基于Solr的搜索引擎研究与实现

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solopi使用实践

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Solr是一个基于Lucene的开源搜索平台，它提供了强大的全文搜索、分布式搜索、分析和高性能等特性。

SolrPi是一个基于树莓派的Solr搜索引擎应用。

它可以在树莓派上运行Solr，从而在资源受限的环境中实现搜索功能。

在实际使用中，SolrPi可以被用于各种场景。

首先，在资源受限的环境下，比如物联网设备、嵌入式系统或者边缘计算设备，SolrPi可以提供基于Lucene的强大搜索功能，满足这些设备的搜索需求。

其次，SolrPi也可以被用于教育和学习，通过在树莓派上搭建Solr搜索引擎，用户可以学习和实践搜索引擎的原理和应用。

此外，SolrPi还可以被用于个人项目或者小型组织的搜索需求，比如搭建简单的文档搜索系统或者博客搜索功能。

在使用SolrPi时，用户需要首先准备一个树莓派设备，然后安装操作系统和Java运行环境。

接着，用户可以下载并安装SolrPi 软件，进行配置和启动。

在配置过程中，用户可以根据自己的需求调整索引和搜索的相关参数，比如字段定义、分词器选择、索引策略等。

一旦配置完成，用户就可以通过SolrPi提供的API接口或者界面进行搜索功能的调用和使用。

总的来说，SolrPi是一个在资源受限的环境下实现搜索功能的利器，它可以被广泛应用于物联网设备、教育学习、个人项目等领域，通过简单的配置和操作，用户就可以在树莓派上搭建起强大的搜索引擎应用。

基于Solr的搜索引擎研究与实现

摘要随着信息时代的来临，人们的生活、学习、工作和娱乐已经与信息技术充分的融为一体。

随着群众对互联网参与度的增加和企事业单位信息化的逐步深入，信息量也成倍地增长，如何能更好地从浩如烟海的数字信息中快速、精准地查找到需要的信息，成为全国人民的迫切需求。

尤其是处于信息化建设道路上的中小企业，如何快速且廉价地开放自己的信息检索系统，对于企业的成长至关重要。

本文介绍了搜索引擎的基本原理，对搜索引擎的一些核心技术进行了介绍与深入的分析；介绍了Lucene搜索引擎工具包的架构及其基本使用；对基于开源搜索引擎包Lucene的搜索框架Solr进行架构、代码、配置等方面的研究；最后设计并实现了一个基于Solr1.3的简单可用的多库搜索引擎。

整个设计过程致力于提高管理维护的方便性和可扩展性。

关键词：L ucene；Solr；搜索引擎；爬虫；中文分词AbstractWith the advent of the information era, people's lives, study, work and entertainment have been fully integrated with information technology. With the participation of the masses on the Internet and increase in the number of information-based enterprises, the amount of information has become several times as before. How to get useful information quickly and accurately has become an important thing to everyone. For the small and medium-sized enterprises, how to develop its own message retrieval system quickly and cheaply is essential for the growth of enterprises.In this paper, we introduce the basic principles of search engine and analyses a number of core technologies. I also introduce Lucene search engine tools, its basic framework and how to use it. We analyses Solr, which is an open source search engine based on Lucene, and its architecture, code, configuration. At last, we design and implement a simple multi-database search engine based on Solr1.3.Keywords: L ucene ; Solr ; Search Engine ; Spider ; Chinese Word Segmentation目录第一章前言 (1)1.1绪论 (1)1.2开源搜索引擎研究的意义和现状 (3)第二章中文搜索引擎关键技术 (4)2.1搜索引擎基本结构 (4)2.2中文分词 (6)2.3相关排序 (9)2.4搜索引擎响应速度 (13)2.5网络蜘蛛 (14)第三章开源搜索引擎SOLR (16)3.1搜索引擎包L UCENE (16)3.1.1Lucene简介 (16)3.1.2Lucene与Solr的关系 (16)3.1.3Lucene的结构 (17)3.1.4Lucene的使用 (18)3.1.5Lucene的评分公式 (22)3.1.6Lucene的搜索结果排序 (23)3.2S OLR的介绍 (24)3.2.1Solr的特点与优势 (24)3.2.2Solr1.3的新特性 (25)3.3S OLR的配置和使用 (25)3.3.1Solr1.3服务器的部署 (25)3.3.2Solr1.3体系结构图 (26)3.3.3solr.xml配置文件 (27)3.3.4schema.xml配置文件 (27)3.3.5solrconfig.xml配置文件 (29)3.3.6查询HTTP接口参数 (32)3.4S OLR1.3的核心机制 (32)3.4.1内核调用机制 (32)3.4.2分库机制 (33)3.4.3缓存机制 (33)第四章基于SOLR的搜索引擎总体设计 (35)4.1设计背景和原则 (35)4.2整体结构与模块关系 (35)第五章基于SOLR的搜索引擎详细设计与实现 (37)5.1网络蜘蛛模块的设计与实现 (37)5.2N EW API模块的设计与实现 (38)5.3管理模块的设计与实现 (39)5.4配置文件的配置 (39)5.5分词模块的设计与实现 (40)5.6查询模块的设计与实现 (41)第六章结论 (42)参考文献 (43)致谢 (44)第一章前言1.1绪论随着信息技术的不断发展和人民对信息技术需求的不断增加，世界各国都在经历着前所未有的信息革命。

