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蘭小偉 著

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111581727

版次：1

商品編碼：12282700

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 實戰

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：428

編輯推薦

本書采用淺顯易懂的語言加以適當的配圖為你詳細解讀Solr的每個技術點，讓其中涉及的每個原理、機製都不再晦澀難懂。理論結閤實踐纔能齣真知，案例驅動的方式貫穿本書始終，希望讀者能夠多上機實踐書中的每個示例，遵循“理解為主，實踐為輔”的學習原則，學以緻用並在自己所在公司企業內部部署Solr，充分施展Solr的威力，從而體現自己的個人價值。

內容簡介

本書作者是國內較早接觸Solr的技術專傢之一，多年一直在Solr的研究、實踐和布道的路上不遺餘力、樂此不彼。本書立足全球視野，綜閤Solr技術的發展和應用、從業人員的學習麯綫，以及中英文資料的供給情況，給自己設定瞭一個極高的目標：力爭在內容的全麵性、係統性、深淺度和實戰性上概括所有的同類書。從完成的結果上來看，我們的目標接近完成，Solr的基礎知識、核心技術、進階知識和擴展知識悉數包括在內。

全書一共16章，分為上下兩捲：

上捲（第1~10章）

全麵、係統地講解瞭Solr的基礎知識和核心技術。包括部署、配置、Solr Core、Solr DIH、全量導入、增量導入、索引、中文分詞、查詢組件、Solr Facet、高亮、查詢建議，以及企業如何在真實的項目中使用Solr。不僅講解瞭基本概念和使用方法，而且還分析瞭各組件的內部工作機製。

下捲（第11~16章）

細緻、深入地講解瞭Solr的高級知識和拓展知識。

高級知識部分包括：Solr的高級查詢及其各種查詢技巧，如函數查詢、地理空間查詢、Facet嵌套等；SolrJ、SolrCloud、Spring Data Solr的使用詳解和工作原理；Solr的多種性能優化技巧，如索引的性能優化、緩存的性能優化、查詢的性能優化、JVM和Web容器的優化，以及操作係統級彆的優化。

拓展知識中首先講解瞭Solr的一些比較生僻的知識點，如僞域、多語種索引支持、安全認證，以及Solr 6.x中的SQL接口和Streaming錶達式等；然後講解瞭Solr與MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大數據技術的結閤使用的集成方法。

作者簡介

蘭小偉（網名：益達）　資深Java工程師，在Java技術上有很深的積纍和造詣。國內較早接觸Solr的技術專傢之一，長期緻力於Solr的技術研究、實踐和生産環境部署，是Solr社區的積極參與者和實踐者，以讓Solr技術能夠在中國得到廣泛應用不遺餘力並樂此不疲。

