解密搜索引擎技术实战 Lucene&Java精华版（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗刚 等 著

图书标签:

• Lucene
• 搜索引擎
• Java
• 信息检索
• 全文检索
• 技术实战
• 开发
• 数据挖掘
• 算法
• 编程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121281112

版次：3

商品编码：11894701

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：511

字数：678000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合需要具体实现搜索引擎的程序员，对于自然语言处理等相关研究人员也有一定参考价值，同时猎兔搜索团队也已经开发出以本书为基础的专门培训课程。

　　1、《解密搜索引擎技术实战：Lucene&Java;精华版（第3版）》是畅销书的升级版，从实用的角度出发，全面介绍了搜索引擎相关技术。
　　2、作者罗刚对搜索引擎技术非常熟悉，本书是其软件研发和教学实践的经验汇总。
　　3、《解密搜索引擎技术实战：Lucene&Java;精华版（第3版）》非常适合想全面了解搜索引擎技术及实现方法的读者阅读，亦可作为相关专业学生的参考用书。

内容简介

　　本书是猎兔搜索开发团队的软件研发和教学实践的经验汇总。本书总结搜索引擎相关理论与实际解决方案，并给出了Java实现，其中利用了流行的开源项目Lucene和Solr，而且还包括原创的实现。
　　本书主要包括总体介绍部分、爬虫部分、自然语言处理部分、全文检索部分以及相关案例分析。爬虫部分介绍了网页遍历方法和如何实现增量抓取，并介绍了从网页等各种格式的文档中提取主要内容的方法。自然语言处理部分从统计机器学习的原理出发，包括了中文分词与词性标注的理论与实现及在搜索引擎中的应用等细节，同时对文档排重、文本分类、自动聚类、句法分析树、拼写检查等自然语言处理领域的经典问题进行了深入浅出的介绍，并总结了实现方法。在全文检索部分，结合Lucene介绍了搜索引擎的原理与进展。用简单的例子介绍了Lucene的*新应用方法，包括完整的搜索实现过程：从完成索引到搜索用户界面的实现。此外还进一步介绍了实现准实时搜索的方法，展示了Solr的用法以及实现分布式搜索服务集群的方法。*后介绍了在地理信息系统领域和户外活动搜索领域的应用。

作者简介

　　罗刚，猎兔搜索创始人，带领猎兔搜索技术开发团队先后开发出猎兔中文分词系统、猎兔信息提取系统、猎兔智能垂直搜索系统以及网络信息监测系统等，实现互联网信息的采集、过滤、搜索和实时监测。曾编写出版《自己动手写搜索引擎》、《自己动手写网络爬虫》、《使用C#开发搜索引擎》，获得广泛好评。在北京和上海等地均有猎兔培训的学员。

