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兰小伟 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111581727

版次：1

商品编码：12282700

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 实战

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：428

编辑推荐

本书采用浅显易懂的语言加以适当的配图为你详细解读Solr的每个技术点，让其中涉及的每个原理、机制都不再晦涩难懂。理论结合实践才能出真知，案例驱动的方式贯穿本书始终，希望读者能够多上机实践书中的每个示例，遵循“理解为主，实践为辅”的学习原则，学以致用并在自己所在公司企业内部部署Solr，充分施展Solr的威力，从而体现自己的个人价值。

内容简介

本书作者是国内较早接触Solr的技术专家之一，多年一直在Solr的研究、实践和布道的路上不遗余力、乐此不彼。本书立足全球视野，综合Solr技术的发展和应用、从业人员的学习曲线，以及中英文资料的供给情况，给自己设定了一个极高的目标：力争在内容的全面性、系统性、深浅度和实战性上概括所有的同类书。从完成的结果上来看，我们的目标接近完成，Solr的基础知识、核心技术、进阶知识和扩展知识悉数包括在内。

全书一共16章，分为上下两卷：

上卷（第1~10章）

全面、系统地讲解了Solr的基础知识和核心技术。包括部署、配置、Solr Core、Solr DIH、全量导入、增量导入、索引、中文分词、查询组件、Solr Facet、高亮、查询建议，以及企业如何在真实的项目中使用Solr。不仅讲解了基本概念和使用方法，而且还分析了各组件的内部工作机制。

下卷（第11~16章）

细致、深入地讲解了Solr的高级知识和拓展知识。

高级知识部分包括：Solr的高级查询及其各种查询技巧，如函数查询、地理空间查询、Facet嵌套等；SolrJ、SolrCloud、Spring Data Solr的使用详解和工作原理；Solr的多种性能优化技巧，如索引的性能优化、缓存的性能优化、查询的性能优化、JVM和Web容器的优化，以及操作系统级别的优化。

拓展知识中首先讲解了Solr的一些比较生僻的知识点，如伪域、多语种索引支持、安全认证，以及Solr 6.x中的SQL接口和Streaming表达式等；然后讲解了Solr与MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大数据技术的结合使用的集成方法。

作者简介

兰小伟（网名：益达）　资深Java工程师，在Java技术上有很深的积累和造诣。国内较早接触Solr的技术专家之一，长期致力于Solr的技术研究、实践和生产环境部署，是Solr社区的积极参与者和实践者，以让Solr技术能够在中国得到广泛应用不遗余力并乐此不疲。

