Apache Solr - Entwicklung von Szenarien zu typischen Suchanfragen und praktische Untersuchung der Szenarien am Beispiel des Apache Lucene - Solr Frameworks

Mohring, Tim (2015) Apache Solr - Entwicklung von Szenarien zu typischen Suchanfragen und praktische Untersuchung der Szenarien am Beispiel des Apache Lucene - Solr Frameworks. Bachelor thesis, Ulm University.

[thumbnail of AusarbeitungMohring1203.pdf] PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (1MB)

Abstract

In dieser Arbeit werden einige Szenarien der Volltextsuche, wie sie im realen Betrieb in Unternehmen zum Einsatz kommen, anhand von Solr, untersucht. Dabei wird betrachtet, inwieweit diese sich realisieren lassen und welche Konfigurationen nötig sind, um sie zu realisieren.
Suchsysteme sind für jede moderne IT-Infrastruktur wichtig. Dazu ist ein leistungsfähiges Programm zur Volltextsuche nötig. Solr ist ein Open Source Server für diesen Zweck. Er
wurde von Apache als ein Unterprojekt von Apache Lucene entwickelt und ist komplett in Java geschrieben. Als Grundlage dient ein anderes Projekt aus Lucene, Lucene Core. Dies ist eine Bibliothek für die Volltextindizierung und bietet einige Funktionen für die Indizierung und
Suche an. Solr baut darauf auf, bietet jedoch zusätzlich weitere Funktionen, wie zum Beispiel ein grafisches Administrationsinterface, APIs für verschiedenen Programmiersprachen und eine Facettensuche. In dieser Arbeit werden außerdem auch andere Open Source Server für die Volltextsuche betrachtet. Weiter wird die Architektur von Solr, also die Funktionen und Realisierungen der
einzelnen Komponenten, sowie das Zusammenspiel dieser, betrachtet. Außerdem wird die Einbindung in externe Programme, also die API, betrachtet. Solr bietet eine REST-API über JSON und XML. Dabei werden drei verschiedene Arten von APIs unterschieden. Die Schema API, die zur Ausgabe der aktuellen Konfiguration von Solr verwendet wird. Die CoreAdmin API, die verwendet wird, wenn Solr in der Cloud betrieben wird. Die "Standard"-API, die für die Suche und Indizierung verwendet wird. Für die Suche und Indizierung stehen außerdem verschiedene Client APIs zur Verfügung.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: DBIS Research > Master and Phd-Thesis
Divisions: Faculty of Engineering, Electronics and Computer Science > Institute of Databases and Informations Systems > DBIS Research and Teaching > DBIS Research > Master and Phd-Thesis
Depositing User: Ruediger Pryss
Date Deposited: 12 Mar 2015 17:07
Last Modified: 13 Mar 2015 14:13
URI: http://dbis.eprints.uni-ulm.de/id/eprint/1134

Actions (login required)

View Item
View Item