Solandra

Solandra，从别名上就能看出来，其实它就是结合了 Solr 与 Cassandra 的实时搜索引擎程序。 其特性如下： 支持Solr的大多数默认特性 (search, faceting, highlights) 数据复制，分片，缓存及压缩这些都由Cassandra来进行 Multi-master (任意结点都可供读写) 实时性高，写操作完成即可读到 Easily add new SolrCo

Solandra (原名为 Lucandra) = Cassandra + Lucene Solandra = Solr + Cassandra Solandra 是一个实时的分布式搜索引擎，基于 Apache Solr 和 Apache Cassandra 构建. 在线PPT演示：https://docs.google.com/present/view?id=d93fq7n_20fnjpp3q2

我在学校项目实践时使用过solandra，它是一个基于solr和nosql数据库cassandra的分布式搜索引擎。cassandra是由facebook开源的nosql数据库，facebook的信箱搜索就是基于它实现的，它是基于列结构的，不同与关系数据库。它的数学模型基于google的bigtable和Amazon的Dynamo，它的一个重要特性是没有对外没有中心节点，所以不会存在单点故障的问题

在Web一章中，我们提到MySQL很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性，所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如write ahead log的设计，基于B+树实现的索引和数据组织，以及基于MVCC实现的事务等等。 关系型数据库一般被用于实现OLTP系统，所谓OLTP，援引wikipedia: 在线交易处理（OLTP, Online transaction processing）是指

为提高可伸缩性，Sphnix提供了分布式检索能力。分布式检索可以改善查询延迟问题（即缩短查询时间）和提高多服务器、多CPU或多核环境下的吞吐率（即每秒可以完成的查询数）。这对于大量数据（即十亿级的记录数和TB级的文本量）上的搜索应用来说是很关键的。 其关键思想是对数据进行水平分区（HP，Horizontally partition），然后并行处理。 分区不能自动完成，您需要 在不同服务器上设置Sp

搜索引擎分为两部分： 时间筛选 和 搜索引擎 （详情） 1.时间筛选 便捷按钮有今日、昨日、前日、上周 X、近七天，并且能自定义选择时间段来得出想要的结果报表 2.搜索引擎 （时间段详情） 选择日期，查看来自对应时间段内，各个搜索引擎的访问量比例

我有大量相同类型的实体，每个实体都有大量属性，并且我只有以下两种选择来存储它们: 将每个项存储在索引中并执行多索引搜索 将所有enties存储在单个索引中，并且只搜索1个索引。 一般而言，我想要一个时间复杂度之间的比较搜索“N”实体与“M”特征在上述每一种情况！

我们已经使用Drools引擎几年了，但是我们的数据已经增长了，我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则，可以查看几天的数据，这就是为什么Drools非常适合我们，因为我们的内存中只有数据。 你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗？ 我确实对这件事进行了研究，但我找不到任何符合我们要求的东西。 谢谢

在前面的章节里，我们已经学习了如何使用不同的打分公式，也了解了使用这些打分公式的好处。我们也学习了何如使用不同的倒排表结构来改变索引数据的方式。此外，我们也学习了自如应用近实时搜索和数据实时获取(real-time GET),了解了检索器(searcher)重启(reopen)背后的意义。我们也探讨了多语言数据的处理，也学习了配置事务日志来实现业务需求。最后，我们学习段合并(segments me