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ElasticSearch 动态更新索引

一旦索引被读入内核的文件系统缓存中，由于其不会改变，便会留在那里。只要文件系统缓存中还有足够的空间，那么大部分读请求会直接请求内存，而不会命中磁盘。这提供了很大的性能提升。...如果你需要让一个新的文档可被搜索，你需要重建整个索引。这对索引可以包含的数据量或可以更新索引的频率造成很大的限制。 2....动态更新索引 下一个需要解决的问题是如何更新倒排索引，而不会失去其不变性的好处？ 答案是：使用多个索引。 通过增加一个新的补充索引来反映最近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。...这种方式可以用相对较低的成本将新文档添加到索引。 3. 删除与更新 段是不可变的，因此无法从旧的段中删除文档，也不能更新旧的段来反映文档的更新。...文档更新也以类似的方式工作：当文档更新时，旧版本文档被标记为已删除，新版本文档被索引到新的段中。也许文档的两个版本都可以匹配查询，但是在查询结果返回之前旧的标记删除版本的文档会被移除。

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JPA实现部分字段动态更新

JPA实现部分字段动态更新 在使用jpa进行操作数据库时，我们经常会遇到更新数据问题。...jpa的save方法可以解决这个问题，但这个方法有一个局限，在匹配到相同主键的记录是可以进行更新，但是会将传入参数的值全部更新到数据库中。...name在数据库的存储值，并不修改其他的值，如下图所示： 但是jpa的save默认会将demo2的值直接覆盖数据库中demo的值，此时number和info的值也会修改，结果如下图 为了实现部分更新可以采用在实体类上标注...Accessors(chain = true) @JsonIgnoreProperties(value = { "hibernateLazyInitializer"}) @DynamicUpdate //动态更新...} a=applyRepos.save(apply1).getId(); } return a; } 这样就实现了jpa的动态更新记录

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    基于 SpringCloud 微服务架构的广告系统（第三部分：索引构建与检索、binlog更新、Kafka投递）

    第二部分：广告投放、微服务调用与断路器（不讲代码实现，下载代码自己看。）...第三部分： 介绍广告检索系统的搭建，我们通过构建索引来为广告检索服务； 使用MySql的Master-Slave协议，通过Slave监听Binlog日志实现数据复制，达到数据一致性的目的； Kafka投递解析后的...Binlog 是 MySQL Server 维护的一种二进制日志， 主要是用来记录对 MySQL 数据更新或潜在发生更新的 SQL 语句， 并以 "事务"的形式保存在磁盘中（ 文件） 对于Binlog...第三次借助通用模板AdxxxTable,向索引更新方法投递出去 预定义json模板及解析 示意图 ? binlog解析及Kafka投递 示意图 ?...到目前未知，整个基于springCloud微服务架构的广告系统一小部分完成，整个系统中，最重要的是： 检索服务、全量索引、增量索引里面很复杂，很容易绕晕，为了维护索引，在里面使用了binlog日志保存一致性

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    C语言快学完了，但oj上的题大部分做不出来，都是在CSDN找的，是不是很不正常？有没有办法改？

    回到编程语言的学习过程，编程语言学习最佳的方式掌握一定理论基础上有项目实战，如果两种条件都是具备的情况下可能几个月就能找到编程的感觉，而大部分自学编程的人更多是在网络上找到自己觉得重要的视频学习起来，并且通过...CSDN等途径进行知识性的拓展，在某种阶段也是小有收获的存在，但在大部分情况下还是处于迷茫的状态，这种属于典型的没有方向感的方式，要摆脱这种模式建议静下心来默默的梳理自己的思路，先从掌握基础的理论开始，...对于掌握编程的理论这个阶段对于大部分学习者来讲可能都能克服，最关键的实践对于绝大部分的自学者来讲就是一种极大的挑战，之所以存在挑战找不到匹配自己能力的实践机会，即使专门的培训机构也很难找到匹配的实践项目...就当前环境下学习编程的人，大部分人还是选择网络或者线下的培训，其实培训更多是在给人指明一种学习方向，或者再通俗点就是找一群一起学习的小伙伴大家互相监督，通过集体的力量来压抑自己散漫的天性，从而达到学习编程的目的