現就職於國美金融，曾就職於各種大大小小的創業型公司。個人技術涉獵廣泛，除瞭Java之外，對JQuery、ExtJS、AngularJS等前端技術也有研究。

目錄

Contents?目　　錄
序言
第1章　初識Solr 1
1.1　Solr是什麼 1
1.2　Solr的曆史 2
1.3　為什麼要選擇Solr 2
1.4　Solr功能預覽 3
1.5　Solr下載 3
1.6　Solr學習資源 5
1.7　Windows平颱下部署Solr 7
1.7.1　部署Solr至Jetty 7
1.7.2　部署Solr至Tomcat 13
1.8　Linux平颱下部署Solr 16
1.9　玩轉post.jar 20
1.10　在Eclipse中編譯Solr源碼 25
1.11　本章總結 27
第2章　Solr基礎 28
2.1　Solr Core 28
2.1.1　Solr Core簡介 28
2.1.2　Core的基本管理 30
2.1.3　Core Http接口 35
2.1.4　添加索引至Core 36
2.2　Solr DIH 38
2.2.1　索引文件夾下的文本文件 38
2.2.2　索引JSON/XML/CSV文件 42
2.2.3　使用Tika索引Word/Excel/PDF 45
2.2.4　索引網絡上的遠程文件 52
2.2.5　索引XML文件 55
2.2.6　從數據庫中導入數據至Solr 57
2.2.7　Solr DIH總結 62
2.3　Solr Full Import全量導入 78
2.4　Solr Delta-import增量導入 80
2.5　Solr索引 85
2.5.1　Lucene索引原理 85
2.5.2　Lucene中常見術語詳解 87
2.5.3　創建Solr索引 98
2.5.4　Solr Cell 99
2.5.5　Solr索引去重檢測 102
2.5.6　Solr更新請求處理鏈 104
2.5.7　Solr原子更新 105
2.5.8　使用Luke查看索引 107
2.6　本章總結 109
第3章　Solr配置 110
3.1　solr.xml配置詳解 110
3.2　solrconf?ig.xml配置詳解 112
3.3　schema.xml配置詳解 139
3.3.1　Solr Schema設計思想 139
3.3.2　Solr眼裏的世界 139
3.3.3　域分詞 140
3.3.4　Solr的schema文件 140
3.3.5　Solr的域類型 141
3.3.6　Solr的域 153
3.3.7　Schema API 157
3.3.8　Schemaless Mode 165
3.4　data-conf?ig.xml配置詳解 167
3.5　zoo.cfg配置詳解 169
3.6　本章總結 169
第4章　Solr分詞 170
4.1　分詞的基本概念 170
4.1.1　理解Analyzer 170
4.1.2　理解Tokenizer 171
4.1.3　理解TokenFilter 172
4.2　Solr分詞器 172
4.2.1　Analyzer 173
4.2.2　Tokenizer 174
4.2.3　TokenFilter 182
4.2.4　CharFilter 202
4.2.5　Solr自定義分詞 206
4.3　中文分詞器 217
4.3.1　IK分詞器 217
4.3.2　Ansj分詞器 223
4.3.3　MMSeg4J分詞器 233
4.3.4　Paoding分詞器 240
4.3.5　Jcseg分詞器 245
4.3.6　Ictclas分詞器 258
4.3.7　FudanNLP 259
4.3.8　HanLP 262
4.3.9　Jieba分詞器 266
4.3.10　分詞器使用建議 268
4.4　本章總結 270
第5章　Solr查詢 271
5.1　Solr查詢概述 271
5.2　Solr查詢相關度簡述 273
5.3　Solr的查詢語法解析器 275
5.4　Lucene的基本查詢語法 283
5.5　Solr的標準查詢語法解析器 287
5.6　Solr DisMax 288
5.7　Solr eDisMax 291
5.8　Solr的其他查詢語法解析器 298
5.9　Query VS Filter Query 305
5.9.1　fq VS q 306
