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

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

近实时搜索就是他能打开一个IndexWriter快速搜索索引变更的内容,而不必关闭writer,或者向writer提交,这个功能是在2.9版本以后引入的,在以前没有这个功能时,必须调用writer的commit方法,然后重新打开reader,这个过程很耗费时间,因为writer的提交必须对索引里的所有新文件进行同步,同步操作耗费系统资源,近实时搜索使我们能够对新创建还未提交的索引进行搜索. 在4.5的版本上做一个简单的测试示例,参考lucene in action [java] view pla

近实时搜索:可以使用一个打开的IndexWriter快速搜索索引的变更内容,而不必首先关闭writer,或者向该writer提交:这是2.9版本之后推出的新功能. 代码示例(本例参考<Lucene In Action>): package com.tan.code; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.luce

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part03 近实时搜索 虽然Elasticsearch中的变更不能立即可见,它还是提供了一个近实时的搜索引擎.如前一篇中所述,提交Lucene的变更到磁盘是一个代价昂贵的操作.为了避免在文档对查询依然有效的时候,提交变更到磁盘,Elasticsearch在内存缓冲和磁盘之间提供了一个文件系统缓存.内存缓存(默认情况下)每1秒刷新一次,在文件系统缓存中使

好久没干这块东西了,近几天须要做这个.所以又一次学了一下.首先很感谢孔浩老师,没孔浩老师的视频我也不会进入lucene的殿堂. 老师当时讲的实时搜索还是NRTManager,如今已经都变了,这个类已经不存在了,在4.0之后消失的.到我如今使用的5.2.1都是以下的方法: 首先罗列会使用的特殊类(经常使用的不再赘述): TrackingIndexWriter  追踪writer,在api中有介绍,仅仅有通过这个类进行更新ControlledRealTimeReopenThread才干获得更新 Co

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

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

一.sphinx增量索引实现近实时更新设置 数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少. 例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能.  这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新

设置多个搜索建议查找算法 <searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent"> <lst name="suggester"> <str name="name">AnalyzingSuggester</str> <str name="lookupImpl">AnalyzingLo

前提 近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台.优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存.更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计.标签系统构建等扩展功能的数据模型.基于当前团队的资源和能力,优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用. 这篇文章简单介绍一下如何快速地搭建一套Canal相关的组件. 关于Canal 简介 下面的简介和下一节的原理

内容概要:Everything中文版下载地址及使用.用Everything轻松解决局域网文件共享问题.Everything语言设置问题 另:Everything只支持NTFS格式的磁盘(工作原理的缘故吧),非NTFS格式的磁盘Everything是找不到的.随着win7的普及,NTFS格式也已经非常常见了吧(xp也支持ntfs哦). 如果你的磁盘不是NTFS格式,那只有说抱歉了,你要错过一款非常棒的软件了. 小巧强大的文件名实时搜索工具Everything,可以让你方便快速的找到任何你需要的文件

因为JMeter 2.13你可以得到实时搜索结果发送到后端通过 后端侦听器 使用潜在的任何后端(JDBC.JMS网络服务,€Š) 通过提供一个实现类 AbstractBackendListenerClient . JMeter附带GraphiteBackendListenerClient它允许您发送指标石墨后端. 这个特性提供了: 生活的结果 漂亮的图表为指标 比较2个或更多的负载测试的能力 监控数据存储在同一后端只要JMeter结果 一个€Š 在本文档中,我们将配置设置图和historize

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版本:3.0 一般情况下,lucene的IndexSearcher都要写成单实例,因为每次创建IndexSearcher对象的时候,它都需要把索引文件加载进来,如果访问量比较大,而索引也比较大,那就很容易造成内存溢出! 但是如果仅仅按照一般的单实例来写的话,如果更新了索引,那么在不重启服务的情况下,Searcher对象是搜索不到索引更新后的内容的.如何解决呢,这里给出一个方法! 在这个方法里,建造了一个Factory类,分别管理IndexReader和IndexSearcher的单实

http://www.infoq.com/cn/news/2014/08/google-data-warehouse-mesa Google发表了一篇新的论文,该论文描述了他们内部所使用的一个被称为Mesa的新型数据仓库系统.Mesa是一个规模横跨多个数据中心,并可以处理PB级数据的系统.该系统可以对查询作出亚秒级(sub-second)的响应,同时维持了ACID属性. Mesa主要是围绕Google的广告业务使用场景而设计的.据Google描述,随着他们的广告平台的不断发展,客户对各自的广告活

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

jquery 表格排序,实时搜索表格内容   演示 XML/HTML Code <table class="table-sort"> <thead> <tr> <th class="table-sort">First Name</th> <th class="table-sort">Last Name</th> <th class="table-s

caddy 相比nginx 是一个不错的轻量代理服务器,支持的功能也是比较多的, 同时插件也挺多 demo 测试的是通过git 插件进行一个使用spec-md 编写的文档近实时编译以及预览 项目使用docker 构建,我已经在dockerhub 放了构建好的镜像 基本项目 website nodejs 项目,是需要进行近实时编译,发布的文档 https://github.com/rongfengliang/spec-md-demo.git 项目的运行构建运行比较简单 yarn build 即可

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