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信息的爆炸式增长和互联网技术的与日俱新催生了数据时代（DT时代）的来临，结构化数据和非结构化数据存储检索已经成为了各大公司的关注热点。Solr作为Apache Lucene项目的开源的全文检索框架，其主要功能有全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成、以及富文本的处理（例如Word、PDF），以其强大功能和开源性广受使用者追捧，但是Solr在存储数据时会没有利用好存储媒介，现在广泛是将Solr的数据存储在SATA盘中，因为SATA盘廉价适合海量存储成本低，但是这样存储检索的性能会随之降低，本文基于此提出SATA，SAS，SSD盘混合存储，根据业务需求，将数据分为“热数据”，“温数据”和“冷数据”，根据查询频率选择合适的盘进行存储，在解析并发查询后设置相对应的优先级加入缓存队列以此来提升并发查询效率。最后在淘宝用户检索系统这个实例中验证此方案的正确性和性能优越性。
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