1.Java开发：搜索引擎(4)
2.怎么用java 开发一个搜索引擎呀？
3.8个堪称神器的搜索搜索Java学习网站学生收藏
4.搜索引擎零距离：基于Ruby+Java搜索引擎原理与实现基本信息
5.关于我用java写的网站，百度搜索引擎爬虫原理，引擎源码引擎源码SEO问题

Java开发：搜索引擎(4)

       在处理大规模数据的搜索搜索场景下，如何有效提高Elasticsearch（Es）查询效率是引擎源码引擎源码面试中的常见问题。面试官的搜索搜索目的是评估你对Es的实际应用和性能优化能力。当数据量达到数十亿级别时，引擎源码引擎源码丰源码工为啥不讲了Es的搜索搜索查询效率可能会受到挑战，表现为首次查询耗时较长，引擎源码引擎源码通常在几秒到十秒之间。搜索搜索这可能给用户带来不理想的引擎源码引擎源码体验，尤其是搜索搜索对于首次访问的用户。因此，引擎源码引擎源码面试官通过提问来检验你是搜索搜索否具备解决这类性能问题的经验和技术知识。

       Es性能优化并非一蹴而就，引擎源码引擎源码不存在万能的搜索搜索银弹解决方案。优化往往需要综合考虑多方面因素，包括但不限于参数调整、语法优化、硬件资源配置等。关键在于理解底层原理，比如Es依赖于文件系统缓存（filesystem cache）来提高查询效率。

       文件系统缓存的作用在于缓存磁盘文件数据，减少直接磁盘访问的频率，从而提升性能。当给filesystem cache分配足够的内存空间，使其能够容纳大部分索引数据文件时，查询操作将主要在内存中进行，性能显著提高，通常可以达到毫秒级响应。然而，实际情况中可能存在数据量远超filesystem cache内存限制的情况，导致查询性能受限。

       最佳实践建议将Es内存资源合理分配，确保至少一半的内存用于存储索引数据，以最大程度地利用内存缓存。通过控制存储在Es中的bt站点 源码数据量，仅保留用于搜索的索引字段，可以显著提升性能。例如，对于包含个字段的数据行，仅保留id、name、age等关键字段进行索引，将其他非关键字段存储在如MySQL或HBase等其他数据库中。利用Es与HBase的结合，可以通过Es进行高效搜索，然后根据Es返回的id在HBase中查询详细数据，从而优化查询流程。

       数据预热策略也对性能提升至关重要，特别是在数据量巨大且存在热点数据的情况下。通过定期预热热点数据至文件系统缓存，可以显著减少查询延迟。对于如微博或电商等应用，可以设计后台系统定时访问热点数据，将它们加载至缓存中，以供快速响应用户查询。这不仅提升了热点数据的查询性能，也减少了对磁盘的依赖。

       冷热数据分离策略有助于进一步优化性能。通过将访问频率低的数据（冷数据）与频繁访问的数据（热数据）分开存储，可以确保热数据始终驻留在文件系统缓存中，从而提高热数据的查询速度。同时，对于冷数据的查询，由于它们位于不同的索引中，与热数据的机器不同，可以避免冷数据对热数据性能的负面影响。

       在文档模型设计阶段，避免在搜索时执行复杂的关联操作是提高性能的关键。在Java应用中完成关联操作，将关联好的商城源码测试数据直接写入Es，可以显著减少搜索时的性能瓶颈。同时，遵循Es的操作限制，避免使用性能较差的操作如join、nested、parent-child搜索，以优化查询效率。

       分页性能优化是一个普遍存在的挑战。Es的分页机制可能导致查询延迟，尤其是在查询深度较深时。通过避免深度分页、使用scroll API或search_after方法，可以显著提高分页查询的性能。这些技术通过减少数据获取和处理的量，减少协调节点的负载，从而实现更快的响应时间。

       总的来说，提高Elasticsearch查询效率需要综合考虑硬件、软件配置、数据模型设计、以及查询策略等多个方面。通过合理分配资源、优化数据存储结构、实施有效的数据预热和分页优化策略，可以显著提升查询性能，为用户提供更流畅、高效的搜索体验。

