lucene学习四:索引库的优化

本文探讨了在大量数据情况下如何优化Lucene索引库,包括调整合并规则、排除停用词、使用内存索引及优化查询条件等手段,旨在提高搜索效率。

和数据库一样,索引库在数据量一多的情况下,会建立大量的索引,就算会自动合并相同的索引,可还是很多,这样一来,性能就会降低,因此本文在前三章的基础上探讨一下索引库的优化,并介绍几种优化手段。

1:通过indexWriterConfig 这个对象来进行优化

        Directory directory=FSDirectory.open(new File(“D://index”));
        IndexWriterConfig conf=new IndexWriterConfig(LuceneUtil.getMatchVersion(), LuceneUtil.getAnalyzer());
        //在lucene 里面都是0 配置的..  都是通过设置对象的参数来进行配置...
       // MergePolicy 设置合并规则...
         LogDocMergePolicy mergePolicy=new LogDocMergePolicy();
         /**
         * 1:mergeFactor
         * 当这个值越小,更少的内存被运用在创建索引的时候,搜索的时候越快,创建索引的时候越慢..
         * 当这个值越大,更多的内存被运用在创建索引的时候,搜索的时候越慢,创建的时候越快...
         *  2 < smaller  value  <10,设置的值必须在这个范围
         */
        //设置索引的合并因子...
        mergePolicy.setMergeFactor(6);
        conf.setMergePolicy(mergePolicy);
        IndexWriter indexWriter=new IndexWriter(directory, conf);

2:排除停用词,排除停用,被分词器过滤掉,词就不会建立索引,索引文件就会变小,这样搜索的时候就会变快,具体怎么操作,在第三篇里关于分词器里有详细介绍

3::将索引放入内存里

        //索引在硬盘里面...
        Directory directory1=FSDirectory.open(new File(“D://index”));
         IOContext ioContext=new IOContext();
        //索引放在内存当中...
        Directory directory=new RAMDirectory(directory1,ioContext);

4:通过查询条件优化,这一点在下一篇文章详细介绍

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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