在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述,这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间,就会发现我们想要的更多:希望查询匹配更灵活,排名结果更精确,不同问题域下搜索更具体。
在上篇教程中,学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路,如果访问量较小,使用 SET 即可,如果访问量很大,可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
我们知道检查一个元素是否在某一个集合中,使用HashSet是比较好的选择,因为在不发生Hash碰撞的情况下它的时间复杂度为常数级别,但是在数据量比较大的情况下,使用HashSet将会占用大量的内存空间。举个例子,长城防火墙有100亿个需要屏蔽的网址,来自计算机的每一次请求都要经过防火墙的过滤判断请求URL是否在黑名单中,如果我们使用HashSet来实现过滤的话,我们假设每个URL的大小为64B,那么100亿个就至少需要大约640GB的内存空间,这显然是不符合实际情况的。另一种解决方案是我们可以将URL存入关系型数据库,每次计算机发起请求我们对数据库进行exits查询,然而这种方案适用于并发量比较小的情况,若并发量较大,那么我们就需要对数据库进行集群。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一,这八种体系结构模式是:层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器(MVC) 表示-抽象-控制(PAC)、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域,而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组,其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法,管道过滤器(Pipe-And-Filter)应该属于架构模式,因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似,在生产流水线上,原材料在流水
ES提供的批量(bulk)API,可以用来一次索引多篇文档,从而大幅加快索引速度。如图1所示,可以使用http完成这个操作,并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
LDAP(Lightweight Directory Access Protocol):轻量级目录访问协议,是一种在线目录访问协议。LDAP主要用于目录中资源的搜索和查询,是X.500的一种简便的实现,是运行于TCP/IP之上的协议,端口号为:389, 加密636(SSL)
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容,今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件,在今天依旧被广泛的应用,今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理,了解一下HBase的具体内幕,以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
搜索不仅仅是全文本搜索:数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录: 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器,允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器: MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 如果你有阅读我之前的 Laravel 5.0 系列文章,你可能已经注意到路由过滤器(route filters)的变化:它们先是移到了单独的目录和类结构,然后就莫名其妙地消失了。你可能还留意到在原本应该是路由过滤器的地方,变成了对 Middleware 的引用。 实际上给 Laravel 应用添加自定义的 Middleware 在以前的版本中就有了。 Chris Fidao 的 HTTP Middleware in Laravel 4.1 对 m
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中,其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
在查询上下文中,查询子句关注“ 此文档与该查询子句的匹配程度如何?”,除了确定文档是否匹配之外,查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。
Redis 监听默认 6379 的端口号,可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式,叫做 Redis Serialization Protocol(RESP,Redis 序列化协议),发消息或者响应消息需要按这种格式编码,接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本,其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展,比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
原则上代码写一次,处处是引用,不需要大量的冗余代码,这是一种趋势,也是提高代码健壮性的努力方向。
关于缓存击穿相关理论文章,相信大家已经看过不少,但是具体代码中是怎么实现的,怎么解决的等问题,可能就一脸懵逼了。
Python 通过调用 warnings 模块中定义的 warn() 函数来发出警告。警告消息通常用于提示用户一些错误或者过时的用法,当这些情况发生时我们不希望抛出异常或者直接退出程序。警告消息通常写入 sys.stderr,对警告的处理方式可以灵活的更改,例如忽略或者转变为为异常。警告的处理可以根据警告类别,警告消息的文本和发出警告消息的源位置而变化。对相同源位置的特定警告的重复通常被抑制。
搜索包括查询多个分片,并将多个分片元信息合并,然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中,我们在所有应用程序和数据库之间使用这个过滤器。它提供了对应用程序平台和正在使用的特定MongoDB驱动程序不可知的重要数据源。
为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题,布谷鸟过滤器横空出世。论文《Cuckoo Filter:Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。相比布谷鸟过滤器而言布隆过滤器有以下不足:查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作(删除)以及不支持计数。
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