Solr搜索技术应用实战

Solr搜索技术应用实战Solr是一个开源的搜索平台，它基于Apache Lucene构建，提供丰富的API和可扩展性，已经成为了许多开发者选择的搜索引擎。

随着数据量的增加和业务场景的多样化，Solr的应用越来越广泛。

本文将从Solr的实战应用入手，为开发者提供一些技巧和经验。

一、Solr集群搭建Solr的性能和可靠性与硬件配置和部署状态密切相关。

在生产环境中建议使用集群部署，可以分布式处理查询请求，增加搜索并发能力和容错性。

Solr集群中每个节点可以作为独立的搜索服务器，提供相同的搜索服务。

一个完整的Solr集群由多个节点组成，分为SolrCloud和非SolrCloud两种模式，SolrCloud是集群管理的一种模式，在SolrCloud模式下，Solr 集群可以更方便地进行扩容和管理。

以下是SolrCloud集群的简要步骤：1. 准备ZooKeeper，SolrCloud使用ZooKeeper进行集群管理。

2. 启动Solr节点，并与ZooKeeper进行连接。

3. 使用Solr控制台创建集合，集合分片在所有节点之间平均分配。

4. 访问SolrCloud集群的URL，进行搜索等操作。

二、Solr数据导入Solr并不能直接从数据库或文件中获取数据，需要使用数据导入扩展来实现数据导入。

Solr数据导入流程大致如下：1. 配置数据源和数据目标，Solr支持多种数据源，包括数据库、文件、RSS等。

2. 配置数据导入的转换器和分词器，将数据源的数据转化为Solr需要的格式。

3. 配置数据导入的定时策略，Solr可以定时从数据源获取数据并导入。

以下是一个Solr数据导入的示例配置文件：```<dataConfig><dataSource name=\"jdbcDataSource\" type=\"JdbcDataSource\" driver=\"com.mysql.jdbc.Driver\"url=\"jdbc:mysql:\/\/localhost:3306\/test\" user=\"root\" password=\"123456\"\/><document><entity name=\"book\" query=\"SELECT * FROM book\"><field column=\"id\" name=\"id\"\/><field column=\"title\" name=\"title\"\/><field column=\"author\" name=\"author\"\/><field column=\"description\" name=\"description\"\/><\/entity><\/document><\/dataConfig>```以上配置会将MySQL数据库中的book表的所有数据导入Solr，并映射到Solr的id、title、author和description字段中。

