背景:它们都是基于Lucene搜索服务器基础之上开发,一款优秀的,高性能的企业级搜索服务器.[是因为他们都是基于分词技术构建的倒排索引的方式进行查询] 开发语言:Java语言开发 诞生时间:Solr :2004年诞生.ES:2010年诞生.ES 更新[功能越强大] 区别: 1.当实时建立索引的时候,solr会产生io阻塞,而es则不会,es查询性能要高于solr. 2.在不断动态添加数据的时候,solr的检索效率会变的低下,而es则没有什么变化. 3. Solr利用zookeeper进行分布式管

在solr中,实时搜索有3种方案 ①soft commit,这其实是近实时搜索,不能完全实时. ②RealTimeGet,这是实时,但只支持根据文档ID的查询. ③和第一种类似,只是触发softcommit. 综上,其实是由实时(②)和近实时(①③)两种. solr4.0 之后使用NRT的方法和需要的配置 方案1 使用soft commit达到近实时搜索的效果. 为了使用soft commit ,需要配置solrconfig.xml.其中两个地方需要修改 <autoCommit> <ma

在MySQL 中char 和 varchar 都是存储字符串的,区别在于char有固定的长度,而varchar属于可变长的字符类型.char(M)类型的数据列里,每个值都占用M个字节,如果某个长度小于M,mysql就会在它的右边用空格字符补足．(在检索操作中那些填补出来的空格字符将被去掉)在varchar(M)类型的数据列里,每个值只占用刚好够用的字节再加上一个用来记录其长度的字节(即总长度为L+1字节).char 固定长度,所以在处理速度上要比varchar快速很多,但是对费存储空间,所以对存

概述: 在开发网站的时候经常有要对某些内容查询的需求.此时如果基于数据库查询来做搜索功能,由于要对多个字段做模糊匹配,效率往往非常糟糕.这种情况就可以用Solr来提升搜索的效率.Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口.这里介绍下Solr的环境和配置,然后说下应用SolrNet客户端对Solr服务器的操作. 一.Solr安装 软件下载:Solr 5.0.JDK 7以上 安装jdk..Solr直接解压完,用命令行直接可以启动. 命令行中进入ser

摘要: Solr的近实时搜索NRT(Near Real Time Searching)意味着文档可以在索引以后马上可以被查询到. Solr不会因为本次提交而阻塞更新操作,不会等待后台合并操作(merge)的完成而是直接检索索引并返回数据.参见原文 利用NRT,就可以设置soft commit,因为标准的commit操作代价高昂,soft commit可以做到近乎实时的查询效果而不丢失数据. Commits 与 Optimizing 一个commit操作可以使新的查询请求能够感知到索引的变化,一般

可以参考这篇文章:http://www.cnblogs.com/chowmin/articles/4629220.html Solr 2004年诞生(当时是Solar). ElasticSearch 2010年诞生. ES更加新. 下面文字有误,其实是在不断动态添加. 综上所述,Solr的架构不适合实时搜索的应用. Elasticsearch 与 Solr 的比较总结 二者安装都很简单: Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理,而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市.用户ID昵称等进行搜索. 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式.但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用. 从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表.定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中.当用户再次请求搜索接口时,就可

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市.用户ID昵称等进行搜索. 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式.但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用. 从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表.定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中.当用户再次请求搜索接口时,就可

http://fuxiaopang.gitbooks.io/learnelasticsearch/content/  (中文) 在Elasticsearch中,文档术语一种类型(type),各种各样的类型存在于一个索引中.你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处: 关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns) Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)一个Elasticsearch集群可以包含多个索引(数据库),也就是说其

Lucene做站内搜索的时候经常会遇到实时搜索的应用场景,比如用户搜索的功能.实现实时搜索,最普通的做法是,添加新的document之后,调用 IndexWriter 的 Commit 方法把内存中的索引提交到硬盘:然后重新打开IndexReader,进行搜索.但是索引一般存储在硬盘上,而且当索引文件比较大的时候,Commit操作和重新打开IndexReader效率比较低. 于是就想,可否一份索引的IndexWriter始终打开,当需要添加或删除Document时,直接调用该IndexWrite