5.9.2　Filter Query緩存 307
5.9.3　Filter Query執行順序 308
5.9.4　Post Filter 308
5.10　Solr返迴結果 309
5.10.1　設置響應輸齣格式 309
5.10.2　選擇返迴域 310
5.10.3　分頁查詢 312
5.11　Solr排序 313
5.11.1　根據域進行排序 313
5.11.2　缺失值處理 314
5.11.3　排序的內存占用 315
5.12　調試查詢結果 315
5.12.1　返迴調試信息 315
5.12.2　開啓調試模式 316
5.13　本章總結 316
第6章　Solr Facet 317
6.1　理解Facet 317
6.2　Facet簡單示例 319
6.3　Query Facet 326
6.4　Range Facet 328
6.5　FacetFilter 330
6.6　Multiselect Faceting 335
6.6.1　key 335
6.6.2　 tag 336
6.7　本章總結 339
第7章　Solr高亮 340
7.1　什麼是Solr高亮 340
7.2　Solr高亮的工作原理 342
7.2.1　Fragmenter 348
7.2.2　 Scorer 349
7.2.3　Encoder & Formatter 349
7.3　 Facet & Highlighting 350
7.4　高亮多值域 351
7.5　高亮參數 352
7.6　FastVectorHighlighter 355
7.7　PostingsHighlighter 356
7.8　本章總結 358
第8章　Solr Query Suggestion查詢建議 360
8.1　Spell-Check 361
8.1.1　Spell-Check簡單示例 361
8.1.2　Spell-Check查詢組件 362
8.2　Autosuggest 366
8.3　基於N-Gram實現Autosuggest 369
8.4　基於用戶行為實現Autosuggest 371
8.5　本章總結 375
第9章　Solr Group分組 376
9.1　Result grouping VS Field collapsing 377
9.2　按照指定域分組 377
9.3　每個分組返迴多個文檔 381
9.4　按照Function動態計算值分組 382
9.5　按照任意Query分組 383
9.6　Group的分頁與排序 383
9.7　Group& Facet 384
9.8　Group分布式查詢 387
9.9　Group緩存 388
9.10　使用Collapsing Query Parser實現高效的Field Collapsing 388
9.11　Solr Group VS SQL Group by 389
9.12　本章總結 390
第10章　Solr企業級應用 391
10.1　Solr源碼編譯與補丁應用 391
10.2　部署Solr 396
10.2.1　構建你自己的Solr發布版本 397
10.2.2　Embedded Solr 397
10.3　Solr硬件要求與係統配置 397
10.3.1　內存和SSD 397
10.3.2　 JVM配置 398
10.3.3　思考Solr索引與查詢性能 401
10.4　 Solr數據批量導入 405
10.5　Solr Shard與Replication 406
10.5.1　Shard 406
10.5.2　 Replicate 408
10.6　Core管理 410
10.7　 Solr集群管理 412
10.7.1　 Solr Ping健康檢測 412
10.7.2　Solr配置文件管理 413
10.8　如何與Solr交互 414
10.8.1　使用REST API與Solr交互 415
10.8.2　使用SolrJ與Solr進行交互 415
10.9　監控你的Solr 418
10.9.1　 Solr的性能統計 418
10.9.2　Solr的緩存性能 419
10.9.3　 Solr JMX 419
10.9.4　 Solr日誌 424
10.9.5　 Solr負載測試 424
10.10　Solr版本升級 428
10.11　本章總結 428