内页插图

目录

第1章 搜索引擎总体结构 1
1．1 搜索引擎基本模块 1
1．2 开发环境 2
1．3 搜索引擎工作原理 3
1．3．1 网络爬虫 4
1．3．2 全文索引结构与Lucene实现 4
1．3．3 搜索用户界面 7
1．3．4 计算框架 8
1．3．5 文本挖掘 9
1．4 本章小结 9
第2章 网络爬虫的原理与应用 11
2．1 爬虫的基本原理 11
2．2 爬虫架构 14
2．2．1 基本架构 14
2．2．2 分布式爬虫架构 16
2．2．3 垂直爬虫架构 17
2．3 抓取网页 18
2．3．1 下载网页的基本方法 19
2．3．2 网页更新 23
2．3．3 抓取限制应对方法 25
2．3．4 URL地址提取 28
2．3．5 抓取JavaScript动态页面 28
2．3．6 抓取即时信息 31
2．3．7 抓取暗网 32
2．3．8 信息过滤 33
2．3．9 最好优先遍历 39
2．4 存储URL地址 40
2．4．1 BerkeleyDB 40
2．4．2 布隆过滤器 42
2．5 并行抓取 45
2．5．1 多线程爬虫 46
2．5．2 垂直搜索的多线程爬虫 48
2．5．3 异步I/O 49
2．6 RSS抓取 53
2．7 抓取FTP 55
2．8 下载图片 55
2．9 图像的OCR识别 56
2．9．1 图像二值化 57
2．9．2 切分图像 60
2．9．3 SVM分类 63
2．10 Web结构挖掘 67
2．10．1 存储Web图 67
2．10．2 PageRank算法 71
2．10．3 HITs算法 77
2．10．4 主题相关的PageRank 81
2．11 部署爬虫 83
2．12 本章小结 83
第3章 索引内容提取 86
3．1 从HTML文件中提取文本 86
3．1．1 识别网页的编码 86
3．1．2 网页编码转换为字符串编码 89
3．1．3 使用正则表达式提取数据 89
3．1．4 结构化信息提取 91
3．1．5 网页的DOM结构 94
3．1．6 使用NekoHTML提取信息 95
3．1．7 使用Jsoup提取信息 101
3．1．8 网页去噪 105
3．1．9 网页结构相似度计算 110
3．1．10 提取标题 112
3．1．11 提取日期 113
3．2 从非HTML文件中提取文本 113
3．2．1 提取标题的一般方法 114
3．2．2 PDF文件 118
3．2．3 Word文件 122
3．2．4 Rtf文件 123
3．2．5 Excel文件 134
3．2．6 PowerPoint文件 137
3．3 流媒体内容提取 137
3．3．1 音频流内容提取 138
3．3．2 视频流内容提取 140
3．4 存储提取内容 142
3．5 本章小结 143
第4章 中文分词的原理与实现 144
4．1 Lucene中的中文分词 145
4．1．1 Lucene切分原理 145
4．1．2 Lucene中的Analyzer 146
4．1．3 自己写Analyzer 148
4．1．4 Lietu中文分词 150
4．2 查找词典算法 151
4．2．1 标准Trie树 151
4．2．2 三叉Trie树 154
4．3 中文分词的原理 159
4．4 中文分词流程与结构 162
4．5 形成切分词图 164
4．6 概率语言模型的分词方法 169
4．7 N元分词方法 173
4．8 新词发现 178
4．9 未登录词识别 179
4．10 词性标注 180
4．10．1 隐马尔可夫模型 183
4．10．2 基于转换的错误
学习方法 191
4．11 平滑算法 193
4．12 本章小结 198
第5章 让搜索引擎理解自然语言 199
5．1 停用词表 200
5．2 句法分析树 201
5．3 相似度计算 205
5．4 文档排重 209
5．4．1 语义指纹 210
5．4．2 SimHash 213
5．4．3 分布式文档排重 223
5．5 中文关键词提取 223
5．5．1 关键词提取的基本方法 223
5．5．2 HITS算法应用于
关键词提取 226
5．5．3 从网页中提取关键词 228
5．6 相关搜索词 228
5．6．1 挖掘相关搜索词 229
5．6．2 使用多线程计算
相关搜索词 231
5．7 信息提取 232
5．8 拼写检查与建议 237
5．8．1 模糊匹配问题 240
5．8．2 英文拼写检查 242
5．8．3 中文拼写检查 244
5．9 自动摘要 247
5．9．1 自动摘要技术 247
5．9．2 自动摘要的设计 247
5．9．3 Lucene中的动态摘要 254
5．10 文本分类 257
