但在我阐述我为什么这么想之前，请允许我再解释一下什么是垂直缩放，以及为什么它不总是被认为是一个好的解决方案。 垂直扩展只是意味着改进你的数据库服务器。...它可以简单地返回给用户的响应，即它已经接受了请求，而数据库将在API已经对用户作出响应后作出响应。 异步流 你可能会想，当你还没有执行数据库查询的时候，你怎么会向用户返回一个响应。...有时在更新或插入数据时，你可以假设数据会被插入并更新用户，你已经得到了他/她的更新请求。 同步与异步的调用真的取决于你的使用情况。有时用户需要即时反馈，但偶尔你也可以等待几秒钟，甚至几分钟来执行更新。...由于你的数据在队列中而不是在数据库中停留一小段时间，这意味着它对你的API（将查询你的数据库）来说基本上是不可见的，进而对你的用户也是不可见的。你的数据一致性可能只是几秒钟或更多，这取决于你的实现。...除此之外，一些数据库将数据存储在内存中而不是磁盘中。从内存中检索数据比从磁盘中检索数据要快得多，所以这些数据库的数据检索速度明显要快。Redis就是一个很好的例子。
同时，这也验证了我之前的一个猜测：为什么在 ChatGPT 如此火爆的情况下，LLM 依然没有得到最为广泛的应用？...那在系统运行很慢的情况下…… 对了！缓存层！在系统运行很慢的情况下，缓存层的重要性就不言而喻了！ 既然这样，为什么不添加一个缓存层来存储 LLM 生成的响应呢？！...因此，可以完美利用缓存来减少 ChatGPT 的调用次数。 为什么不是Redis？ 验证完可行性，便到了搭建系统的环节。...这里我有一点必须要分享，在搭建 ChatGPT 缓存系统时，Redis 并不是我们的首选。 个人而言，我很喜欢用 Redis，它性能出色又十分灵活，适用于各种应用。...逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。
此外，它也使我们能够仅仅通过快速浏览重点而不是下载和浏览整个文档来估计结果。 因为Ambar是一个文档搜索系统，我说的文档也是指文件，所以它必须处理非常大的文件(就全文搜索而言)，大小大于100Mb。...让我们做一个简单的实验。索引1000个文档，如我以前指定的文档，而不定义任何索引调优或自定义映射。然后看看ES会多快地搜索它们，并高亮显示content.text字段中的检索关键字。...任何使用搜索系统的用户都希望在点击“搜索”按钮后立即得到搜索结果，而不需要等待半分钟就会出现第一个结果。让我们来看看高亮显示这个缓慢突出的问题并解决它。...FVH没有这种问题，因为它检索固定数量的令牌，而不是句子。 Postings以任何顺序突出显示令牌，在复杂查询中不能正常工作。...它确实解释了match_phrase查询，而不是Lucene的搜索。它只按查询中指定的顺序突出显示令牌，但Lucene的搜索将令牌按任意顺序解释为命中。
最近在维护一个有关于日志的项目，这个项目是负责收集、处理、存储、查询京东卖家相关操作的日志，我们这里就叫它“卖家日志”。...在日常的开发过程中，可能我们对日志这个词并不陌生，例如我们常接触到的log4j、slf4j等等，这些日志工具通常被我们用来记录代码运行的情况，当我们的系统出了问题时，我们可以通过查看日志及时的定位问题的所在...在这么一种情况下，卖家日志就诞生了，它给商家和运营以及开发提供了一个统一的日志平台，所有团队的日志都可以接入这个平台，通过申请权限，并且运营和商家有问题可以第一时间自己去查找日志解决问题，而不是盲目的找人解决...日志数据使用什么样东西做存储，直接影响这我们的查询，前期我们的想法是直接把数据存到能够抗量HBase上，但是对于多种条件的查询，HBase显然不符合我们的要求，所以经过评审，决定用一个分布式检索的系统来进行存储...因为ES作为一个检索的系统，它并不适用于大量的数据的存储，随着数据量的增大，ES的查询性能会慢慢的降低，而我们的日志需要保存的时间是一年，每天的量都是6、7亿的数据，所以对于ES来说，很难抗住，不断的加机器并不是很好的解决办法
1.1 索引 在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也因为索引不合理而产生。...下面是我司日志系统某检索操作：打开 Kibana 在 Discover 页面输入格式如 “xxx” 查询。...不过，也不是说 ES 什么查询都比 MySQL 快。检索大致分为两类。 2.3.1 分词后检索 ES 的索引存储的就是分词排序后的结果。...分词 开头对日志的查询，键入 “我可真是个机灵鬼” 时，只会得到完全匹配的信息。...而倘若去掉 “”，又会得到按照 “我”、“可”，“真”….分词匹配到的所有信息，这明显会返回很多信息，也是不符合中文语义的。
