近实时搜索

最新推荐文章于 2024-04-21 07:19:18 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-21 07:19:18 发布 · 440 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#搜索

本文深入探讨了近实时搜索的概念及其应用，解释了内存搜索的工作原理，以及如何通过IndexWriter创建IndexReader实现索引的实时访问，即便索引尚未提交。重点介绍了实际项目中索引提交的时机选择，以及这种策略如何解决搜索延迟的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

近实时搜索
    也可以称为内存搜索
    创建的索引还没有提交，存放在内存中，也能被搜索到。
    实际项目中，创建的索引不会立马提交的，因为commit操作需要flush到文件，磁盘IO很耗性能，所以一般会隔一段时间提交一次索引。这样IndexReader所读取到的索引库可能不是最新的，故搜索不到最新的内容。近实时搜索就是用于解决这个问题的
    具体做法是：通过IndexWriter来创建IndexReader,这样IndexWriter写入的索引，即使没有commit也能实时的被IndexReader读取到


es实现近实时搜索推荐的两种方式
congge
07-19 3万+
在百度搜索框里面，当我们输入某个关键字或关键词的时候，基本上不需要等待多久【秒级】，当然网络太差就不说了，就可以马上列出一大堆相关的词句，这些是怎么实现的呢 总的来说，实现方式有两种，第一种，实时ajax请求后端接口，即鼠标弹起事件触发，但对于数据量特别大的网站基本上不可能；第二种方式就是搜索引擎来实现了，至于百度的搜索引擎是什么样的，我们无从得知，但是和es的搜索原理应该类似，拿到短语或者句子...
ElasticSearch近实时搜索的实现
西代零零发
06-30 3810
ElasticSearch近实时搜索的实现 1.近实时搜索 1.1 实时与近实时 实时搜索（Real-time Search）很好理解，对于一个数据库系统，执行插入以后立刻就能搜索到刚刚插入到数据。而近实时（Near Real-time），所谓“近”也就是说比实时要慢一点点。 1.2 近实时的挑战 对于一个单机系统来说，这也并不容易实现，因为还要保证数据的持久化，还要利用缓存等技术加快数据的访问...
ES的近实时性以及持久化
Chris___的专栏
02-28 3037
一、近实时性 ElasticSearch的搜索是近实时性的，简单来讲，就是说如果你新增一个文档，然后马上又发送一个查询该报文的请求，有可能得到空的结果。过一会再查，才能查到该文档。 可以理解成新增的索引还没那么快同步到索引中，这个同步的时间可以设置，默认是1秒。 为什么ES要这么设计呢？归根到底，还是出于性能的考虑。 这里先讲下ES中的一些基础概念，Shard（片）、Segment（段）、In-memory buffer（内存索引缓存区）。 ES中的文档，是被组织在一个个片中的，一个索引可..
Solr -- 实时搜索
05-07 184
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 comm...
ES中的近实时
chuanyangwang的专栏
10-02 458
近实时的介绍请看附录1。 lucene文件在finishCommit中被sync到磁盘 final String finishCommit(Directory dir) throws IOException { if (pendingCommit == false) { throw new IllegalStateException("prepareCommit was not called"); } boolean success = false; f
elasticsearch近实时搜索refresh
gongpulin的博客
12-10 2305
近实时搜索编辑 随着按段（per-segment）搜索的发展， 一个新的文档从索引到可被搜索的延迟显著降低了。新文档在几分钟之内即可被检索，但这样还是不够快。 磁盘在这里成为了瓶颈。 提交（Commiting）一个新的段到磁盘需要一个 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘，这样在断电的时候就不会丢失数据。 但是 fsync 操作代价很大; 如果每次索引一个文档都去
近实时搜索SearcherManager
05-05
在IT领域，尤其是在搜索引擎开发和大数据处理中，"近实时搜索"（Near Real-Time Search，简称NRT）是一项至关重要的技术。它允许用户在数据更新后几乎立即查询到最新的信息，极大地提升了用户体验。Apache Lucene，...
掌握近实时搜索技术：SearcherManager与NRTManager应用详解
