如图,想要实现输入关键词,点击搜索按钮或者回车键都能进行搜索并返回. html部分代码如下: js部分—— function entersearch(){ var event = window.event || arguments.callee.caller.arguments[0]; if (event.keyCode == 13) { search(); } } function search(){ var con=$("#sear").val(); $.ajax({ url:&q

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(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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

find搜索文件系统.实时搜索 find[目录][条件][动作] [目录] 不输入目录代表当前目录 find find /etc --------------------------------------------- [条件] 用户和组: -user -group -nouser -nogroup 查找/home下所有着为root的文件: # find /home/ -user root 类型: -type (f文件, d目录,l链接,p管道,c字符文件,b块文件,s socket文件) 1

刚刚在学vue,试着写了一个实时搜索文件. 思路:1.input 通过v-model绑定.2.通过watch检测输入结果变化.3根据结果变化从api调用不同的数据. 代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns=&quo

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

异步实时搜索jquery select插件 一.先看看效果. 二.做此插件的原因. 1.数据量过大(几千.几万条),无法一次性全部加载. 2.现有插件各不相同,无法满足功能需求. 3.美观性,可控性不足. 三.如何使用. 1.html和js <select id="unit"></select> <script type="text/javascript" src="/demo/thirdparty/jquery/jquery

PHP 实例 - AJAX 实时搜索 AJAX 可为用户提供更友好.交互性更强的搜索体验. AJAX Live Search 在下面的实例中,我们将演示一个实时的搜索,在您键入数据的同时即可得到搜索结果. 实时的搜索与传统的搜索相比,具有很多优势: 当键入数据时,就会显示出匹配的结果 当继续键入数据时,对结果进行过滤 如果结果太少,删除字符就可以获得更宽的范围 在下面的文本框中输入 "HTML",搜索包含 HTML 的页面:   上面实例中的结果在一个 XML 文件(links.xml