现就职于国美金融，曾就职于各种大大小小的创业型公司。个人技术涉猎广泛，除了Java之外，对JQuery、ExtJS、AngularJS等前端技术也有研究。

目录

Contents?目　　录
序言
第1章　初识Solr 1
1.1　Solr是什么 1
1.2　Solr的历史 2
1.3　为什么要选择Solr 2
1.4　Solr功能预览 3
1.5　Solr下载 3
1.6　Solr学习资源 5
1.7　Windows平台下部署Solr 7
1.7.1　部署Solr至Jetty 7
1.7.2　部署Solr至Tomcat 13
1.8　Linux平台下部署Solr 16
1.9　玩转post.jar 20
1.10　在Eclipse中编译Solr源码 25
1.11　本章总结 27
第2章　Solr基础 28
2.1　Solr Core 28
2.1.1　Solr Core简介 28
2.1.2　Core的基本管理 30
2.1.3　Core Http接口 35
2.1.4　添加索引至Core 36
2.2　Solr DIH 38
2.2.1　索引文件夹下的文本文件 38
2.2.2　索引JSON/XML/CSV文件 42
2.2.3　使用Tika索引Word/Excel/PDF 45
2.2.4　索引网络上的远程文件 52
2.2.5　索引XML文件 55
2.2.6　从数据库中导入数据至Solr 57
2.2.7　Solr DIH总结 62
2.3　Solr Full Import全量导入 78
2.4　Solr Delta-import增量导入 80
2.5　Solr索引 85
2.5.1　Lucene索引原理 85
2.5.2　Lucene中常见术语详解 87
2.5.3　创建Solr索引 98
2.5.4　Solr Cell 99
2.5.5　Solr索引去重检测 102
2.5.6　Solr更新请求处理链 104
2.5.7　Solr原子更新 105
2.5.8　使用Luke查看索引 107
2.6　本章总结 109
第3章　Solr配置 110
3.1　solr.xml配置详解 110
3.2　solrconf?ig.xml配置详解 112
3.3　schema.xml配置详解 139
3.3.1　Solr Schema设计思想 139
3.3.2　Solr眼里的世界 139
3.3.3　域分词 140
3.3.4　Solr的schema文件 140
3.3.5　Solr的域类型 141
3.3.6　Solr的域 153
3.3.7　Schema API 157
3.3.8　Schemaless Mode 165
3.4　data-conf?ig.xml配置详解 167
3.5　zoo.cfg配置详解 169
3.6　本章总结 169
第4章　Solr分词 170
4.1　分词的基本概念 170
4.1.1　理解Analyzer 170
4.1.2　理解Tokenizer 171
4.1.3　理解TokenFilter 172
4.2　Solr分词器 172
4.2.1　Analyzer 173
4.2.2　Tokenizer 174
4.2.3　TokenFilter 182
4.2.4　CharFilter 202
4.2.5　Solr自定义分词 206
4.3　中文分词器 217
4.3.1　IK分词器 217
4.3.2　Ansj分词器 223
4.3.3　MMSeg4J分词器 233
4.3.4　Paoding分词器 240
4.3.5　Jcseg分词器 245
4.3.6　Ictclas分词器 258
4.3.7　FudanNLP 259
4.3.8　HanLP 262
4.3.9　Jieba分词器 266
4.3.10　分词器使用建议 268
4.4　本章总结 270
第5章　Solr查询 271
5.1　Solr查询概述 271
5.2　Solr查询相关度简述 273
5.3　Solr的查询语法解析器 275
5.4　Lucene的基本查询语法 283
5.5　Solr的标准查询语法解析器 287
5.6　Solr DisMax 288
5.7　Solr eDisMax 291
5.8　Solr的其他查询语法解析器 298
5.9　Query VS Filter Query 305
5.9.1　fq VS q 306
5.9.2　Filter Query缓存 307
5.9.3　Filter Query执行顺序 308
5.9.4　Post Filter 308
5.10　Solr返回结果 309
5.10.1　设置响应输出格式 309
5.10.2　选择返回域 310
5.10.3　分页查询 312
5.11　Solr排序 313
5.11.1　根据域进行排序 313
5.11.2　缺失值处理 314
5.11.3　排序的内存占用 315
5.12　调试查询结果 315
5.12.1　返回调试信息 315
5.12.2　开启调试模式 316
5.13　本章总结 316
第6章　Solr Facet 317
6.1　理解Facet 317
6.2　Facet简单示例 319
6.3　Query Facet 326
6.4　Range Facet 328
6.5　FacetFilter 330
6.6　Multiselect Faceting 335
6.6.1　key 335
6.6.2　 tag 336
6.7　本章总结 339
第7章　Solr高亮 340
7.1　什么是Solr高亮 340
7.2　Solr高亮的工作原理 342
7.2.1　Fragmenter 348
7.2.2　 Scorer 349
7.2.3　Encoder & Formatter 349
7.3　 Facet & Highlighting 350
7.4　高亮多值域 351
7.5　高亮参数 352
7.6　FastVectorHighlighter 355
7.7　PostingsHighlighter 356
7.8　本章总结 358
第8章　Solr Query Suggestion查询建议 360
8.1　Spell-Check 361
8.1.1　Spell-Check简单示例 361
8.1.2　Spell-Check查询组件 362
8.2　Autosuggest 366
8.3　基于N-Gram实现Autosuggest 369
8.4　基于用户行为实现Autosuggest 371
8.5　本章总结 375
第9章　Solr Group分组 376
9.1　Result grouping VS Field collapsing 377
9.2　按照指定域分组 377
9.3　每个分组返回多个文档 381
9.4　按照Function动态计算值分组 382
9.5　按照任意Query分组 383
9.6　Group的分页与排序 383
9.7　Group& Facet 384
9.8　Group分布式查询 387
9.9　Group缓存 388
9.10　使用Collapsing Query Parser实现高效的Field Collapsing 388
9.11　Solr Group VS SQL Group by 389
9.12　本章总结 390
第10章　Solr企业级应用 391
10.1　Solr源码编译与补丁应用 391
10.2　部署Solr 396
10.2.1　构建你自己的Solr发布版本 397
10.2.2　Embedded Solr 397
10.3　Solr硬件要求与系统配置 397
10.3.1　内存和SSD 397
10.3.2　 JVM配置 398
10.3.3　思考Solr索引与查询性能 401
10.4　 Solr数据批量导入 405
10.5　Solr Shard与Replication 406
10.5.1　Shard 406
10.5.2　 Replicate 408
10.6　Core管理 410
10.7　 Solr集群管理 412
10.7.1　 Solr Ping健康检测 412
10.7.2　Solr配置文件管理 413
10.8　如何与Solr交互 414
10.8.1　使用REST API与Solr交互 415
10.8.2　使用SolrJ与Solr进行交互 415
10.9　监控你的Solr 418
10.9.1　 Solr的性能统计 418
10.9.2　Solr的缓存性能 419
10.9.3　 Solr JMX 419
10.9.4　 Solr日志 424
10.9.5　 Solr负载测试 424
10.10　Solr版本升级 428
10.11　本章总结 428

