Solr 进阶，
Solr索引过程
solr 检索过程
Solr Cloud简介
Solr Cloud的拓扑结构
Solr是一个基于Lucene的一个全文检索引擎，依赖Lucene提供高效的信息检索服务。SolrCloud是Solr4.0的一个主要特性，提供自动的、横向扩展的分布式检索能力。SolrCloud中索引的逻辑拓扑结构如下所示。
Solr Cloud的物理拓扑如下图所示，
Solr Cloud的基本概念
节点(Node) :一个运行Solr实例的JVM实例或一台服务器；
集群(Cluster) : 有一组Solr节点组成的作为一个整体来管理的集合；
核(Core) :一个独立的Solr实例，代表一个逻辑上的索引。一个节点上可以运行多个Solr核。
分片(Shard) : Solr中，一个专辑的逻辑分段称为一个分片，他可能分布在集群中的多个节点上，每个分片都可以有不同数量的备份。
主节点(Leader) :每个分片都有一个主节点，所有对文档的写请求都会路由到该节点。
专辑(Collection) : 表示一个逻辑上完整的索引。一个专辑可以分布在多个Solr核上，但是专辑内的分片只能使用相同的Schema定义文件。一个集群可以管理多个专辑。创建专辑的时候，需要指定分片的个数。同一组服务器上可能包含多个专辑，每个专辑的分片数可以不相同。
ZooKeeper : Apache ZooKeeper 在Solr Cloud中作为配置管理和名字空间管理服务存在，存储了统一的配置文件、同步分布式操作并且记录了集群的拓扑结构。
监督者(Overseer) :监督者用于协调集群中各个节点。监督者主要监控存在的节点和分片，并将分片分配到不同节点。
事物日志(Transaction Log) : 每个节点都维护着一个写操作日志，该日志只能被追加。
文档(Document) :一组域-值的组合。文档是存储的基本单元，通过索引来定位他们。默认情况下文档通过标准的哈希算法指派到不同的分片上。Solr中的文档是版本化的，每一次写操作都会设置文档的版本。
Solr Cloud的优缺点总结
便捷性
- 开箱即用：提供了基于Jetty的实例，解压后即可直接运行；
- 集成方便：部署、维护均无需特别配置，方便集成到第三方系统中；
- 提供友好的管理页面。
灵活性
非标准化文档
优点：非标准化文档，文档内容自治，便于横向扩展。
缺点：文档索引，修改一个域就要更新整个文档的索引。
自定义Schema
优点：
用户可以在Schema.xml文件中自定义域，可以指定该域是否索引、是否存储、是否多值、数据类型等属性；
自定义数据类型，包括指定数据类型名称、数据处理类及其属性(如分词器、数据精度、停词集等)；
缺点：只能通过修改schema.xml来修改域数据类型，域数据类型变化时需全部重新索引。
接口丰富
优点：
提供REST-Like接口，并提供该接口的多种语言API封装，如Java、python等；
支持多种数据编码方式，如XML、JSON、CSV等。
查询逻辑
优点：支持丰富的查询逻辑，包括：AND、OR、NOT布尔逻辑
()优先级组合
*/?通配符检索
[]数值范围、日期范围、地理位置
~语义相似度检索
^加权检索
高效性
优点：基于词条的检索性能优越，
- 1 基于lucene的索引结构，词条的索引、查询效率很高；
- 2 高效的智能缓存，重复的查询效率极高；
- 3 支持NRT索引，索引期间的数据也可以被查到；
缺点：
- 1 前置通配符查询需要额外的开销；
- 2 索引编制影响查询(主要影响缓存)。
数据处理
优点： 1 支持分页；
缺点：
- 1 统计功能较弱，数据量较大时Facet功能无法正常使用；
- 2 处理关系型数据能力差，join性能差；
- 3 数据排序性能差(主要是无法支撑过大的数据规模)，且占系统资源较多；
- 4 不适合大规模数据提取。
扩展性
横向扩展
优点：
- 1 负载均衡
- 2 支持多核，支持索引数据相互隔离
- 3 横向扩展能力，节点越多性能越好
缺点：
- 1 一个索引分成几个分片在索引进行前确定，修改分片数的唯一方法就是重新索引全部数据；
- 2 单个索引的容量不能太大(从测试看单索引单机达186G时已经有不少功能无法正常使用了)，否则影响性能。
功能扩展
优点：1 内部管线(pipeline)架构，功能扩展方便。
可用性
优点：
- 1 使用Zookeeper做集群协同，性能较好，可用性高；
- 2 支持多备份，备份宕机自动切换；
缺点：
- 1 索引分多个分片，一个切片丢失就无法正常工作(如果没有备份)。