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搜索百科(2):Apache Solr — 企业级搜索的开源先锋

大家好,我是 INFINI Labs 的石阳。

欢迎回到 《搜索百科》 专栏!每天 5 分钟,带你速览一款搜索相关的技术或产品,同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

上一篇我们认识了搜索技术的基石 Apache Lucene,今天我们将继续这个旅程,了解基于 Lucene 构建的第一个成功商业级搜索平台 —— Apache Solr

Solr 是什么?

Solr 是一款极速的开源多模态搜索平台,基于 Apache Lucene 的全文、向量和地理空间搜索能力构建而成。Solr 具备高可靠性、可扩展性和容错性,支持分布式索引、复制与负载均衡查询,提供自动故障转移与恢复、集中化配置等功能。如今,Solr 为全球众多大型互联网网站提供搜索和导航功能。

它的定位是:把 Lucene 打造成独立的企业级搜索服务。相比 Lucene 需要写代码调用,Solr 提供了 Web 管理界面、REST API 和配置文件,让开发者更容易上手。

起源:从网站搜索到 Apache 顶级项目

Solr(读作"solar")的故事始于 2004 年,当时 CNET 公司的开发人员 Yonik Seeley 需要为其新闻网站构建一个搜索功能。虽然 Lucene 提供了强大的核心搜索能力,但直接使用 Lucene 需要编写大量 Java 代码,缺乏开箱即用的功能。

Seeley 决定在 Lucene 之上构建一个更易用的搜索服务器,于是 Solr 诞生了。最初的目标很明确:通过 HTTP/XML 接口提供搜索服务,让任何编程语言都能轻松集成搜索功能。

2006 年,Solr 捐赠给 Apache 基金会,2007 年成为顶级项目。2010 年,Solr 与 Lucene 项目合并,形成了今天我们所知的 Apache Lucene/Solr 项目。

技术架构

Index(索引)

Apache Solr 的索引就像是用于管理结构化 / 非结构化数据的“数据库”。它以便于分析和全文检索的方式存储数据。

Query Parser(查询解析器)

所有由客户端提交的查询都会由查询解析器处理。

Response Handler(响应处理器)

响应处理器负责为客户端生成合适格式的响应(如 JSON/XML/CSV)。

Update Handler(更新处理器)

更新处理器用于索引操作,即对索引中的数据进行插入、更新和删除。例如,如果我们希望 MySQL 数据与 Apache Solr 保持同步,就需要创建一个负责同步的更新处理器。

功能亮点

  • 全文检索:高效支持关键词搜索、布尔查询、短语匹配等。
  • 分面搜索(Faceted Search):可以对搜索结果进行分类和聚合统计。
  • 分布式架构(SolrCloud):支持集群部署、自动分片、副本和容错。
  • 丰富的数据接口:提供 RESTful API,支持 JSON、XML、CSV 等多种格式的数据交互。
  • 扩展性与可定制性:通过插件机制支持多语言分词、排序、评分模型等个性化定制。
  • 地理位置搜索:内置空间搜索能力,支持基于经纬度的范围查询和排序。

对比: Solr vs Elasticsearch 如何选择?

虽然两者都基于 Lucene,但在设计哲学上有所不同:

特性 Apache Solr Elasticsearch
定位 企业级搜索服务器 分布式搜索和分析引擎
API 更标准化,遵循传统 REST 更灵活,JSON 原生
分布式 需要 ZooKeeper 协调 内置分布式协调
上手难度 相对简单,开箱即用 学习曲线较陡峭
生态系统 搜索功能更丰富 分析和可视化更强
适用场景 传统企业搜索、电商 日志分析、实时监控

简单来说:Solr 更像"精装房",开箱即用;Elasticsearch 更像"毛坯房",需要更多自定义但更灵活。

快速开始:5 分钟搭建 Solr 服务

1. 下载和安装

# 下载 8.x 版 Solr
wget https://dlcdn.apache.org/solr/solr/8.11.4/solr-8.11.4.tgz

# 解压
tar -xzf solr-8.11.4.tgz

# 启动 Solr(单机模式)
cd solr-8.11.4
bin/solr start

2. 创建 Core

# 创建测试 Core
bin/solr create -c test_core

# 查看 Core 状态
bin/solr status

3. 索引文档

# 使用 curl 索引 JSON 文档
curl http://localhost:8983/solr/test_core/update -d '
[
  {"id": "1", "title": "Solr 入门指南", "content": "Apache Solr 是企业级搜索平台"},
  {"id": "2", "title": "搜索技术演进", "content": "从 Lucene 到 Solr 的技术发展"}
]' -H 'Content-type:application/json'