怎么用java 开发一个搜索引擎呀？

       1．一般创建索引的核心步骤 

       （1）. 创建索引写入对象IndexWriter：

       IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(INDEX_STORE_PATH,new StandardAnalyzer(),create); 

       参数说明：INDEX_STORE_PATH：  索引文件存放路径

                            new StandardAnalyzer()： 分词工具

       create： 此参数为Boolean型，true表示重新创建整个索引， false 表示增量式创建索引。 

       （2）．创建文档模型,并用IndexWriter对象写入

       Document doc = new Document(); 

       Field field1 = new Field(fieldName1, fieldValue ,  Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);

       doc.add(field1); 

       Field field2 = new Field(fieldName2, fieldValue ,  Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);

       doc.add(field2)；

       ……

       indexWriter.addDocument(doc);

       indexWriter.close(); 

       参数说明：

       Document ：负责搜集数据源,它可以从不同的物理文件提取数据并放入同一个Document 中或从一个物理文件中提取出不同的数据并放入同一个Document中。

       如下图所示

        Field ：用来表示不同的数据源

                     fieldName1: 表示field名称

                     fieldValue:  表示field 的值

                     Field.Store.YES,：表示是否在索引文件中完整的存储该值。

       在创建索引时，有些内容需要以摘要的形式完整地或以片段的方式显示在页面上，来便于用户查找想要的涨停妙法源码记录，那么就应该选择存储,如果不需要完整或片段的显示就不需要存储。

                     Field.Index.TOKENIZED ：表示是否索引和分词。

       只要是需要当作关键字让用户查找的字段就需要建立索引。

       在建立索引的过程中，如果像文章标题、文章内容这样的Field, 一般是靠用户输入几个关键字来查询的，就应该选择分词。

       如果需要用户输入完整字符也就是精确查找才能查询到的，例如：beanName，就可以不分词。 

       Document最直观的理解方式：

       Document就相当于我们平台中的一个普通javaBean,，而Field 就是javaBean中的一个属性。lucene搜索的机制就是靠搜索指定的Field的值 ，来得到含有要搜索内容的Document 集合，所以问题的关键在于如何组织Document . 

       2．结合平台创建索引的思路

       (1) 经分析搜索元素应该由如下内容组成（Document的属性） 

       (2) 数据库数据转化为Document 的构造过程： 

                     JavaBean / Attachment     →   (Temp Object) BaseData  →   (Finally Object) Document 

       分析：

       要建立索引的源数据分为两大部分：一个是数据库数据 BeanData ,另一个是附件数据 FileData , 这样可以建立一个抽象类 BaseData , 来存放它们共有的属性。同时为了管理这些相应的数据，在相同的等级结构上，建立了相应的管理类（xxxDataManager） ，对这些数据类的操作（建立或删除索引）进行管理，并用一个工厂类(DataManagerFactory)来创建所需要的管理类，IndexHelper用来充当整个索引模块对外的接口，为了实现一些与平台特定的业务，特用SupportManager来提供一些额外的业务支持，索引模块代码结构如下图所示。

       二．搜索索引

       1.   lucene 搜索的核心步骤：

       String[]  fields  =  { “title”, “summary”,……};     //要查找的field范围

       BooleanClause.Occur[]   flags  =  { BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur. MUST ,……};

       Query  query = MultiFieldQueryParser.parse(queryStr, fields,flags,new StandardAnalyzer());

       Hits  hits  =  new  IndexSearcher(INDEX_STORE_PATH).search(query);

       for (int i = 0;i < hitsLength ; i++)

       {

              Document doc = hits.doc(i);

       String title = doc.get(“title”);

       String summary = doc.get(“summary”); 

       // 搜索出来的结果高亮显示在页面上

       if (title != null) {    

                                                       TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“title”,new StringReader(title));   

                                                       String highlighterValue = highlighter.getBestFragment(tokenStream, title) ;

                                                       if(highlighterValue != null){

                                                          title = highlighterValue ;

                                                       }   

                                                       //log.info("SearchHelper.search.title="+title);   

                                                   } 

       if(summary!= null){

                                                      TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“summary”,new StringReader(summary));   

                                                       String highlighterValue = highlighter.getBestFragment(tokenStream, creator) ;

                                                       if(highlighterValue != null){

                                                         summary = highlighterValue ;

                                                       }   

       //log.info("SearchHelper.search. summary ="+ summary);