Solr搜索引擎的设计和实现

Solr搜索引擎的设计和实现搜索引擎是当今互联网上最重要的工具之一。

对于企业和网站来说，搜索引擎不仅能够使用户更快地找到他们所需要的信息，而且还能够提高网站的可用性和搜索排名。

Solr搜索引擎是一个基于Lucene的搜索平台，可以提供快速、准确和可扩展的搜索功能。

在本文中，我们将探讨Solr搜索引擎的设计和实现。

一、Solr搜索引擎的概述Solr搜索引擎是一个开源的搜索平台，由Apache基金会开发和维护。

Solr搜索引擎的基础是Lucene搜索引擎，它在性能和可扩展性方面做出了大量的改进。

Solr搜索引擎可以满足不同的搜索需求，包括全文搜索、过滤搜索和数据聚合搜索等。

此外，Solr 搜索引擎还提供了丰富的管理界面和API，可以方便地配置和管理搜索应用程序。

二、Solr搜索引擎的架构Solr搜索引擎的架构由以下组件组成：1. HTTP服务器 - Solr搜索引擎基于HTTP协议实现，因此需要一个HTTP服务器来处理请求。

Solr搜索引擎提供了内置的Jetty服务器和外部Web服务器支持。

2. XML配置文件 - Solr搜索引擎的配置是通过XML文件实现的。

配置文件包括核心配置文件、请求处理器配置文件、查询解析器配置文件等。

3. Lucene索引库 - Solr搜索引擎建立在Lucene索引库的基础上，通过对Lucene索引库的扩展和优化，支持更加灵活的搜索和查询操作。

4. 请求处理器 - Solr搜索引擎的请求处理器负责处理用户提交的搜索请求。

Solr搜索引擎提供多个请求处理器，包括查询处理器、提交处理器、导入处理器和更新处理器等。

5. 查询解析器 - Solr搜索引擎的查询解析器是查询请求的重要组成部分，它负责将用户的查询请求解析为Lucene索引库的查询表达式。

6. 响应生成器 - Solr搜索引擎的响应生成器负责将查询结果转化为响应格式，包括XML、JSON和CSV等。

三、Solr搜索引擎的工作原理Solr搜索引擎的工作过程包括索引构建和搜索查询两个阶段。

solr简单搜索案例

solr简单搜索案例solr简单搜索案例使⽤Solr实现电商⽹站中商品信息搜索功能，可以根据关键字搜索商品信息，根据商品分类、价格过滤搜索结果，也可以根据价格进⾏排序，实现分页。

架构分为：1、 solr服务器2、⾃⼰的web服务器（需要开发）3、数据库mysql　solr案例本案例⽤的springmvc+solr+mysql⾃⼰开发的应⽤1、 Controller获取搜索条件，并响应搜索结果到前台页⾯。

2、 Service使⽤solrj来调⽤solr的服务进⾏索引和搜索Service调⽤dao进⾏商品数据的维护时，要同步更新索引库（不实现）3、 Dao（本案例不实现）对商品数据进⾏维护和查询功能：接收service层传递过来的参数，根据参数查询索引库，返回查询结果。