# 提交更改
curl http://localhost:8983/solr/test_core/update -d '<commit/>' -H 'Content-type:application/xml'

4. 执行搜索

# 搜索"Solr"
curl "http://localhost:8983/solr/test_core/select?q=content:Solr"

# 使用 JSON 格式返回
curl "http://localhost:8983/solr/test_core/select?q=content:Solr&wt=json"

执行搜索返回结果:

访问 http://localhost:8983/solr 即可使用 Solr 的管理界面。

Dashboard:

Core Admin:

结语

从最初的公司内部工具,到成为全球范围内广泛使用的开源搜索引擎,Apache Solr 见证并推动了搜索技术的进化。尽管近年来 Elasticsearch、向量数据库和 AI 驱动的搜索技术逐渐崛起,但 Solr 依然是许多企业可靠且成熟的选择。它的故事不仅属于开源社区,也代表了搜索技术发展的一个重要阶段。


🚀 下期预告
在下一篇「搜索百科」中,我们将介绍它的明星兄弟 —— Elasticsearch

💬 三连互动

  1. 你现在还在用 Solr 吗?
  2. 在 Solr 和 Elasticsearch 之间做过技术选型?
  3. 遇到过有趣的 Solr 使用案例或挑战?

对搜索技术感兴趣的朋友,也欢迎加我微信(ID:lsy965145175)备注“搜索百科”,拉你进  搜索技术交流群,一起探讨与学习!

✨ 推荐阅读

🔗 参考

原文:https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-2-solr/

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上一篇我们认识了搜索技术的基石 Apache Lucene,今天我们将继续这个旅程,了解基于 Lucene 构建的第一个成功商业级搜索平台 —— Apache Solr

Solr 是什么?

Solr 是一款极速的开源多模态搜索平台,基于 Apache Lucene 的全文、向量和地理空间搜索能力构建而成。Solr 具备高可靠性、可扩展性和容错性,支持分布式索引、复制与负载均衡查询,提供自动故障转移与恢复、集中化配置等功能。如今,Solr 为全球众多大型互联网网站提供搜索和导航功能。

它的定位是:把 Lucene 打造成独立的企业级搜索服务。相比 Lucene 需要写代码调用,Solr 提供了 Web 管理界面、REST API 和配置文件,让开发者更容易上手。

起源:从网站搜索到 Apache 顶级项目

Solr(读作"solar")的故事始于 2004 年,当时 CNET 公司的开发人员 Yonik Seeley 需要为其新闻网站构建一个搜索功能。虽然 Lucene 提供了强大的核心搜索能力,但直接使用 Lucene 需要编写大量 Java 代码,缺乏开箱即用的功能。

Seeley 决定在 Lucene 之上构建一个更易用的搜索服务器,于是 Solr 诞生了。最初的目标很明确:通过 HTTP/XML 接口提供搜索服务,让任何编程语言都能轻松集成搜索功能。

2006 年,Solr 捐赠给 Apache 基金会,2007 年成为顶级项目。2010 年,Solr 与 Lucene 项目合并,形成了今天我们所知的 Apache Lucene/Solr 项目。

技术架构

Index(索引)

Apache Solr 的索引就像是用于管理结构化 / 非结构化数据的“数据库”。它以便于分析和全文检索的方式存储数据。

Query Parser(查询解析器)

所有由客户端提交的查询都会由查询解析器处理。

Response Handler(响应处理器)

响应处理器负责为客户端生成合适格式的响应(如 JSON/XML/CSV)。

Update Handler(更新处理器)

更新处理器用于索引操作,即对索引中的数据进行插入、更新和删除。例如,如果我们希望 MySQL 数据与 Apache Solr 保持同步,就需要创建一个负责同步的更新处理器。

功能亮点

  • 全文检索:高效支持关键词搜索、布尔查询、短语匹配等。
  • 分面搜索(Faceted Search):可以对搜索结果进行分类和聚合统计。
  • 分布式架构(SolrCloud):支持集群部署、自动分片、副本和容错。
  • 丰富的数据接口:提供 RESTful API,支持 JSON、XML、CSV 等多种格式的数据交互。
  • 扩展性与可定制性:通过插件机制支持多语言分词、排序、评分模型等个性化定制。
  • 地理位置搜索:内置空间搜索能力,支持基于经纬度的范围查询和排序。

对比: Solr vs Elasticsearch 如何选择?

