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ElAstiCsEArCh 为什么搜索快

首先ES是基于Lucene这个非常成熟的索引方案,另加上一些分布式的实现:集群,sharding,replication等。 ES的优势主要可以看以下几个方面: 1. 横向可扩展性:只需要增加一台服务器,做一点儿配置,启动一下ES进程就可以并入集群; 2. 分片机制...

1、 多词条查询: 多词条查询 允许匹配那些在内容中含有某些词条的文档。词条查询允许匹配单个未经分析的词条,多词条查询可以用来匹配多个这样的词条。假设想得到所有在tags字段中含有novel或book的文档。运行以下查询来达到目的: { "query":{...

对比性能其实很不好回答,因为没有我还不知道有 benchmark做了很深入的,而且没有偏见的性能对比。 就实时搜索而言(Near Real Time Search), feature 实现主要是lucene layer. Elasticsearch 比 SOLR 提前实现这个feature。但是现在Solr 也进步...

存储整文档 比象user Username age 两属性 默认_source 存储两属性值 excludes包括属性 updated_at属性字段 貌似ES没updated_at属性吧

对比性能其实很不好回答,因为没有我还不知道有 benchmark做了很深入的,而且没有偏见的性能对比。 就实时搜索而言(Near Real Time Search), feature 实现主要是lucene layer. Elasticsearch 比 SOLR 提前实现这个feature。但是现在Solr 也进步...

从两个方面对ElasticSearch和Solr进行对比,从关系型数据库中的导入速度和模糊查询的速度。 单机对比 1. Solr 发布了4.0-alpha,试了一下,发现需要自己修改schema,好处是它自带一个data importer。在自己的计算机上测试了一下,导入的性能大概...

比性能其实很不好回答, 因为没有我还不知道有 benchmark做了很深入的

Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎。它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档。换言说,一旦文档被存储在Elasticsearch中,它就可以在集群的任一节点上被检索。 当然,我们不仅需要存储数据,还要快速的批量查询。...

term仅匹配在给定的字段包含某个词项的文档,如 {“query”:{“term”:{“title”:“crime”}}} 该查询仅匹配在title字段上包含crime的文档 terms允许在给定的字段上包含某些词项的文档,如 {“query”:{“term”:{“title”:[“crime”,"book"],"minimum_match:...

首先ES是基于Lucene这个非常成熟的索引方案,另加上一些分布式的实现:集群,sharding,replication等。 ES的优势主要可以看以下几个方面: 1. 横向可扩展性:只需要增加一台服务器,做一点儿配置,启动一下ES进程就可以并入集群; 2. 分片机制...

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