其中，近实时搜索（Near Real Time Search，简称NRT）是Lucene提供的一种强大功能，它允许索引的变化在很短的时间内对搜索可见，极大地提升了用户的搜索体验。接下来，我们将深入探讨Lucene中的近实时搜索以及与之...
lucene近实时搜索
05-24
lucene 近实时搜索 很清楚的解释了关于lucene近实时搜索的代码。很值得学习
实时搜索
rainbowsummer的专栏
05-05 1037
实时搜索（Real Time Search）实际是一种人们对于信息实时获取的美好愿望，通过努力我们可以无限接近于搜索的实时实现。目前，很多人都意识到了实时搜索的重要性。目前各大搜索引擎都在致力于实时搜索的实现。网络环境将越来越变得实时化，只要网络技术存在，实时将持续发展。　　时下，以Twitter为代表的实时网络成为互联网最热门的应用领域之一。而正是基于网民对新兴资讯速度和实时性的更高要求，搜索引
纯代码实现 searchBar 并可以实时搜索
xiaoqib的博客
07-05 610
其实是个非常简单的一个方法，还以为很复杂   先创建一个searchBar  //创建一个search bar self.searchBar =[[UISearchBar alloc]init]; self.searchBar.delegate =self; [self.view addSubview:self.searchBar]; [sel
为什么说Elasticsearch搜索是近实时的？
三劫散仙
03-16 1445
通过前面两篇文章的介绍，我们大概已经知道了 Elasticsearch处理数据的流程，其中在Elasticsearch和磁盘之间还有一层称为FileSystem Cache的系统缓存，正是由于这层cache的存在才使得es能够拥有更快搜索响应能力。 我们都知道一个index是由若干个segment组成，随着每个segment的不断增长，我们索引一条数据后可能要经过分钟级别的延迟才能...
1. elasticsearch近实时搜索到底是怎么做的
Fighting!
03-04 2186
网上搜了很多文章，基本上都是零零散散，有2个问题一直困扰着我： 1、ES为了保障性能，不实时刷盘，但是实时写入translog，难道写入translog不耗性能？ 2、ES到底会不会丢数据？ 先说结论： 1、es实时刷盘是由于Lucene复杂的数据结构造成的，写入translog就相当于写普通文件 2、按照默认设置，当数据变更时，translog是实时写入的，所以不会。 ElasticSearch...
激光雷达（LiDAR）| Open3D：第二节 邻近搜索之构建KDTree
地理空间科学的博客
10-29 1816
Open3D点云处理之构建KDTrees，将无序点云变为有序点云，以便快速检索最近邻。
elasticsearch7.x集群搭建及倒排索引脑裂问题精讲
a779868946的博客
04-18 1094
简介 大家好，我是jackxu，es大家都听过，现在也是越来越火了，用到的公司越来越多。中文官网：https://www.elastic.co/cn/ 。 es的特点： 可拓展性：大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，es自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索，进行并行查询，提高搜索效率。相对的，Lucene是单机应用。 技术整合：将全文检索、数据分析、分布式相关技术整合在一起：lucene（全文检索），商用的数据分析软件（BI软件），分布式数据库（mycat） 部署简单：开箱即用
Elasticsearch 中的“近实时”（Near Real-time）全面解析
最新发布
专注于数据库技术分享，包含但不限于Oracle，MySQL，PostgreSQL，ElasticSearch及国产数据库等
04-21 1830
Elasticsearch（ES）作为一款流行的分布式搜索引擎，以其近实时（Near Real-Time, NRT）特性著称。这种特性使得ES能够在数据写入后极短的时间内（通常在毫秒至秒级别）使其可被搜索到，虽然不是绝对意义上的实时，但对于大多数应用而言已经足够接近实时，从而满足了对快速响应和数据更新即时可见性的需求。
三种邻近搜索
whaty6的博客
11-17 3390
Annoy 介绍: Approximate Nearest Neighbor Oh Yeah，是一个带有Python bindings的C ++库。 用于在海量文本中快速搜索相似的用户/物品（适合向量维度小于1000，向量数在百万级别） Annoy是Spotify开源的高维空间求近似最近邻的库，在Spotify使用它进行音乐推荐 Annoy通过将海量数据建立成一个二叉树，使得每个数据查找时间复杂度是O(logn) 原理： 随机选择两点进行超平面划分，在划分的子空间内不停递归划分，直至每个子空间最多只剩下
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值