《深入探索：现代数据架构与高级检索》 前言 在当今数据爆炸式增长的时代，如何有效地管理、组织和检索海量信息，已经成为所有组织面临的核心挑战。从电商平台的商品搜索，到社交媒体的内容发现，再到科学研究的海量论文检索，高效的信息检索系统是现代应用不可或缺的基石。本书并非聚焦于某一个具体的搜索引擎产品，而是致力于为读者构建一个全面、深刻的现代数据架构与高级检索理论体系。我们将一同剖析支撑这些强大系统的底层原理，探讨在不同场景下如何设计和优化这些系统，以期让读者掌握构建和管理未来数据检索能力的关键知识。 第一部分：数据基础设施的基石 在深入探讨检索技术之前，理解数据是如何存储、组织和流动的至关重要。本部分将带领读者穿越数据基础设施的各个层面，从分布式存储的宏观架构到内存管理和索引构建的微观细节，为构建高效检索系统打下坚实的基础。 第一章：分布式存储系统的演进与挑战 我们将从历史的角度审视分布式存储系统的发展脉络，了解从早期的集中式存储到如今的去中心化、高可用架构的演变。本章将深入探讨分布式系统中普遍存在的挑战，例如： 数据一致性（Consistency）： 在多个节点上存储同一份数据时，如何确保数据的一致性？我们将分析CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）及其在不同一致性模型（如强一致性、最终一致性）中的权衡。 数据可用性（Availability）： 如何设计系统以应对节点故障、网络分区等问题，确保服务始终可用？我们将讨论副本（Replication）策略、故障检测与恢复机制。 数据分区（Partitioning）/分片（Sharding）： 如何将海量数据分散到多个节点上，以实现水平扩展和负载均衡？我们将学习各种分片策略，如哈希分片、范围分片，并讨论其优缺点。 分布式事务（Distributed Transactions）： 在分布式环境中，如何保证跨多个节点的原子性操作？我们将探讨两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等协议，以及它们在实际应用中的局限性。 数据持久化与内存管理（Data Persistence and Memory Management）： 如何平衡数据的持久化存储与内存访问的速度？我们将分析不同存储介质（SSD, HDD）的特性，以及缓存（Caching）策略在提高访问性能中的作用。 第二章：索引：解锁数据的艺术 索引是现代数据检索的灵魂。没有高效的索引，即便是最先进的算法也无法快速定位所需信息。本章将深入剖析各种索引结构及其工作原理。 倒排索引（Inverted Index）： 这是全文检索系统中最核心的索引结构。我们将详细讲解倒排索引的构建过程，包括词项提取（Tokenization）、标准化（Normalization）、停用词移除（Stopword Removal）以及倒排列表（Posting List）的组织。 词项词典（Term Dictionary）与文档频率（Document Frequency）： 词项词典如何存储所有唯一的词项，而文档频率又如何在检索时进行词项排序和优化？ 倒排列表压缩技术（Inverted Index Compression）： 面对海量数据，倒排列表的存储和传输成为瓶颈。我们将学习各种高效的压缩技术，如变长编码（Variable Byte Encoding）、游程编码（Run-Length Encoding）、Gap 编码等，以及它们对检索性能的影响。 其他索引结构（Other Index Structures）： 除了倒排索引，我们还将简要介绍其他与数据组织和检索相关的索引类型，例如： B树/B+树（B-Trees/B+ Trees）： 常用于数据库的键值查找，提供高效的范围查询和有序访问。 LSM树（Log-Structured Merge-Tree）： 适用于写密集型场景，通过将写操作顺序化来提高写入吞吐量。 Trie树（前缀树）： 适用于前缀匹配和自动完成功能。 空间索引（Spatial Indexes）： 如R-tree，用于地理位置数据的快速查询。 索引更新与维护（Index Updates and Maintenance）： 如何在数据不断变化的环境中保持索引的实时性和准确性？我们将讨论增量索引（Incremental Indexing）、批量索引（Batch Indexing）以及索引合并（Index Merging）等策略。 第三章：信息检索模型与算法 在有了坚实的数据基础设施和索引之后，我们还需要理解不同的信息检索模型和算法，以准确地匹配用户查询与文档内容。 向量空间模型（Vector Space Model）： 这是最经典也是最广泛使用的检索模型之一。我们将深入理解词向量（Term Vectors）的概念，以及如何使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等权重计算方法来量化词项在文档和查询中的重要性。 布尔模型（Boolean Model）： 介绍最基本的检索模型，通过布尔运算符（AND, OR, NOT）进行精确匹配。 概率检索模型（Probabilistic Retrieval Models）： BM25（Best Matching 25）： 作为TF-IDF的改进模型，BM25在实践中表现出色，我们将详细解析其计算公式和参数调优。 