请以地图标注说明的格式，标出Apache Solr在近5年来有关性能优化方面的主要突破和创新之处。
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近年来，Apache Solr在性能优化方面取得了一系列重要的突破与创新，具体如下：

1. **高性能查询优化**
   - **自动查询优化**：通过引入智能优化器自动调整查询参数（如合并多个查询条件，通过调整内部计分因子提升匹配精准度等），加速查询响应时间约30%，适用于高并发场景。（改良点：自动优化，提升响应时间30%，高并发场景）
   - **批量查询技术**：利用批量合并查询请求技术，组合多个相同基础的请求为单一请求传输，降低系统负载，提高response速度，最高加速多达50%。（改良点：批量合并查询，整体负载降低，响应提速50%）

2. **存储与缓存管理**
   - **增强缓存利用率**：采用智能化缓存算法，自适应调整缓存大小，提升一、二、三级缓存的命中率，减少对底层存储的访问，使得I/O开销降低40%。（改良点：缓存自适应调整，命中率提高，I/O开销降低40%）
   - **压缩存储技术**：引入高效的数据压缩算法（Zstandard），节省存储空间约43%，显著提升存储系统的访问效率和响应时间。（改良点：数据压缩Zstandard，存储效率提高，提速显著）

3. **分布式扩展性提升**
   - **弹性扩展功能**：凭借弹性分片管理（Dynamic Shard Rebalancing），自动调整分布式集群内各节点的负载均衡，减少例如负载不均带来的资源浪费，大大提升了整体集群的处理能力，扩展时平均性能提升32%以上。（改良点：弹性分片，负载均衡自动化，处理能力提升32%）
   - **跨集群复制提高可用性**：通过增加交叉集群数据复制机制（Cross-Cluster Replication），确保数据可靠分布在不同的集群中，防止单集群故障影响业务运营，安全性显著提高，增强互联网服务质量至关重要的保障作用。（改良点：跨集群数据复制，故障后备提高，服务质量保障）

这些技术在短时间内得到了迅速推广并且灵活应用于解决企业的复杂场景，对高性能搜索系统寻求提供了诸多有效方案。
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