5．10．1 特征提取 259
5．10．2 中心向量法 262
5．10．3 朴素贝叶斯 265
5．10．4 支持向量机 272
5．10．5 规则方法 279
5．10．6 网页分类 282
5．11 拼音转换 283
5．12 概念搜索 284
5．13 多语言搜索 292
5．14 跨语言搜索 293
5．15 情感识别 295
5．15．1 确定词语的褒贬倾向 298
5．15．2 实现情感识别 300
5．16 本章小结 301
第6章 Lucene原理与应用 303
6．1 Lucene深入介绍 304
6．1．1 常用查询对象 304
6．1．2 查询语法与解析 304
6．1．3 查询原理 308
6．1．4 分析文本 309
6．1．5 使用Filter筛选搜索结果 316
6．1．6 遍历索引库 317
6．1．7 索引数值列 318
6．2 Lucene中的压缩算法 322
6．2．1 变长压缩 322
6．2．2 PForDelta 324
6．2．3 前缀压缩 326
6．2．4 差分编码 328
6．3 创建和维护索引库 330
6．3．1 创建索引库 330
6．3．2 向索引库中添加索引文档 331
6．3．3 删除索引库中的索引文档 334
6．3．4 更新索引库中的索引文档 334
6．3．5 索引的合并 335
6．3．6 索引文件格式 335
6．4 查找索引库 338
6．4．1 查询过程 338
6．4．2 常用查询 342
6．4．3 基本词查询 343
6．4．4 模糊匹配 343
6．4．5 布尔查询 345
6．4．6 短语查询 347
6．4．7 跨度查询 349
6．4．8 FieldScoreQuery 353
6．5 读写并发控制 356
6．6 检索模型 356
6．6．1 向量空间模型 357
6．6．2 BM25概率模型 361
6．6．3 统计语言模型 367
6．7 本章小结 369
第7章 搜索引擎用户界面 370
7．1 实现Lucene搜索 370
7．2 实现搜索接口 372
7．2．1 编码识别 372
7．2．2 布尔搜索 375
7．2．3 指定范围搜索 375
7．2．4 搜索结果排序 376
7．2．5 搜索页面的索引缓存与
更新 377
7．3 历史搜索词记录 380
7．4 实现关键词高亮显示 381
7．5 实现分类统计视图 383
7．6 实现Ajax搜索联想词 388
7．6．1 估计查询词的文档频率 388
7．6．2 搜索联想词总体结构 389
7．6．3 服务器端处理 389
7．6．4 浏览器端处理 390
7．6．5 服务器端改进 395
7．6．6 拼音提示 398
7．6．7 部署总结 399
7．7 集成其他功能 399
7．7．1 拼写检查 399
7．7．2 分类统计 400
7．7．3 相关搜索 402
7．7．4 再次查找 405
7．7．5 搜索日志 405
7．8 搜索日志分析 407
7．8．1 日志信息过滤 407
7．8．2 信息统计 409
7．8．3 挖掘日志信息 411
7．9 本章小结 412
第8章 使用Solr实现企业搜索 413
8．1 Solr简介 413
8．2 Solr基本用法 414
8．2．1 Solr服务器端的配置与
中文支持 415
8．2．2 把数据放进Solr 421
8．2．3 删除数据 423
8．2．4 Solr客户端与搜索界面 424
8．2．5 Spring实现的搜索界面 425
8．2．6 Solr索引库的查找 436
8．2．7 索引分发 440
8．2．8 Solr搜索优化 442
8．3 Solr扩展与定制 445
8．3．1 Solr中字词混合索引 445
8．3．2 相关检索 447
8．3．3 搜索结果去重 449
8．3．4 定制输入输出 453
8．3．5 分布式搜索 457
8．3．6 SolrJ查询分析器 458
8．3．7 扩展SolrJ 466
8．3．8 扩展Solr 467
8．3．9 查询Web图 471
8．4 本章小结 473
第9章 地理信息系统案例分析 474
9．1 新闻提取 474
9．2 POI信息提取 479
9．2．1 提取主体 484
9．2．2 提取地区 485
9．2．3 指代消解 487
9．3 机器翻译 489
9．3．1 词对齐 490
9．3．2 翻译公司名 491
9．3．3 调整语序 493
9．4 本章小结 494
第10章 户外活动搜索案例分析 495
10．1 爬虫 495
10．2 信息提取 497
10．3 活动分类 501
10．4 搜索 501
10．5 本章小结 502
参考资料 503