《深入探索：現代數據架構與高級檢索》 前言 在當今數據爆炸式增長的時代，如何有效地管理、組織和檢索海量信息，已經成為所有組織麵臨的核心挑戰。從電商平颱的商品搜索，到社交媒體的內容發現，再到科學研究的海量論文檢索，高效的信息檢索係統是現代應用不可或缺的基石。本書並非聚焦於某一個具體的搜索引擎産品，而是緻力於為讀者構建一個全麵、深刻的現代數據架構與高級檢索理論體係。我們將一同剖析支撐這些強大係統的底層原理，探討在不同場景下如何設計和優化這些係統，以期讓讀者掌握構建和管理未來數據檢索能力的關鍵知識。 第一部分：數據基礎設施的基石 在深入探討檢索技術之前，理解數據是如何存儲、組織和流動的至關重要。本部分將帶領讀者穿越數據基礎設施的各個層麵，從分布式存儲的宏觀架構到內存管理和索引構建的微觀細節，為構建高效檢索係統打下堅實的基礎。 第一章：分布式存儲係統的演進與挑戰 我們將從曆史的角度審視分布式存儲係統的發展脈絡，瞭解從早期的集中式存儲到如今的去中心化、高可用架構的演變。本章將深入探討分布式係統中普遍存在的挑戰，例如： 數據一緻性（Consistency）： 在多個節點上存儲同一份數據時，如何確保數據的一緻性？我們將分析CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）及其在不同一緻性模型（如強一緻性、最終一緻性）中的權衡。 數據可用性（Availability）： 如何設計係統以應對節點故障、網絡分區等問題，確保服務始終可用？我們將討論副本（Replication）策略、故障檢測與恢復機製。 數據分區（Partitioning）/分片（Sharding）： 如何將海量數據分散到多個節點上，以實現水平擴展和負載均衡？我們將學習各種分片策略，如哈希分片、範圍分片，並討論其優缺點。 分布式事務（Distributed Transactions）： 在分布式環境中，如何保證跨多個節點的原子性操作？我們將探討兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）等協議，以及它們在實際應用中的局限性。 數據持久化與內存管理（Data Persistence and Memory Management）： 如何平衡數據的持久化存儲與內存訪問的速度？我們將分析不同存儲介質（SSD, HDD）的特性，以及緩存（Caching）策略在提高訪問性能中的作用。 第二章：索引：解鎖數據的藝術 索引是現代數據檢索的靈魂。沒有高效的索引，即便是最先進的算法也無法快速定位所需信息。本章將深入剖析各種索引結構及其工作原理。 倒排索引（Inverted Index）： 這是全文檢索係統中最核心的索引結構。我們將詳細講解倒排索引的構建過程，包括詞項提取（Tokenization）、標準化（Normalization）、停用詞移除（Stopword Removal）以及倒排列錶（Posting List）的組織。 詞項詞典（Term Dictionary）與文檔頻率（Document Frequency）： 詞項詞典如何存儲所有唯一的詞項，而文檔頻率又如何在檢索時進行詞項排序和優化？ 倒排列錶壓縮技術（Inverted Index Compression）： 麵對海量數據，倒排列錶的存儲和傳輸成為瓶頸。我們將學習各種高效的壓縮技術，如變長編碼（Variable Byte Encoding）、遊程編碼（Run-Length Encoding）、Gap 編碼等，以及它們對檢索性能的影響。 其他索引結構（Other Index Structures）： 除瞭倒排索引，我們還將簡要介紹其他與數據組織和檢索相關的索引類型，例如： B樹/B+樹（B-Trees/B+ Trees）： 常用於數據庫的鍵值查找，提供高效的範圍查詢和有序訪問。 LSM樹（Log-Structured Merge-Tree）： 適用於寫密集型場景，通過將寫操作順序化來提高寫入吞吐量。 Trie樹（前綴樹）： 適用於前綴匹配和自動完成功能。 空間索引（Spatial Indexes）： 如R-tree，用於地理位置數據的快速查詢。 索引更新與維護（Index Updates and Maintenance）： 如何在數據不斷變化的環境中保持索引的實時性和準確性？我們將討論增量索引（Incremental Indexing）、批量索引（Batch Indexing）以及索引閤並（Index Merging）等策略。 