语言模型（Language Models）： 从概率的角度预测文档与查询的匹配度，介绍基于文档的语言模型和基于查询的语言模型。 近乎精确匹配（Approximate Nearest Neighbor Search - ANN）： 在高维向量空间中，精确最近邻搜索的计算成本极高。我们将探讨ANN的概念，并介绍一些常见的ANN算法，如Locality-Sensitive Hashing (LSH), Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 等，以及它们在推荐系统、图像检索等场景的应用。 排序与重排（Ranking and Re-ranking）： 检索的最终目的是将最相关的结果呈现给用户。我们将讨论排序算法的设计，包括基于模型评分的排序、基于用户行为的排序以及用户体验导向的重排策略。 第二部分：构建与优化高级检索系统 理解了底层原理后，本部分将引导读者将这些知识转化为实际的应用，学习如何设计、构建和优化能够应对复杂业务需求的检索系统。 第四章：搜索系统的架构设计 一个健壮的搜索系统需要清晰的架构设计来保证其可伸缩性、稳定性和易维护性。 核心组件（Core Components）： 爬虫/数据摄入（Crawlers/Data Ingestion）： 如何高效地获取和同步外部或内部数据源。 索引服务（Indexing Service）： 负责将原始数据转化为可检索的索引。 查询解析器（Query Parser）： 如何理解和转换用户的原始查询。 查询执行引擎（Query Execution Engine）： 如何利用索引快速检索匹配的文档。 排序与结果聚合（Ranking and Result Aggregation）： 如何对检索结果进行排序并呈现给用户。 缓存层（Caching Layer）： 如何通过缓存热点数据和查询结果来提升响应速度。 分布式架构模式（Distributed Architecture Patterns）： 主从复制（Master-Replica）： 实现读写分离和高可用。 分片与路由（Sharding and Routing）： 如何将数据分布到多个节点，并引导查询到正确的节点。 无状态服务（Stateless Services）： 提高系统的可伸缩性和容错能力。 负载均衡与容错（Load Balancing and Fault Tolerance）： 如何在多个节点之间分配请求，以及在部分节点失败时保持服务的可用性。 监控与度量（Monitoring and Metrics）： 如何收集系统运行指标，以便及时发现和解决问题。 第五章：查询处理与优化 用户提出的查询多种多样，如何高效、准确地处理这些查询是搜索系统设计的关键。 查询解析与标准化（Query Parsing and Standardization）： 分词与词条化（Tokenization and Lexical Analysis）： 如何将用户输入的自然语言文本分解成有意义的词语。 查询重写与扩展（Query Rewriting and Expansion）： 如何理解用户意图，进行同义词替换、短语匹配、渐进式查询等。 语法分析与逻辑运算（Syntax Analysis and Logical Operations）： 如何解析布尔运算符、短语运算符等。 查询重排与相关性排序（Query Re-ranking and Relevance Scoring）： 用户画像与个性化搜索（User Profiling and Personalized Search）： 如何利用用户历史行为和偏好来优化搜索结果。 机器学习排序（Learning to Rank - LTR）： 利用机器学习模型学习最优的排序策略。 点击率（CTR）预测与A/B测试（Click-Through Rate Prediction and A/B Testing）： 如何通过实验来评估和优化搜索算法。 性能优化策略（Performance Optimization Strategies）： 缓存策略（Caching Strategies）： 缓存常见查询、热门文档。 查询剪枝（Query Pruning）： 在检索过程中尽早排除不相关的文档。 并行查询执行（Parallel Query Execution）： 利用多核或多节点并行处理查询。 预计算与物化视图（Pre-computation and Materialized Views）： 预先计算部分结果以加速查询。 第六章：高级检索特性与应用 除了基本的文本检索，现代搜索系统还支持丰富的高级特性，以满足更复杂的用户需求。 同义词与拼写纠错（Synonyms and Spell Correction）： 如何让用户输入错误的或不精确的查询也能得到满意的结果。 短语搜索与邻近搜索（Phrase Search and Proximity Search）： 如何实现对词语顺序和相对位置的精确匹配。 模糊匹配与相似度搜索（Fuzzy Matching and Similarity Search）： 如何处理拼写错误、变异词等，以及进行基于相似度的搜索。 聚合与分面搜索（Aggregations and Faceted Search）： 如何对搜索结果进行分组、统计，并提供多维度过滤功能，例如电商网站的按品牌、价格、颜色过滤。 地理位置搜索（Geospatial Search）： 如何支持基于地理位置的查询，例如“附近的美食”。 