本篇目录：
- 1、Lucene、Elasticsearch、Solr区别
- 2、Solr的提交方式
- 3、用java操作solr时候,commit的时候有没有返回值来表示插入成功或者失败...
- 4、使用solrj如何去更新单个document的field
- 5、科技公司钟爱的50款开源工具
Lucene、Elasticsearch、Solr区别
1、Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但是es更适用于新兴的实时搜索应用。单纯的对已有数据进行检索的时候，solr效率更好，高于es。 Solr官网提供的功能更多，而es本身更注重于核心功能，高级功能多由第三方插件。
2、）lucene/solr/es做索引和搜索 lucene是鼻祖，但是比较底层，所以在lucene之上，又有了solr和es，这几个东西都是做索引、搜索。
3、不过有个重大的区别在于，Solr是在这台性能很好的机器上跑，而es的导入进程则是在一台Intel 四核 5G，4G内存的机器上跑的，也许会有性能的差异。ES版本0.18，Solr版本0-ALPHA。
4、查询性能不同。当实时建立索引的时候，solr会产生io阻塞，而es则不会，es查询性能要高于solr；检索效率不同。在不断动态添加数据的时候，solr的检索效率会变的低下，而es则没有什么变化；管理方式不同。
5、Solr和Lucene的本质区别有以下三点：搜索服务器，企业级和管理。Lucene本质上是搜索库，不是独立的应用程序，而Solr是。Lucene专注于搜索底层的建设，而Solr专注于企业应用。Lucene不负责支撑搜索服务所必须的管理，而Solr负责。
Solr的提交方式
(1)创建配置文件 从solr的默认配置文件拷贝一份出来 (2)修改配置book/managed-schema 在根节点下面添加字段 (2)修改配置book/schema.xml 这里修改下其中的软硬提交方式。
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
第一种方案，solr配置数据库，自动处理建索引。
数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
管理方式不同。Solr利用zookeeper进行分布式管理，而es自身带有分布式系统管理功能。Solr一般都要部署到web服务器上；文件格式不同。
它对外提供类似于Web-service的API接口。
用java操作solr时候,commit的时候有没有返回值来表示插入成功或者失败...
久性表示已提交的数据在事务执行失败时，数据的状态都应该正确。
那个是在连接数据库的时候就被阻止了，而这个错误是在对数据库进行操作时引起的。比如在select update等等。这个是因为该用户没有操作数据库相应的权力。比如select 这个操作在mysql.user.Select_priv里记录 Y 可以操作N 不可以操作。
全部放到一个事务里面处理，如果失败全部回滚。
对于其它类型的 SQL 语句，mysql_query() 在执行成功时返回 TRUE，出错时返回 FALSE。非 FALSE 的返回值意味着查询是合法的并能够被服务器执行。这并不说明任何有关影响到的或返回的行数。
首先要看你有没有禁止数据操作的自动commit。如果你禁止了，执行多条update没有commit，那就操作不会更新。如果没有禁止，会commt到数据库。
使用solrj如何去更新单个document的field
1、剔除数据---在搜索时，想将某些结果排除掉，我们可以使用操作符“-”进行排除查询。即：-field：value。
2、将解压包中的solr-1/dist/solr-war复制到tomcat_dir/webapps/目录，并命名为solr.war。
3、在solr与tomcat整合文章中，我用的索引库是mycore，现在就以这个为例。
4、solr检索肯定是检索索引，但每一个doc的field都可以配置(schema.xml)是否存储，如果存储了，那么检索出来的doc也可以返回这个field的数据。 至于添加索引数据，好像只能用curl或者solrj的方式吧。
科技公司钟爱的50款开源工具
1、Apache Mesos是一种资源抽象工具，有了它，企业就可以鼗整个数据中心当成一个资源池，它在又在运行Hadoop、Spark及类似应用程序的公司当中很流行。
2、Dendron 是典型的开源社区编程思维的解决方案，虽然初看起来有一点学习曲线，但从根本上是给了使用者最大的自由发挥空间，同时又提供了最强大和最彻底的工具生态支持。
3、Sentient：一个用于大规模分布式机器学习的平台，可提高模型的性能和稳定性。Megengine：一个用于分布式机器学习的开源框架，支持高效的数据处理和模型训练。TensorFlow：一个用于机器学习和深度学习的开源框架，提供各种工具和库。
4、ApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。
5、开源的BI工具：Smartbi Smartbi是国内大名鼎鼎的思迈特软件公司的王牌产品，在国内市场口碑位居榜首。它内置了成熟的数据分析模型，不需要写复杂的公式或代码就可以完成个项目的计算分析。
6、Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
到此，以上就是小编对于solr 删除指定数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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