今天来简单聊聊Suggestion产品 什么是Suggestion服务? 一图胜千言: 当你想要搜索某个长词语或者一句话输入部分时,Suggestion服务预测你极大可能的候选项,并罗列出来,供你选择. 产品的意义: 1. 降低用户搜索的输入成本,用户总是懒惰的,谁能让用户最懒惰还能帮他把事办好,这就是好的产品.当然如果真有一天能用脑电波搜索了,这个产品功能就没意义了. 2. 为用户提供提示,因为有部分用户多一个长词组很有可能只能记住部分.如有部电影叫"心急吃不了热豆腐",朋友A推荐给

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市.用户ID昵称等进行搜索. 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式.但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用. 从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表.定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中.当用户再次请求搜索接口时,就可

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市.用户ID昵称等进行搜索. 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式.但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用. 从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表.定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中.当用户再次请求搜索接口时,就可

摘要: 如何使用TableStore打造店铺搜索系统 一.方案背景 对于一套GEO管理系统,其核心点与瓶颈在于数据库的存储性能与查询能力:一方面,存储服务需要应对海量数据的低延迟存.读,另一方面,存储服务也要提供高效的GEO+多维度数据检索.表格存储(TableStore),作为一款Serverless分布式NoSQL数据库,完全具备该系统的需求.下面我们将基于TableStore打造一个[亿量级GEO管理系统]: 需求场景 某店铺搜索平台,提供了亿量级的店铺信息.用户通过平台提供的PC端.移动

目录 前言 一.安装 1.安装elasticsearch 2.启动集群cluster 3.安装管理界面elasticsearch-head 4.安装分词插件elasticsearch-analysis-ik 二.使用 1.创建一个表(index) 2.插入数据(doc) 3.批量插入数据(_bulk) 4.查询数据(search) 5.修改数据(_doc/{id}) 拉下来,我们将chenqionghe这条记录的绳命改为生命, 6.删除数据(_doc/{id}._delete_by_query)

什么是elasticsearch Elasticsearch 是一个开源的高度可扩展的全文搜索和分析引擎,拥有查询近实时的超强性能. 大名鼎鼎的Lucene 搜索引擎被广泛用于搜索领域,但是操作复杂繁琐,总是让开发者敬而远之.而 Elasticsearch将 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,通过简单的 RESTful 语法来隐藏掉 Lucene 的复杂性,从而让全文搜索变得简单 ES在Lucene基础上,提供了一些分布式的实现:集群,分片,复制等. 搜索为什么不用MySQL而

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

Xapian的database是所有用于检索的信息表的集合,以下的表是必需的: posting list table 保存了被每一个term索引的document,实际上保存的应该是document在database中的Id,此Id是唯一的.这个就是倒排表. record table 保存了每一个document所关联的data,data不能通过query检索,只能通过document来获取.这个相当于快照. term list table 保存了索引每个document的所有的term.这个相

twitter要存档tweet采用lucene做全量指数,新发型是实时索引推文.检索实时(10在几秒钟内指数).实时索引和检索系统,称为EarlyBird. 感觉写更清晰,简洁,这个信息是真实的,只有可信足够,完全能够做到实现参考. 我只是做了一些记录:  1)基于lucene + java,michael busch是lucene committer 2)词典直接用哈希表,因此不支持term的prefix,偏序查询,哈希表使用开放链址法实现,避免大量小对象gc开销 3)postings列表在o

搜索项目并不是一个很大的项目,在实际项目中往往是作为子项目和别的项目集成在一起的.比如说和OA项目集成在一起,作为另外一个项目的子系统来使用.搜索项目的功能并不复杂. 整个项目是文档搜索项目,如题:企业文档搜索项目. 是以word文档和pdf文档为例讲解的.pdf文档存放的位置是在/sooba/WebRoot/datadir/pdfdir/HITS算法在Web挖掘中的应用与改进.pdf.word文档存放的位置是在/sooba/WebRoot/datadir/worddir/面向语义Web 语义表

Lucene解决搜索问题.ibatis实现存放问题,就是解决持久化问题.Struts 2做页面显示,就是实现业务层对应的功能. Spring与ibatis结合, 添加Spring支持 右击项目名s2is->MyEclipse->Add Spring Capabilities 做一个经典的登录校验功能.在web页面中输入用户名和密码,校验成功之后返回到一个成功页面,否则返回到一个错误页面.没有使用一个实现struts 2校验的功能,

