一.高亮的一些问题 elasticsearch提供了三种高亮方式,前面我们已经简单的了解了elasticsearch的高亮原理; 高亮处理跟实际使用查询类型有十分紧密的关系,其中主要的一点就是muti term 查询的重写,例如wildcard.prefix等,由于查询本身和高亮都涉及到查询语句的重写,如果两者之间的重写机制不同,那么就可能会碰到以下情况 相同的查询语句, 使用unified和fvh得到的高亮结果是不同的,甚至fvh Highlighter无任何高亮信息返回: 二.数据环境 el…

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu…

本文主要从概念以及架构层面对Elasticsearch做一个简单的介绍,在介绍ES之前,会先对ES的"发动机"Lucene做一个简单的介绍 1. Lucene介绍 为了更深入地理解ElasticSearch的工作原理,特别是索引和查询这两个过程,理解Lucene的工作原理至关重要.本质上,ElasticSearch是用Lucene来实现索引的查询功能的. 1.1 定义 Lucene是一个成熟的.高性能的.可扩展的.轻量级的,而且功能强大的搜索引擎包.Lucene的核心jar包只有一个文…

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引.模糊查询.多条件组合查询.地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力.因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型.参数配置.集群规模等等.本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考. Lucene查询原理 本节主要是一些Lucene的背景…

前言 最近 TL 分享了下 <Elasticsearch基础整理>https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会.写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理.这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 一.Elasticsearch & Lucene 是什么 什么是 Elasticsearch ? Ela…

提问: 1.倒排索引与传统数据库的索引相比优势? 2.在lucene中如果想做范围查找,根据上面的FST模型可以看出来,需要遍历FST找到包含这个range的一个点然后进入对应的倒排链,然后进行求并集操作.但是如果是数值类型,比如是浮点数,那么潜在的term可能会非常多,这样查询起来效率会很低,怎么解决? Lucene 查询原理 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35814539 Lucene 查询原理-阿里云开发者社区 https://developer.al…

转载于:http://vlambda.com/wz_wvS2uI5VRn.html 同样都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,为什么Lucene或基于Lucene的Elasticsearch会比关系型数据库如MySQL搜索性能更优?两者有什么区别?各自选型的依据是什么?它们各自又有什么优势? 本文针对于以上问题,基于个人理解及参考网上相关资料,给出说明.由于个人技术能力有限,若文章中有任何不妥之处,还望各位看官指正. 本文将从以下各模块进行阐述: 什么是索引 MySQL索引是如何实现的 Luc…

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…

从原理上理解MySQL的优化建议 预备知识 B+树索引 mysql的默认存储引擎InnoDB使用B+树来存储数据的,所以在分析优化建议之前,了解一下B+树索引的基本原理. 上图是一个B+树索引示意图,每个节点表示一个磁盘块,也可以理解为数据库中的页. 分析下B+树索引的查找过程,如果我要查询主键为35的数据,索引会怎么走? 首先会判断35小于根节点37,继续查询左子树 判断35大于22和33,那么进入右子树,找到了叶子节点33 继续遍历找到35 最后取出其data即可 在索引的情况下,查询35只…

计算文档得分的因子: 文档权重(document boost):索引期赋予某个文档的权重值 字段权重(field boost):查询期赋予某个文档的权重值 协调因子(coord):基于文档中词项个数的协调因子,一个文档命中率查询中的词项越多,得分越高 逆文档频率(inverse document frequency):一个基于词项的因子,用来告诉评分公式该词项还有多么罕见,评分公式利用该因子,为包含罕见词项的文档加权 长度范数(length norm):每字段的基于词项个数的归一化因子(在索引期…