ElasticSearch 与 OpenSearch:拉开性能差距

本文详细比较了Elasticsearch8.7和OpenSearch2.7在文本查询、排序、日期直方图、范围和术语处理等方面的性能,发现Elasticsearch在速度、效率和资源使用上表现出显著优势。这对于寻求高效搜索引擎的组织来说,是选择Elasticsearch作为首选的有力依据。

Elasticsearch 与 OpenSearch:扩大性能差距

对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说,强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说,选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速且相关结果的能力。在我们全面的性能测试中,Elasticsearch® 成为明智的选择。 Elasticsearch 比 OpenSearch 快 40%--140%,同时使用更少的计算资源。 image1

在本文中,我们将在六个主要领域对 Elasticsearch 8.7 和 OpenSearch 2.7(测试时两者的最新版本)进行性能比较:文本查询、排序、日期直方图、范围和术语,包括资源利用率。我们的目标是提供公平、实用的技术见解,帮助您做出明智的决策,无论您是优化现有系统还是设计新系统。此比较还旨在清楚地突出 Elasticsearch 和 OpenSearch 之间的性能差异,表明两者完全不同。

我们将首先回顾性能比较的结果,然后是我们的测试方法和测试环境。

1. 结果

使用 t-test 检验对性能比较结果(重点关注请求的 p90(第 90 个百分位数))进行交叉验证,以确保两种解决方案之间的延迟测量存在统计差异。针对每种查询类型计算相对变化(以百分比表示)。我们还使用箱线图显示 100% 请求的延迟分布,箱线图显示最小值、最大值、中值、平均值和异常值。实际的方框显示了下四分位数和上四分位数,其中分别有 25% 和 75% 的观测值落在其中。通过这种方式,我们可以了解这些值的实际分布情况。

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1.1 文本查询 --- 速度提高 76%

"显示包含 jane@doe.com 的所有数据。"

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Elasticsearch 表现出了显着的领先优势,执行文本查询的速度比 OpenSearch 快 76% 。

文本查询是全文搜索的基础和关键,而全文搜索是 Elasticsearch 的主要功能。文本字段查询允许用户搜索文本数据中的特定短语、单个单词甚至单词的一部分。用户能够通过文本数据执行复杂的搜索------它增强了整体搜索体验并支持广泛的应用程序和解决方案。

1.2 排序

"先给我看看最贵的产品。"

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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