    1.3K20

    KVM-磁盘格式介绍

    请点击上方的蓝色《运维小路》关注我，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。...这种文件通常包含大量的空洞（即未写入实际数据的部分），但文件系统仍会为其分配存储空间。 主要特点和用途： 节省磁盘空间：稀疏文件允许应用程序预分配大文件的存储空间，而无需实际写入大量数据。...但是，它没有提供动态分配磁盘空间的功能，因此镜像文件的大小是固定的，即使虚拟机中只使用了部分磁盘空间，镜像文件的大小也不会改变。...我们当然有办法对他进行压缩，然后传输的时候以实际占用大小为准，这个在我们讲kvm-迁移的时候再具体说说。...根据上面的提示，我们创建虚拟机需要先准备一个qcow2文件，有没有一种方式可以更方便来管理我们的虚拟机的镜像文件呢？

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    巧用MongoDB部分索引优化性能问题

    但也会存在按周、按月的需求,为什么会存在按周、按月，业务不想自己去合并表格，每天满足条件数据在10万左右,同时这个只有10万记录存在这个productTags字段,其他将近5000万都不存在这个字段.有没有办法只把满足....部分索引功能是稀疏索引的超集同时提供更多的表达式,所以推荐使用部分索引. 3、优化索引--创建部分索引 db.xiaoxu20220704.createIndex({deliveryTime:...expression, gt, gte, lt, lte expressions, $type expressions, $and operator at the top-level only 3、部分索引与稀疏索引...1、部分索引能够更好控制哪些记录被索引，稀疏根据索引字段是否存在来索引,而部分索引支持很多种表达式 2、部分索引相当于稀疏索引的超集功能.例部分索引的$exists:true等价稀疏索引，...但也存在区别，部分索引的过滤表达式可以是索引定义也可以不是索引定义(只是用来过滤记录)，稀疏索引则都属于索引的定义.这个部分索引如何定义会影响查询覆盖.这个跟我遇到的很接近，接下来我们围绕这个来分析下．

    1.2K20

    从零开始了解语义搜索中的嵌入模型

    你自己想办法吧。将它们上传到矢量搜索引擎并享受更好的语义搜索。图片您的语义搜索的最终效果取决于您的嵌入模型。但选择模型通常被认为超出了大多数早期采用者的能力范围。...您可能期望相似的文档将具有相似的内部表示图片几年后，出现不少充满活力的基于 transformer 的不同文本处理模型系列，有两个主要的独立分支：类似BERT，仅使用 transformer 的编码器部分...有没有办法客观地衡量参考数据集的好坏？BEIR 基准学术论文 “ BEIR：信息检索模型零样本评估的异构基准” 提出了 IR 方法的基准和数据集的参考集。...作者对稀疏与密集检索方法争论的个人看法：密集检索更加面向未来。从 SBERT 升级到 E5 只需 10 行代码，检索质量大幅提高。而且您的矢量搜索引擎保持不变，无需额外的工程。...稀疏检索产生的幻觉较少，并且可以处理精确匹配和关键字匹配。NDCG@10 并不是衡量搜索质量的唯一标准。图片但争论仍在继续，我们将随时向您通报最新动态。

    3.7K42

    ElasticSearch性能优化官方建议

    避免稀疏 因为ES是基于Lucene来索引和存储数据的，所以对稠密的数据更有效。Lucene能够有效的确定文档是通过一个整数的文档id，无论有没有数据都会话费一个字节存储id。...稀疏主要影响norms和doc_values，一些可以避免稀疏的推荐： 避免将不相关的数据放到相同的索引中 规范的文档结构 使用相同的字段名来保存同样的数据。...避免类型 不用norms和doc_values在稀疏字段 调整索引速度 使用bulk请求 并且每个请求不超过几十M，因为太大会导致内存使用过大 使用 multiple workers/threads发送数据到...的索引。...":"freqs" 不用默认的动态字符串匹配 不要使用_all 使用best_compression 使用最小的足够用的数值类型 byte,short,integer,long half_float,float

