展开

关键词

ElasticSearch 近

按段 随着 按段 的发展,引文档与文档可被的延迟显着下降。新文档可以在数分钟内可被,但仍然不够快。 在这里磁盘是瓶颈。 这就是为什么我们说 Elasticsearch 是近:文档更改不会立即对可见,但会在1秒之内对可见。 这可能会让新用户感到困惑:他们引文档后并尝试它,但是没有到。 编写测试手动刷新可能很有用,但在生产环境中不要每次引文档就去手动刷新。它会增大性能开销。相反,你的应用需要意识到 Elasticsearch 的近的性质,并做相应的补偿措施。 也许你正在使用 Elasticsearch 来引数百万个日志文件,而你更希望优化引速度,而不是近。 你可以在构建大型新关闭自动刷新,然后在生产环境中开始使用将其重新打开: PUT /my_logs/_settings { "refresh_interval": -1 } PUT /my_logs

36820

Typecho添加

直接启动即可。在cache有一个小小的json数据,看起来插件是做了减压的优化了。

33420
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Typecho添加

    Typecho添加,主题默认的话,点击结果会直接跳转至对应的页面,但是若你的主题使用了 AJAX 或者 PJAX 技术,你可能需要使用自定义的钩子来处理点击事件(例如发起一次 PJAX 操作等接下来一系列操作 咱也不懂,反正给博客带来了体验,用就完事了,奥利给。。 010501.mp4", }, }); 使用教程 上传插件至插件目录 在任何可点击的元素上加上 class="search-form-input",点击即可唤起

    9920

    ElasticSearch近

    1.近 1.1 与近 (Real-time Search)很好理解,对于一个数据库系统,执行插入以后立刻就能到刚刚插入到数据。 对于ElasticSearch这样一个分布式系统,保证持久化的同,还要初始化好用于全文检的内部数据结构,做到近的难度可想而知。 而这就是ElasticSearch大获成功的地方,也正是本文所要学习的主题:ElasticSearch是如何解决这些现近的难题的。 要做到近,就要保证新数据能快速构建,已有数据能被高速访问。解决问题的关键就在于Inverted Index的不可变性,这也是ElasticSearch底层依赖的高性能Lucene的根本奥秘。 得益于Segment的不可变性,后台进程Merge并不会影响数据插入和的性能。

    10110

    Elasticsearch近

    来源:blog.csdn.net/dc_726/ article/details/94252850 1.近 1.1 与近 1.2 近的挑战 2.ElasticSearch的现 2.1 不可变的数据结构 2.2 从不可变到可变 2.3 分布式数据存储 2.4 挑战磁盘I/O 2.5 保证数据不丢失 3.题外话:如何深入学习ElasticSearch ---- 1.近 1.1 与近 (Real-time Search)很好理解,对于一个数据库系统,执行插入以后立刻就能到刚刚插入到数据。 而这就是ElasticSearch大获成功的地方,也正是本文所要学习的主题:ElasticSearch是如何解决这些现近的难题的。 得益于Segment的不可变性,后台进程Merge并不会影响数据插入和的性能。

    27120

    ElasticSearch近

    来源 | 公众号「顶级程序员」 01 近 1.1 与近 (Real-time Search)很好理解,对于一个数据库系统,执行插入以后立刻就能到刚刚插入到数据。 对于ElasticSearch这样一个分布式系统,保证持久化的同,还要初始化好用于全文检的内部数据结构,做到近的难度可想而知。 而这就是ElasticSearch大获成功的地方,也正是本文所要学习的主题:ElasticSearch是如何解决这些现近的难题的。 要做到近,就要保证新数据能快速构建,已有数据能被高速访问。解决问题的关键就在于Inverted Index的不可变性,这也是ElasticSearch底层依赖的高性能Lucene的根本奥秘。 得益于Segment的不可变性,后台进程Merge并不会影响数据插入和的性能。

    8210

    Android框功能

    用于现允许用户输入一定字符后,显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个选项后,按用户选择自动填写该文本框。 该组件继承EditText,所以它支持EditText组件提供的属性,同,该组件该支持如下功能。 ? activity_main.xml <? layout_height="wrap_content" android:text="" android:completionThreshold="2" android:completionHint="请输入<em>搜</em><em>索</em>内容 button1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="<em>搜</em><em>索</em>

    59731

    Solr学习笔记 - 关于近

    从solr官方文档上看,有关solr性的文章大概有: 关于updateHandler:UpdateHandlers in SolrConfig 关于近:Near Real Time Searching 这是一种接近存储的现,这是一种提高文档可见性的特性,因为您不必等待后台合并和存储完成后再进行其他操作(如果使用SolrCloud的话,对于ZooKeeper来说)。 执行提交是否打开新的器。如果为false,则提交将把最近的引更改刷新到稳定存储,但不会打开新的器以使这些更改可见。默认值为true。 频繁更新的设置将提高的准确性,因为新的内容将被更快地,但性能可能会因为频繁更新而受到影响。较少的更新可能会提高性能,但是更新在查询中显示需要更长的间。 autoSoftCommit所选择的间决定了文档发送到Solr之后,在它变为可且不影响事务日志之前的最长间。

