Lucene搜索优化技巧 - 搜索篇

本文介绍了提高Solr搜索效率的方法,包括使用doc.id排序、优化时间字符串排序、减少解析操作、改进查询解析器等策略,并探讨了如何通过调整索引和查询参数来提升性能。
搜索
1、对于按创建时间的排序可以使用doc.id的方式
new SortField(null, SortField.DOC, reverse)排序方式尽量使用INT类型的字段
也就是按照写入索引的顺序排序
2、对于时间字符串的排序可以转换成整数进行排序
3、去掉不必要的parse
使用TermQuery替换
4、TermQuery和Term可以只保留一个实例
createTerm(text)
5、减少Doc到model的转换
索引出来String到Date的转换多余而且费时
直接使用Doc对象包装成JSONObject
6、MultiFieldQueryParser改成自己用boolean查询重构
7、减少请求参数的包装类
8、搜索排序方法可以作为常量
将sort参数变成int型,使用swich进行判断
10、使用HitCollector类来适应不同情况下,Hits的大小
新、旧接口
相关搜索接口
11、使用尽可能快的磁盘IO
12、日志,先写文件,每天批量入库
13、增量索引使用reopen
新的reopen()方法只会加载那些变更过的索引片断,而不是重新加载完整的索引。
14、setMergeFactor 在做实时索引的时候,可以设置的小一点
这样就会及时索引进去
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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