1.1 索引 在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也因为索引不合理而产生。...下面是我司日志系统某检索操作：打开 Kibana 在 Discover 页面输入格式如 “xxx” 查询。...不过，也不是说 ES 什么查询都比 MySQL 快。检索大致分为两类。 2.3.1 分词后检索 ES 的索引存储的就是分词排序后的结果。...分词 开头对日志的查询，键入 “我可真是个机灵鬼” 时，只会得到完全匹配的信息。...而倘若去掉 “”，又会得到按照 “我”、“可”，“真”....分词匹配到的所有信息，这明显会返回很多信息，也是不符合中文语义的。
Guava caching适用于以下情况： 愿意花费一部分内存来提高速度 期待有些关键字会被多次查询 缓存并不需要存储比RAM中更多的数据。...Guava caches是一次性运行的本地缓存，并不会把数据存储到文件中或者外部服务器上， 可以使用CacheBuilder的构建器模式来获取缓存，但是自定义缓存也很有趣。...如下所述，在写入期间以及在读取期间偶尔进行定期维护来执行定时到期。...在刷新的过程中，旧的值仍然会被返回，在逐出值时，会强制检索等待，直到重新加载该值。 在刷新时如果抛出了异常，那么保存旧值，记录并吞下异常。...但是比较难的是自己加载这些值，如果它恰好支持中断，那么我们就可以支持中断，如果它不支持，那么我们就不支持。 为什么不提供CacheLoader时支持中断呢？
那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？ 1.1 索引 在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也因为索引不合理而产生。...下面是我司日志系统某检索操作：打开 Kibana 在 Discover 页面输入格式如 “xxx” 查询。...不过，也不是说 ES 什么查询都比 MySQL 快。检索大致分为两类。 2.3.1 分词后检索 ES 的索引存储的就是分词排序后的结果。...分词 开头对日志的查询，键入 “我可真是个机灵鬼” 时，只会得到完全匹配的信息。...而倘若去掉 “”，又会得到按照 “我”、“可”，“真”….分词匹配到的所有信息，这明显会返回很多信息，也是不符合中文语义的。
同时，这也验证了我之前的一个猜测：为什么在 ChatGPT 如此火爆的情况下，LLM（大型语言模型）依然没有得到最为广泛的应用？...那在系统运行很慢的情况下…… 对了！缓存层！在系统运行很慢的情况下，缓存层的重要性就不言而喻了！ 既然这样，为什么不添加一个缓存层来存储 LLM 生成的响应呢？！...这里我有一点必须要分享，在搭建 ChatGPT 缓存系统时，Redis 并不是我们的首选。 个人而言，我很喜欢用 Redis，它性能出色又十分灵活，适用于各种应用。...逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。...作为一个新生儿，它仍有很多需要学习的地方；而作为一个为开源而生的项目，它需要大家的建议、指正。
缓存的重要性 缓存对于每个Python程序员来说都是一个需要理解的重要概念。 简而言之，缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置，而不是每次都从源检索数据。...应用程序将托管在应用程序服务器上，并且可以在internet上访问它。产品将存储在一个数据库中，该数据库将安装在数据库服务器上。因此，应用服务器将查询数据库以获取相关记录。...然而,如果一个函数返回的值更新每一秒在源得到请求执行函数每分钟然后理解真的很重要我们需要缓存结果是否会最终将陈旧的数据发送给用户。...这可以帮助我们理解我们是否需要缓存，或者我们是否需要不同的通信通道、数据结构或序列化机制来更快地检索数据，例如通过在套接字上使用二进制序列化器发送数据，而不是使用http上的xml序列化。...有多种方法来实现它。最简单的方法是创建一个单例样式的模块，例如config.py 在配置。我们可以创建一个dictionary类型的字段，在开始时填充一次。
推荐阅读：我在 Elasticsearch 集群内应该设置多少个分片？...以便每次将某些搜索请求路由到同一组分片，而不是在可用的不同副本之间交替。 这将更好地利用请求缓存、节点查询缓存和文件系统缓存。 2.5 症状5：共享硬件资源时的高资源利用率。...2.6.1 问题原因 聚合在高基数(high-cardinality）字段上运行，需要大量资源来获取许多存储桶。 还可以存在涉及nested字段和/或join字段的嵌套聚合。...3 偶发慢查询解决方案 一般而言，偶尔或间歇性慢查询可以从官网的优化索引、优化检索建议中中受益。.../_cat/thread_pool 3.2 ARS提升检索吞吐率 Elasticsearch还有另一个有用的功能，称为自适应副本选择（ARS），它允许协调节点了解数据节点上的负载，并允许它选择最佳的分片副本来执行搜索
