- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33120发布于 2021-06-01 - 来自专栏pythonista的日常
es搜索优化&mysql查询优化
这周优化了我们沙抖官网搜索的功能，这个搜索目前是根据视频标题进行匹配，之前是对用户输入的关键词进行了分词查找，比如用户输入【机器人】,这样的话，只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到，比如含有【人 】字的标题会展示出来，并可能排的很靠前，所以我就对当前的搜索进行了优化，现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase，如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询，这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在 "fields": { "video_title": { } } } } 这周内我还对我们的数据表查询进行了优化 加了普通索引和联合索引，现在我们一个视频数据表的数据量是几百兆大小，根据视频行业进行查询时，mysql 响应速度在 600ms 左右，我对行业字段添加了普通索引，查询响应在 30 ms 左右，前后对比优化结果还是很明显的
1.9K20发布于 2020-06-16 - 来自专栏YG小书屋
ES 查询优化（二）
{ "text": "hop" }}, { "term": { "text": "leap" }} ] } } } 3、查询时提高索引的相关性 比如说，我们es docs_2017_12_09": 2 }, "query": { "term": { "text": "error" } } } 4、更改score计算方法 ES5.0
2.8K40发布于 2018-05-23 - 来自专栏YG小书屋
ES 查询优化（一）
"name": "dev" } }, "sort":[ "_doc" ] } 4、随机取n条（n>=10000）数据 1）可以利用ES }, "random_score": { } } } } 2）可以利用ES
5.2K60发布于 2018-05-23 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
55310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏数据库相关
ES写入性能优化实录
背景： 公司的各个微服务在逐步接入ES APM 这个监控体系，但是metrics写入量较大（每个metrics的长度很小，但是频率很高），通过logstash往ES写数据时候频繁报写入队列已满，写入拒绝 ，运维侧需要对ES做写入优化。 优化措施 1、调整ES的索引持久化参数 主要是调整下面4个参数： "index.translog.durability" : "async", "index.translog.flush_threshold_size -普通SSD磁盘 调整后，ES写入性能有大幅提升。 日常消费：ES消费能力大约是110w每分钟。
2.1K10发布于 2020-10-28 - 来自专栏coding for love
2-5 浅析webpack打包内容
Hash：本次打包的一个标识。 Version：使用的webpack版本 Time：本次打包耗时 Built at: 生成时间
85140发布于 2019-05-24 - 来自专栏大数据计算
ES海量数据的优化实践
二、统一存储字段由于ES使用SSD存储介质，在海量数据的场景中存储成本十分高昂。本章节对ES的存储和数据进行分析，寻求优化的突破口。 本文主要介绍列存数据库结合ES构建二级索引的优化。 架构优化前，所有数据都存储在ES，整个检索流程是直接通过ES检索拉取指定展示字段。优化后，将4个检索字段写入ES构建索引数据，原始数据写入HBase，并设计doc_id为HBase的row key。 完成裁剪后，预计可再优化30~50%ES存储优化；b) _source字段裁剪后，实现了存算分离，ES后续将聚焦于搜索功能，对集群的磁盘IO、CPU和网络带宽的负载压力都有不同程度的优化，提升检索效率； 统一数值存储字段优点 完全基于ES的数据存储优化，不需要引入其他组件即可快速实现，针对数值型字段占比高且字段命名字符多的数据优化收益非常明显。
3.2K40编辑于 2022-12-09 - 来自专栏高端IT
重学ES系列之函数优化
// 尾调用优化 // 递归 let factorial = (n)=>{ if(n <=1 ){ return 1 } else{
34120编辑于 2022-06-16 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
41110发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
95620编辑于 2023-01-09 - 来自专栏性能优化最佳实践
【腾讯云ES】基于NGram分词ES搜索性能优化实践
关于严格匹配我们很容易就能想到模糊查询，es本身也是能支持模糊查询的：方案选择方案一：模糊查询 wildcard && fuzzy 模糊查询的功能有点类似 mysql 中的 like，可以使用正则表达式的通配符来达到模糊搜索的效果 product_title": { "value": "*白*" }} }}wildcard 能同时支持 text 和 keyword 两种类型的搜索，但是当输入字符串很长或者搜索数据集很大时，搜索性能很低，原因是ES
3.9K40编辑于 2022-12-05 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
40840发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
71230发布于 2019-11-08 - 来自专栏运维开发故事
Zabbix后端存储ES的优化实践
优化思路 ▼ 对数据mapping重新建模，对str类型的数据不进行分词，采用冷热节点对数据进行存储， 前七天数据的索引分片设计为2主1副，索引存储在热节点上，超过七天的数据将被存储在 冷节点，超过30 天的索引分片设置为2主0副本，ES提供了一个_shrink的api来进行压缩。 以上操作均使用ES的管理工具curator来定时执行。 Zabbix与ES的对接操作▼ 1.修改/etc/zabbix/zabbix_server. conf，添加如下内容 ES地址填写集群中任意一个节点就可以 ? 优化后的效果 ▼ 为了测试，这里我将curator执行的对象修改为一天以前的索引，并且shrink压缩成一个主 分片。可以看到前一天的分片已经迁移到冷节点上了，并且冷节点上只有一个主分片。 ?