精彩书摘

8.2.2.1　一般性软件项目优化案例

假设我们有这么一个项目，外部系统D通过系统对外提供的REST API接口从系统内部获取信息，从中提取出有效的信息，并通过JDBC存储到某数据库系统S中，以便供系统其他部分使用，上述操作的执行频率为每天一次，一般在午夜当系统空闲时定时执行。为了实现高可用性（High Availability），外部系统D部署在两台服务器上，因此需要分别从这两台服务器上获取信息并将信息插入数据库中，有效信息的条数达到了上千条，数据库插入操作次数则为有效信息条数的两倍。系统架构图如图8-1所示。

图8-1　系统架构图

为了快速地实现预期效果，在最初的实现中优先考虑了功能的实现，而未考虑系统性能和代码可读性等。系统大致有以下的实现。

（1）REST API获取信息、数据库操作可能抛出的异常信息都被记录到日志文件中，作为调试用。

（2）共有5次数据库连接操作，包括第一次清空数据库表，针对两个外部系统D各有两次数据库插入操作，这5个连接都是独立的，用完之后即释放。

（3）所有的数据库插入语句都是使用java.sql.Statement类生成的。

（4）所有的数据库插入语句，都是单条执行的，即生成一条执行一条。

（5）整个过程都是在单个线程中执行的，包括数据库表清空操作，数据库插入操作，释放数据库连接。

（6）数据库插入操作的JDBC代码散布在代码中。虽然这个版本的系统可以正常运行，达到了预期的效果，但是效率很低，从通过 REST API获取信息，到解析并提取有效信息，再到数据库插入操作，总共耗时100秒左右。而预期的时间应该在一分钟以内，这显然是不符合要求的。

开始分析整个过程有哪些耗时操作，以及如何提升效率，缩短程序执行的时间。通过REST API获取信息，因为是使用外部系统提供的API，所以无法在此处提升效率；取得信息之后解析出有效部分，因为是对特定格式的信息进行解析，所以也无效率提升的空间。综上所述，效率可以大幅度提升的空间在数据库操作部分以及程序控制部分。

针对日志的优化

因为从两台服务器的外部系统D上获取到的信息是相同的，所以数据库插入操作会抛出异常，异常信息类似于“Attempt to insert duplicate record”，这样的异常信息跟有效信息的条数相等，有上千条。这种情况是能预料到的，所以可以考虑关闭日志记录，或者不关闭日志记录而是更改日志输出级别，只记录严重级别（severe level）的错误信息，并将此类操作的日志级别调整为警告级别（warning level），这样就不会记录以上异常信息了。本项目使用的是 Java 自带的日志记录类，以下配置文件将日志输出级别设置为严重级别。

通过上述的优化之后，性能有了大幅度的提升，从原来的100秒左右降到了50秒左右。为什么仅仅不记录日志就能有如此大幅度的性能提升呢？查阅资料，发现已经有人做了相关的研究与实验。经常听到Java程序比C/C++程序慢的言论，但是运行速度慢的真正原因是什么，估计很多人并不清楚。对于CPU密集型的程序（即程序中包含大量计算），Java程序可以达到C/C++程序同等级别的速度，但是对于I/O密集型的程序（即程序中包含大量I/O操作），Java程序的速度就远远慢于C/C++程序了，很大程度上是因为C/C++程序能直接访问底层的存储设备。因此，不记录日志而得到大幅度性能提升的原因是，Java程序的I/O操作较慢，是一个很耗时的操作。

针对数据库连接的优化

假设程序中共有若干次数据库连接操作，每次都需重新建立数据库连接，数据库插入操作完成之后又立即释放了，数据库连接没有被复用。为了做到共享数据库连接，可以通过单例模式 （Singleton Pattern）获得一个相同的数据库连接，每次数据库连接操作都共享这个数据库连接。这里没有使用数据库连接池（Database Connection Pool）是因为在程序只有少量的数据库连接操作，只有在大量并发数据库连接的时候才需要连接池。

通过上述的优化之后，性能有了小幅度的提升，从50秒左右降到了40秒左右。共享数据库连接而得到的性能提升的原因是，数据库连接是一个耗时耗资源的操作，需要同远程计算机进行网络通信，建立TCP连接，还需要维护连接状态表，建立数据缓冲区。如果共享数据库连接，则只需要进行一次数据库连接操作，省去了多次重新建立数据库连接的时间。

针对数据库插入数据的优化

针对多线程的优化

......