参数：SolrQuery对象返回值：⼀个商品列表List<ProductModel>，还需要返回查询结果的总数量。

返回：ResultModel⽅法定义：ResultModel queryProduct(SolrQuery query) throws Exception;商品对象模型：public class ProductModel {// 商品编号private String pid;// 商品名称private String name;// 商品分类名称private String catalog_name;// 价格private float price;// 商品描述private String description;// 图⽚名称private String picture;}返回值对象模型public class ResultModel {// 商品列表private List<ProductModel> productList;// 商品总数private Long recordCount;// 总页数private int pageCount;// 当前页private int curPage;}Dao接⼝：public ResultModel productSearch(SolrQuery solrQuery) throws Exception; DaoImp:@Repositorypublic class ProductDaoimp implements ProductDao {@Autowiredprivate SolrServer solrServer;@Overridepublic ResultModel productSearch(SolrQuery solrQuery) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubResultModel resultModel = new ResultModel();QueryResponse query = solrServer.query(solrQuery);SolrDocumentList results = query.getResults();resultModel.setRecordCount(results.getNumFound());List<ProductModel> productList = new ArrayList<>();for (SolrDocument doc : results) {ProductModel productModel = new ProductModel();String id = (String) doc.get("id");Map<String, Map<String, List<String>>> highlighting = query.getHighlighting();String productname = "";if (highlighting != null && highlighting.size() > 0) {List<String> list2 = highlighting.get(doc.get("id")).get("product_name");if (list2 != null) {productname = list2.get(0);} else {productname = (String) doc.get("product_name");}}productModel.setPid(id);productModel.setName(productname);productModel.setCatalog_name((String) doc.get("product_catalog_name"));productModel.setPicture((String) doc.get("product_picture"));productModel.setPrice(Float.parseFloat((String.valueOf(doc.get("product_price"))))); productList.add(productModel);}resultModel.setProductList(productList);return resultModel;}Service层（接⼝及实现）：接⼝：public interface ProductService {ResultModel productSearch(String queryString,String catalog_name, String price, Integer page, String sort, Model model) throws Exception; }实现：@Service@Transactionalpublic class ProductServiceimp implements ProductService {private final int PAZE_SIZE = 8;@Autowiredprivate ProductDao productDao;@Overridepublic ResultModel productSearch(String queryString, String catalog_name, String price, Integer page, String sort,Model model) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub// 拼装查询条件SolrQuery query = new SolrQuery();query.set("df", "product_keywords");// 查询条件if (null != queryString && !"".equals(queryString)) {query.setQuery(queryString);} else {query.setQuery("*:*");}// 商品分类名称过滤if (null != catalog_name && !"".equals(catalog_name)) {query.addFilterQuery("product_catalog_name:" + catalog_name);}// 价格区间过滤if (null != price && !"".equals(price)) {String[] strings = price.split("-");query.addFilterQuery("product_price:[" + strings[0] + " TO " + strings[1] + "]");}// 排序条件if ("1".equals(sort)) {query.setSort("product_price", ORDER.desc);} else {query.setSort("product_price", ORDER.asc);}if (null == page) {page = 1;}int start = (page - 1) * PAZE_SIZE;//设置默认搜索域query.setStart(page);query.setRows(PAZE_SIZE);// ⾼亮设置query.setHighlight(true);query.addHighlightField("product_name");query.setHighlightSimplePre("<span style=\"color:red\">");query.setHighlightSimplePost("</span>");// 查询商品列表ResultModel resultModel = productDao.productSearch(query);// 计算总页数long pages = ( resultModel.getRecordCount() / PAZE_SIZE);if ( resultModel.getRecordCount() % PAZE_SIZE > 0) {pages = pages + 1;}resultModel.setPageCount(pages);resultModel.setCurPage(page);return resultModel;}}Controller层：@Controllerpublic class ProductController {@Autowiredprivate ProductService productservice;@RequestMapping("/list")public String productSearch(String queryString,String catalog_name, String price, Integer page, String sort, Model model) throws Exception { ResultModel resultModel= productservice.productSearch(queryString,catalog_name, price, page, sort, model);model.addAttribute("result", resultModel);// 参数回显model.addAttribute("queryString", queryString);model.addAttribute("caltalog_name", catalog_name);model.addAttribute("price", price);model.addAttribute("sort", sort);model.addAttribute("page", page);return "product_list";}}POJO类：public class ProductModel {// 商品编号private String pid;// 商品名称private String name;// 商品分类名称private String catalog_name;// 价格private float price;// 商品描述private String description;// 图⽚名称private String picture;public void setPid(String pid) {this.pid = pid;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) { = name;}public String getCatalog_name() {return catalog_name;}public void setCatalog_name(String catalog_name) {this.catalog_name = catalog_name;}public float getPrice() {return price;}public void setPrice(float price) {this.price = price;}public String getDescription() {return description;}public void setDescription(String description) {this.description = description;}public String getPicture() {return picture;}public void setPicture(String picture) {this.picture = picture;}}ResultModel类：public class ResultModel {// 商品列表private List<ProductModel> productList;// 商品总数private Long recordCount;// 总页数private Long pageCount;// 当前页private long curPage;public List<ProductModel> getProductList() {return productList;}public void setProductList(List<ProductModel> productList) {this.productList = productList;}public Long getRecordCount() {return recordCount;}public void setRecordCount(Long recordCount) {this.recordCount = recordCount;}public Long getPageCount() {return pageCount;}public void setPageCount(Long pageCount) {this.pageCount = pageCount;}public long getCurPage() {return curPage;}public void setCurPage(long curPage) {this.curPage = curPage;}}config：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="/schema/beans"xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="/schema/p"xmlns:context="/schema/context"xmlns:dubbo="/schema/dubbo" xmlns:mvc="/schema/mvc"xsi:schemaLocation="/schema/beans 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href="/1315-1343-9712.html">短外套</a></li><li><a href="/1315-1343-9708.html">风⾐</a></li><li><a href="/1315-1343-9706.html">⽑呢⼤⾐</a></li><li><a href="/1315-1343-9707.html">真⽪⽪⾐</a></li><li><a href="/1315-1343-9705.html">棉服</a></li><li><a href="/1315-1343-3983.html">⽻绒服</a></li><li><a href="/1315-1343-9722.html">⼤码⼥装</a></li><li><a href="/1315-1343-9721.html">中⽼年⼥装</a></li><li><a href="/1315-1343-9723.html">婚纱</a></li><li><a href="/1315-1343-11985.html">打底衫</a></li><li><a href="/1315-1343-11986.html">旗袍/唐装</a></li><li><a href="/1315-1343-11987.html">加绒裤</a></li><li><a href="/1315-1343-11988.html">吊带/背⼼</a></li><li><a href="/1315-1343-11989.html">⽺绒衫</a></li><li><a href="/1315-1343-11991.html">短裤</a></li><li><a href="/1315-1343-11993.html">⽪草</a></li><li><a href="/1315-1343-11996.html">礼服</a></li><li><a href="/1315-1343-11998.html">仿⽪⽪⾐</a></li><li><a href="/1315-1343-11999.html">⽺⽑衫</a></li><li><a href="/1315-1343-12000.html">设计师/潮牌</a></li></ul></div><div class="item"><h3><b></b>男装</h3></div><div class="item"><h3><b></b>内⾐</h3></div><div class="item"><h3><b></b>服饰配件</h3></div></div></div><div id="limitBuy"><div id="limitbuy9199"clstag="thirdtype|keycount|thirdtype|limitbuy536"class="m limitbuy hide"><div class="mt"><h2>服饰鞋帽</h2></div><div class="mc"><div id="clock9199" class="clock">正在加载…</div><div id="limit9199"></div></div></div></div><div id="ad_left" reco_id="6" class="m m0 hide"></div><div id="finalbuy" class="hide m m0" style="display: block;"><div class="mt"><h2>浏览<font color="red">T恤</font>最终购买</h2></div><div class="mc"></div></div><div id="weekRank" clstag="thirdtype|keycount|thirdtype|mrank"class="m rank"><div class="mt"><h2>⼀周销量排⾏</h2></div><div class="mc">。

