基于Solr的海量数据并行索引及搜索缓存研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 搜索引擎及相关知识 | 第15-26页 |
| 2.1 搜索引擎技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 全文索引 | 第15-16页 |
| 2.1.2 搜索引擎基本结构 | 第16-17页 |
| 2.1.3 搜索引擎与文本数据库 | 第17-18页 |
| 2.2 Solr及核心技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 Lucene | 第18页 |
| 2.2.2 Solr与Lucene | 第18-20页 |
| 2.2.3 SolrCloud | 第20-22页 |
| 2.3 排队论 | 第22-23页 |
| 2.3.1 生灭过程 | 第22-23页 |
| 2.3.2 排队论 | 第23页 |
| 2.4 缓存技术 | 第23-25页 |
| 2.4.1 缓存简介 | 第23-24页 |
| 2.4.2 Redis内存数据库 | 第24-25页 |
| 2.5 词语相似度 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于排队论的集群可用性分析 | 第26-33页 |
| 3.1 排队系统 | 第26-27页 |
| 3.2 集群系统运行特性 | 第27-28页 |
| 3.3 可用性分析 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 SolrCloud并行索引模型 | 第33-45页 |
| 4.1 SolrCloud索引构建过程分析 | 第33-34页 |
| 4.2 并行索引模型构建 | 第34-38页 |
| 4.2.1 海量数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 分布式索引构建 | 第35-36页 |
| 4.2.3 并行索引构建 | 第36-38页 |
| 4.3 索引构建负载均衡算法 | 第38-40页 |
| 4.4 测试与分析 | 第40-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 SolrCloud搜索的缓存模型 | 第45-56页 |
| 5.1 Solr搜索 | 第45-47页 |
| 5.1.1 Solr内置缓存 | 第45-46页 |
| 5.1.2 Solr搜索过程分析 | 第46-47页 |
| 5.2 分级缓存模型 | 第47-51页 |
| 5.2.1 分级缓存 | 第47页 |
| 5.2.2 分级模型 | 第47-49页 |
| 5.2.3 热相关数据计算 | 第49-51页 |
| 5.3 缓存空间维护及预热算法 | 第51-53页 |
| 5.3.1 缓存空间维护 | 第51-52页 |
| 5.3.2 缓存预热算法 | 第52-53页 |
| 5.4 性能测试与分析 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目及取得的成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
