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当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑：
1）用什么数据库好？(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…)
2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)
3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)
4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)
5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：
解决要点：
1）通过主从备份解决数据安全性问题；
2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；
3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果
4）通过分表分库解决读写效率问题
对于Nosql数据库，以redis为例，其它原理类似：
解决要点：
1）通过副本备份保证数据安全性；
2）通过节点竞选机制解决单点问题；
3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果
完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，
在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G
节点数=1048576/96=10922个
实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实！
从前面我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。
全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。 为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：
1、存储数据时按有序存储；
2、将数据和索引分离；
3、压缩数据；
全文检索技术： --- 检索的数据是一些非关系型数据，word,pdf,html
什么叫做全文检索呢？这要从我们生活中的数据说起。
我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。
> 对结构化数据的搜索： 如对数据库的搜索，用SQL语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。
> 对非结构化数据的搜索： 如用Google和百度可以搜索大量内容数据。
对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快，那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？这就是全文检索的基本思路，也即将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引 。
非结构化数据又一种叫法叫全文数据。
按照数据的分类，搜索也分为两种：
对非结构化数据也即全文数据的搜索主要有两种方法：顺序扫描法和反向索引法。
这种先建立索引，再对索引进行搜索文档的过程就叫全文检索(Full-text Search)。
通常来说，传统搜索都是一些“静态”的搜索，即用户搜索的只是从信息库里边筛选出来的信息。而百度推出的实时搜索功能，改变了传统意义上的静态搜索模式，用户对于搜索的结果是实时变化的。
举个例子，用户在搜索“华山”、“峨眉山”等景点时，实时观看各地景区画面。以华山景区为例，当用户在搜索框中输入“华山”时，点击右侧“实时直播——华山”，即可实时观看华山靓丽风景，并能在华山长空栈道、北峰顶、观日台三个视角之间切换。同时，该直播引入广受年轻人欢迎的“弹幕”模式，用户在观看风景时可以同时发表评论，甚至进行聊天互动。
Elasticsearch 与 Solr 的比较总结
最终的结论：
Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
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