实现分布式搜索引擎Solr

实现分布式搜索引擎Solr如何实现分布式搜索引擎Solr搜索引擎是现代互联网最重要的应用之一，它通过分析文本内容建立索引，以便尽快地检索与搜索文本匹配的文档。

Solr 是Apache 开源基金会的一款流行的搜索引擎，可用于建立网站、应用程序和其他系统的文本搜索功能。

但是，随着 Solr 使用的所涉及的数据量的不断增加，单节点 Solr 的检索吞吐量逐渐下降。

此时，分布式 Solr 的使用便可以提升检索速度和搜索效果。

本文将介绍如何利用 SolrCloud 实现分布式搜索引擎 Solr。

一、SolrCloud 概述SolrCloud 是 Solr 的分布式架构， SolrCloud 的特点是具有需要扩展性、高可用性和容错能力的分布式特点。

通过进行分布式部署，SolrCloud 可以水平扩展搜索索引。

SolrCloud 中的 Solr 节点共同提供搜索服务，每个节点都是相互通信并交换信息的。

由于SolrCloud 是 Solr 实现分布式搜索的最佳方式，因此本文只介绍SolrCloud 的分布式搜索实现。

二、SolrCloud 的设计SolrCloud 架构由多个服务器节点组成，它们相互间通过快速的网络链接进行直接通信。

SolrCloud 的分布式索引设计基于分片，将原先单一的索引划分为多个分片，每个分片都可以部署在不同的 Solr 节点上。

当 SolrCloud 接收到搜索查询时， SolrCloud 可以自动将查询分发到不同的 Solr 节点，获取结果后合并最终数据到一起并返回。

在 SolrCloud 中，还有一部分组件需要了解，包括以下关键组成部件：1. 用户请求处理和索引处理SolrCloud 中的用户请求会发送给 Solr 节点，节点通常位于相应的应用程序的最前端，处理这些请求所需的配置文件和处理方式类似 Solr 单节点处理请求所需的配置文件和处理方式。