虽然两者都基于 Lucene,但在设计哲学上有所不同:

特性 Apache Solr Elasticsearch
定位 企业级搜索服务器 分布式搜索和分析引擎
API 更标准化,遵循传统 REST 更灵活,JSON 原生
分布式 需要 ZooKeeper 协调 内置分布式协调
上手难度 相对简单,开箱即用 学习曲线较陡峭
生态系统 搜索功能更丰富 分析和可视化更强
适用场景 传统企业搜索、电商 日志分析、实时监控

简单来说:Solr 更像"精装房",开箱即用;Elasticsearch 更像"毛坯房",需要更多自定义但更灵活。

快速开始:5 分钟搭建 Solr 服务

1. 下载和安装

# 下载 8.x 版 Solr
wget https://dlcdn.apache.org/solr/solr/8.11.4/solr-8.11.4.tgz

# 解压
tar -xzf solr-8.11.4.tgz

# 启动 Solr(单机模式)
cd solr-8.11.4
bin/solr start

2. 创建 Core

# 创建测试 Core
bin/solr create -c test_core

# 查看 Core 状态
bin/solr status

3. 索引文档

# 使用 curl 索引 JSON 文档
curl http://localhost:8983/solr/test_core/update -d '
[
  {"id": "1", "title": "Solr 入门指南", "content": "Apache Solr 是企业级搜索平台"},
  {"id": "2", "title": "搜索技术演进", "content": "从 Lucene 到 Solr 的技术发展"}
]' -H 'Content-type:application/json'

# 提交更改
curl http://localhost:8983/solr/test_core/update -d '<commit/>' -H 'Content-type:application/xml'

4. 执行搜索

# 搜索"Solr"
curl "http://localhost:8983/solr/test_core/select?q=content:Solr"

# 使用 JSON 格式返回
curl "http://localhost:8983/solr/test_core/select?q=content:Solr&wt=json"

执行搜索返回结果:

访问 http://localhost:8983/solr 即可使用 Solr 的管理界面。

Dashboard:

Core Admin:

结语

从最初的公司内部工具,到成为全球范围内广泛使用的开源搜索引擎,Apache Solr 见证并推动了搜索技术的进化。尽管近年来 Elasticsearch、向量数据库和 AI 驱动的搜索技术逐渐崛起,但 Solr 依然是许多企业可靠且成熟的选择。它的故事不仅属于开源社区,也代表了搜索技术发展的一个重要阶段。


🚀 下期预告
在下一篇「搜索百科」中,我们将介绍它的明星兄弟 —— Elasticsearch

💬 三连互动

  1. 你现在还在用 Solr 吗?
  2. 在 Solr 和 Elasticsearch 之间做过技术选型?
  3. 遇到过有趣的 Solr 使用案例或挑战?

对搜索技术感兴趣的朋友,也欢迎加我微信(ID:lsy965145175)备注“搜索百科”,拉你进  搜索技术交流群,一起探讨与学习!

✨ 推荐阅读

🔗 参考

原文:https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-2-solr/

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【搜索客社区日报】第2115期 (2025-09-15)

1、AI流程编排产品调研&实践
https://developer.damo-academy ... 25861

2、带地图的 RAG:多模态 + 地理空间 在 Elasticsearch 中
https://elasticstack.blog.csdn ... 52848

3、使用 LangExtract 和 Elasticsearch
https://elasticstack.blog.csdn ... 07715

4、使用 OpenTelemetry 从你的日志中获取更多信息
https://elasticstack.blog.csdn ... 46828

5、Elasticsearch 索引字段删除,除了 Reindex 重建索引还有没有别的解决方案?
https://mp.weixin.qq.com/s/IJxEQc59t4kn6ex_YGmYAQ

编辑:Muse
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1、AI流程编排产品调研&实践
https://developer.damo-academy ... 25861

2、带地图的 RAG:多模态 + 地理空间 在 Elasticsearch 中
https://elasticstack.blog.csdn ... 52848

3、使用 LangExtract 和 Elasticsearch
https://elasticstack.blog.csdn ... 07715

4、使用 OpenTelemetry 从你的日志中获取更多信息
https://elasticstack.blog.csdn ... 46828

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【搜索客社区日报】第2114期 (2025-09-12)

