当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

es索引最新视觉报道_es索引别名(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

es索引

11900es为什么便宜 Elasticsearch，这个高性能的分布式搜索引擎，为何能以惊人的速度处理海量数据？让我们一探究竟： 𐟔„ 分布式存储：通过将数据分散到多个节点，Elasticsearch巧妙地降低了单点的压力，从而提升了整体性能。 𐟔— 索引分片：将每个索引划分为多个分片，使得查询操作可以并行执行，进一步加快了查询速度。 𐟓š 全文索引：采用高效的全文索引技术，将文档转换为可搜索的结构化数据，极大提升了搜索效率。 𐟔„ 倒排索引：支持倒排索引这一强大的数据结构，能够迅速定位包含所有搜索词的文档，从而快速返回结果。 𐟔砧𔢥𜕤𜘥Œ–：通过索引优化技术，如索引覆盖、索引下推等，进一步提升查询速度。 𐟓ˆ 预存储结果：在插入数据时预先处理，将结果预存至索引中，无需再次计算即可快速查询，提高查询效率。 𐟚€ 高效的查询引擎：Elasticsearch拥有高效的查询引擎，支持各类查询，并针对复杂查询提供优化策略，确保查询速度极速。 𐟔„ 异步请求处理：采用异步请求处理机制，确保请求到达后立即响应，避免长时间等待，提升用户体验。 𐟒𞠥†…存存储：运用内存存储技术，大幅减少磁盘访问次数，提高数据存储及查询效率。 Elasticsearch凭借上述诸多高效技术，实现了数据存储、查询、处理的高效性，带给您畅快淋漓的搜索体验。

搜索推广算法必用的6大数据库详解在搜索推广的领域里，数据库的选择和使用至关重要。不同的数据库有着各自独特的优势和适用场景。以下是在搜索推广工作中常见的6种数据库，它们在算法模型和数据处理中发挥着重要作用。 𐟔 Hive Hive是数据仓库工具，主要用于处理大规模数据。它不仅支持Hive SQL，还集成了HDFS和Spark，使得数据分析和处理更加高效。模型的数据源通常来自Hive，特别是用户行为数据和日志数据。 𐟔Ž ElasticSearch 在搜索场景中，ElasticSearch（ES）是不可或缺的。它不仅用于索引和搜索，还用于处理大量数据。了解index、_id和alias的概念，以及增删改查操作，是算法工程师的必备技能。Python和Java是两种常见的连接方式。 𐟔‘ Redis Redis是一种键值对数据库，以其快速的查询速度在推荐系统中广泛应用。推荐结果的召回和用户特征通常以{user_id: xxx}的形式存储在Redis中。 𐟓š MySQL 作为关系型数据库的代表，MySQL在搜索推广中也有着广泛的应用。工程师们需要掌握实时监听和数据同步更新的技巧，以便更好地处理数据。 𐟓š MongoDB MongoDB是一种非关系型数据库，适用于存储复杂格式的数据，如列表和字典。与MySQL不同，MongoDB的每个数据都可以有自定义格式，这使得它在处理复杂数据时更加灵活。 𐟓Š Kafka Kafka是一种消息队列数据库，广泛应用于流式处理场景。它与Scala开发的Spark不同，通常使用Java开发。在实时场景下，Kafka与Flink的结合使得数据流处理更加高效。这些数据库在搜索推广中各自发挥着独特的作用，掌握它们将有助于提升算法的效果和效率。

山东大地纬华Java实习面试全攻略一面自我介绍 𐟑‹ 个人情况介绍 𐟓‹ Java集合框架 𐟓š ArrayList与LinkedList的区别 𐟔„ HashMap的原理 𐟔犧𚿧若…觚„ArrayList 𐟛᯸ 类加载机制 𐟌 MySQL索引优化 𐟚€ 慢SQL优化 ⚙️ Redis数据结构 𐟔‘ 缓存雪崩问题 ❄️ AOP概念 𐟛 ️ 微服务生命周期 𐟔„ 二面自我介绍 𐟑‹ 分布式事务解释 𐟌 项目中使用分布式事务的情况 𐟓‹ 为什么选择ES 𐟔 Redis集群部署方式 𐟔— 缓存击穿问题 𐟒” 工作地点选择济南的原因 𐟏™️ 经过两周的两轮面试，终于拿到了offer，心里的一块石头总算落地了。𐟎‰

