问题-海量数据查询

   我正在做一个web项目，使用工具java，基本框架ssh，数据库sqlserver，遇到一个海量数据检索的问题：需要从数据库中2000万以上的商品类数据中，直接检索到要查询的商品列表信息，如我查询关键词“钢圈”，要所有包括“钢圈”的商品都分页显示出来。
我曾采用以下方法
1、sqlserver自带全文索引，存在速度太慢、检索不准确的问题
2、采用把这些企业数据放到java缓冲中，走不下去了，问题是不现实，因为我用tomcat作为服务，内存有限制，这些数据根本放不下，还有我采用只知道采用iterator方法来遍历这些数据，所以就不用了
3、听说lucene在做这方面工作有优势，奈何我还不知道还怎么使用，还有听说也存在检索不准确的问题，所以就暂时放弃了

现在只好把这些数据按大类别分了几十个表，查询的时候也必须选择这些大类别，在录入查询的关键词进行搜索才暂时可以使用了。

请教各位老师有什么办法可以象“百度，google”一样的搜索关键词呢？
                                                                    不胜感谢！

把常用的数据挖掘方式找一下.
能想到的只有你没有把分页加上?

谢谢“抛出异常的爱”

目前的搜索大体分通用搜索和垂直搜索。

两者差别在于信息来源，通用的范围很广，所以数据量一般都是海量。垂直的信息来源比较单一，所以数据量相对而言就小。

技术角度而言，通用主要关注数据量，偏重架构设计，而垂直着重搜索的UI。


如何设计好一个架构，我觉得自己还在摸索，所以不多说，感兴趣的可以看看google的paper。

垂直搜索的面向是特定用户群，他们需要的是准确快速方便的找到自己想要的信息。所以如何将用户体验做好，这个难度在这里。

因为是要通过搜索表现结果，那么就需要结合搜索。

举几个例子现在不大好的垂直搜索：


google的生活频道搜索，一大堆搜索条件让人选择，这明显是不懂搜索的人做的。

还有些搜索，对自身业务没搞清，就往通用靠拢，根据搜索关键词来拉出些相关词。


国内我觉得不错的垂直，

taobao。

一个完整的垂直搜索生命周期包括：
Crawl：抓取足够多的数据；
Extract：从数据中解析出需要的内容存储起来；
Index：做索引；
Sort：基于相关性算法进行排序
UI：把结果对用户友好的方式表现出来。

数据库是MSSQL2005，有一张表有四百多万条记录，表结构为： 
ID，类别，访问时间 
现在要统计某段时间内每个类别的访问量，我写的sql语句是 

select   类别，count(1)   as   访问量   from   数据表 
where   访问时间   between   '2007-9-1 '   and   '2007-9-7 ' 
group   by   类别  

select   类别，count(1)   as   访问量   from   数据表
where   访问时间   between   '2007-9-1 '   and   '2007-9-7 '
group   by   类别
----------
你写的这个语句是没有优化的余地了,如果你想提高查询效率的话
可在[访问时间]列建立非聚簇索引
不知LZ你对这张表插入和更新频不频繁???
(索引可提高查询效率,但同时又减慢插入或更新的效率)

直接基于数据库的海量查询已经不能满足当前互联网需要了，历时4个月的开发和优化也不能达到百度谷歌一样的查询效果，还是采用专业人做的专业搜索引擎吧，时间不等人，不能在一棵树山吊死了。