    1.2K30

    【CTR】DeepGBM：知识蒸馏技术在微软在线预测系统中的应用

    作者在本文中提出的 DeepGBM 综合了神经网络和 GBDT 的优点，并由以下两部分组成： CatNN：集中处理稀疏的类别特征； GBDT2NN：利用 GBDT 提取的知识，专注于稠密的数值特征。...，比如新闻推荐系统，不断出现的新闻会在不同的时间产生动态的特征分布。...但 GBDT 有两个缺点： 无法实时更新模型：GBDT 学到的树是不可微的，所以无法在线更新 GBDT； 学稀疏特征时效率不高：如果将类别数据转换为 one-hot 编码后，其信息增益会变得很小，所以其无法有效利用...我们也知道，神经网络的优势在于可以对大规模数据进行有效的学习，并且可以利用批处理技术进行反向传播实现在线更新，同时通过 Embedding 技术也能很好的适应稀疏的类别特征，神经网络在CTR、推荐等领域也取得非常好的成绩...综上所述，从数组 中提取神经网络模型的最终输出是： 综合 k 个数组的 GBDT 模型的输出为： 2.3 Training for DeepGBM 最后来看下训练部分，包括线下训练和线上模型更新两块内容

    2.3K30

    SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

    “ 上回说到 LIL 格式的稀疏矩阵的 rows 属性和 data 属性是一个其元素是动态数组的数组。其在内存中的存储方式为一个外围定长数组的元素是指向对应动态数组的基地址的指针。...因此，获取 LIL 格式的稀疏矩阵中的某一行（第 i 行）的非零元素的列索引和元素值只需要分别访问 rows 属性（数组）第 i 个元素（动态数组）和 data 属性（数组）的第 i 个元素（动态数组）...，缓存更新为第 i 行的倒数一部分的元素以及后面一段根本无法访问的内存地址，根本不是第 i+1 行非零元素的信息。...当然，在绝大多数情况下是这样，有极少数情况并不是这样，比如有着非常小的概率缓存更新为第 i 行的倒数一部分的元素以及一小段根本无法访问的内存地址再接第 i+1 行的前面一部分元素，只是这样的概率非常非常非常小...part 06、下回预告 BETTER LIFE 不同于 LIL 格式的稀疏矩阵把相邻两行的非零元素的列索引和元素值存储在内存的不同位置，CSR 格式的稀疏矩阵中相邻两行的非零元素的列索引和元素值在内存中是紧密相连的

    16710

    聊聊分布式 SQL 数据库Doris(八)

    稀疏索引 密集索引：文件中的每个搜索码值都对应一个索引值，就是叶子节点保存了整行. 稀疏索引：文件只为索引码的某些值建立索引项....稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。...Doris中的前缀索引、Bloom Filter属于稀疏索引. 以mysql为例，主键索引是稠密索引; 非主键索引(非聚簇索引)是稀疏索引. 如下是mysql的B+树索引结构图....适用场景 对满足某些条件的行，修改其取值； 点更新，小范围更新，待更新的行最好是整个表的非常小的一部分；因为大批量数据下整行更新，会导致性能较低。...列更新可以很大程度上提高写入与并发性能. Unique Key模型的Merge-on-Write结合MVCC支持部分列更新.

    43010

    LSM核心实现讲解

    一个最简单直接的办法是扫描所有的 segment，直到找到所查询的 key 为止。...一个简单的优化策略是，在内存中维护一个稀疏索引（sparse index），其结构如下图： 稀疏索引是指将有序数据切分成（固定大小的）块，仅对各个块开头的一条数据做索引。...与之相对的是全量索引（dense index），即对全部数据编制索引，其中的任意一条数据发生增删均需要更新索引。...有了稀疏索引之后，可以先在索引表中使用二分查找快速定位某个 key 位于哪一小块数据中，然后仅从磁盘中读取这一块数据即可获得最终查询结果，此时加载的数据量仅仅是整个 segment 的一小部分，因此 IO...同时触发相关结构的更新，例如布隆过滤器、稀疏索引。 当 memtable 积累到足够大时，会一次性写入磁盘中，生成一个内部有序的 segment 文件。该过程为连续写，因此效率极高。

    41530

    聊聊分布式 SQL 数据库Doris(八)

    稀疏索引 密集索引：文件中的每个搜索码值都对应一个索引值，就是叶子节点保存了整行. 稀疏索引：文件只为索引码的某些值建立索引项....稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。...Doris中的前缀索引、Bloom Filter属于稀疏索引. 以mysql为例，主键索引是稠密索引; 非主键索引(非聚簇索引)是稀疏索引. 如下是mysql的B+树索引结构图....适用场景 对满足某些条件的行，修改其取值； 点更新，小范围更新，待更新的行最好是整个表的非常小的一部分；因为大批量数据下整行更新，会导致性能较低。...列更新可以很大程度上提高写入与并发性能. Unique Key模型的Merge-on-Write结合MVCC支持部分列更新.