1、搜索百科(1):Lucene —— 打开现代搜索世界的第一扇门
https://elasticsearch.cn/article/15557

2、AI写代码,第一稿95%都没用?一名工程师的Claude Code六周实录
https://blog.csdn.net/csdnnews ... 33438

3、如何使用极限网关实现 Easysearch 数据迁移?
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 55265

4、你有没有想过不额外安装 Kibana,就能实现集群核心指标数据的可视化?
https://mp.weixin.qq.com/s/YQIJG8auOxslINg90MBafA

5、在 Coco AI 中接入 WordPress RSS,实现文章秒级搜索
https://blog.csdn.net/weixin_3 ... 03720

编辑:Fred
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2、AI写代码,第一稿95%都没用?一名工程师的Claude Code六周实录
https://blog.csdn.net/csdnnews ... 33438

3、如何使用极限网关实现 Easysearch 数据迁移?
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 55265

4、你有没有想过不额外安装 Kibana,就能实现集群核心指标数据的可视化?
https://mp.weixin.qq.com/s/YQIJG8auOxslINg90MBafA

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【搜索客社区日报】第2113期 (2025-09-11)

1.MCP 社区推出 MCP Registry
https://blog.modelcontextproto ... view/
2.大模型推理革命:从 GPT-5 到 vLLM Semantic Router
https://mp.weixin.qq.com/s/F6pGYNhLVxyW4It9-QtklQ
3.OpenAI Codex 零基础入门指南
https://mp.weixin.qq.com/s/HHceGuE46llL-ZS9T0hiXA
4.使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分离推理服务
https://mp.weixin.qq.com/s/6_oRs7p6wwL1HqnKr8yC5Q

编辑:Se7en
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1.MCP 社区推出 MCP Registry
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3.OpenAI Codex 零基础入门指南
https://mp.weixin.qq.com/s/HHceGuE46llL-ZS9T0hiXA
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搜索百科(1):Lucene —— 打开现代搜索世界的第一扇门

大家好,我是 INFINI Labs 的石阳。

这是《搜索百科》系列文章,每天 5 分钟,带你速览一款搜索相关的技术或产品,同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

搜索技术看似专业,但它早已深度融入我们的日常生活。无论是电商搜索、知识检索,还是 AI 语义搜索、RAG、向量检索,背后都有经典与新兴技术的结合。希望这个系列能帮大家建立更清晰的认知,也欢迎留言交流。

引言:为什么先写 Lucene?

如果你曾用 GitHub 搜代码、用电商网站搜商品,或者在日志平台里“捞”报错,你就已经享受了 Lucene 的红利——只是自己还不知道。今天,让我们认识下这位“幕后大佬”,看看它如何以一己之力,孵化了整个现代搜索江湖。没有它,就没有 Elasticsearch 的锋芒,也没有 Solr 的稳健。讲搜索,不从 Lucene 开始,就像讲武侠不提《易筋经》——根基都丢了。

诞生故事:一个程序员的“副业”成果

Lucene 的诞生颇具传奇色彩。它的创造者 Doug Cutting(后来也是 Hadoop 的创始人之一)在 1997 年开始开发 Lucene,最初是为了给他的个人项目——一个网络爬虫和搜索引擎——提供搜索能力。

当时,市面上并没有成熟的开源搜索库可用,Doug 决定自己写一个。他在业余时间一点点打磨,最终在 1999 年发布了第一个版本。2001 年,Lucene 加入了 Apache 软件基金会,成为 Apache 的第一个开源搜索项目。

有趣的是,Lucene 的名字并不是来自什么技术术语,而是取自 Doug Cutting 妻子的中间名——Lucene。这也让这个项目多了一丝浪漫的色彩。

Lucene 概述

Apache Lucene,是一个用 Java 编写的高性能、全文搜索引擎库。它不是那种你下载下来就能直接用的“搜索软件”,而是一个底层库,就像乐高积木里的基础砖块,虽然不起眼,但没有它,很多搜索产品根本搭不起来。

Lucene 提供了强大的索引和查询能力,支持分词、倒排索引、相关性评分、模糊查询、布尔查询等一系列功能。它是 Elasticsearch、Solr、Easysearch、OpenSearch 等现代搜索引擎的核心引擎。

社区生态

虽然已经 25 岁"高龄",Lucene 的社区却依然活力满满。作为 Apache 软件基金会的顶级项目,它拥有:

  • 100+ 活跃贡献者
  • 每月都有新的 commit 和 issue 处理
  • 每年发布 2-4 个主要版本
  • 完善的文档和活跃的邮件列表

虽然不像 Elasticsearch 那样“出圈”,但在开发者和企业内部系统中仍有广泛使用。

功能亮点:为什么大家都爱它?