为什么？简而言之，因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务，高并发，有着非常好的性能表现(当配置正确时)。...在进入下一个变量之前，让我们来快速提及一下innodb_log_buffer_size。“快速提及”是因为它常常不好理解并且往往被过度关注了。...第二，我需要解释一下什么叫“在压力下”，MySQL中称为”紧急情况”，是当MySQL在后台刷新时，它需要刷新一些数据为了让新的写操作进来。...不过在MySQL 5.5或5.1，强烈建议关闭这个变量 – 如果是开启，像命令show table status会立即查询INFORMATION_SCHEMA而不是等几秒再执行，这会使用到额外的IO操作...当两个都激活时，MySQL缓冲池的内容(更具体地说，是缓存页)在停止MySQL时存储到一个文件。当你下次启动MySQL时，它会在后台启动一个线程来加载缓冲池的内容以提高预热速度到3-5倍。
使用索引查询一定能提高查询的性能吗？为什么? MySQL索引结构 首先要明白索引（index）是在存储引擎（storage engine）层面实现的，而不是server层面。...主键索引： 我们知道InnoDB索引是聚集索引，它的索引和数据是存入同一个.idb文件中的，因此它的索引结构是在同一个树节点中同时存放索引和数据，如下图中最底层的叶子节点有三行数据，对应于数据表中的id...❝ 那为什么推荐使用整型自增主键而不是选择UUID？...检索算法：在检索查询时，就再次对待查关键字再次执行相同的Hash算法，得到Hash值，到对应Hash表对应位置取出数据即可，如果发生Hash碰撞，则需要在取值时进行筛选。...判断标准 使用explain，可以通过输出的extra列来判断，对于一个索引覆盖查询，显示为using index，MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询 发布者：全栈程序员栈长
这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。...，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好 在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。...缓冲池是数据和索引缓存的地方：这个值越大越好，这能保证你在大多数的读取操作时使用的是内存而不是硬盘。...redo日志被用于确保写操作快速而可靠并且在崩溃时恢复。一直到MySQL 5.1，它都难于调整，因为一方面你想让它更大来提高性能，另一方面你想让它更小来使得崩溃后更快恢复。...记录二进制日志不是没有开销的，所以如果你在一个非主节点的复制节点上不需要它的话，那么建议关闭这个选项。
索引结构 任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么 其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级...这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，...，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好 在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
这种非结构化数据的处理需要依赖全文搜索，而目前市场上开放源代码的最好全文检索引擎工具包就属于 apache 的 Lucene了。 但是 Lucene 只是一个工具包，它不是一个完整的全文检索引擎。...以及这些索引数据是如何存储的？为什么说ES是近实时 搜索引擎而文档的 CRUD (创建-读取-更新-删除) 操作是实时的？以及Elasticsearch 是怎样保证更新被持久化在断电时也不丢失数据？...每次新增数据时都需要新增一个段来存储数据。当段的数量太多时，对服务器的资源例如文件句柄的消耗会非常大。 在查询的结果中包含所有的结果集，需要排除被标记删除的旧数据，这增加了查询的负担。...这里的内存使用的是ES的JVM内存，而文件缓存系统使用的是操作系统的内存。新的数据会继续的被写入内存，但内存中的数据并不是以段的形式存储的，因此不能提供检索功能。...其他字段可存在其他存储设备上，例如Hbase，在ES中得到结果后再去Hbase查询这些字段。 创建索引和查询时指定路由routing值，这样可以精确到具体的分片查询，提升查询效率。
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