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ドラクエ3
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4.検索 準備ができたところで、いろいろ検索をしてみる。 全件検索 http://labs.de-com.co.jp/solr/landmark/select/?q=*%3A* 約19万件のデータが入っていることがわかる。 日本語で検索 http://labs.de-com.co.jp/solr/landmark/select/?q=%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E9%83%BD%E5%8D%83%E4%BB%A3%E7%94%B0%E5%8C%BA 「東京都千代田区」のキーワードでヒットしていることがわかる。 ファセット http://labs.de-com.co.jp/solr/landmark/select/?q=%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E9%83%BD%E5%8D%83%E4%BB%A3%E7%94%B0%E5%8C%BA&facet=true&facet.f
Lucene/Solr 3.1 から新たに実装されたSpatial Search について試してみました。 今回、位置情報データに使用したのは 国土数値情報ダウンロードサービス の公共施設データです。 1.データ準備 国土数値情報ダウンロードサービスから公共施設データ47都道府県分のXMLファイルをダウンロード XMLデータをパースしてMySQLに格納 → 直接Solrに格納することも当然できるが、今回はMySQLに一旦格納した 理由としては以下の2点。 公共施設データ本体と緯度経度データがXML中の別のところにあり、XPathで検索もできるが速度的にはMySQLのほうが速そうだった 施設の大分類、小分類、市区町村がコード化されているので、MySQLにマスターデータを持ってJOINしたほうがよさそう ※このプログラムはあまりに汚いので公開しません。。。 概要としては、ざっと以下のような感じ
昨今のインターネットの普及、CGM（Consumer Generated Media）の普及によって私たちが接する情報量は爆発的に増大しています。 その中から私たちが探したい情報を見つけ出すこと、または情報を分析することが困難になっています。 また、情報を提供している側にとってもユーザーが情報を素早く見つけやすくする必要性があります。（ファインダビリティの向上） このような状況のなかで、超高速高性能な検索エンジンのニーズは高まっております。そこで私たちはオープンソース検索エンジンの【Lucene/Solr】をご紹介します。 Lucene/Solrの利用例 私たちがLucene/Solrに注目したのは、その圧倒的な検索パフォーマンスとスケーラビリティなのですが、ここではLucene/Solrが持っている機能を使ってどのようなことが出来るのかを具体的にご紹介したいと思います。 社内文書検索 毎
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