  • 高性能全文检索内核:倒排索引、短语/布尔/通配符/模糊查询、相关性打分。
  • 面向工程的可扩展分析链:分词器、过滤器、同义词、停用词、高亮、排序等。
  • 近邻向量检索(KNN):原生支持高维向量的最近邻搜索,为语义检索/RAG 奠基。 
  • 嵌入式 & 纯 Java:作为库嵌入任意 Java 应用,掌控细粒度行为与性能。
  • 成熟稳定的版本线:9.x 与 10.x 并行演进,兼顾稳定与新特性。

对比优势:Lucene vs 世界

产品 类型 与 Lucene 的关系
Elasticsearch 分布式引擎 基于 Lucene,提供分布式、RESTful 接口
Apache Solr 搜索平台 基于 Lucene,提供 Web 管理界面和更多功能
Meilisearch 轻量引擎 不基于 Lucene,用 Rust 编写,主打易用性

Lucene 是底层引擎,而其他产品是在它之上构建的完整解决方案。如果你想要完全控制搜索逻辑,Lucene 是最佳选择;如果你想要开箱即用的搜索服务,可以考虑 Elasticsearch 或 Solr。

快速上手:10 分钟体验 Lucene

虽然 Lucene 需要写一些 Java 代码,但其实入门并不复杂。

1. 环境准备

// Maven 依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-core</artifactId>
    <version>10.xx.xx</version>
</dependency>

2. 创建你的第一个索引

// 创建分析器(支持中文)
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

// 创建索引
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("index"));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("content", "欢迎来到 Lucene 的世界", Field.Store.YES));
writer.addDocument(doc);
writer.close();

3. 执行搜索

// 搜索 "Lucene"
Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
TopDocs results = searcher.search(query, 10);

System.out.println("找到 " + results.totalHits + " 条结果");

几行 Java 代码,就能完成一个迷你搜索引擎。

结语

Apache Lucene 虽然不是面向最终用户的产品,但它是搜索技术的基石。几乎所有现代搜索引擎都离不开它。如果你对搜索技术有兴趣,学习 Lucene 是理解搜索引擎工作原理的最佳途径。


🚀 下期预告
下一篇,我将介绍 Lucene 的第一个"孩子"—— Apache Solr,看看这个基于 Lucene 的企业级搜索平台如何让搜索变得更简单。

💬 三连互动

  1. 你或公司最近在用 Lucene 吗?拿来做了什么场景?
  2. 你觉得 Lucene 最香 / 最坑的点是什么?
  3. 下一期想先看 Solr 还是 Elasticsearch ?留言告诉我,我来插队!

对搜索技术感兴趣的朋友,也欢迎加我微信(ID:lsy965145175)备注“搜索百科”,拉你进  搜索技术交流群,一起探讨与学习!

原文:https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-1-lucene/

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大家好,我是 INFINI Labs 的石阳。

这是《搜索百科》系列文章,每天 5 分钟,带你速览一款搜索相关的技术或产品,同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

搜索技术看似专业,但它早已深度融入我们的日常生活。无论是电商搜索、知识检索,还是 AI 语义搜索、RAG、向量检索,背后都有经典与新兴技术的结合。希望这个系列能帮大家建立更清晰的认知,也欢迎留言交流。

引言:为什么先写 Lucene?

如果你曾用 GitHub 搜代码、用电商网站搜商品,或者在日志平台里“捞”报错,你就已经享受了 Lucene 的红利——只是自己还不知道。今天,让我们认识下这位“幕后大佬”,看看它如何以一己之力,孵化了整个现代搜索江湖。没有它,就没有 Elasticsearch 的锋芒,也没有 Solr 的稳健。讲搜索,不从 Lucene 开始,就像讲武侠不提《易筋经》——根基都丢了。

诞生故事:一个程序员的“副业”成果

Lucene 的诞生颇具传奇色彩。它的创造者 Doug Cutting(后来也是 Hadoop 的创始人之一)在 1997 年开始开发 Lucene,最初是为了给他的个人项目——一个网络爬虫和搜索引擎——提供搜索能力。

当时,市面上并没有成熟的开源搜索库可用,Doug 决定自己写一个。他在业余时间一点点打磨,最终在 1999 年发布了第一个版本。2001 年,Lucene 加入了 Apache 软件基金会,成为 Apache 的第一个开源搜索项目。