樱花妹必看！中国风打包神器最近在便利店打印了一些哈利路亚宝贝像卡，因为打印了太多，就和樱花妹在小蓝鸟上交换了一些之前的款式。这次给大家带来一些中国风的打包材料，绝对让樱花妹们眼前一亮！𐟒갟𛊊𐟒堧ˆ†米花卡膜这款卡膜一开始是在煤炉切卡的时候收到的，一摸手感简直惊为天人！顺滑到不行，而且厚度比日本百元店的还要厚，安全感满满。它有3寸和3.5寸两种尺寸，记得选对哦。紫色包装的是小3寸，可以放韩国小卡；绿色的是大3寸，适合放es拍立得。𐟒œ𐟒š 𐟎€ 三丽鸥平口卡膜之前有宝宝说原版太贵了，我就去找了一下同款。结果发现闪也很还原，和原版几乎一模一样，简直怀疑是不是同一个工厂出的。虽然图案没有原版多，但质量还是很不错的。我放了自己买的原版做对比，效果还是很能打的。𐟤™𐟏𛊊𐟓š 莫兰迪色索引贴作为一个多巴胺彩色系爱好者，索引贴当然要买彩色的啦！这款索引贴挺宽的，不用担心拉不出来，还可以在上面写字，推荐给大家！✍️ 𐟔„ 无痕亚克力胶之前大家都问我用什么扎痛包，我就找了一下国内能买到的同款。宽度和厚度都很不错，撕下来也很顺滑，再也不用担心浪费封口袋了。𐟙Œ𐟏𛊊𐟒Œ 覆膜咕卡套这是我的挚爱单品，每次都是一百个一百个地买。平时咕卡、做滴胶卡套都用这款，双面覆膜真的很方便！我选的是侧面开口的，也有竖款的可以买。𐟪ኊ𐟔— 卡头卡背终于知道为什么大家喜欢拍打包视频了！卡头卡背组装在一起的瞬间真的又治愈又好看。今天开始成为包装侠，文化出口美死樱花妹们！𐟌𘠩Ấ𞿦一句，它还挺硬的，甚至可以当扎包背景，简直是小天才！如果大家有其他好用的打包或者收纳单品，欢迎推荐给我哦！期待大家的分享！嘿嘿～

Java学习路线，干货满满！ 𐟌🊡va的学习路线，干货满满！𐟒ኊ𐟌ˆ第一阶段: Java SE Java语法基础、常见算法、二进制计算等 Java面向对象设计、设计模式、接口等 Java API：集合、线程、线程池、网络编程、反射、NIO等类加载过程、JVM内存模型、JUC包等 𐟌ˆ第二阶段: Java Web 前端技术：HTML5+CSS3、ES6+、DOM、事件、BOM等 Ajax+JSON技术：异步请求、RESTful接口、前端UI框架 MySQL：SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、触发器等 Servlet、过滤器、监听器、session、cookie等 JWT、跨域、Redis缓存应用、Linux操作系统部署 𐟌ˆ第三阶段: 企业级框架 Git+Maven：框架环境搭建 Spring+Spring MVC+MyBatis：框架配置与整合、框架原理 SpringBoot+MyBatis-Plus+Vue+Shiro：前后端分离项目技术 𐟌ˆ第四阶段: 互联网前沿技术 SpringBoot+SpringCloud微服务技术分布式存储+OAuth2.0认证 Redis缓存中间件、MongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件、OSS分布式对象存储 Docker+Jenkins自动化集成部署 Mycat分库分表、微服务日志处理等 𐟌ˆ第五阶段 MySQL优化：事务、索引、锁、慢查询等 JVM深入：JVM内存模型、GC机制、JVM调优等高并发专题技术：并发集合、锁机制、线程池等 SE源码解析：集合源码、工具类源码、Lambda表达式、Socket 框架深入：RPC、Redis雪崩、击穿解决方案、熔断设计、ES大量检索、消息端积压等 Mycat分库分表、微服务日志处理等

