通过代码debug和文档整理,最近打算将swish-e索引引擎结构分析文档和笔记逐渐贴出来。
基于的是2.4.7版本(与2.4.5版本差别不大)。但是在2.6版本中,直接采用了berkely DB存储方式,并实现了真正意义上的增量索引。
这个部分作为下一阶段的任务去研读一下。
Swish-e 是一个快速,灵活和自由开放源码的网页索引系统。Swish-e是适合收藏的100万或更小的网页文件。使用Gnome ™ libxml2分析器和收集过滤器,Swish-e 能索引的纯文本文件,电子邮件, PDF格式, HTML格式, XML和微软®Word/的PowerPoint / Excel和任何文件,可以转换为XML或HTML文档。Swish-e也往往用做为数据库的功能补充,如MySQL的®数据库的非常快的全文检索。
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
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
lucene 和 es 的前世今生 lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。如果直接基于 lucene 开发,非常复杂,即便写一些简单的功能,也要写大量的 Java 代码,需要深入理解原理。 elasticsearch 基于 lucene,隐藏了 lucene 的复杂性,提供了简单易用的 restful api / Java api 接口(另外还有其他语言的 api 接口)。 分布式的文档存储
搜索引擎 关键参数 报告 method metrics(指标, 数据单位) 其他参数 搜索引擎 source/engine/a pv_count (浏览量(PV)) pv_ratio (浏览量占比,%) visit_count (访问次数) visitor_count (访客数(UV)) new_visitor_count (新访客数) new_visitor_ratio (新访客比率,%) ip
更改历史 * 2018-05-07 胡小根 初始化文档 1 历史、现状和发展 1.1 历史 1.2 现状 1.3 发展 难点:预测发展方向。 2 安装和使用 2.1 安装 2.2 使用 创建index和type 上传单条数据 批量上传数据 查询 2.3 示例 2.4 最佳实践 难点:最佳实践,超出于示例,应该归纳总结出积累的技巧。 3 同类技术对比 难点:归纳比对项 参考资料 El
元搜索引擎 原搜索引擎是通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择和利用合适的搜索引擎来实现检索操作,是对分布于网络的多种检索工具的全局控制机制。 自己没搜索引擎,又想要大规模的数据源,怎么办?可以对百度搜索和谷歌搜索善加利用,以小搏大,站在巨人的肩膀上。有很多的应用场景可以很巧妙地借助百度搜索和谷歌搜索来实现,比如网站的新闻采集,比如技术、品牌的新闻跟踪,比如知识库的收集,比如人机问答系
主要内容:搜索引擎组件,搜索引擎是如何工作的?搜索引擎是指一个庞大的互联网资源数据库,如网页,新闻组,程序,图像等。它有助于在万维网上定位信息。 用户可以通过以关键字或短语的形式将查询传递到搜索引擎中来搜索信息。 搜索引擎然后搜索其数据库并向用户返回相关链接。 比如下面常用到两个搜索引擎 - 百度 谷歌 搜索引擎组件 一般来说,搜索引擎有三个基本组件,如下所列 - Web爬虫 - Web爬虫也称为蜘蛛或机器人。 它是一个收集网络信息的软件组件