前言/序言

　　很多搜索相关的技术已经得到了初步的解决。在国内产业界也已经有很多公司掌握了基本的搜索开发技术并拥有专业的搜索技术开发人员。但是越来越多有价值的资讯对现有技术的处理能力仍然是一个挑战。
　　为了方便实践，需要有良好实现的代码作为参考。为了节约篇幅，书中的代码只是核心片段。本书相关代码的完整版本在附带光盘中可以找到。
　　作者罗刚在参加编写本书之前，还独立撰写过《自己动手写搜索引擎》一书，与王振东共同编写过《自己动手写网络爬虫》一书。经过10多年的技术积累以及猎兔搜索技术团队每年若干的研发投入，相信猎兔已经能够比以前做得更好。但越是深入接触客户的需求，越感觉到技术本身仍需要更多进步，才能满足实用的需要。写这本书也是考虑到，也许还需要更多的前进，才能使技术产生质的飞跃。
　　本书分为相关技术总体介绍部分、爬虫部分、全文检索部分、自然语言处理部分以及相关案例分析部分。
　　爬虫部分从基本的爬虫原理开始讲解，通过介绍优先级队列、宽度优先搜索等内容引领读者入门；然后根据当前风起云涌的云计算热潮，重点讲述了云计算的基本原理及其在搜索中的应用，以及Web图分析、信息抽取等内容；为了能够让读者更深入地了解爬虫，本书还介绍了有关爬虫的数据挖掘的内容。
　　全文检索部分重点介绍了搜索的基本原理与使用。主要介绍了开源软件实现Lucene以及Solr。不仅介绍了如何使用这些开源软件，而且还介绍了其中的一些实现原理。Lucene更高版本的改进指出了当前需要解决的问题，欢迎读者在了解基本原理后进行更深入的研究。
　　自然语言处理部分向来是笔者关注的重点，因为系统的智能化依赖于此。开发中文搜索离不开中文分词。开发任何自然语言的搜索也离不开对相应语言的处理。对自然语言的处理其实也可以用到对Java或C语言这样的机器语言的处理方法，只不过处理自然语言更难一点。
　　虽然本书的每个章节都已经用代码强化了实现细节，但是对于初学者来说，也许需要更多的案例来理解相关技术在真实场景中的用法。案例分析部分介绍了在地理信息系统领域和户外活动搜索领域的应用。股票应用案例待整理完整后再加入。
　　本书适合需要具体实现搜索引擎的程序员使用，对于信息检索等相关研究人员也有一定的参考价值，同时猎兔搜索技术团队也已经开发出以本书为基础的专门培训课程和商业软件。
　　高级开发人员也可以参加猎兔的培训或者创业团队。职场人员经常面临各种压力。选择猎兔培训，不是几个月学完以后就不再见面，而是给大家提供持久的支持。当以后需要再次找工作的时候，或者需要创业时，依然可以在这里找到支持。很多商业运营的大项目失败的代价太高，所以他们往往只招有多年开发经验的工程师。但是为了成长就不要怕犯错误，在培训时可以等学员犯了错误之后再告知正确答案。有经验的工程师也可以在这里学习到完整的技术体系。
　　感谢开源软件开发人员和家人、关心猎兔的老师和朋友、创业伙伴以及信赖猎兔软件的客户多年来的支持。读者可以通过QQ联系作者，或者加QQ群讨论相关技术问题。参与本书编写的有罗刚、张子宪、张继红、罗庭亮、高丹丹、任通通、孙宽、何淑琴、徐友峰、张进威、刘宇、石田盈，在此一并表示感谢。让我们通过合作共赢为技术发展创造更好的生态环境。
　　编著者

《海量数据检索的艺术：构建高效搜索系统的设计与实践》 在信息爆炸的时代，如何从浩瀚如海的数据中快速、精准地找到所需信息，已成为一项至关重要的挑战。本书并非直接聚焦于某一款具体的搜索引擎框架，而是将目光投向了构建高效、稳定、可扩展的搜索引擎系统背后更深层次的原理、架构设计与工程实践。它旨在为读者提供一套系统性的思维框架，帮助理解搜索引擎的核心机制，并能灵活运用各类技术来应对实际的海量数据检索难题。 第一部分：搜索引擎的基石——信息检索理论与数据组织 在深入了解具体技术之前，我们必须回归到信息检索（Information Retrieval, IR）的理论基础。本部分将详细阐述信息检索的根本问题，即如何让计算机理解并组织文本数据，使其能够被高效地查询。 文本的表示与编码： 我们将探讨不同的文本表示模型，从最基础的词袋模型（Bag-of-Words, BoW）到更复杂的向量空间模型（Vector Space Model, VSM）。深入分析词语的权重计算方法，如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），并讨论其优缺点以及在不同场景下的适用性。此外，还会涉及中文分词（Word Segmentation）的挑战与常用算法，以及如何处理同义词、近义词、多义词等自然语言处理（NLP）中的常见问题，为后续的索引构建奠定基础。 倒排索引（Inverted Index）的构建与优化： 倒排索引是搜索引擎的核心数据结构。我们将剖析倒排索引的原理，包括词项字典（Term Dictionary）、文档列表（Postings List）以及它们之间的关联。详细讲解倒排索引的生成过程，从原始文档的解析、分词、词项提取，到构建词项到文档的映射关系。在此基础上，会深入探讨如何对倒排索引进行优化，以提升查询速度和减小存储空间，例如： 压缩技术： 介绍针对文档列表的各种压缩算法，如变长编码（Variable Byte Encoding, VBE）、游程编码（Run-Length Encoding, RLE）、差值编码（Delta Encoding）等，以及它们如何有效地减少存储开销。 词项字典优化： 探讨高效查找词项的策略，如字典树（Trie）、哈希表，以及在海量词项场景下的优化方案。 索引的更新与维护： 分析在数据频繁变化的情况下，如何高效地更新和维护倒排索引，包括增量索引、合并策略等。 文档预处理与字段化： 在索引构建之前，对原始文档进行有效的预处理至关重要。本部分将讨论如何从结构化、半结构化和非结构化文档中提取关键信息，进行字段化处理（Fielding），例如将文档分为标题、正文、作者、日期等字段。讲解不同字段的索引策略，如何为特定字段（如标题、ID）创建更精细的索引，以及如何利用字段信息来增强搜索的精确度。 第二部分：高效查询的艺术——检索算法与相关性排序 构建好索引只是第一步，如何快速、准确地响应用户的查询，则是搜索引擎能否真正发挥作用的关键。本部分将深入探讨查询的处理流程、检索算法以及核心的相关性排序机制。 查询的解析与理解： 用户输入的查询语句往往是自然语言，需要被计算机理解。我们将分析查询的解析过程，包括分词、去停用词（Stop Words Removal）、词干提取（Stemming）或词形还原（Lemmatization）等。讲解如何处理布尔查询（Boolean Queries）、短语查询（Phrase Queries）以及更复杂的查询语法。 检索算法： 在获得处理后的查询词项后，如何从倒排索引中检索出包含这些词项的文档？本部分将详细介绍多种检索算法，包括： 词项与文档匹配： 讲解如何利用倒排列表进行快速的AND、OR、NOT等逻辑运算。 短语和邻近查询： 深入分析实现短语查询（Phrase Query）和词项邻近查询（Proximity Query）的技术，这需要精确地匹配词项在文档中的位置信息。 高效的列表合并： 探讨如何对多个倒排列表进行高效的合并操作，以快速找出满足所有查询条件的文档。 相关性排序（Relevance Ranking）： 仅仅找出包含查询词项的文档是不够的，用户期望看到最相关的结果排在前面。本部分将是重点，我们将深入剖析各种相关性排序模型： 基于词频的早期模型： 回顾并分析一些基础的排序模型，了解其演进过程。 BM25算法： 详细讲解BM25（Best Match 25）算法，这是目前广泛使用且效果优秀的排序函数之一，深入理解其各个参数的含义以及如何根据文档和查询的特点进行调整。 向量空间模型的排序： 探讨在向量空间模型下，如何计算查询向量与文档向量之间的相似度，如余弦相似度（Cosine Similarity）。 考虑文档结构和字段权重： 如何在排序中加入文档结构信息（如标题、摘要）和字段的权重，以提升排序的准确性。 用户行为与机器学习排序（Learning to Rank, LTR）： 简要介绍如何引入用户点击、停留等行为数据，以及如何利用机器学习模型来学习更优的排序函数，实现个性化和智能化排序。 第三部分：构建大规模搜索引擎的架构与挑战 当数据量达到海量级别时，单机部署的搜索引擎将无法满足需求，分布式架构成为必然选择。本部分将探讨构建大规模分布式搜索引擎的关键技术与架构设计。 分布式索引的构建： 分片（Sharding）策略： 讲解如何将海量的索引数据分散到多台机器上，即索引分片。深入分析常用的分片策略，如基于哈希的分片、基于范围的分片，以及它们的优缺点。 分片与查询路由： 探讨在分布式环境下，如何将用户的查询路由到包含相关数据的分片上，并协调多个分片的结果。 分布式索引的管理与一致性： 数据复制（Replication）： 为了提高可用性和容错能力，需要对索引数据进行复制。讲解主从复制、多主复制等策略，以及如何保证数据的一致性。 分布式协调： 介绍在分布式系统中，如何使用ZooKeeper、etcd等工具来管理集群状态、协调节点、实现服务发现和配置管理。 故障检测与恢复： 讨论如何设计容错机制，检测节点故障，并进行数据恢复和负载均衡。 高吞吐量查询处理： 查询分发与合并： 讲解查询如何在分布式节点之间分发，以及如何将各个节点返回的结果进行合并、去重和二次排序。 缓存策略： 探讨不同层级的缓存（如查询结果缓存、倒排列表缓存）如何有效减少重复计算，提升查询响应速度。 负载均衡： 如何在多个查询处理节点之间进行负载均衡，保证系统的整体吞吐量。 搜索性能的度量与调优： 关键性能指标： 定义和解释搜索性能的关键指标，如索引构建速度、查询延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）、命中率（Hit Rate）等。 性能瓶颈分析： 教授读者如何通过监控和日志分析，定位系统的性能瓶颈，例如CPU、内存、I/O、网络等。 系统调优实践： 结合具体的场景，提供针对性的系统调优建议，包括参数配置优化、硬件选型考虑、架构调整等。 第四部分：现代搜索技术的展望与应用 随着技术的不断发展，搜索引擎也在不断演进。本部分将对当前和未来的一些重要技术趋势进行探讨。 近实时搜索（Near Real-Time Search）： 讲解如何实现新写入的数据能够快速被检索到，这对于日志分析、实时监控等场景尤为重要。 语义搜索与知识图谱： 探讨如何超越关键词匹配，理解用户的搜索意图，提供更智能、更符合用户需求的搜索结果。介绍知识图谱在语义搜索中的应用，以及如何构建和利用知识图谱。 多模态搜索（Multimodal Search）： 展望未来，搜索将不再局限于文本，图片、音频、视频等多种模态的数据将能够被统一搜索。 搜索作为服务（Search as a Service, SaaS）： 讨论如何将搜索引擎能力抽象为服务，供其他应用调用，以及相关的API设计和集成。 本书的目标读者： 本书适合所有对信息检索、海量数据处理、系统设计和高性能计算感兴趣的读者。包括但不限于： 软件工程师： 希望深入理解搜索引擎原理，并在自己的应用中集成搜索功能的开发者。 系统架构师： 需要设计和构建大规模、高可用、高性能搜索系统的技术决策者。 数据科学家和算法工程师： 对信息检索理论、文本分析和机器学习排序感兴趣的研究人员。 运维工程师： 负责部署、监控和维护搜索引擎系统的专业人员。 对技术原理有浓厚兴趣的广大学子和技术爱好者。 通过本书的学习，您将不仅能够理解搜索引擎的“是什么”，更能掌握搜索引擎的“怎么做”，并具备独立设计、实现和优化复杂搜索系统的能力。本书将引领您踏入海量数据检索的深度世界，掌握构建高效信息搜寻利器的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点简直太多了，让我有点不知道从何说起。它不仅仅是关于Lucene的教程，更是一本关于如何构建高效、智能搜索系统的实战指南。我非常喜欢书中对Lucene内部工作原理的深度剖析，例如它如何利用倒排索引来快速定位包含特定词语的文档，以及TF-IDF等评分算法是如何为搜索结果赋予相关性的。这些知识点在其他书籍中可能一带而过，但在这本书中却得到了非常详尽的解释，并且配有精妙的图示和代码演示，让复杂的概念变得触手可及。我特别惊喜地发现，书中对于Java实现Lucene的细节也做了深入的探讨，这对于我这个Java开发者来说，简直是福音。通过书中的示例，我能够快速上手，并且将学到的知识应用到我自己的项目中，显著提升了搜索功能的性能和准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我打开了新世界的大门！一直以来，我对搜索引擎的工作原理都很好奇，总觉得背后藏着什么神秘的技术。终于，在朋友的推荐下，我入手了这本《解密搜索引擎技术实战 Lucene&Java精华版（第3版）》。从拿到书的那一刻起，我就被它扎实的理论基础和详实的实战案例深深吸引。作者并没有停留在泛泛而谈，而是深入到Lucene的每一个核心组件，像是倒排索引、词项字典、文档频率等等，都做了极其细致的讲解。一开始，我还有些担心会过于枯燥，但不得不说，作者的文笔非常生动，而且通过大量的代码示例，将抽象的概念具象化，让我在阅读过程中能够边学边练，及时检验自己的理解。特别是关于全文检索的各种策略，以及如何优化检索速度，书中提供的思路和技巧，真的是太实用了！我之前写过一些简单的搜索功能，总感觉效率不高，看完这本书，我才明白其中的症结所在，并且学会了如何使用更高效的方式去实现。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始拿起这本书的时候，我是抱着一种“试试看”的心态，毕竟市面上关于Lucene的书籍并不少，但能做到像这本书这样深入浅出、兼具理论与实践的，真的不多见。它就像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我进入Lucene的世界。从最基础的索引构建，到复杂的查询解析，再到搜索结果的排序和评分，每一个环节都被分解得清晰明了。我尤其欣赏书中对于Java API的讲解，代码片段不仅清晰易懂，而且考虑到了实际应用中的各种细节，比如如何处理不同类型的数据，如何进行高效的索引更新等。读完之后，我感觉自己对Lucene的理解不再是停留在表面，而是真正掌握了其核心的运作机制。而且，书中还介绍了一些与Lucene相关的周边技术，比如如何构建更强大的搜索服务，这让我对整个搜索引擎的生态有了更宏观的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，从Lucene的基础概念入手，逐步深入到更高级的特性和应用。作者对Lucene的理解非常透彻，并且能够用通俗易懂的语言将复杂的概念解释清楚。我喜欢它那种“由浅入深”的讲解方式，即使是初学者也能够轻松跟上节奏。书中提供的代码示例非常丰富，而且都经过了精心设计，不仅能够演示Lucene的核心功能，还能够体现最佳实践。我特别喜欢书中关于全文检索优化和性能调优的部分，这对我解决实际工作中遇到的搜索性能瓶颈非常有帮助。看完这本书，我感觉自己对Lucene的掌握程度又上了一个台阶，并且对如何设计和实现一个健壮的搜索引擎系统有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的感受就是这本书的“干货”非常足！它不像市面上很多技术书籍那样，只讲一些皮毛的API用法，而是真正地深入到底层原理。作者对于Lucene的每一个细节都进行了深入的挖掘，从索引的创建、更新、删除，到查询的解析、匹配、评分，再到结果的排序和分页，每一个环节都被讲得明明白白。而且，书中还提供了大量高质量的Java代码示例，这些代码不仅仅是简单的演示，更是包含了许多实用的技巧和最佳实践，让我受益匪浅。我之前在做一个搜索项目时，遇到了一些性能问题，通过阅读这本书，我找到了解决问题的关键，并且成功地提升了搜索的效率。这本书绝对是想要深入理解Lucene和构建高效搜索引擎的开发者的必备书籍。

评分☆☆☆☆☆

很实用，非常好，对自己很好

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不错，满意，物流给力

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恩，搞活动的时候买的，超级划算

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书很好，好实用，讲的也简单易懂

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非常不错！好评！满分！赞赞赞！

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技术人员必备的书籍-Lucene&Java

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书很好，纸质不错，内容详细

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