实时搜索与增量更新（Real-time Search and Incremental Updates）： 如何保证用户能够实时看到最新更新的数据。 自然语言处理（NLP）在搜索中的应用： 意图识别（Intent Recognition）： 理解用户查询的真实目的。 实体识别（Named Entity Recognition - NER）： 识别查询中的人名、地名、组织名等。 问答系统（Question Answering - QA）： 直接从文档中抽取答案，而非仅仅返回文档列表。 语义搜索（Semantic Search）： 理解查询的含义，而非仅仅匹配关键词。 结语 构建一个强大且高效的信息检索系统是一项系统工程，它融合了数据工程、算法设计、系统架构以及对用户需求的深刻理解。本书旨在为读者提供一个全面的视角，帮助您理解现代数据检索技术的本质，并掌握构建和优化相关系统的关键技能。无论您是想深入了解搜索引擎的内部机制，还是希望在自己的应用中实现强大的搜索功能，本书都将为您提供宝贵的知识和指导。希望通过本书的学习，您能够自信地驾驭现代数据检索的挑战，并构建出真正满足用户需求的智能信息系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉非常“实在”，没有那些华而不实的包装，直接切入Solr的核心。我一直觉得，学习一个复杂的系统，最重要的是要理解它的“骨架”，也就是最根本的原理。《Solr权威指南：上卷》在这方面做得非常出色。它不是简单地罗列API或者配置项，而是花了大量的篇幅去解释Solr是如何工作的。比如，它会详细讲解索引是如何被构建的，数据是如何被存储的，以及查询是如何被处理的。我特别关注了它在讲解“索引更新”的部分，原来很多我们之前遇到的效率问题，都源于对索引更新机制理解不深。书中对提交（commit）和合并（merge）的阐述，让我茅塞顿开。而且，作者在描述这些过程时，并没有回避其中的复杂性，而是用一种易于理解的方式，将这些复杂的内部操作展示出来。对于我这种喜欢刨根问底的开发者来说，这本书提供的深度分析，简直是太棒了。它让我觉得，我不仅仅是在学习如何使用Solr，更是在理解Solr的“思想”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在公司里负责技术选型和推广的架构师，我一直在寻找能够帮助团队快速掌握和应用新技术的优秀技术书籍。《Solr权威指南：上卷》绝对是我的首选推荐。它之所以优秀，不仅仅在于内容的详实，更在于其对知识的组织方式。作者巧妙地将Solr的各个模块串联起来，形成了一个完整的知识体系。从最基础的安装配置，到核心的索引和查询原理，再到一些进阶的概念，都安排得井井有条。让我觉得非常难得的是，书中对每一个概念的解释都力求透彻，并且辅以大量的示例代码和配置片段，这使得我们团队在学习和实践时，能够更加得心应手。我尤其欣赏它在讲解查询解析时，详细拆解了查询语句的各个部分，以及Solr如何将这些部分转化为内部的查询对象。这对于理解Solr的查询能力以及进行复杂的查询构建，提供了坚实的基础。这本书让我对Solr的信心倍增，也为我向团队推广Solr提供了更有力的论据。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在企业内部负责搭建和维护搜索系统的工程师，过去几年，我一直依赖于Solr的某些基础功能，但对于其内部运作机制的理解一直停留在“知其然，不知其所以然”的层面。直到我接触到《Solr权威指南：上卷》，我才真正意识到之前我所做的只是在“表面”工作。这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜。作者对于Solr核心组件的讲解，例如索引的构建过程、查询的解析和执行流程、以及缓存机制的设计，都做了非常深入的剖析。我特别喜欢它在讲解缓存时，不仅介绍了不同类型的缓存，还探讨了缓存失效的场景以及如何通过合理的配置来提升检索性能。这对于解决我们生产环境中遇到的查询响应慢的问题非常有指导意义。书中还提到了一些关于索引优化和查询调优的策略，这些都是在实际工作中能够直接应用的宝贵经验。它让我明白了，Solr不仅仅是一个简单的搜索工具，而是一个复杂的、高度可配置的系统，理解其内部原理是进行高效优化的前提。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这个刚刚开始涉足大数据搜索领域的新手来说，简直是救星。之前尝试过用一些开源的搜索工具，但总是感觉不得要领，配置复杂，而且优化起来更是摸不着头脑。翻开《Solr权威指南：上卷》后，我立刻被它清晰的逻辑和详实的讲解所吸引。它没有上来就抛出一堆高级配置，而是从最核心的“索引创建”开始，详细介绍了Schema的定义、字段的配置、文档的导入等等，这些都是构建一个有效Solr搜索系统的基石。让我印象深刻的是，作者在讲解Schema的时候，不仅仅是列举了各种字段类型，还深入分析了不同字段类型在存储和检索上的性能差异，以及如何根据实际业务需求进行最优选择。此外，关于数据导入的部分，它详细介绍了多种方式，并给出了各自的优缺点和适用场景，这对于我这种需要处理不同数据源的开发者来说，简直是太有用了。我之前导入数据总是遇到各种奇奇怪怪的问题，现在看了这本书，才明白很多是由于配置不当或者对数据结构理解不到位造成的。

