Lucene と Solr のスケーラビリティー | Lucid Imagination by Basis Technology
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
Solr 導入事例：サイバーエージェント Ameba | Lucid Imagination by Basis Technology
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
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