MongoDB联合查询 1、简单手工关联
首先将结果查询出来放到一个变量里面，然后再查询 u = db.user.findOne({author:"wangwenlong"});
for(var p = db.postings.find({author:u.author});p.hasNext;){
printjson(p.next().title);
}2、DB
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2023-06-03 21:21:25
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一、前言二、关于搜索三、倒排索引四、关于 postings list 的一些巧技五、总结"All problems in computer science can be solved by another level of indirection.”– David J. Wheeler“计算机世界就是 trade-off 的艺术”
一、前言最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch
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2022-03-16 09:45:44
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目录一、前言二、关于搜索三、倒排索引四、关于 postings list 的一些巧技五、总结All problems in computer science can be solved by another level of indirection.”– David J. Wheeler“计算机世界就是 trade-off 的艺术”一、前言最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch
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2024-07-17 16:33:42
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摘自：http://www.aboutyun.com/thread-17078-1-1.html Segment MemorySegment不是file吗？segment memory又是什么？前面提到过，一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典 (Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。 由于词典
原创
2023-07-04 17:03:31
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1.倒排索引通过词找文章，将关键词分词后。每个分词后的数据都加入term dictionary 这个term dictionary 就是es的索引，他是有序的索引内部结构term_index->term dictionary ->postings list ->block term_index存储词的前缀采用FST。term dictionary存储词有序 term_index完
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2024-06-13 12:41:34
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1、索引之segment memory： 一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。所以每个segment都有会一些索引数据驻留在heap里。segment越多，瓜分掉的hea
ElasticSearch优化系列四：ES的heap是如何被瓜分掉的 以下分别解读几个我知道的内存消耗大户： Segment Memory Segment不是file吗？segment memory又是什么？前面提到过，一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。由于
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2024-09-20 16:56:51
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技术分享不易，希望各位大顾们都点个❤FICO模块：
FB01创建会计凭证：BAPI_ACC_DOCUMENT_POST
检查会计凭证：BAPI_ACC_DOCUMENT_CHECK
FB02修改会计凭证：FI_ITEMS_MASS_CHANGE
FB08过账冲销会计凭证：BAPI_ACC_DOCUMENT_REV_POST
会计：冲销凭证: BAPI_ACC_ACT_POSTINGS_R
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2024-04-30 18:12:51
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ElasticSearch优化系列四：ES的heap是如何被瓜分掉的以下分别解读几个我知道的内存消耗大户：Segment MemorySegment不是file吗？segment memory又是什么？前面提到过，一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。由于词典的si
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2023-06-01 12:20:11
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目录一、简介二、为什么叫倒排索引三、倒排索引内部结构倒排列表（Postings List）增量编码压缩（Frame Of Reference）位图压缩算法（Roaring Bitmap）一、简介Elasticsearch 是建立在全文搜索引擎库 Lucene 基础上的搜索引擎，它隐藏了 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API，不过掩盖不了它底层也是 Lucen
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2024-03-24 12:22:58
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实际postings list 存储在最小分片单位下的分段segment内存中。 segment每隔一段时间合并同步磁盘1.性能优化的杀手锏——filesystem cache （即 os cache，操作系统的缓存）一般给es系统内存的50% 剩下的50% lucene会自动调用操作系统文件内存filesystem cache es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache， 你
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2024-06-03 11:16:05
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关于搜索：传统关系型数据库和 ES 的差别搜索引擎原理细究倒排索引：倒排索引具体是个什么样子的（posting list→term dic→term index）关于 postings list 的一些巧技（FOR、Roaring Bitmaps）如何快速做联合查询？关于搜索先设想一个关于搜索的场景，假设我们要搜索一首诗句内容中带“前”字的古诗。用传统关系型数据库和 ES 实现会有什么差别？如果用
一、Frame Of Reference 搜索引擎一项很重要的工作就是高效的压缩和解压缩一系列整数，这些整数指的就是包含特定词的文档id；每个词term有对应包含该词的doc id列表， term->doc id1,doc id2。。。这种数据即为postings list，这里的doc id是段内文档标识，按照顺序编号，范围0-2^31-1； 针对文档id列表，Lucene采用一种增量
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2024-06-21 13:05:32
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整理于2020年一月，山东大学ppt1倒排索引p5 and查询：字典里找出两个postings -> 合并合并算法，同时浏览两个表，时间与doc数成正比，关键：按序号排序布尔查询p12 查询优化：多个and，从最小集合开始合并(A or B) and (C or D)：估计每个or的文档频率和，按大小排序先处理频率小的，短短合并，再与长字典数据结构哈希表p20：哈希表：每个项都散列为一个整数
世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。 -侯氏工坊 文章目录参考高亮unified高亮显示器plain高亮显示器fvh高亮显示器偏移策略高亮配置高亮实例覆盖全局配置指定高亮查询设置高亮显示器类型配置高亮显示标签source上的高亮高亮显示所有字段组合多字段匹配显式排序高亮字段控制高亮片段使用postings列表高亮显示为plain高亮显示器指定片段高