    58910

    ElasticSearch+Canal 开发千万级的系统

    公司是做社交相关产品的,社交类产品对功能需求要求就比较高,需要根据用户城市、用户ID昵称等进行。 项目原先的接口采用SQL查询的方式现,数据库表采用了按城市分表的方式。 当用户再次请求接口,就可以到最新的数据。 从技术层面分析,原系统的设计有以下缺点: 信息不。当用户修改信息,需要等待1分钟的间才能将最新的用户信息同步到数据库中。 但是如果用户按照ID或昵称,那么我们就需要对成千上万个地区表全都一次,这间复杂度可想而知。很多候按照昵称和ID速度太慢,需要10多秒才能响应。 系统稳定性、拓展性以及处理能力差。 我们总结一下新系统需要解决的几个问题: 海量请求。几百万的请求毫无压力,上千万上亿也要可以扛得住。 。指的是当一个用户修改了其数据之后,另一个用户能到改用户。 海量请求。

    63150

    ElasticSearch + Canal 开发千万级的系统

    公司是做社交相关产品的,社交类产品对功能需求要求就比较高,需要根据用户城市、用户ID昵称等进行。 项目原先的接口采用SQL查询的方式现,数据库表采用了按城市分表的方式。 当用户再次请求接口,就可以到最新的数据。 从技术层面分析,原系统的设计有以下缺点: 信息不。当用户修改信息,需要等待1分钟的间才能将最新的用户信息同步到数据库中。 我们总结一下新系统需要解决的几个问题: 海量请求。几百万的请求毫无压力,上千万上亿也要可以扛得住。 。指的是当一个用户修改了其数据之后,另一个用户能到改用户。 海量请求。 。 而且Canal项目整合了zookeeper,整体现了高可用,可伸缩性强,是一个不错的解决方案。 经过一段间的技术预研,我们设计了整个技术架构: ?

    1.4K40

    微信小程序并高亮关键字

    很多项目中会有,有是要点击按钮,有是点击键盘完成,还有需要,而高亮关键字也是一个常见的需求。 今天写一个并高亮关键字的微信小程序demo,已上传GitHub,需要自取 微信小程序高亮关键字demo 这是一个我项目中的截图,但是数据结构又略微有点复杂,不好演示,所以单独又写了一个demo 高亮关键字 关键函数:将字符串使用关键字分割: //返回一个使用key切割str后的数组,key仍在数组中 getHilightStrArray: function(str, key) { -- 内容 --> <view wx:if="{{searchResultDatas.length > 0}}" class="search-content-body"> <block wx: 关键词高亮 完整微信小程序demo源码已上传GitHub,需要自取,GitHub地址: 微信小程序高亮关键字demo

    1.9K20

    ElasticSearch + Canal 开发千万级的系统【转】

    公司是做社交相关产品的,社交类产品对功能需求要求就比较高,需要根据用户城市、用户ID昵称等进行。 项目原先的接口采用SQL查询的方式现,数据库表采用了按城市分表的方式。 当用户再次请求接口,就可以到最新的数据。 从技术层面分析,原系统的设计有以下缺点: 信息不。当用户修改信息,需要等待1分钟的间才能将最新的用户信息同步到数据库中。 我们总结一下新系统需要解决的几个问题: 海量请求。几百万的请求毫无压力,上千万上亿也要可以扛得住。 。指的是当一个用户修改了其数据之后,另一个用户能到改用户。 海量请求。 。 而且Canal项目整合了zookeeper,整体现了高可用,可伸缩性强,是一个不错的解决方案。 经过一段间的技术预研,我们设计了整个技术架构: ?

    33420

    推荐系统遇上深度学习(四十四)-Airbnb排序中的Embedding技巧

    key=N665520 本论文获得了2018 年 KDD ADS track 的最佳论文,主要介绍了机器学习的Embedding在 Airbnb 爱彼迎房源排序和个性化推荐中的践,其中很多小trick 1、背景 咱们先来了解一下Airbnb推荐的一些相关背景哈。 我们先来看看Airbnb的结果: ? 点开任意一个推荐结果: ? 拖到底部,还有相似房源的推荐: ? Airbnb中99%的房源预订就来自于结果的点击和相似房源的推荐。 但是,并不是你想预订房源,就能预订到的,还要看房东是否同意。所以,整个过程如下: ? 为了进行更加准确的排序,Airbnb的团队建立了一个Real-time的个性化排序模型,既考虑用户的短兴趣,也考虑用户的长期兴趣。 4、总结 本文主要介绍Airbnb排序中的Embedding技巧。

