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パリ五輪
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本記事は、Mark Miller 著「Scaling Lucene and Solr」の日本語訳である。 日本語訳 © 2011 Basis Technology 訳注:原典が書かれた2009年前半の時点では、Solr 1.4 は開発中であったため、単に Solr と書かれているものは、Solr 1.3 を指します。本記事の内容の一部は、Solr 1.4 またはそれ以降の版には適用できない可能性があることをご承知置き下さい。 目次 はじめに 単一サーバーの最適化 索引の管理 索引の最適化 メモリーの管理 クエリー スループットの最大化 JVM の設定 サーバーの他の機能 多量のクエリー Lucene のレプリケーション機能 Solr のレプリケーション機能 大規模な索引 分散 Lucene 分散 Solr 大規模の索引と大量のクエリー まとめ リンク集 はじめに Lucene は非常に複雑
このチュートリアルを進めるためには、以下のものが必要となります。 Java 1.5 またはそれ以上。 コマンド行で java -version と入力して、1.5 [またはそれ以上] で始まるバージョン番号が出力されれば大丈夫です。Gnu の GCJ は、サポートされていません。Solr は、動きません。 Solr. このチュートリアルの表示と、Solr サーバーとのやりとりは、同じマシン上のブラウザを使用することをお勧めします。そうでないと、チュートリアルのリンクがうまく機能しないことがあります。 まず Solr のリリースを unzip して、解凍したディレクトリ中の example ディレクトリへ移動してください。(親ディレクトリの名称は、Solr のバージョンによって異なります。) UNIX, Cygwin または MacOS では、以下のようにします: user:~solr$
株式会社マピオン様 会社概要 マピオンは、インターネット地図情報検索サイト『マピオン(http://www.mapion.co.jp)』 を活用した広告メディア事業、地図・位置情報を活用したビジネスソリューション事業、モバイルユーザーに向けた『マピオンモバイル』や『ケータイ国盗り合戦』などのコンシューマー事業を展開しています。 事例概要 マピオントップページからの検索をはじめ、全国900万件くらいのスポット検索や、住所検索、郵便番号検索等ほとんどの検索サービスにおいて、Solr を使った検索システムを導入。 Solr 導入背景 Q:検索を自社で開発しようと思った理由は何ですか? 店舗情報検索などでこれまで使用していた商用検索エンジンは、データが100万件以上になると性能が落ちるので困っていました。 SEO効果を狙うためにも、ページ数を大量に増やす必要があり、また電話帳のデータ900万件く
株式会社サイバーエージェント様 会社概要 サイバーエージェントは、インターネットにて、各種ブログ、オンラインゲームやモバイルサービスの提供、インターネット広告事業、投資育成事業などといった事業を総合的に展開しています。 事例概要 『Ameba』 のミニブログ『Ameba なう』は、ブログに書くほどでもないちょとしたつぶやきを気軽に投稿したり、気になる人のつぶやきを簡単にフォロー(お気に入り登録)することができるサービスです。 また、 Apatch Solr をベースに『Amebaなう』に検索機能を追加したことにより、月間約 2,300万件(2010年11月時点)投稿されるつぶやきを、ほぼリアルタイムで検索結果に反映させ、さらには話題のキーワード表示も可能にしました。このように利便性の高いサービスが好評となり、ブログ内検索「Ameba Search」においても同様の対策をはかっています。 S
「コンテンツがアプリケーション内に存在していても検索できない場合、果たして本当にコンテンツは存在していると言えるのか?」このような疑問に対して、この記事では、Lucene スタックを活用して、コンテンツ内の重要な内容を見つけ出すためのヒントおよびテクニックを提示し、コンテンツが見つけられるようにするにはどうすればいいかを考察する。 読者の方々が私と同じであれば、子供の頃、ウェブ サイトまたはハードディスク内のテキストおよびデータの検索を向上させる仕事をするようになるなんて思いもしなかったでしょう。さらに言えば、大学に入って計算機工学を専攻しているときでも、そんなことは考えつきもしなかったでしょう。それなのに現実には、コンテンツを検索する必要があるプロジェクトに携わっており、その方法を模索してます。あるいは、既に検索できるようにはなっているものの、テストの結果やプログラミングで培った直感から
ファセットを使った検索は、 あらゆる種類の検索アプリケーションで見つけやすさとユーザー体験を向上する方法として、 欠かすことのできない機能となりつつある。 本稿では、 Solr の生みの親、 Yonik Seeley(ヨニック・シーリー)が、 Solr におけるファセット検索の基本を紹介する。 ファセット検索は、 諸項目や検索結果をカテゴリー別に動的なかたまりに分けることにより、 ユーザーが任意のフィールドの任意の値により検索結果を絞り込む(あるいは除外する)ことを可能とします。 画面上のファセットひとつひとつには、検索結果中のそのカテゴリーに一致するヒット数が表示されます。 ユーザーは、検索結果に制約を与えることにより、絞り込んでいくことができます。 ファセット検索は、 ファセット閲覧、 ファセット・ナビゲーション、 ガイド付きナビゲーション、 パラメーター的検索、 などとも呼ばれます。
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