Apache Lucene是一个高性能的开源文本搜索库，广泛应用于内容管理和企业搜索。尽管面临可扩展性和资金可持续性挑战，Lucene仍在不断创新，未来可能结合区块链和人工智能技术，推动搜索技术的发展。

KQL和Lucene是Elasticsearch的查询语言。KQL适合初学者，Lucene适合特定聚合。两者支持模糊搜索、正则表达式和范围查询。KQL不区分大小写，而Lucene区分。使用时需注意性能和嵌套字段的语法。

Elastic 8.18和9.0版本推出了ES|QL查找连接和Lucene 10等新功能，提升了查询性能和日志管理效率。ES|QL简化了数据丰富过程，支持安全和可观察性分析。新版本默认启用logsdb索引模式，优化了大规模日志处理的存储和查询性能。

Lucene.Net 是一款单机全文搜索引擎，支持通过架构设计实现分布式索引。在主从复制方案中，主节点负责写入并定期同步到从节点，适合读多写少的场景。RabbitMQ 的 Fanout 模式可实现消息广播，适用于通知和日志收集，具有快速解耦和扩展的优点。

Uber工程团队将搜索基础设施从Apache Lucene 8.0升级到9.5，提升了搜索能力和效率。新架构包含服务层和摄取层，支持实时更新和离线处理。升级后，搜索速度提高30%，CPU使用降低，基础设施成本减少。

Elasticsearch基于Lucene构建，通过动态映射功能为用户自动检测和映射新字段。对于低基数字段，建议使用“keyword”字段执行term/terms查询，使用“long”字段执行范围查询。优化BKD树是解决低/中基数字段问题的方案之一，可以减少CPU负载和查询延迟。通过解决底层问题，可以开发出更有效的解决方案。

Elasticsearch的动态映射功能可以自动检测和映射新字段。然而，对于低基数字段使用“long”数据类型可能导致高CPU使用率和负载增加。将这些字段转换为“keyword”可以减少集群负载和搜索延迟，但是这需要花费时间。优化BKD树可以解决这些问题并提高性能。

Elastic AI助手和Apache Lucene 9.9是版本8.12的关键组件。Elastic Search提供强大的搜索和发现体验。Elastic提供了度量、日志和追踪的可观察性。Elastic Security结合了SIEM、终端安全和云安全。所有解决方案都建立在Elasticsearch平台上。

Lucene.Net是一个高性能的全文检索搜索引擎框架库，适用于微软.NET环境。它提供了文本分析、索引构建、搜索能力、排序和过滤等功能。Lucene.Net已被广泛应用于企业内部搜索、网站搜索、文档管理系统等场景。

本文介绍了在PostgreSQL中进行全文检索的基础知识和提高方法。基础知识包括tsvector、tsquery、@@和gin的概念。提高方法包括使用to_tsquery函数创建查询文本和使用plainto_tsquery函数创建标准的tsquery。最后给出了一个完整的SQL示例。

本文介绍了在Linux系统上安装和配置PostgreSQL数据库，并添加中文分词扩展。使用Cmake、CRF++和nlpbamboo等工具实现中文文本的分词和索引。还讲述了导入和查询分词结果的方法。