                                                   }

       }

       2．结合平台构造搜索模块

              PageData 类用来存放检索结果集数据。

              PageInfo 类用来存放页面相关信息例如，PageData对象集合、总记录个数、每一页的记录数、 总页面数量等等。

              SearchHelper用来充当整个搜索模块的对外接口。

       三．为平台组件添加索引的步骤（以知识中心为例） 

       1．在com.cscec.oa.searchengine.extend.module 目录下添加一个新的package

       例如：com.cscec.oa.searchengine.extend.module.resourcestore 

       2．在新的目录下建立data package 并建立相应的数据类，并使这个数据类继承BeanData。

       例如：

       package com.cscec.oa.searchengine.extend.module.resourcestore.data

       public class ResourceStoreBeanData extends BeanData{

       }

       3. 与data package 同一级目录建立manager package 并建立相应管理类，并使这个管理类继承BeanDataManager

       例如：

       com.cscec.oa.searchengine.extend.module.resourcestore.manager

       public class ResourceStoreBeanDataManagerImpl extends BeanDataManager{

       }

       4．以管理员的编译源码镜像身份登陆OA后，在菜单中找到“索引模块管理”链接，将相应信息添加完成后，便可以在List 页面 点击“创建索引”对该模块的数据进行索引的建立，建立完成后便可以进行查询。

8个堪称神器的Java学习网站学生收藏

1 Google

       啥都不说了，说多了都是泪，可气的是 Robin 李的搜索引擎实在是不争气。说句良心话，Google 的搜索结果比前者的质量高出一百(零一)倍。

       我想，推荐 Google 的人不在少数，但 Google 不能直接访问啊。一年前，我通过种种努力找到了解决办法，问遍了所有群，遭受了无数的嘲讽。

       Google 也算是网站?必须算啊。只要你想要学习，它会给你所有。

2Stack Overflow

       Stack Overflow 可以说是解决问题的杀手锏。如果英语能力不太好的话，可以借助一下 Chrome 浏览器的自动翻译功能。

3GitHub

       GitHub 是一个拥有数十亿行代码的网站，每天有数百万开发者聚集在一起，研究开源软件中存在的问题。

       对干普通的程序员来说，如果不想重复造轮子，就必须要站在巨人的肩膀上，那么巨人是谁呢?就是 GitHub。那些牛逼的开源软件库，% 的情况下会在 GitHub上找到它。

       对干成功的程序员来说，如果想要被别人膜拜，最好能在 GitHub 上贡献一个开源库，如果星标超过 1W，那可是相当的牛逼，在业界应该算是响当当的人物。

4IBM Developer

       IBM developerWorks 提供了中文版，里面的文章都属于非常高质量的。

5Java SE 技术文档

       即使是 Java 编程的大牛 ，也离不开这份文档。

6Java World

       这个网站包含了大量的 Java 教程，涉及各种各样的话题。其中很多文章都写的很好 ，并且有、插图进行说明。它可以被用来当作深度学习的教科书。英文能力有限的话，可以使用谷歌翻译。

7 Program Creek

       Program Creek 在维护方面做的很好 ，文章读起来也比较有趣。在这里 ，你可以找到其他任何网站都不曾涉及到的话题，而且几平每篇文章都包含漂亮的插图或者示例代码。

8JournalDev

       想学系列文章，我推荐 JournalDev，这个网站上所有的 Java 系列文章都堪称经典。有 Spring，有 Java设计模式，有 Java 核心，有 Java EE，有 Java面试题，应有尽有。

搜索引擎零距离：基于Ruby+Java搜索引擎原理与实现基本信息

       《搜索引擎零距离：基于Ruby+Java搜索引擎原理与实现》一书由作者王亮编写，出版社为清华大学出版社。此书ISBN号为，上架时间定于年6月4日，出版日期为年6月。本书采用开开本设计，共有页，为第一版首次出版。

       本书聚焦于搜索引擎的原理与实现，特别强调了Ruby和Java两种编程语言在搜索引擎构建中的应用。读者可以了解到搜索引擎的基本工作原理，包括信息抓取、索引构建、搜索结果排序等多个关键步骤。同时，书中详细介绍了如何使用Ruby和Java这两种语言来实现这些功能，提供了丰富的实例和代码示例，帮助读者深入理解搜索引擎的内部机制。

