概要 本篇我们来看看shard内部的一些操作原理,了解一下人家是怎么玩的. 倒排索引 倒排索引的结构,是非常适合用来做搜索的,Elasticsearch会为索引的每个index为analyzed的字段建立倒排索引. 基本结构 倒排索引包含以下几个部分: 某个关键词的doc list 某个关键词的所有doc的数量IDF(inverse document frequency) 某个关键词在每个doc中出现的次数:TF(term frequency) 某个关键词在这个doc中的次序 每个doc的长度:…

概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理,正排索引是如何建立的和优化的,fielddata的使用,最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先. 正排索引 聚合查询的内部原理是什么,Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的?用倒排索引吗? 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的,但是在排序或聚合操作方面,倒排索引就显得力不从心,例如我们举个实际案例,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love…

概要 本篇主要介绍增量更新(partial update,也叫局部更新)的核心原理,介绍6.3.1版本的Elasticsearch脚本使用实例和增量更新的优势. 增量更新过程与原理 简单回顾 前文我们有简单介绍过增量的语法,简单回顾一下请求示例: POST /music/children/1/_update { "doc": { "length": "76" } } 一般从客户端到Elasticsearch,完整的应用请求流程基本是这样的: 客户…

mget批量查询 批量查询的好处就是一条一条的查询,比如说要查询100条数据,那么就要发送100次网络请求,这个开销还是很大的如果进行批量查询的话,查询100条数据,就只要发送1次网络请求,网络请求的性能开销缩减100倍 mget批量查询的语法 GET _mget { "docs":[ { "_index":"test_index", "_type":"test_type", }, { "_ind…

概要 本篇主要介绍Elasticsearch的数据索引时的分片机制,集群发现机制,primary shard与replica shard是如何分工合作的,如何对集群扩容,以及集群的容错机制. 分片机制 前面基本概念一节中,我们有提到建立索引时,会自动将数据拆分到多个分片(shard)中,默认数量是5,这个就是索引数据分片机制.我们在往Elasticsearch集群插入数据,并没有关心过数据最终落地到哪个shard上,这个过程对客户端来讲是透明的. document路由原理 document要存储…

× 目录 [1]编译 [2]执行 [3]查询[4]嵌套[5]异常[6]原理 前面的话 javascript拥有一套设计良好的规则来存储变量,并且之后可以方便地找到这些变量,这套规则被称为作用域.作用域貌似简单,实则复杂,由于作用域与this机制非常容易混淆,使得理解作用域的原理更为重要.本文是深入理解javascript作用域系列的第一篇——内部原理 内部原理分成编译.执行.查询.嵌套和异常五个部分进行介绍,最后以一个实例过程对原理进行完整说明 编译 以var a = 2;为例,说明javasc…

前面的话 javascript拥有一套设计良好的规则来存储变量,并且之后可以方便地找到这些变量,这套规则被称为作用域.作用域貌似简单,实则复杂,由于作用域与this机制非常容易混淆,使得理解作用域的原理更为重要.本文是深入理解javascript作用域系列的第一篇——内部原理 内部原理分成编译.执行.查询.嵌套 和异常五个部分进行介绍,最后以一个实例过程对原理进行完整说明 编译 以var a = 2;为例,说明javascript的内部编译过程,主要包括以下三步: [1]分词(tokenizin…

分片内部原理 分片是如何工作的 为什么ES搜索是近实时性的 为什么CRUD 操作也是实时性 ES 是怎么保证更新被持久化时断电也不丢失数据 为什么删除文档不会立即释放空间 refresh, flush, 和 optimize API 作用 使文本可被搜索 倒排索引的结构 词项 文档列表 Term | Doc 1 | Doc 2 | Doc 3 | ... ------------------------------------ brown | X | | X | ... fox | X | X…

JVM 内部原理(一)— 概述 JVM 内部原理(二)— 基本概念之字节码 JVM 内部原理(三)— 基本概念之类文件格式 JVM 内部原理(四)— 基本概念之 JVM 结构 JVM 内部原理(五)— 基本概念之 Java 虚拟机官方规范文档,第 7 版 JVM 内部原理(六)— Java 字节码基础之一 JVM 内部原理(七)— Java 字节码基础之二…

控制相关度 相关度评分背后的理论 如何计算评分的 Lucene 使用布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档 并主要的借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 和 向量空间模型(vector space model),同时加入 协调因子 字段长度归一化 以及词或查询语句权重提升 布尔模型 就是在查询中使用 AND . OR 和 NOT (与.或和非) 来匹配文档 词频/逆向文档频率(TF/IDF) 一个文档的相关…