    27910

    《一起学mongodb》之第四卷 索引

    前言 mongo 的索引数据结构是什么 mongo 中支持哪些索引类型 单个索引 复合索引 多键索引 地理空间索引 文本索引 Hashed索引 索引特性 唯一索引 部分索引 稀疏索引 TTL索引 覆盖索引...前缀索引 使用索引的奇淫技巧 组合索引的最佳方式 ESR 原则 合理使用部分索引 后台创建索引 怎么查看我到有没有用到索引？...今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引 mongoDB 的索引数据结构是什么？ mongoDB 支持哪些索引类型? 索引奇淫技巧 ？ 怎么查看我到有没有用到索引？...比如该文档 2000 年前的数据为垃圾数据，不常用，那就可以根据时间大于 2000 年创建索引 稀疏索引 索引的稀疏属性可确保索引仅包含具有索引字段的文档的条目。索引会跳过没有索引字段的文档。...，防止影响 mongoDB 的正常工作，让其自动调配创建时间 怎么查看我到有没有用到索引？

    1.1K30

    MongoDB索引顺序导致慢SQL分析过程

    为了避免重复拉取数据,对已拉取的数据进行状态更新,根据no账单号,使用{ $unset: { billSt: "" }}将billSt字段删除.所以来创建稀疏索引来减少索引大小以及磁盘空间...,所以说此组合是伪稀疏索引.从mongo 3.2开始推荐使用部分索引,因为部分索引提供稀疏索引的超集功能.此处应该创建部分索引能够更好实现稀疏索引功能且只保存条件索引key，从而实现之前创建稀疏的目的，...应该部分索引(这个比稀疏索引更适合) db.fee_detail.createIndex( { ut: 1}, { partialFilterExpression: { billSt:1,rpts...第二如果只是对满足条件记录进行索引且少量时（无其他不同查询），此时使用部分索引，部分索引是具有稀疏索引超级功能。...【稀疏索引】 db.contacts.createIndex( { name: 1 }, {"sparse" : true}} ) 【部分索引可以替代稀疏索引功能】 db.contacts.createIndex

    80220

    【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR）

    稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素，因此采用压缩存储的方法更为合适。...CSR存储格式通过压缩非零元素的行指针和列索引，以及存储非零元素的值，来有效地表示稀疏矩阵。...它包含以下几个关键组成部分： row_ptr（行指针数组）：它是一个长度为rows + 1的数组，用于存储每一行在col_indices和elements数组中的起始索引位置。...然后，根据行索引找到对应行的起始位置，将元素的行索引、列索引和值分别赋给对应的矩阵元素，并更新 col_indices 数组和 row_ptr 数组中的值。...通过遍历非零元素数组，将值、行索引和列索引分别赋给对应的矩阵元素，并更新 col_indices 数组和 row_ptr 数组中的值。

    16910

    强化学习推荐系统的模型结构与特点总结

    美团则简化了模型：由于Actor与Critic部分都包含对state的表达，且这部分的网络参数占整个网络参数的大头，因此直接复用这部分参数。...(也就是所有物品的可能组合)是非常稀疏的。...相关研究已经很多了，解决办法就是遇到没见过的策略时，给其较低的奖励，也就是保守一些，DeepPage这里的离线值估计，也是采用了这个思想。离线强化学习外延误差的问题，可以看这篇文章[3]。...总结一下，我认为这三个工作有这些突出的贡献： DRN给出了一种RLRS在线更新的方案，模型与更新方式很好的考虑了环境的动态特性，奖励函数考虑了长期回报。...page-wise也是一种不错的思路，就是不知道有没有经过线上检验。 美团的比较偏向工程实践，给出了很多实践中可行的方案。 参考文献： 1.

    1.1K20

    【数据结构】数组和字符串（六）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏列（Compressed Sparse Column,CSC）

    同样地，只需存储其中一部分非零元素，可以节省存储空间。 对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。...稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素，因此采用压缩存储的方法更为合适。...通过这种方式，CSC格式将稀疏矩阵的非零元素按列进行存储，并通过列指针数组和行索引数组提供了对非零元素在矩阵中位置的快速访问。...然后，根据列索引找到对应列的起始位置，将元素的行索引、列索引和值分别赋给对应的矩阵元素，并更新 row_indices 数组和 col_ptr 数组中的值。...通过遍历非零元素数组，将值、行索引和列索引分别赋给对应的矩阵元素，并更新 row_indices 数组和 col_ptr 数组中的值。

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