via 笨笨的小田园 by 笨笨 on 8/14/08
ucene支持内存索引:这样的搜索比基于文件的I/O有数量级的速度提升。
http://www.onjava.com/lpt/a/3273
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而尽可能减少IndexSearcher的创建和对搜索结果的前台的缓存也是必要的。
Lucene面向全文检索的优化在于首次索引检索后,并不把所有的记录(Document)具体内容读取出来,而是只将所有结果中匹配度最高的头
100条结果(TopDocs)的ID放到结果集缓存中并返回,这里可以比较一下数据库检索:如果是一个10,000条的数据库检索结果集,数据库是一定
要把所有记录内容都取得以后再开始返回给应用结果集的。所以即使检索匹配总数很多,Lucene的结果集占用的内存空间也不会很多。对于一般的模糊检索应
用是用不到这么多的结果的,头100条已经可以满足90%以上的检索需求。
100条结果(TopDocs)的ID放到结果集缓存中并返回,这里可以比较一下数据库检索:如果是一个10,000条的数据库检索结果集,数据库是一定
要把所有记录内容都取得以后再开始返回给应用结果集的。所以即使检索匹配总数很多,Lucene的结果集占用的内存空间也不会很多。对于一般的模糊检索应
用是用不到这么多的结果的,头100条已经可以满足90%以上的检索需求。
如果首批缓存结果数用完后还要读取更后面的结果时Searcher会再次检索并生成一个上次的搜索缓存数大1倍的缓存,并再重新向后抓取。所以如果
构造一个Searcher去查1-120条结果,Searcher其实是进行了2次搜索过程:头100条取完后,缓存结果用完,Searcher重新检索
再构造一个200条的结果缓存,依此类推,400条缓存,800条缓存。由于每次Searcher对象消失后,这些缓存也访问那不到了,你有可能想将结果
记录缓存下来,缓存数尽量保证在100以下以充分利用首次的结果缓存,不让Lucene浪费多次检索,而且可以分级进行结果缓存。
构造一个Searcher去查1-120条结果,Searcher其实是进行了2次搜索过程:头100条取完后,缓存结果用完,Searcher重新检索
再构造一个200条的结果缓存,依此类推,400条缓存,800条缓存。由于每次Searcher对象消失后,这些缓存也访问那不到了,你有可能想将结果
记录缓存下来,缓存数尽量保证在100以下以充分利用首次的结果缓存,不让Lucene浪费多次检索,而且可以分级进行结果缓存。
Lucene的另外一个特点是在收集结果的过程中将匹配度低的结果自动过滤掉了。这也是和数据库应用需要将搜索的结果全部返回不同之处。
1 Comments:
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