SenseiDB是一个NoSQL数据库，它专注于高更新率以及复杂半结构化搜索查询。熟悉Lucene和Solor的用户会发现，SenseiDB背后有许多似曾相识的概念。SenseiDB部署在多节点集群中，其中每个节点可以包括N块数据片。Apache Zookeeper用于管理节点，它能够保持现有配置，并可以将任意改动（如拓扑修改）传输到整个节点群中。SenseiDB集群还需要一种模式用于定义将要使用的数据模型。
从SenseiDB集群中获取数据的唯一方法是通过Gateways（它 没有“INSERT”方法）。每个集群都连接到一个单一gateway。你需要了解很重要的一点是，由于SenseiDB本身没法处理原子性 （Atomicity）和隔离性（Isolation），因此只能通过外部在gateway层进行限制。另外，gateway必须确保数据流按照预期的方 式运作。内置的gateway有以下几种形式：
- 来自文件
- 来自JMS队列
- 通过JDBC
- 来自Apache Kafka
应用程序开发人员还可以自定义gateway。这里是一个gateway示例，它从Twitter更新中获取数据。
通过借助输入数据流将数据送入集群，SenseiDB允许使用定义好的模式进行多方位查询。为此，它还提供了一个可由任意HTTP客户端访问的REST API。该API的灵感来源于ElasticSearch's Query DSL。SenseiDb还为API提供了Java和Python封装，相信Ruby版本很快也会出现。
最后，SenseiDB提供了浏览查询语言（Browse Query Language，简称BQL）作为另一种查询方式。BQL类似SQL（目前仅包含SELECT语句），它可以用一种更方便的方式查询SenseiDB。此外，集群安装还附带了一个图形化Web控制台，用作对BQL查询进行检查和调试。
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1、它们是基于lucene的。 2、它们分布：sensedb它是multi-write;Solr的shards它是master-slave状态。基于pull策略；elasticsearch的shards它是基于primary-secondary状态，push战术； 3、senseidb他专注于实时；Solr稳定性被广泛用于；elasticsearch更灵活 版权声明：本文博主原创文章，博客，未经同
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1、都是基于lucene的； 2、都是分布式的：sensedb是multi-write;Solr的shards是master-slave模式，基于pull的策略；elasticsearch的shards是基于primary-secondary模式，push策略； 3、senseidb擅长实时性；Solr稳定性好被广泛使用；elasticsearch比较灵活
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SenseiDB: http://senseidb.github.com/sensei/index.html
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com.senseidb.conf.SenseiServerBuilder.buildCore()方法中开始对zoie进行实例化： 1 构建ZoieConfig实例： ZoieConfig会设置Analyzer, Similarity实例，这些基本的lucene对象可以在sensei配置文件中自定义。设置batchSize, batchDelay, maxBatthSize, rtIndexing
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表元数据 下面这些方法用于获取表信息： 列出数据库的所有表 $this->db->list_tables(); 该方法返回一个包含你当前连接的数据库的所有表名称的数组。例如: $tables = $this->db->list_tables(); foreach ($tables as $table) { echo $table; } 检测表是否存在 $this->db->table_
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