提高Lucene索引性能

提高Lucene索引性能

当索引的文件不多时,用 Lucene 默认的设置就能得到很好的性能。但是,如果索引大量文件,就得通过一些手段去提高 Lucene 索引性能。 

1、  索引性能差的原因 

1)        Lucene 索引过程

index2.JPG  
    在索引文件的过程中, Lucene 不是直接将文件索引到磁盘上,而是首先缓存,然后在写到磁盘。如上图所示。 

2)        索引过程的瓶颈 

  • 往磁盘上写索引文件的过程 
  • 将磁盘上的几个小 Segment 合并成一个大的 Segment 的过程 

 

2、  提高索引性能的方法 

 

方式 1 :调整 IndexWriter 参数 

为控制索引占用的内存以及 Segment 段合并的频率, Lucene 提供了以下三个参数,通过调整这三个参数的值,可以改善索引的性能。 

  •  mergeFactor (合并因子):决定把磁盘上的索引块合并成一个大的索引块的频率,默认值为 10 。 比 如, mergeFactor = 10 ,那么当 Segment 的数量达到 10 的话,这 10 个 Segment 会被合并成一个新 的 Segment 。如果合并后的这个大的 Segment 的数量达到 10 的话还会被合并成一个更大的 Segment 。直 到 Segment 中索引的文件数量达到 maxMergeDocs 时不在合并。如果需要索引的文档数非常多的话这个默认值将是非常不合适的。对批处理的索引来讲,为这个参数赋一个比较大的值会得到比较好的索引效果。 
  • minMergeDocs ( 最小合并文档数 ) :决定了内存中的文档数至少达到多少才能将它们写回磁盘(其实就是 buffer 的大小)。默认值是 10 。如果你有足够的内存,那么将这个值尽量设的比较大一些将会显著的提高索引性能。 
  • maxMergeDocs (最大合并文档数):决定了一个索引块中的最大的文档数。默认值是 Integer.MAX_VALUE 。 这个参数设置为比较大的值可以提高索引效率和检索速度,由于该参数的默认值是整型的最大值,所以我们一般不需要改动这个参数。 

  方式 2 :使用 RAMDirectory 

     RAMDirectory 与 FSDirectory 的不同: RAMDirectory 的所有操作都在内存中,而 FSDirectory 的操作直接对应磁盘。因此 RAMDirectory 比 FSDirectory 要快。 

        先将索引写入 RAMDirectory 到一定程度在从 RAMDirectory 写入 FSDirectory 可以提高索引性能。

FSDirectory fsDir  =  FSDirectory.getDirectory( " /tmp/index " , true );
RAMDirectory ramDir  =   new  RAMDirectory();
IndexWriter fsWriter  =  IndexWriter(fsDir, new  SimpleAnalyzer(),  true );
IndexWriter ramWriter  =   new  IndexWriter(ramDir, new  SimpleAnalyzer(),  true );
 while  (there are documents to index)   {
 create Document 
ramWriter.addDocument(doc);
 if  (condition  for  flushing memory to disk has been met)   {
fsWriter.addIndexes(Directory[]   {ramDir} );
ramWriter.close();
ramWriter  =   new  IndexWriter(ramDir,  new  SimpleAnalyzer(), true );
} 
}
 

 


其实zoie一方面解决了实时搜索这个问题,另一方面也提高了建索引的速度,就是使用的方法二,先使用内存索引,一段时间后merger到磁盘上

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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