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山行AI
山行AI（原开发架构二三事），后续专注于AI应用领域
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最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
山行AI
2021-08-18
1.6K
0
elasticsearch之Roaring Bitmaps的结构
缓存
lucene/solr
编程算法
搜索引擎
如果你是刚刚接触搜索引擎，你可能会感到奇怪，构建搜索引擎中存储块的一个很重要的原因是搜索引擎能够有效地压缩和快速解码有序的数字集合。 为什么这个很有用？你可能知道elasticsearch的分片，是基于lucene的索引基础上的，将数据分割成一个个小片段(segment)进行存储的， 然后有规律地将这些小片段进行合并。在每个片段里面，每个文档都会有一个从0到2的31次方减1之间的唯一标识。这种结构像是数组的下标一样： 它存储在任何地方，而且足以标识一个条目。文档有序地存储在片段中，而且doc ID就是文档在存储片段中的索引。所以存储片段中的第一篇文档 的doc ID为0，第二篇为1。直到最后一篇文档，它的doc ID和这个存储片段中所有文档的数量减一是一样的。
山行AI
2019-06-28
4K
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