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基于Solr的海量数据并行索引及搜索缓存研究

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基于Solr的海量数据并行索引及搜索缓存研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10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

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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