Lucene搜索性能-DOC vs默认排序
我们用露西做了一些测试。Net 3.0.3在搜索和插入方面。
在测试中，我们使用了基于真实英语单词的关键词分析器和文本生成器。
当索引点击大约800万个文档，同时搜索1000个随机句子时，搜索需要25分钟才能完成。（默认排序）
如果我们将搜索更改为文档排序：
searcher.Search(query, null, int.MaxValue, new Sort(new SortField(null, SortField.DOC, true))); // boolean query
搜索只需几秒钟即可完成。
有什么好处？默认排序是否基于相关性？为什么会产生如此巨大的影响？
此外，如果我们从int减少命中视频数。MaxValue让我们假设50，它也将搜索减少到几秒钟。
只取索引中找到的前50个点击，而忽略其余的？
共有1个答案
我相信你的猜测是对的，如果你按文档id顺序排序，它不需要对每个匹配的文档进行评分，而是在找到足够匹配的文档后会短路，而不是对每个文档进行评分排序，以便知道哪些文档是最佳匹配的。
不过，似乎你应该问的问题是，为什么搜索要花这么长时间？
根据你所写的，我想我可以猜测：你不应该使用KeywordAnalyzer全文。听起来像是将全文作为关键字索引，然后搜索句子，可能使用双通配符或正则表达式，或者类似的东西。别再那样做了。你不妨忘记Lucene，编写一个老式的顺序搜索代码，因为这就是你强迫Lucene做的事情。使用真正满足您搜索需求的分析器（Standard ardAnalyzer或English ishAnalyzer是很好的起点），并使用短语查询来搜索短语或句子。
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我知道这里提到的弹性搜索和Lucene的区别。 Lucene和Elasticsearch有什么不同 弹性搜索除了可扩展性、容错性和分布性之外，两者的核心区别是什么。 弹性搜索提供了比Lucene更好的搜索功能吗？
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bugu-mongo 2.x版本集成了Lucene的功能。当往MongoDB中新增一个Document时，能自动为该Document建立Lucene索引。相应的，当MongoDB中的Document被修改、删除时，对应的Lucene索引也会修改、删除。 另外，bugu-mongo还提供了对Lucene搜索的支持。根据Lucene索引进行搜索的时候，搜索结果能自动转换成对应的Entity对象。 在L
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我的任务是使用lucene在我们的产品表中搜索。我已经创建了一个索引，正在使用带有多个字段的QueryParser进行搜索，但结果不是我所需要的。我有一个存储为LM10的产品，但如果搜索词是LM 10，我希望能够找到它，但如果搜索词是Fred LM10或Fred LM 10，它也必须能够匹配。你知道我如何在Lucene做到这一点吗。 提前谢谢
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问题内容： 我们有两个节点的集群（私有云中的VM，64GB的RAM，每个节点8个核心CPU，CentOS），几个小索引（约100万个文档）和一个大索引，约有2.2亿个文档（2个分片，170GB）的空间）。每个盒上分配了24GB的内存用于elasticsearch。 文件结构： 运行以下查询大约需要1-2秒： 我们是在此时达到硬件极限，还是有办法优化查询或数据结构以提高性能？ 提前致谢！ 问题答案：
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在测试此文本时，我在要在文本中搜索的列上创建了lucene（3.0.1）索引： 如果我按关键字搜索，它会给出结果，但按 我正在使用standardAnalyzer： 因为已设置，它应创建令牌，并且应存在$GLD。Analyzer将从文本中删除停止字，因为word也将在该过程中删除。
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假设我有三个指数：城市、博物馆和景点。 现在我正在查询一个术语的所有索引（），例如“维也纳” 作为结果，我得到： 维也纳：维也纳艺术博物馆 有没有办法优先考虑指数，这样我就可以得到第一个城市，而不是景点，最后是博物馆，就像这样： 维也纳 维也纳的Riesenrad 维也纳：维也纳艺术博物馆 维也纳：维也纳历史博物馆