如何提高Lucene构建索引的速度 hans(汉斯) 2013-01-27 10:12 对于Lucene>=2.3:IndexWriter可以自行根据内存使用来释放缓存.调用writer.setRAMBufferSizeMB()方法设置缓存尺寸.确保你没有任何的遗留代码调用setMaxBufferedDocs方法,因为写入器可以根据两种情况一起释放缓存(哪个更早发生).使用你可以提供的全部内存.在释放缓存之前使用更多的内存,意味着Lucene写入更大的段,意味着延迟合并的发生.LUCENE-84

在索引算法确定的情况下,最为影响Lucene索引速度有三个参数--IndexWriter中的 MergeFactor, MaxMergeDocs, RAMBufferSizeMB .这些参数无非是控制内外存交换和索引合并频率,从而达到提高索引速度.当然这些参数的设置也得依照硬件条件灵活设置. MaxMergeDocs(针对doc)该参数决定写入内存索引文档个数,到达该数目后就把该内存索引写入硬盘,生成一个新的索引segment文件. 所以该参数也就是一个内存buffer,一般来说越大索引速度越快

对于Lucene的索引过程,除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外,还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程,本次不包括这两部分,将在以后的文章中进行分析. Lucene的索引过程,很多的博客,文章都有介绍,推荐大家上网搜一篇文章:<Annotated Lucene>,好像中文名称叫<Lucene源码剖析>是很不错的. 想要真正了解Lucene索引文件过程,最好的办法是跟进代码调试,对着文章看代码,这样不但能够最详细准确

Lucene 数据建模 基本概念 文档(doc): 文档是 Lucene 索引和搜索的原子单元,文档是一个包含多个域的容器. 域(field): 域包含“真正的”被搜索的内容,每一个域都有一个标识名称,而“域值”则是实际被搜索的对象. 词元(term): 每个域的域值可能为一个复合字符串,通过分析器的各种处理,能将其分解为可以被搜索的词元.例如:"中国人China",其中包含的词元有:"中"."国"."人"."chi

对于Lucene的索引过程,除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外,还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程,本次不包括这两部分,将在以后的文章中进行分析. Lucene的索引过程,很多的博客,文章都有介绍,推荐大家上网搜一篇文章:<Annotated Lucene>,好像中文名称叫<Lucene源码剖析>是很不错的. 想要真正了解Lucene索引文件过程,最好的办法是跟进代码调试,对着文章看代码,这样不但能够最详细准确

luke 是 lucene 索引查看工具,基于 swing 开发的,是 lucene.solr.nutch 开发过程中不可或缺的工具.在测试搜索过程,进程出现搜不到东西或者搜到的东西不是想要的结果时,这时就需要用 luke 查看一下索引库的情况,来协助排查问题. 它能访问Lucene建立好的索引同时也允许以如下的一些方式展示和修改内容: 1.按文档(Document)号或者词项浏览 2.查看文件/复制到粘贴板 3.查询一个高频词项排序列表 4.执行查询并查看结果 5.分析查询结果 6.选择性地从

对于Lucene的索引过程,除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外,还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程,本次不包括这两部分,将在以后的文章中进行分析. Lucene的索引过程,很多的博客,文章都有介绍,推荐大家上网搜一篇文章:<Annotated Lucene>,好像中文名称叫<Lucene源码剖析>是很不错的. 想要真正了解Lucene索引文件过程,最好的办法是跟进代码调试,对着文章看代码,这样不但能够最详细准确

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

 最近在做搜索,抽空看一下lucene,资料挺多的,不过大部分都是3.x了--在对着官方文档大概看一下. 优化后的lucene索引文件(4.9.0) 一.段文件 1.段文件:segments_5p和segments.gen. segments.gen保存当前段文件版本信息. segments.gen: GenHeader, Generation, Generation, Footer segments_N(segments_5p)保存最新的段的信息,包括段的个数,每个段的段名.文档数等信息. s

一.lucene索引 1.文档层次结构 索引(Index):一个索引放在一个文件夹中: 段(Segment):一个索引中可以有很多段,段与段之间是独立的,添加新的文档可能产生新段,不同的段可以合并成一个新段: 文档(Document):文档是创建索引的基本单位,不同的文档保存在不同的段中,一个段可以包含多个文档: 域(Field):一个文档包含不同类型的信息,可以拆分开索引: 词(Term):词是索引的最小单位,是经过词法分析和语言处理后的数据: 文档是Lucene索引和搜索的原子单位,文档为包

Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙. 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. 本文详细解读了Apache Lucene - Index File Formats(http://lucene.apache.or

