叉树+正排索引、倒排索引实现 可支持亿级数据，毫秒级查询。使用简单，使用http接口，任何系统都可以使用。 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 管理界面 服务器监控： 暗色模式： ◆ 四、功能概述 支持Windows、Linux、macOS、（amd64和arm64）和苹果M1 处理器 ◆ 和ES比较 ES GoFound 支持持久化 支持持久化 基于内存索引 基于磁盘+内存
通过 前面的文章 我们了解到 B+ 树索引具有"最左前缀匹配"的特性，因此，对于以下查询 B+ 树索引能很好的适配。
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我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎，那么它是如何实现快速的检索呢？ 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值，对于全文检索而言，这样的存储是低效的。举个例子，我有一个大文本字段，存到数据库里面只能是一个值，如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词，数据库如何实现？ 只能通过like模糊查询来实现，先不说性能低，这对于一个搜索引擎是远远不够的。 针对上面数据库的不足，所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引（Inverted Index）的数据结构，不同于数
官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch
ElasticSearch不只是全文检索引擎的领头羊，现在也是各个大厂标配的大数据平台之一，被广泛用于搜索加速，用户标签、画像系统、向量搜索等领域，它不是传统的关系型数据库，但这个信息爆炸，数据堆积的时代，我们获取知识的方式已经极大的改变，搜索、提问成了获取知识的第一手段。对ElasticSearch工程师的要求已经不亚于甚至超过了对DBA的要求。那么，要如何才能成为一个被认可的ElasticSearch工程师？希望这篇文章能够从一个开发工程师的角度，给大家带来帮助。
作为最受欢迎和最有活力的全文搜索引擎系统，ElasticSearch有着你无法拒绝的魅力，可以方便快速地集成到项目中储存、搜索和分析海量数据。本文我们从零开始上手来体验学习一下ElasticSearch。
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.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。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.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：
在这个信息相当繁杂的互联网时代，我们已经学会了如何利用搜索引擎这个强大的利器来找寻目标信息，比如你会在Google上搜索情人节如何讨女朋友欢心，你也会在百度上寻找正规的整容医疗机构（尽管有很大一部分广告骗子）。那么如果在你自己开发的网站系统中需要能让用户搜索一些重要的信息，并且能以结构化的结果展现给用户，下面分享的这9款Java搜索引擎框架或许就可以帮助到你了。
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