这篇文章主要讲解了“Slor的基本概念和倒排索引介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Slor的基本概念和倒排索引介绍”吧！
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Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。
Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于 HTTP 的管理界面。Solr已经在众多大型的网站中使用，较为成熟和稳定。
Solr 包装并扩展了 Lucene，所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语。更重要的是，Solr 创建的索引与 Lucene 搜索引擎库完全兼容。
通过对Solr 进行适当的配置，某些情况下可能需要进行编码，Solr 可以阅读和使用构建到其他 Lucene 应用程序中的索引。
此外，很多 Lucene 工具（如Nutch、 Luke）也可以使用Solr 创建的索引。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。
高级的全文搜索功能；
专为高通量的网络流量进行的优化；
基于开放接口（XML和HTTP）的标准；
综合的HTML管理界面；
可伸缩性－能够有效地复制到另外一个Solr搜索服务器；
使用XML配置达到灵活性和适配性；
可扩展的插件体系。
Lucene中的基本概念是：index（索引）,document（文档）,field（字段）和term（术语）
一个索引文件(index)包含一连串的文档(document)；
一个文档(document)是由一连串字段(fields),类似于数据库中的一条记录;
一个字段(field)由一连串的术语(terms)组成；
一个术语(term)是一个字符串
ps:相同的字符串在不同的fields被认为是不同的term
index存储terms的统计数据，为了使得基于term的检索效率更高。相对于oracle中索引（B-TREE）结构，solr搜索引擎中采用的是一种倒排索引。 倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排文件”。 文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件，一条短信，一条微博也可以称之为文档。在本书后续内容，很多情况下会使用文档来表征文本信息。
中文和英文等语言不同，单词之间没有明确分隔符号，所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引。在图中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。比如单词“谷歌”，其单词编号为1，倒排列表为{1,2,3,4,5}，说明文档集合中每个文档都包含了这个单词。
之所以说上图所示倒排索引是最简单的，是因为这个索引系统只记载了哪些文档包含某个单词，而事实上，索引系统还可以记录除此之外的更多信息。下面这张图是一个相对复杂些的倒排索引，与上图的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数。下图中，词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同。 
实用的倒排索引还可以记载更多的信息，索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息。 
“文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词
以单词“拉斯”为例，其单词编号为8，文档频率为2，代表整个文档集合中有两个文档包含这个单词，对应的倒排列表为：{(3;1;<4>)，(5;1;<4>)},其含义为在文档3和文档5出现过这个单词，单词频率都为1，单词“拉斯”在两个文档中的出现位置都是4，即文档中第四个单词是“拉斯”。
收集待索引的原文档
从数据库、web等获取原文档
将原文档交给分词组件（Tokenizer）
此过程叫做Tokenize，得到的结果称为Token。 会做如下几件事： a.将文档分成一个个独立的单词 b.去除标点 b.去除停词（stopword）
将得到的Token交给语言处理组件（LinguisticProcessor）
此过程处理的结果是Term 会做如下几件事： a.转为小写 b.将单词缩减为词根，如cars-->car c.将单词转变为词根，如drove-->drive
将得到的Term交给索引组件（Indexer）
会做如下几件事： a.将得到的Term创建字典 b.对字典按字母排序 c.合并相同的Term为倒排索引表
感谢各位的阅读，以上就是“Slor的基本概念和倒排索引介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Slor的基本概念和倒排索引介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！