Solr 索引处理组件（SolrIndexingComponent）负责管理索引，索引负责将 Solr 节点中数据文档的内容提供给用户检索。

Solr搜索服务的探索与实践

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。
搜索器
搜索器的功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息。
索引器
索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。
增量的数据是由时间戳控制的，Solr 在文件dataimport.properties中记录上一次的导入时间，下一次会根据这个记录时间进行数据的过滤。
注意：需要在数据库表中建立相应的createTime和updataTime字段。
3.4 数据同步具体配置说明
3.5 结果打分排序
1：RegexTransformer-正则表达式操作Field的值 2： DateFormatTransformer-日期格式字符串转成Date 3： TemplateTransformer-模板字符串生成或者更新一个Field的值 4： HTMLStripTransformer-html标签过滤 5： ClobTransformer-数据类型Clob转为String
搜索引擎
提供
第三步构建倒排链
检索
搜索引擎 -> id1, id2
服务
提供 -> id1
信息
检索 -> id1, id2
系统
服务 -> id1
信息 -> id2
系Hale Waihona Puke -> id2分词倒排索引
搜索结果排序是根据关键字和 Document 的相关性得分排序，通常意义下，除了可以人工的设置权重 boost，也存在一套非常有用的相关性得分算法

Solr在电子商务网站中的应用的开题报告

Solr在电子商务网站中的应用的开题报告
一、选题背景和意义
随着电子商务的快速发展，越来越多的电子商务网站涌现出来，如
淘宝、京东等。

这些网站的特点是要处理大量的数据，而搜索功能是其
极为重要的一个组成部分。

Solr是一种基于Lucene的开源搜索引擎，拥有快速、稳定、可扩展等特点，受到越来越多的网站使用。

本文旨在探
讨Solr在电子商务网站中的应用，探究其优点和实现方法，提高电子商
务网站的搜索效率和用户体验。

二、选题内容和研究方法
1. Solr的基础知识和特点。

2. Solr在电子商务网站中的应用场景，包括商品搜索和推荐等。

3. 以电子商务网站为例，探究Solr的搜索实现方法，包括索引构建、查询优化和结果排序等。

4. 以电子商务网站为例，探究Solr的推荐实现方法，包括内容过滤、协同过滤和基于标签的推荐等。

5. 实验和数据分析，对比Solr和其他搜索引擎的搜索效率和用户体验。

研究方法：文献综述法、实证分析法。

三、预期成果和创新性
1. 掌握Solr在电子商务网站中的应用原理和方法。

2. 实现电子商务网站的基于Solr的搜索和推荐功能，提高用户体验和搜索效率。

3. 对比Solr和其他搜索引擎的搜索效率和用户体验，对Solr的应用价值进行评估。

4. 创新性在于将Solr引入电子商务网站的搜索和推荐领域，探究其潜在的应用价值。

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摘要随着信息时代的来临，人们的生活、学习、工作和娱乐已经与信息技术充分的融为一体。

