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面试之SolrElasticsearch

2025/2/1 9:29:52 来源:https://blog.csdn.net/2501_90404020/article/details/145396524  浏览:    关键词:面试之SolrElasticsearch

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

1.只有一名开发者(当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此,已经有了相当活跃的维护者)

2.还不够自动(不适合当前新的Index Warmup API)

Solr的优缺点:

优点

1.Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。

2.支持添加多种格式的索引,如:HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。

3.Solr比较成熟、稳定。

4.不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快。

缺点

1.建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。

Elasticsearch 与 Solr 的比较:

1.二者安装都很简单;

2.Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理,而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;

3.Solr 支持更多格式的数据,而 Elasticsearch 仅支持json文件格式;

4.Solr 官方提供的功能更多,而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供;

5.Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch,但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。

6.Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

solr如何实现搜索的?

倒排索引,先抽取文档中词,并建立词与文档id的映射关系,然后查询的时候会根据词去查询文档id,并查询出文档

Solr过滤器

Solr的过滤器对接收到的标记流(TokenStream )做额外的处理过滤查询,在查询时设置

Solr原理

Solr是基于Lucene开发的全文检索服务器,而Lucene就是一套实现了全文检索的api,其本质就是一个全文检索的过程。全文检索就是把原始文档根据一定的规则拆分成若干个关键词,然后根据关键词创建索引,当查询时先查询索引找到对应的关键词,并根据关键词找到对应的文档,也就是查询结果,最终把查询结果展示给用户的过程

Solr基于什么

基于lucene搜索库的一个搜索引擎框架,lucene是一个开放源码的全文检索引擎工具包

solr怎么设置搜索结果排名靠前

设置文档中域的boost值,值越高相关性越高,排名就靠前

IK分词器原理

本质上是词典分词,在内存中初始化一个词典,然后在分词过程中逐个读取字符,和字典中的字符相匹配,把文档中的所有词语拆分出来的过程

solr的索引查询为什么比数据库要快

Solr使用的是Lucene API实现的全文检索。全文检索本质上是查询的索引。而数据库中并不是所有的字段都建立的索引,更何况如果使用like查询时很大的可能是不使用索引,所以使用solr查询时要比查数据库快

solr索引库个别数据索引丢失怎么办

首先Solr是不会丢失个别数据的。如果索引库中缺少数据,那就向索引库中添加

Lucene索引优化

直接使用Lucene实现全文检索已经是过时的方案,推荐使用solr。Solr已经提供了完整的全文检索解决方案

多张表的数据导入solr(解决id冲突)

在schema.xml中添加uuid,然后solrconfig那边修改update的部分,改为使用uuid生成

solr如何分词,新增词和禁用词如何解决

schema.xml文件中配置一个IK分词器,然后域指定分词器为IK

新增词添加到词典配置文件中ext.dic,禁用词添加到禁用词典配置文件中stopword.dic,然后在schema.xml文件中配置禁用词典:

solr多条件组合查询

创建多个查询对象,指定他们的组合关系,Occur.MUST(必须满足and),Occur.SHOULD(应该满足or),Occur.MUST_NOT(必须不满足not)

elasticsearch 了解多少,说说你们公司 es 的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段。elasticsearch 的倒排索引是什么。

**ElasticSearch(简称ES)**是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算;能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速。和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于:

轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动。

Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结构。

多索引文件支持:使用不同的index参数就能创建另一个索引文件,Solr中需要另行配置。

分布式:Solr Cloud的配置比较复杂

倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式,通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成:“单词词典”和“倒排文件”。

elasticsearch 索引数据多了怎么办,如何调优,部署。

使用bulk API

初次索引的时候,把 replica 设置为 0

增大 threadpool.index.queue_size

增大 indices.memory.index_buffer_size

增大 index.translog.flush_threshold_ops

增大 index.translog.sync_interval

增大 index.engine.robin.refresh_interval

什么是ElasticSearch?

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。它提供了具有HTTP Web界面和无架构JSON文档的分布式,多租户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的,根据Apache许可条款作为开源发布。

可以在那些文档上执行哪些基本操作?

可以在文档中进行以下操作: