Solr 实战

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[美] Trey,Grainger(崔.格兰杰),Timothy,Potter(提摩斯.波特) 著,范炜 等 译
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出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121311659
版次:1
商品编码:12201304
品牌:Broadview
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-05-01
用纸:胶版纸
页数:632
字数:791000
正文语种:中文

具体描述

编辑推荐

适读人群 :本书适合搜索技术工程师、搜索应用设计者以及对搜索引擎技术感兴趣的读者阅读,也可作为高校计算机专业信息技术方向、信息管理与信息系统专业等的课程参考资料。

Solr 为我们提供了一个更易于学习、操作与应用的全功能开源搜索平台。该书从信息检索的基本概念入手,理论讲解联系实践操作,让读者知其然的同时知其所以然。读者不仅能从中掌握如何使用Solr,而且能掌握系统化的信息检索专业知识,对网络各类搜索系统做到触类旁通。

内容简介

本书介绍了当下*流行的开源搜索技术解决方案Solr。在搜索引擎视域下,循序渐进地介绍了Solr是什么、Solr 能做什么,以及如何更好地使用Solr 进行开发。在搜索基础层,本书从Solr 的快速搭建入手,介绍了Solr 背后的信息检索基本概念,之后重点讲解了构建一个搜索引擎所需的核心模块:索引构建、文本分析、执行搜索及处理搜索结果。在搜索功能层,详细介绍了Solr 的四大增强型搜索功能:分面搜索、搜索结果高亮、查询建议、搜索结果分组等。在搜索研究的进阶层,介绍了SolrCloud、多语种搜索及复杂查询操作等。*后,围绕搜索引擎的本质核心问题“相关度”展开了讨论与展望。本书适合搜索技术工程师、搜索应用设计者以及对搜索引擎技术感兴趣的读者阅读,也可作为高校计算机专业信息技术方向、信息管理与信息系统专业等的课程参考资料。

作者简介

Trey Grainger是CareerBuilder公司的工程总监。Timothy Potter是LucidWorks公司工程组的资深成员。两位作者都在从事Solr的可扩展性和可靠性、推荐引擎及大数据分析技术等方面的工作。
范炜,四川大学信息管理技术系副教授,情报学硕士生导师。主要从事信息组织与检索方面的教学科研工作。参编《信息管理导论(第3版)》和《信息组织(第3版)》,技术审校《Web信息架构(第2版)》和《搜索模式》。中国图书馆学会信息组织专业委员会委员、国际十进制分类法UDC咨询委员会委员,国际信息科学与技术协会ASIS&T;、国际知识组织学会ISKO会员。

前言/序言

  译者序

  搜索无处不在,搜索已经融入我们工作、生活的方方面面。除每天使用的通用搜索引擎以外,几乎我们使用的所有互联网应用、ERP、企业内联网等都提供(或应该具备)了搜索功能。我们向搜索引擎发出查询请求后,很快就能得到一大堆相关的搜索结果,它是怎么做到的呢?这是搜索引擎的黑箱秘密。开源搜索技术Solr&Lucene是一套很好的技术工具,能够帮助我们打开这一黑箱,洞悉搜索引擎背后的技术原理与运行机制,并能够借此“真枪实干”地做搜索。

  一种观点认为,搜索引擎是信息检索系统的一种类型,即面向网络环境中的海量异构数据的采集、组织与检索。在学科专业领域中,信息检索的研究一直以来都是象牙塔里的一门高深学问。Solr&Lucene的出现拉近了信息检索学术界与搜索引擎业界之间的距离,加速了搜索应用的设计与开发,新的模型算法与搜索功能在Solr的开发技术架构中得以快速转化与实现。

  信息检索是“用户需求(行为)—搜索技术(引擎)—信息资源(集合)”三位一体的复合研究主题。搜索研究的原始起点是用户需求与搜索行为,搜索引擎技术是将用户需求与信息资源进行相关度匹配的重要中介手段。没有搜索技术就无从着手开发,不关注用户需求与搜索行为的话,搜索就无从谈起。那么,如何全面理解搜索并开发搜索应用?为了回答这个问题,《Solr实战》的内容安排试图在技术、资源与用户三者之间找到一种平衡。本书以用户搜索问题解决为导向,通过各种操作实例,全面系统化地介绍了Solr的主要功能与使用方法。由于搜索引擎技术体系庞大,涉及数据采集(网络爬虫)、文本处理、自然语言处理、索引、搜索及其他许多方面,要把这么多理论内容和实践操作放进一本书里,着实不是一件容易的事情,然而本书作者做到了!本书虽然也算得上是一本大部头,但相较于很多大部头技术书,作者对技术细节与技术复杂度的收放考虑还是比较得当的,同时也兼顾涵盖了分布式SolrCloud、多语种搜索、个性化推荐等热门主题,具有较好的搜索基础普适性与进阶助推性作用。

  如果把搜索引擎比作一台汽车,Lucene与Solr的关系就好比是“发动机”与“造车平台”。Lucene提供了核心的索引与搜索功能,Solr向下对Lucene进行了底层技术封装,隐藏了大量技术细节,降低了进入搜索应用开发的技术门槛。与此同时,Solr向上扩展了开放集成的大量高级搜索功能,用来满足各种搜索业务需求。因此,Solr为我们提供了一个更易于学习、操作与应用的全功能开源搜索平台。面对现实的搜索业务需求,从Solr入手可以让你进入搜索技术应用层的快车道,通过对Solr的深入了解与搜索业务结合,在解决实际搜索问题的大前提下,继而回归到Lucene内核的学习。当遇到诸如索引效率问题、相关度模型与算法问题时,自然而言地就深入到Lucene内部了。所以,从搜索应用设计与开发的角度来看,从Solr入门是一条更有实践效率和学习成就感的途径。

  当前开源搜索技术研究与实践非常活跃,这直接反映在了Solr的版本变化上。2010年3月Solr开源项目与Lucene开源项目合并之后,Solr成为Lucene的一个子项目。从3.1版本起,Lucene与Solr的版本保持了一致。版本更新在索引与搜索性能优化、多元化搜索功能引入、交互体验设计、bug修复等方面不懈地努力着,但Solr搜索技术的核心模块并没有发生实质性改变。所以,从搜索技术的学习角度来说,书中使用的Solr版本是够用的。Solr5.0之后涉及少量基础操作命令的变化,但这不影响书中内容的讲解,我们在书中必要的地方做了注释,方便读者对比。当然,寄希望于读完一本书就能胜任搜索开发恐怕是不现实的。面对网上各种碎片化、不同版本的Solr技术资料,对于初涉搜索技术的入门者而言,以这本大部头作为搜索技术学习的小目标,会是一个不错的选择。

  本书的初译按章节分工如下:范炜负责第1、5、6、7、8、16章,侯任夷负责第2、3章,金国栋负责第4、12章,邹婧琳负责第9、10章,陈皇丹负责第11、13章,吴亚平负责第14、15章,张功卫、伍志鹏负责附录与其他翻译资料的整理。最终由范炜进行全书的统稿与校对,胡康林参与了校样的审读。

  本书的翻译工作历时较长,在此期间王中英与符隆美两位编辑给予了充分信任与理解,并付出了大量辛苦工作,对此表示衷心感谢。鉴于译者专业水平有限,以及专业术语的不一致等问题,译文中难免存在不当之处,恳请读者批评指正。

  范炜

  2017年3月4日于川大江安河畔

  原书推荐序

  Solr拥有悠久而成功的历史,Solr4和SolrCloud开启了全新的篇章。《Solr实战》的出版非常应景。书中包含清晰的案例、启发性的图表,涵盖了从核心概念到最新功能的方方面面,有助于你快速掌握Solr。

  2004年,CNET科技资讯网(现在的CBS互动媒体公司)的搜索引擎服务提供商不再提供服务,CNET需要一套搜索替代方案,于是有了Solr。我开始编写Solr的时候,虽然不具备专业搜索背景,但做起来很上手。这可能与我的软件设计理念“要快”有关。这一观点有助于Solr在传统企业搜索市场以外得以拓展。

  截至2005年年底,Solr为CNET旗下的许多网站提供了搜索与分面导航功能,而且很快成为了开源软件。2006年1月,Solr被捐赠给了Apache软件基金会,成为LucenePMC的子项目,与LuceneJava(现在的LuceneCore)是兄弟项目关系。由于Solr使用Lucene作为全文搜索核心库,两者的技术开发人员有较大的重合度,2010年两个项目就合并在一起了。现在Lucene和Solr仍然可以分别下载,但它们的开发由一个团队统一进行管理。Solr版本号跳跃式地匹配了Lucene版本号,因而两者新版本的发布得以同步。

  Solr4版本是Solr的一个重要里程碑,增加了SolrCloud。SolrCloud拥有一组高度可扩展的功能,包括无单点故障的分布式索引构建。NoSQL方面的功能扩展包括事务日志、更新持久性、乐观并发与原子更新。Trey和Timothy作为Solr的资深专家和社区成员,他们撰写的《Solr实战》一书涉及了Solr重要的新功能,并为Solr新手提供了很好的起步指引。

  原书推荐序

  现在Solr的应用比我预想的要多得多,涉及图书馆集成系统、电子商务平台、数据分析与商务智能产品、内容管理系统及互联网搜索,等等。Solr从早期只有少数采用者逐渐成长为大规模的全球社区,在用户的帮助和志愿者的积极推动下,不断向前发展。

  《Solr实战》介绍了Solr使用的必备知识和技术,这些都是自2004年以来的开发积累。本书在手,可以助你掌握Solr的开发。你也可以加入到Solr的全球社区,推动Solr更好地发展。

  YonikSeeley

  Solr的创造者

  前言

  2008年,我受命接管凯业必达(CareerBuilder)招聘网的搜索技术团队。最初使用微软的FAST搜索平台,但随后我们意识到,搜索对凯业必达招聘网而言非常重要,与其继续依赖搜索服务提供商,不如在团队内培养搜索专家。我随即开始调研同类型的开源搜索软件,发现Solr似乎满足我们搜索开发所需的大部分核心功能。2009年夏,经过充分的搜索技术准备之后,我们决定将已有的搜索系统转换到Solr。

  Solr的发展很顺利。Solr构建在开源搜索库Lucene之上。2005年2月,Lucene正式成为Apache顶级项目。2006年Solr被捐赠给Apache软件基金会,并于2007年1月成为Apache顶级项目。这两项技术的发展都达到了一定规模之后,在2010年3月合并为一个项目。

  2010年夏,我们的搜索平台完全转换到了Solr。在转换过程中,我们提升了搜索速度,大幅度减少了搜索架构所需的服务器数量,避免了昂贵的软件许可费用,增强了平台的稳定性,从先前依赖搜索服务提供商的外部主导转向内部的搜索自主创新。

  当时我们并没有意识到搜索自主创新所带来的附加价值。我们已经能够开发出一整套全新的搜索应用产品,包含关键词搜索、语义搜索、大数据分析及实时推荐引擎。我们将Solr作为可扩展的搜索架构,一小时内通过数百台服务器处理数十亿级的文档与数百万级的查询请求。我们进入了灵活扩展的云服务时代,在数据爆炸中寻求数据的社会意义与价值。Solr让我们有能力解决迎头而来的挑战。

  当Manning出版社找到我谈《Solr实战》一书的写作事宜时,我犹豫了,因为我清楚这是一项艰巨的任务。我提出一个要求:需要一位得力的合作者,而TimothyPotter正是合适的人选。Tim拥有多年Lucene和Solr搜索方案的开发经验。他利用Solr和其他大数据前沿技术,在社交数据的文本分析系统构建与实时分析解决方案方面有着丰富经验。多年来,我俩都得到过Solr社区的诸多帮助。当得知开源社区确实需要一本案例驱动的Solr指南时,Tim和我很高兴能撰写《Solr实战》这本书,为下一代搜索工程师提供帮助。这本书是五年前我们开始接触Solr时希望看到的,不论你是刚开始学习Solr,还是需要补充搜索知识,希望这本书能够对你有帮助。

  致谢

  与Solr一样,这本书的问世离不开广大开源社区成员的支持,在此对他们表示感谢。

  ?Lucene/Solr提交者不但能编写令人惊叹的代码,还能提供宝贵的专业知识和建议,同时又能对社区新成员保持足够的耐心。

  ?感谢Lucene/Solr社区的活跃成员积极贡献代码、更新Wiki



《高性能搜索系统构建:基于全文检索技术的实战指南》 内容概要 本书是一部关于如何构建高性能、可扩展的全文检索系统的深度实战指南,旨在为读者提供一套完整、实用的技术解决方案。书中将聚焦于现代全文检索的核心技术,深入剖析其原理、架构设计、核心组件以及在实际应用中的优化策略。全书分为五个主要部分,循序渐进地引导读者掌握构建高效搜索系统的关键知识和技能。 第一部分:全文检索基础与核心原理 本部分将为读者打下坚实的理论基础。我们将从最基础的概念入手,解释什么是全文检索,以及它与传统数据库查询的区别。随后,深入探讨全文检索的关键技术,包括: 倒排索引(Inverted Index)的构建与优化: 这是全文检索的基石。我们将详细讲解倒排索引的生成过程,从文本的切词(Tokenization)、词项提取(Term Extraction)到为每个词项建立其出现的文档列表(Posting List)的完整流程。同时,会深入研究不同的切词策略(如基于词典、最大匹配、最长匹配、智能分词等),以及如何处理停用词(Stop Words)、同义词(Synonyms)和词形还原(Stemming/Lemmatization)。更重要的是,我们会探讨各种优化倒排索引的策略,如定长编码(Variable-Byte Encoding)、差值编码(Delta Encoding)等,以减小索引体积,提高查询效率。 文本分析与理解: 除了索引,文本的深度分析是实现精准搜索的前提。本部分将讲解如何进行文本的语义分析,包括词性标注(Part-of-Speech Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition)等技术,并探讨如何利用这些信息来增强搜索的相关性。 查询处理与相关性评分(Scoring): 用户输入一个查询词后,系统如何快速找到匹配的文档?我们将详细解析查询词的解析、倒排索引的查找、文档的重排序等过程。重点将放在相关性评分模型的原理,如TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)模型,并介绍更先进的BM25算法,以及如何根据实际业务需求调整评分参数,以实现更符合用户预期的搜索结果排序。 全文检索的性能瓶颈与挑战: 在深入技术之前,提前了解全文检索系统在实际应用中可能遇到的性能瓶颈至关重要。我们将分析数据量增长、高并发查询、索引更新延迟等常见问题,为后续的学习和实践打下基础。 第二部分:高性能搜索系统架构设计 构建一个能够支撑大规模数据和高并发访问的搜索系统,离不开精巧的架构设计。本部分将引领读者从宏观层面理解搜索系统的设计理念和关键组件: 分布式搜索系统概览: 现代搜索系统几乎都是分布式的,以应对海量数据和高可用性需求。我们将介绍分布式搜索系统的基本架构,包括索引分片(Sharding)、数据复制(Replication)、节点协调(Coordination)等核心概念。 数据流与处理流程: 从原始数据进入系统,到最终被用户查询,数据经历了复杂的处理流程。我们将梳理整个数据处理管道,包括数据采集(Data Ingestion)、数据清洗(Data Cleaning)、数据索引(Data Indexing)、查询处理(Query Processing)和结果返回(Result Presentation)等各个环节。 核心组件的职责与交互: 深入分析构成搜索系统的各个关键组件,例如: 索引存储(Index Storage): 如何高效地存储海量的倒排索引。 查询引擎(Query Engine): 负责解析查询、执行搜索并计算相关性得分。 分布式协调器(Distributed Coordinator): 管理集群状态,协调节点间的通信。 数据节点(Data Nodes): 负责存储索引分片,并执行搜索请求。 API接口(API Gateway): 为客户端提供统一的访问入口。 我们将探讨这些组件如何协同工作,实现数据的分布、查询的并行化以及高可用性的保障。 可伸缩性(Scalability)与可用性(Availability)设计: 如何设计一个能够随着数据量和用户请求量的增长而平滑扩展的系统?如何保证系统在部分节点故障时仍能正常服务?本部分将重点阐述水平扩展、垂直扩展的策略,以及冗余备份、故障转移(Failover)等技术,确保系统的健壮性。 第三部分:搜索引擎核心技术深入剖析 在本部分,我们将聚焦于实现高性能搜索的关键技术细节。虽然不直接提及具体产品名称,但将围绕其核心技术进行深入讲解: 索引的创建与更新: 批量索引(Bulk Indexing): 如何高效地一次性导入大量文档,以减少IO开销和提高吞吐量。 实时索引(Near Real-Time Indexing): 如何快速地将新添加或更新的文档加入到可搜索的索引中,以满足对时效性要求较高的场景。 索引合并(Index Merging): 解释搜索引擎如何通过定期合并小的索引段(Index Segments)来优化查询性能和减小存储空间。 高效的查询执行: 多线程与并行查询: 如何利用多核CPU和分布式节点实现查询的并行处理,大幅缩短响应时间。 查询优化技术: 缓存(Caching)策略(如查询缓存、文档缓存)、预过滤(Pre-filtering)技术,以及如何根据查询的类型(如精确匹配、模糊匹配、短语匹配)选择最优的查询执行计划。 结果集聚合与排序: 如何高效地对海量查询结果进行排序、分页,并实现如聚合(Aggregation)等高级功能。 文本分析与定制: 自定义分析器(Custom Analyzers): 讲解如何根据特定领域的语言特点,如中文的专有名词、专业术语,构建定制化的文本分析流程,以提升搜索的准确性。 同义词、近义词、停用词管理: 如何建立和维护一个有效的同义词库、近义词库,以及如何配置停用词表,以提高搜索的覆盖度和召回率。 多语言支持: 探讨在搜索系统中处理多语言文本的策略,包括多语言分词、索引构建和查询匹配。 第四部分:系统优化与性能调优 即使有了良好的架构和核心技术,实际运行中的性能瓶颈依然可能出现。本部分将专注于如何识别和解决这些问题,确保搜索系统的最佳表现: 性能监控与瓶颈分析: 介绍常用的性能监控指标(如QPS、延迟、CPU使用率、内存占用、磁盘IO等),以及如何使用工具来定位性能瓶颈。 内存与缓存调优: 深入分析JVM内存模型、垃圾回收机制,以及如何根据系统负载调整JVM参数。讲解缓存策略的有效应用,如利用内存加速查询,并讨论缓存失效(Cache Invalidation)问题。 磁盘I/O优化: 解释文件系统缓存、磁盘调度算法等对搜索性能的影响。探讨如何优化磁盘读写,如采用SSD、RAID配置、预读等技术。 网络性能调优: 分析分布式系统中节点间通信对整体性能的影响,讲解TCP/IP参数调优、连接池管理等方法。 索引配置与优化: 根据不同的业务场景,调整索引的刷新间隔、合并策略、内存占用比例等参数,以达到最佳的读写性能平衡。 查询性能优化: 分析慢查询日志,找出耗时长的查询语句,并进行针对性的优化,如改进查询语法、调整评分模型、增加缓存命中率等。 大规模数据下的扩展性实践: 讨论在数据量持续增长的情况下,如何进行平滑的集群扩展,包括增加节点、重新分片(Resharding)等操作,以及如何在扩展过程中最小化对服务的影响。 第五部分:高级特性与应用场景 本部分将介绍一些更高级的搜索功能,以及将全文检索技术应用于不同领域的实战案例: 搜索建议(Search Suggestions/Autocomplete): 实现用户在输入框中输入内容时,即时提供相关的搜索建议,提升用户体验。 高亮显示(Highlighting): 在搜索结果中,将匹配的关键词进行高亮显示,方便用户快速定位信息。 地理位置搜索(Geospatial Search): 如何利用地理空间索引来支持基于位置的搜索,例如“搜索附近…”的功能。 模糊搜索与拼写检查(Fuzzy Search & Spell Correction): 容忍用户输入中的错误,提供更鲁棒的搜索体验。 搜索结果聚类与 faceting: 如何对搜索结果进行分类统计(Faceting),例如按类别、按品牌、按价格等进行筛选,帮助用户缩小搜索范围。 搜索日志分析与行为挖掘: 利用搜索日志分析用户行为,了解用户搜索习惯,从而改进搜索算法和推荐系统。 实际应用案例: 电商搜索: 构建一个能够处理海量商品信息,并支持复杂筛选和个性化推荐的电商搜索系统。 日志搜索与分析: 构建一个能够快速检索和分析海量日志数据的系统,用于故障排查和安全审计。 内容管理系统搜索: 为大型内容平台(如新闻网站、百科全书)构建高效的内容检索能力。 企业内部知识库搜索: 帮助企业员工快速查找内部文档、合同、邮件等信息。 目标读者 本书适合以下读者: 后端开发工程师: 希望深入理解搜索技术,构建高性能搜索服务的开发者。 架构师: 需要设计和规划可扩展、高可用搜索系统的技术负责人。 系统运维工程师: 负责部署、维护和调优搜索系统的工程师。 对全文检索技术感兴趣的技术爱好者: 渴望了解现代搜索系统背后原理的学习者。 通过本书的学习,读者将不仅掌握全文检索的核心技术,更能理解如何将其应用于实际业务场景,构建出满足严苛性能要求、具备良好用户体验的搜索解决方案。本书强调实践性,辅以详尽的原理讲解,旨在帮助读者成为一名优秀的搜索技术工程师。