香水小白必读书籍推荐指南 𐟓š 𐟓– 香水小白如何入门？首先，不要急于求成。试着先体验一下Bois de Jasmin推荐的100支伟大香水（其实她只写了50支）。体验后，可以简单记录下你的感受，然后对照Bois de Jasmin的描述看看差异。记住，不要急着去黑色软件写香评。 𐟔 试完这50支后读什么书？接下来，可以阅读《The Big Book of Perfume香水大书》。这本书涵盖了香水的历史、常识、原料、工业和商业等方面。虽然内容可能不够具体，但足以帮助你建立正确的观念。中文版预计年底上市。 𐟌€ 有没有讲香型香调的书？《Perfume Legends香水传奇》可以作为一个参考。这本书更像是一个索引工具，基于气味轮体系书写，每年都有更新。不过，气味轮体系和其他常见体系不太一样，需要一些知识储备来区分。中文版据说也在筹备中。 𐟓œ 香水历史书籍推荐？《香水史诗》的传统香水部分非常值得一看，但现代香水部分稍显疲软。这本书有一些门槛，需要其他资料辅助，否则可能造成误解。如果你会法语，可以看看《Le Parfum, des origines 㠠nos jours》，顺便告诉我好不好看，好看我就买一本回来扫描。 𐟓– 香水发展变迁的杂志？如果你对香水的发展变迁感兴趣，可以考虑《Nez》杂志。每一期都会讲一个类型的香水是如何发展变迁的，主要关注配方上的演变。 𐟌🠥…詝⨮𒥎Ÿ料的书籍？《Nez》杂志有个系列叫“The Naturals Notebook”，对部分常见题材做了梳理，包含部分原料。不过，《Nez》更注重文化部分，而不是为了培养调香师。如果你想了解更专业的知识，可以考虑上海应大香精香料技术与工程专业。 𐟒ᠥ“ꤺ›书不推荐？不推荐那些出版年代过于久远且未作更新的调香书籍，充满个人意见乃至偏见的香评书籍，大量抄袭他人博客的中文书籍，以及把香水和芳疗混为一谈的书籍。希望这些推荐能帮助你更好地了解香水！

Elasticsearch的6个实用场景（再不学学ES，都感觉自己要技术落后了[暗中观察R]）场景1、实时分析 𐟓ˆ Elasticsearch能够实时处理和分析数据，特别适合用于跟踪实时数据（如用户活动、交易或传感器输出）的仪表板。场景2、全文搜索 𐟔 Elasticsearch以其强大、可扩展和快速的搜索功能，在全文搜索场景中表现出色。用户可以以近乎实时的响应执行复杂的查询。场景3、机器学习 𐟤– 通过在X-Pack中添加机器学习功能，Elasticsearch可以自动检测数据中的异常、模式和趋势。场景4、地理数据应用程序 𐟌 Elasticsearch支持地理空间索引和搜索功能，对于需要管理和可视化地理信息的应用程序（如地图和基于位置的服务）非常有用。场景5、日志和事件数据分析 𐟓Š 组织使用Elasticsearch来聚合、监控和分析来自各种来源的日志和事件数据。它是ELK堆栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的关键组件，用于管理系统和应用程序日志以识别问题和监控系统运行状况。场景6、安全信息和事件管理（SIEM） 𐟛᯸ Elasticsearch可用作SIEM工具，帮助组织实时分析安全事件。

五步进阶Java，成为技术大咖！ 𐟚€𐟚€𐟚€第一步：Java SE基础学习Java语法、常见算法和二进制计算；掌握Java面向对象设计、设计模式和接口；熟悉Java API，包括集合、IO、线程、线程池、网络编程和NIO。 𐟌𐟌𐟌第二步：Java Web开发掌握前端技术，如HTML5+CSS、ES6+、DOM、事件和BOM；熟悉Ajax和JSON技术，包括异步请求、restful接口和前端UI框架；了解mySQL，掌握SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、事务和触发器；学习servlet、过滤器、监听器、session和cookie；掌握JWT、跨域、redis缓存应用和Linux操作系统部署。 𐟏—️𐟏—️𐟏—️第三步：企业级框架使用git和maven搭建框架环境；掌握Spring、Spring MVC和myBatis的配置与整合，了解框架原理；学习SpringBoot、myBatis-plus、vue和shiro，进行前后端分离项目开发。 𐟌𐟌𐟌第四步：互联网前沿技术掌握SpringBoot和SpringCloud微服务技术；了解分布式存储和OAuth2.0认证；熟悉Redis缓存中间件、mongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件和00S分布式对象存储；掌握docker和jenkins自动化集成部署；学习mycat分库分表和微服务日志处理。 𐟔簟”簟”秬줺”步：深入技术优化优化mySQL，掌握事务、索引、锁和慢查询；深入了解JVM内存模型、GC机制和JVM调优；掌握高并发专题技术，包括并发集合、锁机制和线程池；解析SE源码，了解集合源码、工具类源码、lambada表达式和socket源码；深入学习框架，解决RPC、redis雪崩、击穿问题，设计熔断，处理ES大量检索和消息端积压。