       通过阅读本书，读者不仅能够掌握搜索引擎设计与实现的理论知识，还能够实际操作并构建自己的搜索引擎系统。书中包含了大量的实践内容，从基础概念到复杂应用，逐步引导读者掌握搜索引擎的核心技术。

       总的来说，《搜索引擎零距离：基于Ruby+Java搜索引擎原理与实现》为对搜索引擎技术感兴趣的读者提供了深入学习的宝贵资源。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都可以通过本书获得丰富的知识，提升自己在搜索引擎领域的能力。

关于我用java写的网站，百度搜索引擎爬虫原理，SEO问题

       1、www：我们的互联网，一个巨大的、复杂的体系;

       2、搜集器：这个我们站长们就都熟悉了，我们对它的俗称也就是蜘蛛，爬虫，而他的工作任务就是访问页面，抓取页面，并下载页面;

       3、控制器：蜘蛛下载下来的传给控制器，功能就是调度，比如公交集团的调度室，来控制发车时间，目的地，主要来控制蜘蛛的抓取间隔，以及派最近的蜘蛛去抓取，我们做SEO的可以想到，空间位置对SEO优化是有利的；

       4、原始数据库：存取网页的数据库，就是原始数据库。存进去就是为了下一步的工作，以及提供百度快照，我们会发现，跟MD5值一样的URL是不重复的，有的URL有了，但标题就是没有，只有通过URL这个组件来找到，因为这个没有通过索引数据库来建立索引。原始数据库主要功能是存入和读取的速度，以及存取的空间，会通过压缩，以及为后面提供服务。网页数据库调度程序将蜘蛛抓取回来的网页，进行简单的分析过后，也就是提取了URL，简直的过滤镜像后存入数据当中，那么在他的数据当中，是没有建立索引的；

       5、网页分析模板：这一块非常重要，seo优化的垃圾网页、镜像网页的过滤，网页的权重计算全部都集中在这一块。称之为网页权重算法，几百个都不止；

       6、索引器：把有价值的网页存入到索引数据库，目的就是查询的速度更加的快。把有价值的网页转换另外一个表现形式，把网页转换为关键词。叫做正排索引，这样做就是为了便利，网页有多少个，关键词有多少个。几百万个页面和几百万个词哪一个便利一些。倒排索引把关键词转换为网页，把排名的条件都存取在这个里面，已经形成一高效存储结构，把很多的排名因素作为一个项存储在这个里面，一个词在多少个网页出现（一个网页很多个关键词组成的，把网页变成关键词这么一个对列过程叫做正排索引。建议索引的原因：为了便利，提高效率。一个词在多少个网页中出现，把词变成网页这么一个对列过程叫做倒排索引。搜索结果就是在倒排数据库简直的获取数据，把很多的排名因素作为一个项，存储在这个里面）；

       7、索引数据库：将来用于排名的数据。关键词数量，关键词位置，网页大小，关键词特征标签，指向这个网页(内链，外链，锚文本)，用户体验这些数据全部都存取在这个里面，提供给检索器。为什么百度这么快，就是百度直接在索引数据库中提供数据，而不是直接访问WWW。也就是预处理工作；

       8、检索器：将用户查询的词，进行分词，再进行排序，通过用业内接口把结果返回给用户。负责切词，分词，查询，根据排名因素进行数据排序；

       9、用户接口：将查询记录，IP，时间，点击的URL，以及URL位置，上一次跟下一次点击的间隔时间存入到用户行为日志数据库当中。就是百度的那个框，一个用户的接口；

       、用户行为日志数据库：搜索引擎的重点，SEO工具和刷排名的软件都是从这个里面得出来的。用户使用搜索引擎的过程，和动作；

       、日志分析器：通过用户行为日志数据库进行不断的分析，把这些行为记录存储到索引器当中，这些行为会影响排名。也就是我们所说的恶意点击，或是一夜排名。（如果通过关键找不到，那么会直接搜索域名，这些都将会记入到用户行为数据库当中）；

       、词库：网页分析模块中日志分析器会发现最新的词汇存入到词库当中，通过词库进行分词，网页分析模块基于词库的。

       强调：做seo优化，做的就是细节……

       文章来自：www.seo.com

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