有趣的是,Lucene 的名字并不是来自什么技术术语,而是取自 Doug Cutting 妻子的中间名——Lucene。这也让这个项目多了一丝浪漫的色彩。

Lucene 概述

Apache Lucene,是一个用 Java 编写的高性能、全文搜索引擎库。它不是那种你下载下来就能直接用的“搜索软件”,而是一个底层库,就像乐高积木里的基础砖块,虽然不起眼,但没有它,很多搜索产品根本搭不起来。

Lucene 提供了强大的索引和查询能力,支持分词、倒排索引、相关性评分、模糊查询、布尔查询等一系列功能。它是 Elasticsearch、Solr、Easysearch、OpenSearch 等现代搜索引擎的核心引擎。

社区生态

虽然已经 25 岁"高龄",Lucene 的社区却依然活力满满。作为 Apache 软件基金会的顶级项目,它拥有:

  • 100+ 活跃贡献者
  • 每月都有新的 commit 和 issue 处理
  • 每年发布 2-4 个主要版本
  • 完善的文档和活跃的邮件列表

虽然不像 Elasticsearch 那样“出圈”,但在开发者和企业内部系统中仍有广泛使用。

功能亮点:为什么大家都爱它?

  • 高性能全文检索内核:倒排索引、短语/布尔/通配符/模糊查询、相关性打分。
  • 面向工程的可扩展分析链:分词器、过滤器、同义词、停用词、高亮、排序等。
  • 近邻向量检索(KNN):原生支持高维向量的最近邻搜索,为语义检索/RAG 奠基。 
  • 嵌入式 & 纯 Java:作为库嵌入任意 Java 应用,掌控细粒度行为与性能。
  • 成熟稳定的版本线:9.x 与 10.x 并行演进,兼顾稳定与新特性。

对比优势:Lucene vs 世界

产品 类型 与 Lucene 的关系
Elasticsearch 分布式引擎 基于 Lucene,提供分布式、RESTful 接口
Apache Solr 搜索平台 基于 Lucene,提供 Web 管理界面和更多功能
Meilisearch 轻量引擎 不基于 Lucene,用 Rust 编写,主打易用性

Lucene 是底层引擎,而其他产品是在它之上构建的完整解决方案。如果你想要完全控制搜索逻辑,Lucene 是最佳选择;如果你想要开箱即用的搜索服务,可以考虑 Elasticsearch 或 Solr。

快速上手:10 分钟体验 Lucene

虽然 Lucene 需要写一些 Java 代码,但其实入门并不复杂。

1. 环境准备

// Maven 依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-core</artifactId>
    <version>10.xx.xx</version>
</dependency>

2. 创建你的第一个索引

// 创建分析器(支持中文)
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

// 创建索引
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("index"));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("content", "欢迎来到 Lucene 的世界", Field.Store.YES));
writer.addDocument(doc);
writer.close();

3. 执行搜索

// 搜索 "Lucene"
Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
TopDocs results = searcher.search(query, 10);

System.out.println("找到 " + results.totalHits + " 条结果");

几行 Java 代码,就能完成一个迷你搜索引擎。

结语

Apache Lucene 虽然不是面向最终用户的产品,但它是搜索技术的基石。几乎所有现代搜索引擎都离不开它。如果你对搜索技术有兴趣,学习 Lucene 是理解搜索引擎工作原理的最佳途径。


🚀 下期预告
下一篇,我将介绍 Lucene 的第一个"孩子"—— Apache Solr,看看这个基于 Lucene 的企业级搜索平台如何让搜索变得更简单。

💬 三连互动

  1. 你或公司最近在用 Lucene 吗?拿来做了什么场景?
  2. 你觉得 Lucene 最香 / 最坑的点是什么?
  3. 下一期想先看 Solr 还是 Elasticsearch ?留言告诉我,我来插队!

