在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
在一些大型的门户网站和电商网站中，都有自己的站内搜索，但是使用传统的数据库查询方式已经无法满足一些高级的搜索要求，比如说：搜索速度要快、搜索结果要按照相关度排序，搜索的内容格式不固定，这些都需要使用全文实现搜索功能。
己亥末，庚子春，荆楚大疫，染者数万，众惶恐，举国防，皆闭户。南山镇守江南都，率白衣郎中数万抗之，且九州一心,月余，疫尽去，国泰民安。
看到网上各式各样关于Elasticsearch面试题的文章，但是貌似都不是很全面，所以特意整理了一篇关于常见的ES面试题，已收录至面试专栏，计划更新 10/50 个常见面试题，此次先发出来 10个，后续更新，请关注我的博客，第一时间查看更新。
百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象） 百度 != 搜索，这是不对的
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。特别是其中的索引、检索和排序机制，我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，即可实现基本的全文检索功能。数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在开源搜索引擎领域排名第一的Elasticsearch里均能得到有效解决。
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
Elasticsearch作为当前流行分布式的搜索引擎，被广泛应用于日志检索，指标采集，APM，安全分析等领域。本文将对Elastic Stack的发展历程，基本原理，产品生态，主要功能和应用场景进行总结，以帮助大家对Elastic生态的前世今生能有一个清晰的了解。
我们在上一篇文章《Elasticsearch案例：百行代码实现腾讯ES帮助文档的RAG》中给大家介绍了如何通过一个完整的搜索解决方案来快速实现 RAG ，其重点落在效率上 —— 完整而便捷的解决方案套件，使我们整个RAG的构建和上线过程事半功倍。而本文，我们则将重点落在搜索效果上，如何适配各种情况（不同的用户搜索习惯以及可能的缺陷数据），并达到最优效果。
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，离不开搜索引擎技术的帮助。
上一篇博文，笔者相当于了解了Lucene是干嘛的，然后写了个hello World增进下对Lucene的感觉。个人觉得，学习一个新的东西时，首先从demo入手，能增加你对这个技术的兴趣，然后慢慢的深入其中的原理，就会有种拨开乌云见明月的感觉。当然，有的人喜欢从原理入手，这个见仁见智。总结来说，不管从哪里入手，对一门新的技术而言总归要知道其所有然
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。
背景 企业微信作为典型企业服务系统，其众多企业级应用都需要全文检索能力，包括员工通讯录、企业邮箱、审批、汇报、企业CRM、企业素材、互联圈子等。下图是一个典型的邮件检索场景。 由于过去几年业务发展迅速，后台检索架构面临挑战： 1. 系统在亿级用户，xxx万企业下，如何高效+实时地检索个人企业内数据和所在企业全局数据。 2. 业务模型众多，如何满足检索条件/功能多样化需求。 3. 数据量庞大，检索文本几十TB，如何节约成本。 业界有被广泛使用的开源全文检索引擎，比如：lucene、sphinx等。它
大家在做技术方案的时候，经常要画一些架构图之类，而刚接触这块的小伙伴可能不知道要画哪些图，怎么画，不知道怎么下手，所以我想结合UML的一些知识点，和大家分享一下我们技术方案里面常用的图应该怎么画。 ◆UML相关知识 简单普及下UML相关的知识，这里不会讲得那么全面，只介绍平时工作中用得比较多一些概念 ◆建模软件 ◆UML案例 我以订单系统的设计为例，将平时使⽤频率较⾼的图展现出来。 ◆边界（Boundary） ⼀个电商⽹站，通常按领域职责作为边界，有订单域、商品域、⽤⼾域、⽀付域、营销域等，各域只 负责
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。
ES 本质上是一个支持全文搜索的分布式内存数据库，特别适合用于构建搜索系统。ES 之所以能有非常好的全文搜索性能，最重要的原因就是采用了倒排索引。倒排索引是一种特别为搜索而设计的索引结构，倒排索引先对需要索引的字段进行分词，然后以分词为索引组成一个查找树，这样就把一个全文匹配的查找转换成了对树的查找，这是倒排索引能够快速进行搜索的根本原因。
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/
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。
随着互联网大数据时代的到来，越来越多的网站、应用系统都需要支撑大量甚至海量数据存储，同时还伴有高并发、高可用、高可扩展等特性要求。
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。
前面文档主要介绍了元数据配置，包括表单定义和表关系管理，以及表单数据的录入，本文主要介绍数据查询和分页在crudapi中的实现。
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，用于完成文档元信息、文档内容等搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等来快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。
◆ 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
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
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。
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。
如果条件允许，demo的内容是：通过logstash 同步日志或数据库（oracle、mysql）表的数据到 Elasticsearch，然后通过kibana进行可视化。
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。
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，提供了一个简单却强大的 API，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放源代码工具，它并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。
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。
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
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
比如要找内容包含某一个字符串的聊天记录，就是一条聊天记录一条聊天记录的看，对于每一条聊天记录，从头看到尾，如果聊天记录包含此字符串，则聊天记录为要找的条目，接着看下一跳记录，直到扫描完所有的聊天记录。数据量小时，这种方法直接、方便。但是对于大量的数据，这种方法效率很低。
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。它是一个临时数据存储，其目的是通过实时提供信息来改善用户体验。 事务数据：从交易（如付款处理和订单处理）收集
传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。
如果你有机会需要在公司内部，做一次Elasticsearch 技术应用分享。如何才能讲的逼格高，又接地气，那么建议从以下几个方面展开，大家有好的想法，也欢迎留言交流。
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。
在IM客户端的使用场景中，基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色，最常用的比如：查找聊天记录、联系人，就像下图这样。
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。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
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：
这次碰到一个类似需求处于设计阶段,因为时间充足,需求又简单,就照着官网学习下mysql的全文检索,万一很合适的话,后面就可以多一种备用方案了…
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。
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