nutch和lucene Lucene的区别其实是一个提供全文文本搜索的函数库，并不是一个应用软件 。lucene同步问题很无奈，此时lucene与数据库效率差别不大，日记ElasticSearch7.x新功能描述:ElasticSearch7的很多新功能，x主要是基于lucene8的新特性 。x，所以这里就不赘述了 。
1、「日记」ElasticSearch7.x新功能介绍Description:elastic search 7的许多新功能 。x主要是基于lucene8的新特性 。x，所以这里就不赘述了 。这个功能在6.1已经加入，但是默认关闭，7.0开始默认开启 。如果有两个节点，其中一个有一个索引的主片段 ， 另一个有一个相同索引的副本片段，当这个特性在6中关闭时 。x，不管每个节点的状态是什么，是否在做耗时的操作，比如GC等 。 ， 每次请求来的时候，都会轮询访问两个碎片中的一个；7点以后 。x开启，ES会统计每个请求的耗时，并根据每个节点访问响应的耗时长度自动调整每个节点的访问频率 。
一旦进入这种状态，并且没有为该片段所在的索引明确设置刷新间隔(默认每秒执行一次)，那么调度的刷新就会停止，直到下一个访问请求到来，才会进行下一次刷新 。在此期间，索引数据的吞吐量将比原来显著增强 。如果明确设置了刷新间隔，仍将根据配置中的间隔来调度执行 。
2、Elasticsearch——评分机制详解当使用搜索引擎时，它必须对该模块进行排序 。如果它没有选择按某个字段排序，那么它会默认按得分高低排序 。所以正式使用的话，需要对默认排序的评分策略有详细的了解 。不然为什么这个在前那个在后？以查询为输入，最后通过公式综合各个因素，返回文档的最终得分 。这个综合考虑的过程就是优先考虑相关文件的考虑过程 。
在Lucene中，这种相关性被称为score，确定文档与查询的相关性的过程被称为scoring 。ES最常用的评分模型是TF/IDF和BM25 。TFIDF属于向量空间模型，BM25属于概率模型 ， 但两者的评分公式差别不大 。都是用IDF方法和TF方法的某种乘积来定义单个词的权重，然后加上与查询匹配的词的权重作为整个文档的得分 。
【lucene分析与应用】
3、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
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