《深入理解ElasticSearch》——2.7　使用过滤器优化查询-低调大师

《深入理解ElasticSearch》——2.7　使用过滤器优化查询

2017-05-01 611

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.7节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku）　马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.7　使用过滤器优化查询

ElasticSearch允许用户创建他们熟知的各种不同的查询类型。当需要决定哪些文档与查询匹配并应该返回时，仅有查询本身是不够的。ElasticSearch查询DSL提供的大多数查询类型都有它们的相似物，并且能将相似物包装（wrapping）成以下这些查询类型使用：

constant_score
filtered
custom_filters_score

那么问题来了：“什么时候使用过滤器，什么时候仅需使用查询类型？”。现在，让我们揭晓它的答案。
2.7.1　过滤器与缓存
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《深入理解ElasticSearch》——2.6　数据更新API

本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第2章，第2.6节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku）　马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.6　数据更新API 在索引一个新文档的时候，Lucene会对每个字段进行分析并产生词条流，词条流中的词条可能会经过滤器的额外处理，而没有过滤掉的词条会写入倒排索引中。索引过程中，一些不需要的信息可能会被抛弃，这些信息包括：某些特殊词条的位置（当词项向量没有存储时），特定词汇（停用词或同义词），词条的变形（如词干还原）。因此，我们无法更新索引中的文档，并且在每次修改文档时不得不向索引发送文档所有字段的数据。但ElasticSearch可以通过使用_source伪字段存储和检索文档的原始数据来解

2017-05-02

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Spark 内核研究 1、Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台，在2010年开源，目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角，越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月，Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数，把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。 Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL、Spark Streaming、机器学习库MLlib和图计算库GraphX。图1所示为Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）中的位置。可见Spark专注于数据的计算，而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。图1 Spark在BDAS中的位置 Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台，它可以解决大数据计算中的批处理，交互查询及流式计...

2017-05-02

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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