第三章：信息檢索模型與算法 在有瞭堅實的數據基礎設施和索引之後，我們還需要理解不同的信息檢索模型和算法，以準確地匹配用戶查詢與文檔內容。 嚮量空間模型（Vector Space Model）： 這是最經典也是最廣泛使用的檢索模型之一。我們將深入理解詞嚮量（Term Vectors）的概念，以及如何使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等權重計算方法來量化詞項在文檔和查詢中的重要性。 布爾模型（Boolean Model）： 介紹最基本的檢索模型，通過布爾運算符（AND, OR, NOT）進行精確匹配。 概率檢索模型（Probabilistic Retrieval Models）： BM25（Best Matching 25）： 作為TF-IDF的改進模型，BM25在實踐中錶現齣色，我們將詳細解析其計算公式和參數調優。 語言模型（Language Models）： 從概率的角度預測文檔與查詢的匹配度，介紹基於文檔的語言模型和基於查詢的語言模型。 近乎精確匹配（Approximate Nearest Neighbor Search - ANN）： 在高維嚮量空間中，精確最近鄰搜索的計算成本極高。我們將探討ANN的概念，並介紹一些常見的ANN算法，如Locality-Sensitive Hashing (LSH), Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 等，以及它們在推薦係統、圖像檢索等場景的應用。 排序與重排（Ranking and Re-ranking）： 檢索的最終目的是將最相關的結果呈現給用戶。我們將討論排序算法的設計，包括基於模型評分的排序、基於用戶行為的排序以及用戶體驗導嚮的重排策略。 第二部分：構建與優化高級檢索係統 理解瞭底層原理後，本部分將引導讀者將這些知識轉化為實際的應用，學習如何設計、構建和優化能夠應對復雜業務需求的檢索係統。 第四章：搜索係統的架構設計 一個健壯的搜索係統需要清晰的架構設計來保證其可伸縮性、穩定性和易維護性。 核心組件（Core Components）： 爬蟲/數據攝入（Crawlers/Data Ingestion）： 如何高效地獲取和同步外部或內部數據源。 索引服務（Indexing Service）： 負責將原始數據轉化為可檢索的索引。 查詢解析器（Query Parser）： 如何理解和轉換用戶的原始查詢。 查詢執行引擎（Query Execution Engine）： 如何利用索引快速檢索匹配的文檔。 排序與結果聚閤（Ranking and Result Aggregation）： 如何對檢索結果進行排序並呈現給用戶。 緩存層（Caching Layer）： 如何通過緩存熱點數據和查詢結果來提升響應速度。 分布式架構模式（Distributed Architecture Patterns）： 主從復製（Master-Replica）： 實現讀寫分離和高可用。 分片與路由（Sharding and Routing）： 如何將數據分布到多個節點，並引導查詢到正確的節點。 無狀態服務（Stateless Services）： 提高係統的可伸縮性和容錯能力。 負載均衡與容錯（Load Balancing and Fault Tolerance）： 如何在多個節點之間分配請求，以及在部分節點失敗時保持服務的可用性。 監控與度量（Monitoring and Metrics）： 如何收集係統運行指標，以便及時發現和解決問題。 第五章：查詢處理與優化 用戶提齣的查詢多種多樣，如何高效、準確地處理這些查詢是搜索係統設計的關鍵。 查詢解析與標準化（Query Parsing and Standardization）： 分詞與詞條化（Tokenization and Lexical Analysis）： 如何將用戶輸入的自然語言文本分解成有意義的詞語。 查詢重寫與擴展（Query Rewriting and Expansion）： 如何理解用戶意圖，進行同義詞替換、短語匹配、漸進式查詢等。 語法分析與邏輯運算（Syntax Analysis and Logical Operations）： 如何解析布爾運算符、短語運算符等。 查詢重排與相關性排序（Query Re-ranking and Relevance Scoring）： 用戶畫像與個性化搜索（User Profiling and Personalized Search）： 如何利用用戶曆史行為和偏好來優化搜索結果。 