在C语言中,教科书告诉我们switch...case...语句比if...else if...else执行效率要高,但这到底是为什么呢?本文尝试从汇编的角度予以分析并揭晓其中的奥秘. 第一步,写一个demo程序:foo.c #include <stdio.h> static int foo_ifelse(char c) { ') { c += ; } else if (c == 'a' || c == 'b') { c += ; } else if (c == 'A' || c == 'B')

使用过Oracle的人都知道,Oracle的运行速度与效率,在同类数据库中是名列前茅的,特别是对大量数据进行访问时,更加有出色的表现.那么,Oracle数据库是靠什么实现的呢?笔者下面将通过一系列的文章,向大家展示Oracle数据库提供高性能运算的秘密. Oracle数据库作为复杂运算的首选数据库,其首先是通过所谓的数据高速缓存来实现对数据的高速运算与操作的. 数据高速缓存跟操作系统的缓存类似,其存储最近从数据文件中读取的数据块,其中的数据可以被所有的用户所访问.如当我们利用Select语句从数

GsonFormat插件主要用于使用Gson库将JSONObject格式的String 解析成实体,该插件可以加快开发进度,使用非常方便,效率高. 插件地址:https://plugins.jetbrains.com/idea/plugin/7654-gsonformat 这个教程主要是学习IntelliJ IDEA 如何通过GsonFormat插件将JSONObject格式的String 解析成实体. 一般来说 IDEA的插件安装非常简单,对于很多插件来说,只要你知道插件的名字就可以在IDEA

作者:阿猫链接:https://www.zhihu.com/question/21098952/answer/21813840来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 看完答案后,纠正一些常见错误,曲线救国回答一下题主: 1.为什么golang的开发效率高? golang是一编译型的强类型语言,它在开发上的高效率主要来自于后发优势,不用考虑旧有恶心的历史,又有一个较高的工程视角.良好的避免了程序员因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架,也解决了一部

作者:韦易笑链接:https://www.zhihu.com/question/29636221/answer/45102191来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 更新:擦,本来只有一句话,推荐Qt,远离微软,有人追问,补充了点,有人又追问,又补充了点,然后出了趟门回来,感觉跟捅了马蜂窝一样.既然都说到微软了,那就接着展开一下. 问题的本源 微软就是战线太长了,忙着去主导各种标准,制订各种框架,这样的话,才能更好的夹带私货,用一个你必须用的东西推进另外一个他想让你用的东西,诸如

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm 一直想找一个用于大数据平台实时OLAP(甚至是实时计算)的框架,之前调研的Druid(druid.io)太过复杂,整个Druid由5.6个服务组成,而且加载数据也不太方便,性能一般,亦或是我还不太会用它.后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求. ElasticSearch相信大家都很熟悉

在学习JavaScript中的if控制语句和switch控制语句的时候,提到了使用多条件判断时switch case语句比if语句效率高,但是身为小白的我并没有在代码中看出有什么不同.去度娘找了半个小时,看了各位大神的表述,找到一个比较清晰的文章. 原来,switch进行了跳转优化,java中对switch有两种处理方式,生成不同的jvm指令,一是tableswitch,一个是lookupswitch.对于case的分支比较密集的情况,如: public class Test { public

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

http://www.cnblogs.com/fygh/archive/2011/10/18/2216166.html 1. char.varchar.nvarchar之间的区别(包括用途和空间占用):xml类型查找某个节点的数据有哪些方法,哪个效率高:使用存储 过程和使用T-SQL查询数据有啥不一样: ------------------------------------------------ SQL中char.varchar.nchar.nvarchar的区别 http://www.cn

近实时搜索(near-real-time)可以搜索IndexWriter还未commit的内容,介于immediate和eventual之间,在数据比较大.更新较频繁的情况下使用.本文主要来介绍下如何使用,其原理还没弄透,改天再续.本文代码基于lucene 4.10 IndexReader的重建 想要看到新的结果就需要重新打开一个IndexReader,DirectoryReader提供了DirectoryReader openIfChanged(DirectoryReader oldReade

has_key是去取key对应的值,时间复杂度在最优情况下为O(1); in 是直接去dict.__contains__这个保存这key的list中去获取,相当与是去数组中获取. 所以in 比has_key 效率高.详情看python源码dictobject.c文件.