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
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）。
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：
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
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
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。
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：
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；
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；
谈到Hermes的索引技术，相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎，是两个顶级项目，最近有些同学经常问我，“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前，大家可以思考一个问题，既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark？ Oracle和MySQL也有集群版，也可以分布式，那ES与Hive的出现是不是多余的？ Hermes的出现，并
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；
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
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr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，并对索引、搜索性能进行了优化
最近群里面讨论HBASE的使用场景，以及是会没落，这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景：详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据，供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案，但是这些方案要么太复杂，要么效率太低，本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/lucene/solr/6.4.1
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。
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：
在利用Solr的DataImportHandler来导入MySQL的数据前，需要MySQL满足一些条件。
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。
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：
常常在业务开发中会遇到大列表的查询需求或者按照各项条件搜索内容，一般的做法往往都是数据库直接搞定，但是到了一定的程度只有这类需求会带来巨大的开销，一个表格中涉及到了5张表的数据，搜索要求从其中3张表的不同字段做到模糊查询，如果还用传统的方式实现起来就很有难度了逻辑和数据库性能就是一个考验，要是如果在A表一个字段是很长的text需要模糊匹配，在B表需要用简拼音搜索，那就难上加难了，solr恰巧就解决了这些问题。
左边部分是针对索引解析器的处理过程，右边部分是针对查询解析器的处理过程，我们来做一下测试，选择底部的字段或者字段类型，这里我们选择content字段，输入“I love you”，然后点击Analyse Values按钮，让我们来看一下索引解析器和查询解析器的处理结果
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：
在笔记 2 中，可能在执行导入时会报错，那是因为还需要将 mysql-connector-java-xxx.jar 放入 solr-xxx/server/lib 文件夹下；
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。
Solrj和图形界面操作的区别就类似于数据库中使用jdbc和mysql客户端的区别一样。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
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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搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了，但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署，如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢？提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群，solr官方提供了cloud的集群方式
众所周知，春招是只针对应届生校园招聘的招聘会，也是本年应届生身份求职的最后一次机会
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
**ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。**Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
bin目录下 solr start 后台url (opens new window)
上图就是原始搜索引擎技术，如果用户比较少而且数据库的数据量比较小，那么这种方式实现搜索功能在企业中是比较常见的。
（一）Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库，可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据，并根据分析的结果，来干一些其他的事情，如报表统计查询等。 Solr作为高性能的搜索服务器，能够提供快速，强大的全文检索功能。 （二）为什么需要hive集成solr？ 有时候，我们需要将hive的分析完的结果，存储到solr里面进行全文检索服务，比如以前我们有个业务，对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询，因为里面涉及到搜索
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
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。
在Solr4.4之后，Solr提供了SolrCloud分布式集群的模式，它带来的主要好处是： （1）大数据量下更高的性能 （2）更好扩展性 （3）更高的可靠性 （4）更简单易用 什么时候应该使用SolrCloud（Shard）呢？ （1）更大的数据量 （2）更大的索引体积 （3）想并行索引和查询 （4）想自定义数据分区 SolrCloud路由的分类 A：显式路由（Composite） => 创建时明确指定shard数目，后期不能添加或者删除shard，单个shar
Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库，这意味着它存储的
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。
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