1.4K20发布于 2020-03-26 - 来自专栏涓流
从ES底层原理来看查询优化
ES 底层设计概览 ES 底层(或者说内核)是基于 Lucene，本文从 ES 查询流程以及 Lucene 底层的一些存储结构设计设计， 来分析 ES 的一些查询优化方向 ES 查询模型 上图是 ES 存储结构如下: ES 优化策略 了解了 ES/Lucene 索引的一些底层设计， 那来看看一些优化方法论 分片数，副本数，索引规模的合理评估 在 ES 6.6 或以上的版本， 官方提供了索引生命周期管理 同时为了避免字段爆炸，ES 有如下优化使用方式： 用户可以在某个父层级字段设置 enabled: false 来防止其下面创建子字段 mapping ，但是能被行存查询出来。 如果查询条件与索引排序顺序一致，查询性能将得到显著提升)，通过牺牲少量的写入性能，在写入时将文档归类放置存储，非常有利于查询裁剪 Merge 优化 Forcemerge 优化 ES 的写入模型采用的是类似 merge 的线程数跟size限制， 可以有效降低集群负载 减少 Merge 可以通过调整集群配置中索引刷新间隔 index.refresh_interval 来实现， 不过会影响数据的实时性 缓存设计优化
2K20编辑于 2024-06-27 - 来自专栏ES搜索
【ES三周年】ES查询—海量数据搜索深度分页优化
图片 背景 最近在实际项目中查询条件上越来越复杂，mysql的筛选已无法支撑，准备将所有搜索筛选改为es查询。 ES 默认认的单页查询最大限制max_result_window 为10000 。 图片 深翻页问题原因：ES 本身采用了分布式的架构，在存储数据时，会将其分配到不同的 shard 中。 图片 ES的检索分为查询（query）和获取（fetch）两个阶段，query阶段比较高效，只是查询满足条件的文档id汇总起来。 引用文章：Elasticsearch Scroll API vs Search After with PIT 相比scroll，内存也得到了优化，es 的查询简化流程： 第一步.用户发送查询dsl 第二步.ES获取shard 内存引用（实际上是ReaderContext 对象引用 ,指向shard的segment 某个状态的数据） 第三步.ES从shard 根据dsl 查询出result scroll
5K229编辑于 2023-04-29 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏云服务器教程
【ES三周年】ES数据索引和查询优化的技术总结
查询优化合理的查询设计对于提高查询性能和减少资源消耗非常重要。 硬件优化合理的硬件配置对于性能的提升也非常重要。以下是一些硬件优化的实践：分配足够的内存：Elasticsearch 使用内存来缓存索引数据和加速查询，因此确保每个节点都有足够的内存可以提高查询性能。 监控和调优监控和调优是持续优化 Elasticsearch 查询性能的关键。 综上所述，通过合理的索引设计、查询优化、硬件优化、使用索引别名和索引生命周期管理以及监控和调优，可以最大限度地提高 Elasticsearch Service 的数据索引和查询性能，从而为业务团队提供高效 腾讯云ES活动
1.5K71编辑于 2023-04-08 - 来自专栏deepcc
ES新特性与TypeScript、JS性能优化
报错 ReferenceError: Cannot access 'tmp' before initialization // 同一作用域下，let声明后才能调用，if的{}内是同一作用域 三、结合ES6 可以修改引用类型部分 // ES2015 引入了两个重要的 JavaScript 新关键词：let 和 const 。 // 在 ES2015 之前，JavaScript 只有两种类型的作用域：全局作用域和函数作用域。
1.8K11发布于 2021-01-05
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号