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随着现代社会信息量的急剧增长,各种以Internet为载体的电子信息愈来愈多,如何有效、快速、准确地在海量信息中查找所需要的信息,已经成为人们的重要需求。
在信息化建设的初期,SQL Server、Oracle、Informix等结构化数据库,就能够满足大家对数据查询的需求。随着数据量的进一步增大,全文检索数据库替代了结构化数据库,成为大数据量检索的常用解决方案。
整合各检索服务的统一计算能力,快速完成检索响应。 四、扩展支持 1、 数据冗余:将数据按一定规则在服务器中形成备份,提高系统可靠性; 2、 负载均衡:在高并发量的条件下,将请求均匀的分发给各服务器,避免出现某一服务器长时间超负荷运作的情况; 3、 高速缓存:自动将某一时间段内检索频率较高的数据,放入高速缓存序列,为以后重复的查询提供快速服务,避免重复浪费检索资源; 4、 数据静态化:对执行过2次以上的历史检索数据,将数据源作为序列化文件存放在本地硬盘,再次检索时直接返回该反序列化对象(较为消耗硬盘空间); 5、 连接池:将连接信息缓存在内存中,减少消耗在连接上所用的时间; 6、 统计分析定制:可根据需要,灵活的对统计分析需求进行定制,便于后续调用; 7、 系统状态查询:系统管理员可通过图形化界面,直观的了解到系统中各服务器以及服务的运行情况; 8、 系统稳定性测试:在预定的时间间隔后,自动对系统各部件进行稳定性测试; 9、 故障通知服务:系统自动进行稳定性测试后,如果发现异常,可以通过预定义的通知方式及时的将故障通知给系统管理员; 五、检索定制API 可根据调用语言、传入参数、返回类型进行接口定制,方便与上层系统无缝对接。