尤其是处于信息化建设道路上的中小企业，如何快速且廉价地开放自己的信息检索系统，对于企业的成长至关重要。

整个设计过程致力于提高管理维护的方便性和可扩展性。

关键词：L ucene；Solr；搜索引擎；爬虫；中文分词AbstractWith the advent of the information era, people's lives, study, work and entertainment have been fully integrated with information technology. With the participation of the masses on the Internet and increase in the number of information-based enterprises, the amount of information has become several times as before. How to get useful information quickly and accurately has become an important thing to everyone. For the small and medium-sized enterprises, how to develop its own message retrieval system quickly and cheaply is essential for the growth of enterprises.In this paper, we introduce the basic principles of search engine and analyses a number of core technologies. I also introduce Lucene search engine tools, its basic framework and how to use it. We analyses Solr, which is an open source search engine based on Lucene, and its architecture, code, configuration. At last, we design and implement a simple multi-database search engine based on Solr1.3.Keywords: L ucene ; Solr ; Search Engine ; Spider ; Chinese Word Segmentation目录第一章前言 (1)1.1绪论 (1)1.2开源搜索引擎研究的意义和现状 (3)第二章中文搜索引擎关键技术 (4)2.1搜索引擎基本结构 (4)2.2中文分词 (6)2.3相关排序 (9)2.4搜索引擎响应速度 (13)2.5网络蜘蛛 (14)第三章开源搜索引擎SOLR (16)3.1搜索引擎包L UCENE (16)3.1.1Lucene简介 (16)3.1.2Lucene与Solr的关系 (16)3.1.3Lucene的结构 (17)3.1.4Lucene的使用 (18)3.1.5Lucene的评分公式 (22)3.1.6Lucene的搜索结果排序 (23)3.2S OLR的介绍 (24)3.2.1Solr的特点与优势 (24)3.2.2Solr1.3的新特性 (25)3.3S OLR的配置和使用 (25)3.3.1Solr1.3服务器的部署 (25)3.3.2Solr1.3体系结构图 (26)3.3.3solr.xml配置文件 (27)3.3.4schema.xml配置文件 (27)3.3.5solrconfig.xml配置文件 (29)3.3.6查询HTTP接口参数 (32)3.4S OLR1.3的核心机制 (32)3.4.1内核调用机制 (32)3.4.2分库机制 (33)3.4.3缓存机制 (33)第四章基于SOLR的搜索引擎总体设计 (35)4.1设计背景和原则 (35)4.2整体结构与模块关系 (35)第五章基于SOLR的搜索引擎详细设计与实现 (37)5.1网络蜘蛛模块的设计与实现 (37)5.2N EW API模块的设计与实现 (38)5.3管理模块的设计与实现 (39)5.4配置文件的配置 (39)5.5分词模块的设计与实现 (40)5.6查询模块的设计与实现 (41)第六章结论 (43)参考文献 (44)致谢 (45)第一章前言1.1绪论随着信息技术的不断发展和人民对信息技术需求的不断增加，世界各国都在经历着前所未有的信息革命。

