Contrived FieldCache Load Test: Lucene 2.4 VS Lucene 2.9

本文通过一个构造的FieldCache负载测试对比了Lucene 2.4与Lucene 2.9的加载性能。测试中创建了一个包含五百万条文档的索引,并测量了获取字段缓存的时间。
转载:http://www.lucidimagination.com/blog/2009/09/22/contrived-fieldcache-load-test-lucene-2-4-vs-lucene-2-9/


public class ContrivedFCTest extends TestCase {
public void testLoadTime() throws Exception {
Directory dir = FSDirectory.getDirectory(System.getProperty("java.io.tmpdir") + File.separator + "test");
IndexWriter writer = new IndexWriter (dir, new SimpleAnalyzer(), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
writer.setMergeFactor(37);
writer.setUseCompoundFile(false);
for(int i = 0; i < 5000000; i++) {
Document doc = new Document();
doc.add (new Field ("field", "String" + i, Field.Store.NO, Field.Index.NOT_ANALYZED));
writer.addDocument(doc);
}
writer.close();

IndexReader reader = IndexReader.open(dir);
long start = System.currentTimeMillis();
FieldCache.DEFAULT.getStrings(reader, "field");
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("load time:" + (end - start)/1000.0f + "s");
}
}


The results?

Lucene 2.4: 150.726s
Lucene 2.9: 9.695
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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