用户评价

评分

第一段评价 这本《Solr 实战》简直是为我量身打造的!作为一名苦苦摸索 Solr 的开发者,我常常被其强大的功能和复杂的配置弄得焦头烂额。市面上虽然不乏 Solr 的入门教程,但大多流于表面,无法深入讲解实际应用中的痛点和解决方案。《Solr 实战》的出现,如同一道曙光,照亮了我前进的方向。它不仅仅是罗列 API 和配置项,更是通过一个个真实的业务场景,循序渐进地引导读者理解 Solr 的核心设计理念。书中对于索引构建、查询优化、分布式部署等关键环节的讲解,细致入微,让我茅塞顿开。我尤其欣赏作者在书中分享的那些“坑”,那些在实际工作中可能遇到的各种诡异问题,以及如何去规避和解决。阅读的过程,就像与一位经验丰富的技术前辈在进行一对一的深度交流,受益匪浅。这本书的价值,在于它真正解决了我在使用 Solr 过程中遇到的实际问题,并且提供了切实可行的技术指导。

评分

第三段评价 作为一名数据工程师,我每天都要处理海量的数据,并需要提供高效的搜索服务。在此之前,我尝试过多种搜索解决方案,但总觉得不够理想。当《Solr 实战》这本书出现在我眼前时,我立刻被它所承诺的“实战”能力所吸引。我需要的不仅仅是理论,更重要的是如何在实际项目中应用 Solr 来解决我面临的挑战。《Solr 实战》这本书,没有辜负我的期望。它详细地介绍了如何从零开始搭建一个高可用、高性能的 Solr 集群,并针对各种常见的业务场景,提供了行之有效的解决方案。书中关于索引设计、查询语句优化、缓存策略、分片和副本配置等方面的讲解,都具有极高的参考价值。我尤其欣赏书中关于如何处理复杂查询、实现模糊搜索、同义词匹配以及进行数据分析的章节。这些内容,直接解决了我在实际项目中遇到的难题,让我能够更有效地利用 Solr 来提升搜索系统的性能和用户体验。

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第四段评价 我是一位对技术充满好奇心的程序员,一直对强大的搜索技术很感兴趣,而 Solr 便是其中最引人注目的明星之一。《Solr 实战》这本书,以其直观的书名,立刻勾起了我的学习欲望。我渴望深入了解 Solr 的工作原理,并希望能够运用它来构建属于自己的搜索应用。这本书的优点在于,它没有故弄玄虚,而是非常实在地将 Solr 的核心概念和实用技巧娓娓道来。从安装部署的每一个细节,到索引构建的各种策略,再到查询解析的深度剖析,都进行了详尽的说明。我喜欢书中那种循序渐进的学习方式,它不会一开始就抛出过于复杂的概念,而是从基础开始,逐步深入。阅读这本书,我仿佛置身于一个精心设计的实验室,可以亲手操作,验证每一个知识点。它让我明白了 Solr 为什么如此强大,以及如何才能充分发挥它的潜力。

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第五段评价 在项目开发中,搜索功能一直是至关重要的一环。我之前也接触过一些搜索相关的技术,但总感觉不够深入,或者说在实际应用中遇到了不少瓶颈。《Solr 实战》这本书,恰好填补了我的知识空白。它的内容非常贴近实际开发的需求,不像一些理论性的书籍那样脱离实际。书中对 Solr 的各种高级功能,例如 Facet 搜索、Suggesters、Highlighting 等,进行了深入的讲解,并且提供了大量的示例代码,让我能够快速地将其集成到自己的项目中。更重要的是,书中对 Solr 的性能优化和集群管理也有详细的介绍,这对于保证搜索系统的稳定性和可扩展性至关重要。我发现,这本书不仅仅是教我如何使用 Solr,更是教会我如何去思考和解决搜索相关的技术难题。它让我从一个 Solr 的使用者,变成了一个对 Solr 有深刻理解的实践者。

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第二段评价 一直以来,我对搜索引擎技术都怀有浓厚的兴趣,而 Solr 作为业界的佼佼者,更是我想要深入了解的对象。《Solr 实战》这本书,以其“实战”二字为名,吸引了我。我期待的是一本能够带领我从理论走向实践的书籍,能够帮助我理解 Solr 在真实世界中的应用。翻开这本书,我首先被其清晰的结构和逻辑所吸引。从基础的安装配置,到核心的索引和查询机制,再到更高级的分布式集群和性能调优,每一个章节都衔接得恰到好处。书中提供的代码示例和配置模板,也极大地降低了学习门槛,让我能够快速地搭建起自己的 Solr 环境,并进行各种实验。令我印象深刻的是,作者在讲解复杂概念时,总是能用通俗易懂的语言进行阐释,并且辅以大量的图表和案例,使得晦涩的技术变得生动起来。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的启迪,让我能够更全面、更深入地理解 Solr 的强大之处。

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经典,好评。。。。

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东西不错,值得购买,物流很快,方便快捷

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solr版本4.7,不高,不过很全面

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非常不错,一直喜欢京东,继续支持

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经典教材,买回来研究一下了。

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不错,挺好的。

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不错的书,获益匪浅

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权威性,性价比很高,专业的书籍啊!

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