掌握Java编程：从零到一的进阶指南 𐟚€𐟒𛠩š𞤻姽᯼Œ她真的学会了Java！你也能做到！ 𐟒𛰟š€ 嘿，朋友们！很多人都在为如何学好Java而烦恼，今天我来给大家分享一些有效的学习方法。第一阶段：Java SE基础学习Java语法：掌握常见的算法和二进制计算。面向对象设计：了解Java的面向对象设计、设计模式和接口。深入API：研究Java的API，包括集合、IO、线程、线程池、网络编程、反射和NIO。类加载与JVM：了解类加载过程、JVM内存模型和JUC包。编写代码：实现逻辑，独立完成功能，掌握整体代码，培养编写单元测试用例和简单的代码安全编程能力。第二阶段：Java Web进阶前端技术：学习HTML5、CSS3、ES6+、DOM、事件和BOM。数据库管理：掌握mySQL的SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、事务和触发器。 Servlet与Web技术：理解servlet、过滤器、监听器、session和cookie。其他技术：掌握JWT、跨域、Redis缓存应用和Linux操作系统部署。第三阶段：企业级框架 Git与Maven：学习git和maven，了解框架环境搭建。 Spring框架：掌握Spring、Spring MVC和myBatis，包括框架配置与整合以及框架原理。前后端分离：学习myBatis-Plus、Vue和Shiro，掌握前后端分离开发技术。第四阶段：互联网前沿技术微服务技术：学习Spring Boot和Spring Cloud微服务技术。分布式存储与认证：了解分布式存储、OAuth2.0认证、Redis缓存中间件、MQ消息中间件、ES查询中间件和OSS分布式对象存储。自动化集成：掌握Docker和Jenkins自动化集成。第五阶段：高级优化 mySQL优化：深入研究mySQL的优化，包括事务、索引、锁和慢查询。 JVM调优：探讨JVM的内存模型、GC机制和JVM调优。高并发技术：掌握并发集合、锁机制和线程池等高并发技术。 Java SE源码解析：深入解析Java SE源码，包括集合源码、工具类源码、Lambda表达式和Socket源码。这个学习路径将帮助你从零开始掌握Java编程，为你的职业生涯打下坚实的基础。加油！𐟒갟’𛀀

某团RAG系统优化：解决知识检索痛点今天我们来聊聊某团在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统方面的探索和优化。RAG系统旨在通过结合外部知识库和LLMs（大模型）来提升生成效果。 RAG基础概念𐟧 为什么大模型需要外挂知识库？直接用外部知识微调大模型有两个主要问题：一是数据注入效果不佳，二是训练成本过高。 RAG的思路是怎样的？ RAG系统从本地知识文件中读取内容，通过文本分割和向量化，将问句也向量化。然后在文本向量中找到与问句向量最相似的topk个匹配文本，将这些匹配的文本和问题一起加入到prompt中，供LLM生成答案。 RAG的核心技术是什么？核心在于embedding，将知识库片段和用户问题一起作为prompt输入给LLM进行回答。 RAG优化面𐟘늦–‡档切分粒度问题痛点：切分不好把控，担心噪声多或语义信息丢失。解决：采用基于LLM的文档对话架构，分检索和推理两部分。检索部分提高召回率、减少无关信息和速度。将文本组织成二级索引，对关键信息做embedding，并介绍了多种构建关键信息和语义切分的方法。垂直领域表现不佳痛点：模型在垂直领域效果不好。解决：对embedding模型和LLM模型进行垂直领域数据的微调。 langchain内置问答分句效果不佳痛点：文档加工有问题。解决：采用更好的文档拆分方式，改进填充方式，或者对文本分段后总结匹配。召回相关Document问题痛点：如何更多召回与query相关的Document。解决：考虑Document长度、embedding质量和数量的相互影响，结合ES搜索结果与Faiss结果。让LLM得到高质量response 痛点：如何让LLM基于query和context得到高质量回答。解决：尝试多个prompt模板，用相关语料对LLM进行Finetune。 embedding模型偏差问题痛点：表示text chunks时偏差大，有多语言问题。解决：采用更小的text chunk配合更大的topk，找更适合多语言的embedding模型。不同prompt效果不同痛点：不同prompt可能产生完全不同的效果。解决：需要进行大量尝试。通过这些优化手段，某团的RAG系统在知识检索和生成方面取得了显著提升，为用户提供更准确、更丰富的信息。