参考链接: https://blog.csdn.net/weixin_42730079/article/details/81113806 https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/8484457.html https://blog.csdn.net/senlin1202/article/details/68488522

源码已提交至http://github.com

上一节讲解了怎么在Struts 2下面使用内置对象传值,在Struts 2下面是用Session或者Request存放对象.在Struts 2下面是用内部对象传值,和JSP页面下面稍微有些不同.但是实际上它本质的是一样的.首先讲解的是一个权限过滤器的使用. 普通用户和管理员都拥有查询和检索的权限.管理员拥有创建索引和维护索引的权限,普通用户没有创建索引和维护索引的权限.维护索引的页面放在/sooba/WebRoot/admin/fileindex.jsp.如果不登录,直接输入路径,如果不加权限控

上一节我们着重讲解了权限过滤器的使用.这一节讲解一下补充一下Struts 2下面对应的Checkbox的使用.对索引下面的数据进行维护操作,一次可以删除多个.在Struts 2下面使用对应的Checkbox.关键是要获取点击checkbox后面所保存的数据.

上一节讲述了索引更新的处理方案,这一节首先讲述索引维护的相关方案.每创建一个索引,把文档相关的信息插入到数据库中.这个时候会产生一个唯一的对应的ID,获取这个ID之后,把这个ID又插入到对应的索引文件中. 就是说lucene索引中具体的每一个Document也是包含了一个ID,那么这个ID和数据库的ID是同一个ID.也就是说我们在数据库插入的时候会得到一个ID,那么这个ID是得到之后我们再插入到对应的索引中,就是lucene的索引中. 我们检索的时候首先检索的是索引,那么这个时候这个checkb

C/S架构的应用程序,将一些复杂的计算逻辑由客户端转移到服务器端可以改善性能,同时也为了其它方面的控制..NET Remoting在局域网内调用的性能相当不错.ERP系统中基于.NET Remoting和WCF构建一个应用程序服务器(Application Server). 分布式应用设计目标: 1  客户端的连接,服务器要能控制.服务器根据授权许可文件的内容,控制客户端并发数. 2  服务器崩溃,客户端要得到通知,挂起当前数据输入操作,当服务器可用时,客户端可自动重新连接 . 3  支持数据加

文件搜索命令:locate locate 文件名 在后台数据库中按文件名搜索,搜索速度很快(比find命令要快得多) locate命令所搜索的后台数据库的位置:/var/bin/mlocate 支持模糊搜索 这里要说明一下:locate的数据库是每天更新一次,所以新创建的文件是无法搜索到的,但是可以通过updatedb命令来更新数据库,更新后即可查找到. 请仔细阅读以下命令和结果: [root@localhost ~]# ls anaconda-ks.cfg [root@localhost ~]

分布式系统的基础知识 阿姆达尔定律 多线程交互模式 互不通信,没有交集,各自执行各自的任务和逻辑 基于共享容器(如队列)协同的多线程模式->生产者-消费者->队列 通过事件协同的多线程模式->如B线程需要等到某个状态或事件发生后才能继续工作,而这个状态改变或者事件产生和A线程相关 避免死锁 网络通信基础知识 OSI.TCP/IP 网络IO实现方式 BIO NIO->Reactor模式 AIO->Proactor模式 负载均衡 硬件负载均衡 LVS等软件的负载均衡 名称服务 规

大型网站系统与Java中间件实践(贯通分布式高并发高数据高访问量网站架构与实现之权威著作,九大一线互联网公司CTO联合推荐) 曾宪杰 著   ISBN 978-7-121-22761-5 2014年4月出版 定价:65.00元 340页 16开 编辑推荐 到底是本什么书,拥有这样一份作序推荐人列表:阿里集团章文嵩博士|新浪TimYang|去哪网吴永强|丁香园冯大辉|蘑菇街岳旭强|途牛汤峥嵘|豆瓣洪强宁|淘宝陈皓/林昊…… 这本书出自淘宝技术部总监之手,他也是淘宝近10年来历次技术飞跃的参与者.贡