solr研究
这些天学习solr，整理了下相关资料，发出来给看看。感谢@信息检索团队的@陈毅，以及好朋友@许琦同学的耐心解答。在此推荐solr学习论坛http://www.solr.cc/
1. Solr简介
历史：
Ø 2004年CNET开发Solar，为CNET提供站内搜索服务
Ø 2006年1月捐献给Apache ，成为Apache的孵化项目
Ø 一年后Solr孵化成熟，发布了1.2版，并成为Lucene的子项目
Ø 2010年 6月 solr发布了最新的1.4.1版，这是1.4的bugfix版本
Ø 如今Solr已经广为人知，并且许多公司都已经使用Solr去构建自己的搜索引擎：
ØAOL、 Disney、Apple, Inc、阿里巴巴、安居客……
概况：
ØSearchon lucene w/Replication
Ø一个基于Lucene的全文搜索服务器
Ø提供了基于Http的Rest-like操作接口
Ø高可扩展的开放架构
Ø提供了强大的WEB管理界面
Ø有多种客户端：Ruby、PHP 、Java 、Python 、.NET 、Perl 、JavaScript
Ø索引复制
Ø更方便的使用停用词、同义词等
Ø易于集成、几乎不用写代码就能适应一般的需求
一句话概况：Solr是Lucene面向企业搜索应用的扩展！
2. Solr功能介绍
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Ø 提供了丰富的查询缓存
Ø 很容易的为本地以及远程的数据创建索引，DataImportHandler
Ø 对Rich Document(word、pdf、ppt……)进行解析和创建索引
Ø 快速增量更新索引，并复制到其他机器上
Ø 层面搜索
Ø More like this、Spelling suggestions、Auto-suggest……
Ø 高度的可扩展性
Ø NearRealtimeSearch
3. Solr实现原理
ØLucene回顾
Ø 用Java编写的全文信息检索工具包，提供了基本的API
Ø 使用倒排索引技术，极大提高了检索效率
Ø 让最相关的头100条结果满足98%以上用户的需求
Ø Org.apache.lucene.document、analysis、index、search
Ø 应用jive、eclipse、linkedin(bobo、zoie)、twritter(NRT)
lLucene索引结构
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l Segment
l Document
l Filed
l Term
lLucene搜索原理
l 分词、中文分词
Ø 机械分词：一元、二元、基于词库的分词
l未登录词识别：机构名、人名、神马
l歧义词
Ø 基于统计：HMM
l样本
l 索引
Ø 国家：{1,3,6,8,}
Ø 上海：{3,7,16,17}
Ø 法规：{1,6}
Ø 人民：{3,9,16,20}
l 搜索
Ø 搜索：上海人民
Ø 解析为： ’上海’ and ‘人民’ ，表示搜索同时出现’上海 ‘和’人民’的文档
可以搜索出第3 和第16篇文档
ØSolr架构
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总体架构
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查询
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查询扩展
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建索引
4. Solr分布式
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1、 索引分片（水平扩展）
2、 对分片做副本（并发、容错）
3、 Zookeeper总体调度
4、 查询引擎对结果做merge
5. Solr性能指标
负载量：待测试
查询速度：待测试
并发量：待测试
6. Solr结合微博应用构建方案
1、 主体组件：搭建solr集群（多solr实例+replication）。
2、 数据接入：使用onlinestream接入firehose数据，发送数据给solr，对数据做sharding分发
3、 索引构建：Solr设置定时更新索引
4、 功能扩展：扩展solr的排序功能，开发二次过滤功能。
4、client端查询：客户端通过solrj（java客户端）或者http请求进行查询
7. Solr待解决疑问
7.1索引更新
Solr搜索中第一次对数据建索引为索引新建，后续过程是索引更新过程。随着索引量增大是不是会出现更新越来越慢的情况。而且对于新增词库存在需要对原有索引进行重建过程.
增量索引/索引更新问题目前较好的解决方案是google的Caffeine
在Google采用Caffeine之前，Google使用MapReduce和分布式文件系统（如GFS）来构建搜索索引（从已知的Web页面索引中）。在2010年，Google搜索引擎发生了重大变革。Google将其搜索迁移到新的软件平台，他们称之为“Caffeine”。Caffeine是Google出自自身的设计，Caffeine使Google能够更迅速的添加新的链接（包括新闻报道以及博客文章等）到自身大规模的网站索引系统中，相比于以往的系统，新系统可提供“50%新生”的搜索结果。
在本质上Caffeine丢弃MapReduce转而将索引放置在由Google开发的分布式数据库BigTable上。
7.2分片问题
按时间分片/按id的hash分片？
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