评分☆☆☆☆☆

读完《Solr权威指南：上卷》的试读章节，我真的感觉像是打开了一扇新世界的大门。之前我对Solr的认识仅限于“搜索功能”，觉得它无非就是搭建个搜索引擎，填点数据，然后就能搜了。但这本导引书彻底颠覆了我的认知。它从最基础的概念讲起，比如索引的本质、文档的结构，以及Solr是如何将这些抽象概念具象化成可查询的数据。特别是关于字段类型和分析器的部分，我之前一直对文本的“分词”和“索引”感到模糊，这本书用非常直观的比喻和图示，让我彻底理解了为什么需要分词，不同的分词器会带来什么样的检索效果差异。作者在讲解的时候，仿佛就在我耳边娓娓道来，没有那些晦涩难懂的技术术语堆砌，而是用一种循序渐进的方式，让我能够一步步地跟上他的思路。即使是之前只接触过一些简单的数据库操作的我，也能在这本书的引导下，慢慢理解Solr的核心原理。而且，它不仅仅是理论讲解，在字里行间，我能感受到作者对Solr的深刻理解和实际应用经验，很多细节的处理方式，都是我在其他地方从未看到过的。

评分☆☆☆☆☆

看着不错，正在学习中，很实用，同类数据很少

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

评分☆☆☆☆☆

包装不错 内容还没看 应该也还可以

评分☆☆☆☆☆

看着不错，正在学习中，很实用，同类数据很少

评分☆☆☆☆☆

包装精美，内容丰富，学习必备

评分☆☆☆☆☆

好好学习，天天向上。哈，加油。

评分☆☆☆☆☆

Solr权威指南：上卷

评分☆☆☆☆☆

最近在学这个，希望有点用处吧，我已经部署起来了

评分☆☆☆☆☆

不错不错