专栏内容推荐

600 x 287 · jpeg
【ES 系列3】ES 检索原理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

750 x 495 · png
ES详解 - 原理：ES原理之索引文档流程详解 | Java 全栈知识体系
素材来自:pdai.tech
1884 x 1276 · png
ElasticSearch 索引的存储机制推演 | Hexo
素材来自:gladly.wang

4536 x 2553 · png
ES索引切分实战 - 掘金
素材来自:juejin.cn

1208 x 672 · png
ES的索引结构与算法解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

580 x 455 · png
ElasticSearch索引机制以及Segment解析_es的索引 segment-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1489 x 963 · png
ES - 索引和文档的基本操作 | OddFar's Notes
素材来自:note.oddfar.com

1422 x 723 · jpeg
ES(Elasticsearch)集群索引与搜索原理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

949 x 539 · png
ES索引库操作_es字段添加索引-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1075 x 757 · jpeg
带你走进神一样的Elasticsearch索引机制 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 264 · png
ES的索引结构与算法解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1500 x 415 · png
ES详解 - 索引：索引管理详解 | Java 全栈知识体系
素材来自:pdai.tech

1888 x 1429 · png
ES的索引結構與演演算法解析 - tw511教學網
素材来自:tw511.com
1017 x 446 · jpeg
ES索引：索引管理-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

673 x 261 · png
ElasticSearch 索引设计指南_es索引-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1430 x 1074 · png
倒排索引：ES倒排索引底层原理及FST算法的实现过程（一）-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com
962 x 722 · png
es如何修改es索引字段类型 reindex_es中如果想修改一个已存在数据的索引结构应该如何处理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

601 x 204 · png
ES核心概念_elasticsearch和数据库区别-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1028 x 306 · png
ES索引原理
素材来自:ppmy.cn

774 x 558 · png
es索引开启操作_es打开索引-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1034 x 582 · png
ES索引原理_es 索引原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1188 x 456 · png
Elasticsearch索引的简单理解_elasticsearch 是基于字典索引-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1596 x 744 · png
ES索引结构升级-笔记_es 更新索引-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1488 x 564 · png
Elasticsearch-索引mapping详解_es创建索引mapping-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1728 x 830 · jpeg
elasticsearch-ILM-索引生命周期管理探微 | 二丫讲梵
素材来自:wiki.eryajf.net

1162 x 595 · png
70、ES（倒排索引）_es的 type + id 开启了倒排索引吗-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

728 x 434 · png
睿思BI # 注册ElasticSearch索引
素材来自:ruisitech.com
865 x 389 · png
索引结构与检索原理|学习笔记-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com

1511 x 384 · png
ES详解 - 索引：索引管理详解 | Java 全栈知识体系
素材来自:pdai.tech

1369 x 863 · png
ES索引字段设计问题 - 搜索客，搜索人自己的社区
素材来自:elasticsearch.cn
1910 x 935 · png
ElasticSearch 索引模板组件模板组合模板详细使用介绍_elk索引模板-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

764 x 153 · png
ES的索引结构与算法解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

928 x 660 · png
【Elasticsearch学习笔记一】es 的概述、功能、场景；es-核心概念：索引、类型、文档、映射；es倒排索引；索引操作：创建、查看、删除；检索es基本信息；document增删改查 ...
素材来自:blog.csdn.net
3052 x 1300 · png
ES详解 - 索引：索引模板(Index Template)详解 | 顶尖架构师栈
素材来自:arcstack.top

1561 x 457 · png
kibana 导出es索引数据和数据导入到索引_kibana导出es数据-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)