国家的发展离不开信息化，企业的发展离不开信息化，个人的工作、生活、学习和娱乐更是离不开信息化。

今日的中国也在跟随时代的步伐向着信息时代迈进，而且呈现出巨大的生机与活力，这是一个庞大的市场。

信息革命的深入必然带来信息的爆炸性增长。

据中国互联网信息中心(CNNIC)统计，截止2008年12月31日，中国已有网民数量2.98亿，网站287.8万个[18]。

如此巨大的信息聚集必然导致有效信息获取的难度增强和垃圾信息量增加。

于是，快速精准地获取有用信息的工具应运而生。

通用的搜索技术有数据库技术和搜索引擎技术，文献3[3]中比较了两者的差别。

搜索引擎是信息检索的工具，因此对搜索引擎的研究应属于信息检索的分支。

搜索引擎是帮助用户快速精准地从庞大的信息体中搜索到所需信息的工具，其诞生至今不过10多年的时间而已，不过其发展却非常迅速。

表1-1总结搜索引擎发展历史上一些具有里程碑意义的事件，以求从整体上了解搜索引擎的发展历史。

国内搜索引擎的研究相对国外较晚，不过搜索引擎在国内仍然取得了不少成绩。

研究领域，北京大学开发出北京大学天网搜索引擎，并提出中文搜索引擎研发的许多方法和思想（文献8[8]有相关介绍）。

在商业领域，百度已经成为了世界上使用人数最多的中文搜索引擎。

有学者认为：现代搜索引擎建立在互联网和诸多计算机技术之上，所以很难将搜索引擎的缘起与哪个具体的产品对应起来[1]。

而且，在搜索引擎的发展演化过程中，出现过许多不同种类的搜索引擎，谢新洲主编的《网络信息检索技术与案例》[2]一书中按照信息组织方式将搜索引擎分成如下三类。

（1）目录式搜索引擎目录式搜索引擎依靠人工发现信息，并依靠标引人员自身的知识对信息进行分类、提取主题词、建立关键字索引和目录分类体系。

用户可以通过两种方式来使用。

一种是浏览查询，从最高层目录开始，顺着目录树逐层深入，直到找到所需信息为止；另一种是通过关键词检索。

这类搜索引擎具有检索效率高的有点，但索引建立的效率却比较低，信息更新也比较慢。

目录式搜索引擎的例子有Yahoo和新浪分类目录。

（2）索引式搜索引擎索引式搜索引擎依靠一个被称作蜘蛛（Spider）或机器人（Robot）的程序，根据特定网络协议和原则，自动地从互联网上获取信息来建立索引。

并采用一定得方法对索引库进行更新，以确保索引库与互联网上信息的实时对应。

这类搜索引擎主要依靠程序自动地搜集和维护信息，从而将标引人员解放出来，同时索引库可以比较大，实时性也更强。

著名的索引式搜索引擎有Google,百度等。

（3）元搜索引擎元搜索引擎也叫集合式搜索引擎，它将多个搜索引擎集中起来，提供统一的检索界面给用户。

因此元搜索引擎可以理解为一个经过包装的搜索引擎群体。

元搜索引擎有两种工作方式，一种是并行式元搜索引擎，另外一种是串行式元搜索引擎。

并行式元搜索引擎在用户提交查询词后，同时将查询请求发往多个搜索引擎，在接收到各个搜索引擎返回的结果后，根据一定得排序算法重新排序后返回给用户。

串行式元搜索引擎仅提供一个搜索引擎的列表，由用户选择使用哪个搜索引擎来进行查询，因此它可以说是“搜索引擎的搜索引擎”[2]，帮助用户进行搜索引擎的选择。

尽管搜索引擎分类众多，但其基本思想是一致的。

图1-1展示了搜索引擎的基本思想。

首先搜集目标信息，然后将信息进行分析处理，并按照一定得数据结构进行存储，最后用户从这些被存储的数据中检索出有用的信息。

1.2开源搜索引擎研究的意义和现状开源搜索引擎的研究具有极其重大的意义。

首先，由于只有很少的人能够接触大型商业搜索引擎，所以大部分人游离在专业搜索引擎技术之外，开源搜索引擎无疑为人们学习和研究搜索引擎技术提供了极好的途径。

再者，开源搜索引擎能够吸引更多人贡献自己的才智，这必将会推动搜索引擎技术的进步。

从市场的角度来说，越来越多的企业对搜索技术有迫切的需求，这些需求有极强的差异，例如，有的需要的是对文档的搜索，有的需要对网页的搜索等等。

这些企业中，大部分是中小企业，他们无力组建自己的开发团队来开发搜索引擎，同时也不可能花巨资购买专业化的搜索引擎，他们只希望花最少的钱来满足自己的需要。

这时候，开源的搜索引擎既帮了企业的忙，也帮了开发人员的忙，开发人员可以通过开源搜索引擎快速地开发出廉价的个性化的搜索引擎，这样的搜索引擎无疑会得到企业更多的青睐。

开源搜索引擎在开源的潮流和搜索引擎迫切的需求中诞生，经过多年的发展，已经取得了许多成绩。

这一领域最为流行的是Lucene家族，它以Lucene库为基础派生出许多知名的搜索引擎：Nutch、Solr、Compass、LIUS等。

其中Nutch是以Lucene 为基础的Web搜索引擎，利用它可以快速地搭建像Google一样的搜索引擎；Solr是Lucene基础上的一个搜索引擎框架，通过对其配置，可以实现许多强大的功能，而且索引和查询的效率都极高，利用它开发个性化的搜索引擎是不错的选择；Compass 也是一个以Lucene为基础的搜索引擎架构，它提供比Lucene更加简洁的API，使用它与Hibernate、Spring等进行集成是个很好的选择；LIUS（Lucene Index Update and Search）也包装Lucene的一个库，它是一个针对文本索引的框架，可以对MS WORD、PDF、MS EXCEL、TXT等文本进行处理。