除了数据库驱动，还需要solr自带的两个jar文件，这两个jar文件主要是用来把数据库数据导入solr服务器的，都在该目录下：
搜索是项目中常用的功能，对于大数据量的搜索，查询关系型数据库是非常低效的，好在有三方专门用于搜索的工具，常用的搜索解决方案为：
solr是一个全局检索引擎，能够快速地从大量的文本数据中选出你所需要的数据，而你只需要提供相应的关键词进行检索。solr的高效率查询靠的是底层强大的索引库，所以solr最关键的技术也是其底层的索引设计。solr工作的时候可以归结成两个过程：1.创建索引，2.搜索索引。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
目前百度上面关于solr对MYSQL的集成一般都是4.0左右。但是前solr的版本已经到了6.0，很多配置都和一起不一样了。所以我今天就和大家聊聊solr6.0如何进行MYSQL数据库的配置。（配置的前提是已经搭建好solr服务器了，如果有什么不清楚的可以参考这篇博客：点击打开链接）。
大部分工作人员刚刚从Lucene Revolution社区回来。与Lucene/Solr社区的精英们一起参加活动实在是一次让人无法忘怀的经历。我们可以越来越明显的看到，搜索类控件已经逐渐成为现代应用的主流UI元素。这些应用的用户期待更加丰富的交互性，并且由于搜索控件已经越来越智能化，搜索控件正在成为与大数据和复杂应用进行交互的核心。
在笔记 1 中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据；
Solr主要是做数据搜索的，那么Solr的数据是从哪里来的呢？总不能一条一条的插入吧。Solr也有这方面的考虑，比如配置Dataimport将mysql数据批量导入Solr中。 环境说明：
0x00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷，在下就学乖了，各个地方的密码全都改成不一样的，重要帐号的密码定期更换，生怕被人社出祖宗十八代的我，甚至开始用起了假名字，我给自己起一新网名”兴才
在上一篇 文章 中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据；
2019年08月01日，Apache Solr官方发布预警[1]，Apache Solr DataImport功能 在开启Debug模式时，可以接收来自请求的"dataConfig"参数，这个参数的功能与data-config.xml一样，不过是在开启Debug模式时方便通过此参数进行调试，并且Debug模式的开启是通过参数传入的。在dataConfig参数中可以包含script恶意脚本导致远程代码执行。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
就在今天刚过中午，部门经理让我处理一下一个部署项目的solr索引与实际数据不符合的问题，我们的系统在主页面用了solr进行加载，在数据库中有两篇文章是已经删除了的，而在系统主页还在展示，之前我处理过好几次这种问题，于是我轻车熟路的去检查了一遍数据库和solr的差异数据，随后到服务器上将主系统重新启动（公司内部系统）按照系统业务，在系统启动后应该更新索引，在启动完成后我检查页面发现还存在那两篇文章（现在它俩还不让我那么激动）于是我重启了solr服务再检查一遍，发现还有真是顽固不堪，我只能使出我的必杀技了：删索引，正是这一步导致了我半个下午的暴躁。
Solr Solr是一个可扩展的,可部署,搜索,存储引擎,优化搜索大量以文本为中心的数据库 Solr是开源搜索平台,用于构建搜索应用程序 建立在Lucene(全文搜索引擎)之上 Solr是企业级的,快速的和高度可扩展的,使用Solr构建的应用程序可以提供高性能,但是非常复杂 Solr可以和Hadoop一起使用:由于Hadoop处理大量数据,Solr可以从大的数据源中找到所需信息. Solr不仅限于搜索,也可以用于存储.和其它NoSQL数据库一样,是一种非关系数据存储和处理技术Apache Solr特点Sol
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
2019年08月01日，Apache Solr官方发布预警，Apache Solr DataImport功能 在开启Debug模式时，可以接收来自请求的"dataConfig"参数，这个参数的功能与data-config.xml一样，不过是在开启Debug模式时方便通过此参数进行调试，并且Debug模式的开启是通过参数传入的。在dataConfig参数中可以包含script恶意脚本导致远程代码执行。
Solr是Lucene的Java API包装,使用Solr,就可以使用Lucene的所有功能
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
大家可以把solr搜索引擎看成一个数据库，不过是基于内存的。它可以存储信息，并且根据你的查询条件返回你想要的信息。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
上一节我们已经通过两种方式运行了solr，本节演示怎么配置solr的mysql数据源
在笔记1中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据；
Solr是一个高性能，基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，和Elasticseach一样是一款非常优秀的全文搜索引擎
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台，项目目前支持文档内容和数据库检索，已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含：pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等 数据库已支持MySQL增量自动建立索引
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：
schema.xml，在SolrCore的conf目录下，它是Solr数据表配置文件，它定义了加入索引的数据的数据类型的。主要包括FieldTypes、Fields和其他的一些缺省设置。
Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台，项目目前支持文档内容和数据库检索，已经集成分词技术。支持文档内容检索类型包含：pdf、doc、docx、ppt、pptx、txt、log等数据库已支持MySQL增量自动建立索引。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
目录结构详解如下： bin：solr的运行脚本。 contrib：solr的一些扩展jar包，用于增强solr的功能。 dist：该目录包含build过程中产生的war和jar文件，以及相关的依赖文件。 docs：solr的API文档。 example：solr工程的例子目录： example/solr： 该目录是一个标准的SolrHome目录，它包含一个默认的SolrCore目录collection1。 SolrHome目录：
Solr是一个基于全文检索的企业级应用服务器。可以输入一段文字，通过分词检索数据。它是单独的服务，部署在 tomcat。
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。
传统数据库是为了解决结构化存储而产生的，如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce（映射-规约）引擎，图引擎等。 传统型数据库的缺点：
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本，那个时候solr还不支持自带的集群，集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了，大数据量存储，天生集群支持，分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力，不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索，那么只建立标题索引。存储部分只存主
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Solr发展飞快，现在最新的版本已经6.1.0了，下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点： （1）并行SQL特性支持，编译成Streaming 表达式，可以在solrcloud集群中，并行执行 （2）SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表，现在不仅仅可以支持强大的全文检索，还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 （3）在SQL的where语句中，全面支持强大的Lucene/Solr语法 （4）一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作，通过使用St
Elasticsearch （简称ES）是一个天然支持分布式的搜索，聚合分析和存储引擎。
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：
大多数搜索引擎应用都必须具有某种搜索功能，问题是搜索功能往往是巨大的资源消耗并且它们由于沉重的数据库加载而拖垮你的应用的性能。
1、单机版运行正常 2、搭建zookeeper集群（最好也安装到solr集群目录下） 3、复制能够运行solr单机版的tomcat到solr集群目录下 4、修改tomcat端口号，使其能够运行 5、将 solrHome 中的 solrCore 拷贝一份，重新命名为 szxy（改名为以后的分片名） 6、拷贝四份solrhome到solr集群目录下，修改solrhome下每一个solr.xml的内容，使其地址指向这个solrhome所在地址 7、配置tomcat启动文件。catlina.sh
bin目录下 solr start 后台url (opens new window)
entity节点中，name为对应的数据表名，query为关键字查询的sql语句 field节点中为每一个字段对应映射关系 `conf
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
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