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原文:https://infinilabs.cn/blog/2025/search-wiki-1-lucene/

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【搜索客社区日报】第2112期 (2025-09-10)

1.Elasticsearch 与 PostgreSQL 在 RAG 系统中的比较(搭梯)
https://blog.gopenai.com/elast ... e0ddb

2.使用 Elasticsearch 增强 RAG:深入了解高级搜索功能(搭梯)
https://medium.com/%40hiconcep ... 99d86

3.将网站转变为LLM的知识库(搭梯)
https://medium.com/data-scienc ... 7c1d3


编辑:kin122    
更多资讯:http://news.searchkit.cn
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1.Elasticsearch 与 PostgreSQL 在 RAG 系统中的比较(搭梯)
https://blog.gopenai.com/elast ... e0ddb

2.使用 Elasticsearch 增强 RAG:深入了解高级搜索功能(搭梯)
https://medium.com/%40hiconcep ... 99d86

3.将网站转变为LLM的知识库(搭梯)
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【搜索客社区日报】第2111期 (2025-09-09)

1. 可以用ES做RAG的上下文工程吗(需要梯子)
https://carlylrichmond.medium. ... 8b19f
2. 把opensearch换成minisearch得不得行?(需要梯子)
https://medium.com/collaborne- ... f7395
3. 能hold住数据持续增长的ES吗?(需要梯子)
https://medium.com/%40tumersev ... 49ac7
编辑:斯蒂文
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1. 可以用ES做RAG的上下文工程吗(需要梯子)
https://carlylrichmond.medium. ... 8b19f
2. 把opensearch换成minisearch得不得行?(需要梯子)
https://medium.com/collaborne- ... f7395
3. 能hold住数据持续增长的ES吗?(需要梯子)
https://medium.com/%40tumersev ... 49ac7
编辑:斯蒂文
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【搜索客社区日报】第2110期 (2025-09-08)

1、Elastic Observability 中 Discover 的跟踪,用于深入的应用洞察
https://elasticstack.blog.csdn ... 14513

2、使用 cloud-native Elasticsearch 与 ECK 运行
https://elasticstack.blog.csdn ... 09367

3、什么是上下文工程 (Context Engineering)?
https://elasticstack.blog.csdn ... 32162

4、转变数据交互:在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上部署 Elastic 的 MCP 服务器以构建 agentic AI 应用程序
https://elasticstack.blog.csdn ... 24592

5、初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
https://mp.weixin.qq.com/s/7Lt3WKmHoQY5HifnPFjxoQ

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1、Elastic Observability 中 Discover 的跟踪,用于深入的应用洞察
https://elasticstack.blog.csdn ... 14513

2、使用 cloud-native Elasticsearch 与 ECK 运行
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3、什么是上下文工程 (Context Engineering)?
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4、转变数据交互:在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上部署 Elastic 的 MCP 服务器以构建 agentic AI 应用程序
https://elasticstack.blog.csdn ... 24592

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【搜索客社区日报】第2109期 (2025-09-05)

1、新一代搜索引擎,据说是 ES 的 15 倍?
https://mp.weixin.qq.com/s/gMSu2yzX7BT56EvTlxiCgA

2、得物灵犀搜索推荐词分发平台演进 3.0
https://my.oschina.net/u/5783135/blog/18690593

3、检索升级实践:亲手打造 “更聪明” 的文档理解系统!
https://my.oschina.net/u/8690838/blog/18690372

4、基于极限网关实现 Elasticsearch 到 Easysearch 集群数据迁移实战
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 55265

5、Elasticsearch 的 JVM 基础知识:指标、内存和监控
https://elasticstack.blog.csdn ... 75147

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https://my.oschina.net/u/5783135/blog/18690593

3、检索升级实践:亲手打造 “更聪明” 的文档理解系统!
https://my.oschina.net/u/8690838/blog/18690372

4、基于极限网关实现 Elasticsearch 到 Easysearch 集群数据迁移实战
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【搜索客社区日报】第2108期 (2025-09-04)

1.秒级集群翻转、分钟级IDC故障止损 | 同程大规模Elasticsearch平台架构设计与实践
https://mp.weixin.qq.com/s/fgVMx5JOw77JlNVSgh0UCw
2.Elastic 数据采集全面转向 OpenTelemetry
https://mp.weixin.qq.com/s/b8Wa1RKIyGB58o0RIcwweQ
3.Agent 架构综述:从 Prompt 到 Context
https://mp.weixin.qq.com/s/pIcZPDqYzXrE3i6Zh4sr-Q
4.玩疯了!盘点文生图模型Nano Banana的热门提示词
https://mp.weixin.qq.com/s/LOt-pZ7-cxXdf3KEmxpkWQ

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https://mp.weixin.qq.com/s/b8Wa1RKIyGB58o0RIcwweQ
3.Agent 架构综述:从 Prompt 到 Context
https://mp.weixin.qq.com/s/pIcZPDqYzXrE3i6Zh4sr-Q
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【搜索客社区日报】第2107期 (2025-09-03)