機器學習排序（Learning to Rank - LTR）： 利用機器學習模型學習最優的排序策略。 點擊率（CTR）預測與A/B測試（Click-Through Rate Prediction and A/B Testing）： 如何通過實驗來評估和優化搜索算法。 性能優化策略（Performance Optimization Strategies）： 緩存策略（Caching Strategies）： 緩存常見查詢、熱門文檔。 查詢剪枝（Query Pruning）： 在檢索過程中盡早排除不相關的文檔。 並行查詢執行（Parallel Query Execution）： 利用多核或多節點並行處理查詢。 預計算與物化視圖（Pre-computation and Materialized Views）： 預先計算部分結果以加速查詢。 第六章：高級檢索特性與應用 除瞭基本的文本檢索，現代搜索係統還支持豐富的高級特性，以滿足更復雜的用戶需求。 同義詞與拼寫糾錯（Synonyms and Spell Correction）： 如何讓用戶輸入錯誤的或不精確的查詢也能得到滿意的結果。 短語搜索與鄰近搜索（Phrase Search and Proximity Search）： 如何實現對詞語順序和相對位置的精確匹配。 模糊匹配與相似度搜索（Fuzzy Matching and Similarity Search）： 如何處理拼寫錯誤、變異詞等，以及進行基於相似度的搜索。 聚閤與分麵搜索（Aggregations and Faceted Search）： 如何對搜索結果進行分組、統計，並提供多維度過濾功能，例如電商網站的按品牌、價格、顔色過濾。 地理位置搜索（Geospatial Search）： 如何支持基於地理位置的查詢，例如“附近的美食”。 實時搜索與增量更新（Real-time Search and Incremental Updates）： 如何保證用戶能夠實時看到最新更新的數據。 自然語言處理（NLP）在搜索中的應用： 意圖識彆（Intent Recognition）： 理解用戶查詢的真實目的。 實體識彆（Named Entity Recognition - NER）： 識彆查詢中的人名、地名、組織名等。 問答係統（Question Answering - QA）： 直接從文檔中抽取答案，而非僅僅返迴文檔列錶。 語義搜索（Semantic Search）： 理解查詢的含義，而非僅僅匹配關鍵詞。 結語 構建一個強大且高效的信息檢索係統是一項係統工程，它融閤瞭數據工程、算法設計、係統架構以及對用戶需求的深刻理解。本書旨在為讀者提供一個全麵的視角，幫助您理解現代數據檢索技術的本質，並掌握構建和優化相關係統的關鍵技能。無論您是想深入瞭解搜索引擎的內部機製，還是希望在自己的應用中實現強大的搜索功能，本書都將為您提供寶貴的知識和指導。希望通過本書的學習，您能夠自信地駕馭現代數據檢索的挑戰，並構建齣真正滿足用戶需求的智能信息係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這個剛剛開始涉足大數據搜索領域的新手來說，簡直是救星。之前嘗試過用一些開源的搜索工具，但總是感覺不得要領，配置復雜，而且優化起來更是摸不著頭腦。翻開《Solr權威指南：上捲》後，我立刻被它清晰的邏輯和詳實的講解所吸引。它沒有上來就拋齣一堆高級配置，而是從最核心的“索引創建”開始，詳細介紹瞭Schema的定義、字段的配置、文檔的導入等等，這些都是構建一個有效Solr搜索係統的基石。讓我印象深刻的是，作者在講解Schema的時候，不僅僅是列舉瞭各種字段類型，還深入分析瞭不同字段類型在存儲和檢索上的性能差異，以及如何根據實際業務需求進行最優選擇。此外，關於數據導入的部分，它詳細介紹瞭多種方式，並給齣瞭各自的優缺點和適用場景，這對於我這種需要處理不同數據源的開發者來說，簡直是太有用瞭。我之前導入數據總是遇到各種奇奇怪怪的問題，現在看瞭這本書，纔明白很多是由於配置不當或者對數據結構理解不到位造成的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在公司裏負責技術選型和推廣的架構師，我一直在尋找能夠幫助團隊快速掌握和應用新技術的優秀技術書籍。《Solr權威指南：上捲》絕對是我的首選推薦。它之所以優秀，不僅僅在於內容的詳實，更在於其對知識的組織方式。作者巧妙地將Solr的各個模塊串聯起來，形成瞭一個完整的知識體係。從最基礎的安裝配置，到核心的索引和查詢原理，再到一些進階的概念，都安排得井井有條。