ES的性能优化es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率？在es里，不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。es的性能优化，主要是围绕着fileSystem cache也可以叫做OS cache来进行；前面已经分析了es写入数据的原理，实际上数据最终都会写入到磁盘中去，当我们搜
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2024-03-25 21:22:32
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# 使用 Spark 执行 Elasticsearch 脚本 `script_score`
在大数据处理与分析的领域，Spark 和 Elasticsearch（ES）是两种非常流行的工具。Spark 能够高效地处理大规模数据，而 Elasticsearch 则提供强大的搜索和分析功能。本文将教会你如何在 Spark 中执行 Elasticsearch 的 `script_score` 脚本。
原创
2024-09-24 08:18:58
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function_score 配合 script_score 是排序的终极方案例子：curl -XGET 'http://localhost:9200/alias-product/product/_search?pretty&explain' -d '{ "size" : 0, "query" : { "function_scor
原创
2017-06-09 10:05:20
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作者 | Maple小七 整理 | NewBeeNLP稠密向量检索巨大的内存占用一直是限制其落地的一大瓶颈。实际上，DPR生成的768维稠密向量存在大量冗余信息，我们可以通过某种压缩方法以少量的精度损失换取内存占用的大幅下降。今天分享一篇来自EMNLP 2021的论文，讨论了三种简单有效的压缩方法：无监督PCA降维有监督微调降维乘积量化实验结果表明
(灰常想拜读的英文原作，无奈英文很纠结。就弱弱的找了译文。建议英文巨好的还是直接去看上面的地址) 本文是对“ECMA-262-3 in detail”系列学习内容的概述与总结。如果你对ES3系列文章感兴趣，本文每一节内容均包含相应ES3系列章节的链接，以供阅读与获取更深入的解释。 本文预期读者：有经验的程序员，专业人士 让我们首先来考虑ECMAScript的基础—— 对
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2024-05-22 17:09:57
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JavaScript to achieve the ten common sorting algorithm library
1 ;
2 (function (global, factory) {
3 // 兼容amd和cmd的写法
4 // 基本的新式是 cmd ? cmd : amd ? amd : global || window
5 typeo
Generator函数是ES6提供的异步编程解决方法，语法行为与传统函数不同。（1）Generator函数的基本概念 ①Generator函数是一个状态机，封装了很多内部状态 ②Generator函数是一个遍历器对象的生成函数，返回遍历器对象，可依次遍历Generator函数内部的每一个状态 ③从形式上看Generator函数是一个普通函数，有两个特征： 一，function关键字与函数名之间有
es6ECMA介绍，名称let const1. let 命令
let声明的变量只在所处的块级有效，var不具有这个特点for循环：循环变量是一个父作用域，而循环体内部是一个单独的子作用域。没有变量提升暂时性死区 只要块级作用域内存在let命令，不再受外部的影响。 即使用let命令声明变量之前，该变量都是不可用的var tmp = 123;
if (true) {
tmp = 'abc'; /
宏观环境的相似会导致人们的许多经济活动出现相似的行为，例如股票市场的表现很大程度上受到货币水平、经济景气程度等宏观因素的影响。如若我们能够判断到目前的宏观经济环境与历史上的某一段时间相似，那我们就能够使用历史经验来判断我们所关心的事物的发展，例如股票指数的走势。 目录一、什么是余弦相似度二、使用Python实现宏观环境相似度的计算余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0
[WebKit] JavaScriptCore解析--基础篇(三)从脚本代码到JIT编译的代码实现》，写的很好，深受启发。想补充一些Horkey没有写到的细节比如字节码是如何生成的等等，为此成文。 JSC对JavaScript的处理，其实与Webkit对CSS的处理许多地方是类似的，它这么几个部分：（1）词法分析->出来词语(Token)；（2）语法分
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2024-04-30 16:42:54
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转：1 function_score介绍1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。1.2 官方文档1.3 哪些信息是用户真正关心的 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配
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2024-02-22 12:00:57
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一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高。&n
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2024-06-20 21:51:06
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ElasticSearch 之 _score1. 什么是_score2. 布尔模型3. 词频/逆向文档频率（TF/IDF）3.1. 词频3.2. 逆向文档频率3.3. 字段长度归一值3.4. 结合使用4. 向量空间模型5. Lucene的实用评分函数5.1. 查询归一因子5.2. 协调因子6. 官方文档 1. 什么是_score搜索排序是搜索引擎的核心工作之一，搜索排序的好坏影响着搜索质量的好坏
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2024-04-24 11:51:59
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前言 使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score。本文就是详解_score有关的信息，希望能对排序评分的理解有所帮助。正文 一个文档对于搜索的评分一定是有据可依的，而接下来就要介绍根据哪些参数查找匹配的文档以及评分的标准。理论此段转自官方文档—– 相关度评分背后的理论词频/逆向文档频率（TF/IDF）当匹配到一
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2024-05-08 22:20:15
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理查询的时候会对搜索到的文档进行打分（filter方式不会打分）。1.boolean model 根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的doc，这一步是不会打分的。2.relevance score算法 &nb
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2024-02-16 21:34:03
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概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个解释中就展示
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2024-02-22 11:18:20
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理1）boolean model根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的docquery "hello world" --> hello / world / hello & world
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可
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2024-02-20 07:11:11
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介绍： 1、function_score是可以修改查询检索文档的分数，使用function_score必须定义一个查询和一个或多个函数，为查询返回的每个文档计算一个新的分数。function_score提供的评分函数： 1、weight : 设置一个float类型的权重值，使最终分数是查询分数与该权重值的乘积2、field_value_factor : 允许使用文档中的字段来影响分数GET /_s
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2024-05-09 14:01:51
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文章目录Elasticsearch指标监控说明指标维度指标分级集群级别节点级别索引级别API使用示例集群健康情况统计集群信息统计索引信息索引恢复统计统计节点指标信息统计分片信息统计任务堆积情况 Elasticsearch指标监控说明指标维度可以把指标分为6个维度。 下面的表格总结了上一篇文章中提到搜索性能，索引性能，内存性能，网络性能对应的ES API。其中有些性能数据是从多个维度描述的，比如搜
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2024-03-25 12:13:33
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Elasticsearch大量查询和深度分页Elasticsearch大量查询和深度分页解决办法解决大量查询问题sroll_scan解决深度分页问题scroll函数search_after函数查询和分页原理ES的基本结构ES的查询过程scroll原理ES适用场景mysql分页和elasticsearch分页相关连接 Elasticsearch大量查询和深度分页大量查询问题：elasticsear
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2024-03-04 09:41:32
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