    1K30

    金融科技&大数据产品推荐:日志易—机器数据分析引擎

    日志易是强大、灵活的日志大数据分析工具,既提供云端的SaaS服务,也提供本地部署,企业可以利用它对日志进行集中管理和准、分析、可视化和监控告警等 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号 日志易 的产品投递 1、产品名称 日志易 2、所属分类 金融科技 3、产品介绍 日志易是强大、灵活的日志大数据分析工具,既提供云端的SaaS服务,也提供本地部署,企业可以利用它对日志进行集中管理和准 和统计(Search and statistics) 日志进入引文件之后,用户可以像使用引擎一样使用日志易进行日志,查找满足特定条件的日志。 6、产品优势 灵活:可在框里直接使用处理语言SPL编写脚本,满足各类分析需求; :日志从产生到分析结果出现,只有秒级延; 海量:每天可集中处理TB级日志量; 多数据源:除常见日志源外,还支持文本及二进制格式数据 8、市场价值 日志易可帮助企业降低业务流程和应用系统的开发和运维成本,现准处理海量日志,从而达到大数据代的风险管控需求。可极大提高运维效率,防止内外部的安全威胁,满足企业安全审计等。

    74740

    腾讯云与Elastic达成战略合作,携手推进云端大数据企业服务

    5月22日,在腾讯举办的全球数字生态大会上,腾讯云与Elastic签署战略合作协议,将在产品、技术、生态三个维度展开合作,携手打造云端大数据的企业服务。 Elastic开发的托管型的产品,能让地使用数据来现如应用, 网站, enterprise search, 开源日志管理, APM, metrics, security, business 应用于全文、日志检与分析、运营数据分析等场景,针对性的解决企业在高速增长中遇到的数据量庞大和类型复杂情况下查询和分析处理的挑战,,帮助全球用户加快在相关应用场景的信息化建设,把握发展机遇。 在Elastic 的 产品和解决方案的基础上,双方还将进一步深化合作,加强技术交流,推动技术创新,共同探前沿的大数据技术和产品,促进全行业发展和进步。 双方的合作将进一步提升腾讯云的国际影响力,同补齐现有Elasticsearch服务的更多能力,降低数据消费的开发和维护成本,提高开发效率,为全球用户带来更好的海量数据服务。

    11.8K25841

    基于 Kafka 的数仓在践应用

    那么,今天就来聊一聊基于 Kafka 的数仓在践应用。 二、为什么需要 Kafka 在设计大数据技术架构之前,通常会做一些技术调研。我们会去思考一下为什么需要 Kafka? 采用稀疏存储,间隔若干字节建立一条引,防止引文件过大。 2.3 简单的应用场景 这里,我们可以通过一个简单直观的应用场景,来了解 Kafka 的用途。 没有任何一个系统能够解决所有的事情,所以业务数据根据不同用途,存放在不同的系统,比如归档、分析、、缓存等。数据冗余本身没有任何问题,但是不同系统之间太过复杂的数据同步却是一种挑战。 4.2 如何构建数仓为提供数据 当前数仓比较主流的架构一般来说包含三个大的模块,它们分别是消息队列、计算引擎、以及存储。 结合上述对 Kafka 的综合分析,结合的业务场景,引入 Kafka 作为消息队列,复用大数据平台(BDSP)的能力作为计算引擎和存储,具体架构如下图所示: [图片] 4.3 流处理引擎选择 目前业界比较通用的流处理引擎主要有两种

    9320

    Apache Doris在京东OLAP中的应用

    1、前言 本文讨论了京东流量数据分析方面,利用Apache Flink和Apache Doris进行的探践。 我们希望京东业务在流计算的应用践,能够给到大家一些启发,也欢迎大家多多交流,给我们提出宝贵的建议。 2、业务形态 京东集团的新使命是“技术为本,致力于更高效和可持续的世界”。 3、技术的挑战 目前上层应用业务对数据的需求,主要包含三部分内容: 1、 整体数据的分析。 2、 AB验效果的监控。 3、 热词的Top榜单以反映舆情的变化。 同我们也承担着数据平台的建设任务,为下游用户输出不同层次的流数据。 我们的用户包括的运营、产品、算法以及采销人员。 同根据数据的特点,将数据进行分层处理,构建出PV流明细层、SKU流明细层和AB验流明细层,期望基于不同明细层的流,构建上层的OLAP层。

    10840

    相关产品

    • 腾讯云搜

      腾讯云搜

      云端全托管的搜索服务,支持从数据导入、检索串识别,搜索结果获取与排序,到数据运营全过程的一站式服务。帮助用户快速构建网站搜索、APP搜索、企业搜索等服务。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券