一.IndexWriter详解 问题1:索引创建过程完成什么事? 分词.存储到反向索引中 1. 回顾Lucene架构图: 介绍我们编写的应用程序要完成数据的收集,再将数据以document的形式用lucene的索引API创建索引.存储. 这里重点要强调应用代码负责做什么,lucene负责做什么. 2. Lucene索引创建API 图示 通过该图介绍lucene创建索引的核心API:Document.IndexWriter Lucene中要索引的文档.数据记录以document表示,应用程序通过I

Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙. 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. 本文详细解读了Apache Lucene - Index File Formats(http://lucene.apache.or

Elasticsearch默认在创建索引结束时得到5个分片及1个副本: 分片是有0-n个副本,“5个分片及1个副本”即“5个分片及5个相应分片副本”:共10个Lucene索引 副本数:指的是“单个分片的副本数” 分片的所有变动都会通知其所有副本,分片和副本可以置于不同的节点上 分片数与副本数: 更多分片是索引能传送到更多服务器:可以处理更多文件 更多分片相对于部署更少分片时存储在单个分片中的文件数更少,使得获取特定文档所需的资源量会减少 更多分片使得搜索索引时必须从更多分片中合并结果,使得查询的

数据架构:索引+文档+文档类型+映射 [索引 文档 文档类型 映射] 索引index 对逻辑数据的逻辑存储:关系型数据库表.MongoDB集合.CouchDb数据库索引 index <---shard<--- replica 索引:分片:副本=1:n:nm 文档document 相同字段必须有相同类型,一个字段可能多次出现在一个文档中 文档=文档类型+唯一标识符:在一个索引中,不同类型的文档可以有相同文档标识符 文档类型 一个博客应用程序可以保存文章和评论:一个索引对象可以通过文档类型存储不同

Lucene索引过程分为3个主要操作步骤:将原始文档转换成文本.分析文本.将分析好的文本保存至索引中 一.提取文本和创建文档 从 pdf.word等非纯文本格式文件中,提取文本格式信息.建立起对应的,包含各个域的文档后,就可以对这些文本信息进行分析. 使用 Tika框架实现 二.分析文档 调用 IndexWriter对象的 addDocument方法,将数据传递给Lucene进行索引操作. 分析文本,将文本数据分割成语汇单元串,执行一些可选操作. 一起构成分析器. 三.向索引添加文档 lucen

Luke 5 发布,可视化 Lucene 索引查看工具  oschina 发布于2015年08月31日  这是一个主要版本,该版本支持 Lucene 5.2.0. 它支持 elasticsearch 1.6.0(Lucene的4.10.4) 已解决的问题:#20增加支持重建索引并不会存储领域,不暴露位置的字段值. Pull Requests:#23 Elasticsearch 支持和阴影插件组装#26 添加 .gitignore 文件#27 支持 Lucene 5#28 luke.sh 新增LU

了解sql的朋友都知道,我们在查询的时候能够採用join查询,即对有一定关联关系的对象进行联合查询来对多维的数据进行整理.这个联合查询的方式挺方便的.跟我们现实生活中的托人找关系类似,我们想要完毕一件事.先找自己的熟人,然后通过熟人在一次找到其它,终于通过这样的手段找到想要联系到的人. 有点类似于"世间万物皆有联系"的感觉. lucene的join包提供了索引时join和查询时join的功能. Index-time join 大意是索引时join提供了查询时join的支持,且Index

1. Field域属性分类 添加文档的时候,我们文档当中包含多个域,那么域的类型是我们自定义的,上个案例使用的TextField域,那么这个域他会自动分词,然后存储            我们要根据数据类型和数据的用途合理的选择合适的域            Field类:                StringField(fieldName,fieldValue,Stroe.YES/NO) 存储的数据类型为字符串,包含索引,是否存储根据Stroe定义,不会经过分析器            

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4068864.html 随着业务快速发展,基于lucene的索引文件zip压缩后也接近了GB量级,而保持索引文件大小为一个可以接受的范围非常有必要,不仅可以提高索引传输.读取速度,还能提高索引cache效率(lucene打开索引文件的时候往往会进行缓存,比如MMapDirectory通过内存映射方式进行缓存). 如何降低我们的索引文件大小呢?本文进行了一些尝试,下文将一一介绍. 1 数值数据类型索引优化 1.1 数值类型索引问题 l

一.步骤: 1.存储位置:1)文件: Directory dir= FSDirectory.open(new File("D:\\LuceneIndex")); 2)内存: new RAMDirectory(FSDirectory.getDirectory(file));//不建议,只会把一些搜索相关的信息放入到内存,不是全部的索引文件 2.分词器: Analyzer analyzer=new IKAnalyzer();//这个是中文分词器,并不是lucene自带的(StandardA