讓我覺得非常難得的是，書中對每一個概念的解釋都力求透徹，並且輔以大量的示例代碼和配置片段，這使得我們團隊在學習和實踐時，能夠更加得心應手。我尤其欣賞它在講解查詢解析時，詳細拆解瞭查詢語句的各個部分，以及Solr如何將這些部分轉化為內部的查詢對象。這對於理解Solr的查詢能力以及進行復雜的查詢構建，提供瞭堅實的基礎。這本書讓我對Solr的信心倍增，也為我嚮團隊推廣Solr提供瞭更有力的論據。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在企業內部負責搭建和維護搜索係統的工程師，過去幾年，我一直依賴於Solr的某些基礎功能，但對於其內部運作機製的理解一直停留在“知其然，不知其所以然”的層麵。直到我接觸到《Solr權威指南：上捲》，我纔真正意識到之前我所做的隻是在“錶麵”工作。這本書的內容深度和廣度都讓我感到驚喜。作者對於Solr核心組件的講解，例如索引的構建過程、查詢的解析和執行流程、以及緩存機製的設計，都做瞭非常深入的剖析。我特彆喜歡它在講解緩存時，不僅介紹瞭不同類型的緩存，還探討瞭緩存失效的場景以及如何通過閤理的配置來提升檢索性能。這對於解決我們生産環境中遇到的查詢響應慢的問題非常有指導意義。書中還提到瞭一些關於索引優化和查詢調優的策略，這些都是在實際工作中能夠直接應用的寶貴經驗。它讓我明白瞭，Solr不僅僅是一個簡單的搜索工具，而是一個復雜的、高度可配置的係統，理解其內部原理是進行高效優化的前提。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Solr權威指南：上捲》的試讀章節，我真的感覺像是打開瞭一扇新世界的大門。之前我對Solr的認識僅限於“搜索功能”，覺得它無非就是搭建個搜索引擎，填點數據，然後就能搜瞭。但這本導引書徹底顛覆瞭我的認知。它從最基礎的概念講起，比如索引的本質、文檔的結構，以及Solr是如何將這些抽象概念具象化成可查詢的數據。特彆是關於字段類型和分析器的部分，我之前一直對文本的“分詞”和“索引”感到模糊，這本書用非常直觀的比喻和圖示，讓我徹底理解瞭為什麼需要分詞，不同的分詞器會帶來什麼樣的檢索效果差異。作者在講解的時候，仿佛就在我耳邊娓娓道來，沒有那些晦澀難懂的技術術語堆砌，而是用一種循序漸進的方式，讓我能夠一步步地跟上他的思路。即使是之前隻接觸過一些簡單的數據庫操作的我，也能在這本書的引導下，慢慢理解Solr的核心原理。而且，它不僅僅是理論講解，在字裏行間，我能感受到作者對Solr的深刻理解和實際應用經驗，很多細節的處理方式，都是我在其他地方從未看到過的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺非常“實在”，沒有那些華而不實的包裝，直接切入Solr的核心。我一直覺得，學習一個復雜的係統，最重要的是要理解它的“骨架”，也就是最根本的原理。《Solr權威指南：上捲》在這方麵做得非常齣色。它不是簡單地羅列API或者配置項，而是花瞭大量的篇幅去解釋Solr是如何工作的。比如，它會詳細講解索引是如何被構建的，數據是如何被存儲的，以及查詢是如何被處理的。我特彆關注瞭它在講解“索引更新”的部分，原來很多我們之前遇到的效率問題，都源於對索引更新機製理解不深。書中對提交（commit）和閤並（merge）的闡述，讓我茅塞頓開。而且，作者在描述這些過程時，並沒有迴避其中的復雜性，而是用一種易於理解的方式，將這些復雜的內部操作展示齣來。對於我這種喜歡刨根問底的開發者來說，這本書提供的深度分析，簡直是太棒瞭。它讓我覺得，我不僅僅是在學習如何使用Solr，更是在理解Solr的“思想”。

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，就是送來的時候有些摺腳瞭

評分☆☆☆☆☆

商品還不錯，待用一段時間再看看

評分☆☆☆☆☆

商品還不錯，待用一段時間再看看

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯 內容還沒看 應該也還可以

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上。哈，加油。

評分☆☆☆☆☆

Solr權威指南：上捲

評分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，就是送來的時候有些摺腳瞭

評分☆☆☆☆☆

商品還不錯，待用一段時間再看看