1.15分钟人工智能历史之旅(搭梯)
https://ai.plainenglish.io/a-1 ... 15228

2.欢迎来到AI幻觉博物馆(搭梯)
https://ai.plainenglish.io/wel ... 85827

3.利用 ElasticSearch 的强大功能进行 AirBnB 数据分析的分步指南(搭梯)
https://medium.com/%40ernestod ... 9d871



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【搜索客社区日报】第2106期 (2025-09-02)

1. 手搓了个山寨ChatGPT系统不配个ES的可观测宇宙吗(需要梯子)
https://medium.com/%40contact2 ... c0d63

2. 这小哥在记录用Rust撸搜索引擎,码住先(需要梯子)
https://medium.com/@karri.balu2339

3. ILM 能让你的数据优雅的老去吗?(需要梯子)
https://medium.com/kocsistem/i ... 01ce8

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1. 手搓了个山寨ChatGPT系统不配个ES的可观测宇宙吗(需要梯子)
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2. 这小哥在记录用Rust撸搜索引擎,码住先(需要梯子)
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【搜索客社区日报】第2105期 (2025-09-01)

1、Observability:如何在隔离环境中部署 Elastic Agents
https://elasticstack.blog.csdn ... 40009

2、Elasticsearch:Semantic text 字段类型
https://elasticstack.blog.csdn ... 88674

3、使用 ES|QL COMPLETION + 一个 LLM 在 5 分钟内编写一个 Chuck Norris 事实生成器
https://elasticstack.blog.csdn ... 73787

4、将 agents 连接到 Elasticsearch 使用模型上下文协议 - docker
https://elasticstack.blog.csdn ... 51617

5、从炼金术到工程学:在AI浪潮中,我们如何告别RAG,拥抱真正的“上下文工程”?
https://mp.weixin.qq.com/s/bZbiMDnKMEvKx18MVTYkBA

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1、Observability:如何在隔离环境中部署 Elastic Agents
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2、Elasticsearch:Semantic text 字段类型
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3、使用 ES|QL COMPLETION + 一个 LLM 在 5 分钟内编写一个 Chuck Norris 事实生成器
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4、将 agents 连接到 Elasticsearch 使用模型上下文协议 - docker
https://elasticstack.blog.csdn ... 51617

5、从炼金术到工程学:在AI浪潮中,我们如何告别RAG,拥抱真正的“上下文工程”?
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【搜索客社区日报】第2104期 (2025-08-29)

1、Easysearch 冷热架构实战
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 11796

2、Elasticsearch 索引字段删除,除了 Reindex 重建索引还有没有别的解决方案?
https://mp.weixin.qq.com/s/IJxEQc59t4kn6ex_YGmYAQ

3、别被“资本炒作”带坑里了!AI搜索!=向量搜索、相关性!=相似性
https://mp.weixin.qq.com/s/dZb ... %3D16

4、APM 系列(一):Skywalking 与 Easyearch 集成
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 57384

5、Coco AI 嵌入式 AI 搜索 | 1分钟部署攻略
https://www.bilibili.com/video/BV17HZ4YoEpu/

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1、Easysearch 冷热架构实战
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2、Elasticsearch 索引字段删除,除了 Reindex 重建索引还有没有别的解决方案?
https://mp.weixin.qq.com/s/IJxEQc59t4kn6ex_YGmYAQ

3、别被“资本炒作”带坑里了!AI搜索!=向量搜索、相关性!=相似性
https://mp.weixin.qq.com/s/dZb ... %3D16

4、APM 系列(一):Skywalking 与 Easyearch 集成
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 57384

5、Coco AI 嵌入式 AI 搜索 | 1分钟部署攻略
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【搜索客社区日报】第2103期 (2025-08-28)

1.Claude Code 背后的秘密:为什么它能秒杀其他 AI 编程助手
https://mp.weixin.qq.com/s/6zDiDtnVwxNsqQjmkhZ-iA
2.基于 NVIDIA Dynamo 的分布式 LLM 推理:架构、特性与部署实践
https://b23.tv/o5EzNoV
3.我不给人做产品,给 Agent 做
https://mp.weixin.qq.com/s/gIHoE32VuvlXlGoLe5kCpg

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1.Claude Code 背后的秘密:为什么它能秒杀其他 AI 编程助手
https://mp.weixin.qq.com/s/6zDiDtnVwxNsqQjmkhZ-iA
2.基于 NVIDIA Dynamo 的分布式 LLM 推理:架构、特性与部署实践
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3.我不给人做产品,给 Agent 做
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