जब भी index_tokclass_areas संख्या सेट की जाती है, तो यह अनिवार्य होता है। उन फ़ील्ड्स का सारांश जिन्हें DocStore में रखना आवश्यक है, जिसका अर्थ है कि उन्हें बाद में पुनर्प्राप्त किया जा सकता है, भले ही वे पूर्ण-पाठ के रूप में सूचीबद्ध न हों, और इसलिए आप Matches() शब्द द्वारा खोज नहीं कर सकते हैं। उन क्षेत्रों का सारांश जिन्हें वास्तव में DocStore के भीतर नोट किए गए और संग्रहीत किए गए प्रत्येक पूर्ण-पाठ संदेश के रूप में होना चाहिए, जो Matches() खोज के अलावा आपके अद्वितीय फ़ील्ड सामग्री की भविष्य में पुनर्प्राप्ति प्रदान करता है। केवल चरण 3 MB संपत्ति मान अध्ययन के साथ RT सूची केवल वास्तविक चरण 3 MB RAM का उपयोग करेगी, चाहे rt_mem_limitation को 100G पर सेट करने का प्रयास किया गया हो।

join_outline निर्देश

वैसे तो यह बहुत उपयोगी नहीं है, बस यह सुनिश्चित करता है कि GROUPBY() का उपयोग करने वाली क्वेरी छिपे हुए समूह कॉलम के स्वरूप के आधार पर विफल न हों। अनियमित SQL होने के कारण, यह तब सक्रिय होता है जब क्वेरी में एग्रीगेट फ़ंक्शन होते हैं। एक और प्रश्न यह होगा कि समान प्रदर्शन कैसे प्राप्त किया जाए, लेकिन दूसरे में एक और समूह पंक्ति के लिए। प्रभाव स्थापित करना कभी भी असीमित नहीं होता है, सीमा 20 डिफ़ॉल्ट अंतर्निहित प्रतिबंध है।

यहां एक अच्छा उदाहरण XML दस्तावेज़ है जिसे स्फिंक्स संभाल सकता है। आप चाहें तो अपने डेटा फ़ाइलों के साथ एक ही XML स्ट्रीम में एक मर्डर-बैच (जिसे k-बैच भी कहते हैं) डाल सकते हैं। स्फिंक्स अलग-अलग दस्तावेज़ों को पहचानने के लिए कई अद्वितीय XML लेबल का उपयोग करता है। आप CSV फ़ाइलों को भी ध्यान में रख सकते हैं। दूसरे शब्दों में, आप CSV फ़ाइलों को csvpipe_header के ज़रिए "रीऑर्डर" कर सकते हैं।

अनपैक_ज़ेडलिब निर्देश

इसके अलावा, rank_industries काफी सरल है। समन्वय पहले की तरह ही काम करता रहता है। रैंकिंग आइटम की गणना करते समय केवल रैंक किए गए क्षेत्रों के स्कोर से संबंधित कीवर्ड इवेंट्स को ही प्रोसेस किया जाता है। Rank_areas को निगरानी के लिए बनाया गया था। नए BM25 के अनुमानों की पुष्टि नहीं की गई है, क्योंकि rt1 में गतिशील औसत rt2 में निश्चित औसत से भिन्न होते हैं, हालांकि, यह कुछ और पंक्तियों के बाद क्या होता है, इसमें मदद करता है। यहाँ कुछ स्पाइडर्स, rt1 और rt2 का एक उदाहरण दिया गया है, जहाँ अगला केवल इसलिए बदलता है क्योंकि मैंने global_avg_field_lengths को अनुमति दी है। सिस्टम क्षेत्रों के बारे में सोचें जिन्हें रेट भी नहीं किया जाना चाहिए।

सबसे नई पंक्तियाँ वितरित निर्देशिका में सभी सर्वरों से एकत्रित की जाती हैं, कुल मिलाकर नए वास्तविक (RT या बेसिक) स्पाइडर्स द्वारा। उदाहरण के लिए, एक सूची में दो क्षेत्र (पहचान और सामग्री) होते हैं। कुछ Satbet लॉगिन भारत व्यक्तिगत संख्यात्मक या स्ट्रिंग मानों के रूप में वापस आते हैं, लेकिन कुछ को एक साथ लेबल किया जाता है और फिर छोटे JSON दस्तावेज़ों के रूप में स्वरूपित किया जाता है, ताकि लाभ मिल सके। यह प्रति-फुट इंडेक्स यानी प्रत्येक "टेबल" काउंटर (दस्तावेजों में संस्करण और बाइट्स, क्वेरी एनालिटिक्स आदि) प्रदर्शित करता है। इतना ही नहीं, यह इंडेक्स सेटअप की तुरंत जांच करने के लिए भी एक अच्छा उपकरण है, क्योंकि यह उन निम्न-डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स को भी प्रिंट करता है। यह रिपोर्ट पूर्ण-पाठ इंडेक्स स्कीमा और विकल्पों से मेल खाने वाला एक सेटअप टेबल स्टेटमेंट डिज़ाइन करती है।

वाक्य संरचना की खोज करें

अब हम दस्तावेज़ #2 के साथ भी मेल खाते हैं, और इसलिए यह अच्छा है, लेकिन ऐसा क्या है जो नवीनतम दस्तावेज़ #3 को अचानक अत्यधिक उच्च रेटिंग देता है? मिलान के लिहाज़ से, यह सामान्य बूलियन 'या' ऑपरेटर का उपयोग करता है, लेकिन रैंकिंग के लिहाज़ से (और आप मानक 'या' ऑपरेटर के बजाय इसका उपयोग करेंगे), यह अपने आंतरिक रैंकिंग को नहीं बढ़ाता है। टर्म-या' ऑपरेटर (दो पाइप) आपको अनुरोध तिथि पर "उचित रूप से रैंक किए गए" प्रति-कीवर्ड पर्यायवाची निर्दिष्ट करने में सक्षम बनाता है। और इस प्रकार यह दस्तावेज़ #2 और #3 दोनों से मेल खाता है। क्वेरी #चरण एक केवल फ़ाइल #1 से मेल खाती है, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है। यह कभी-कभी थोड़ा अटपटा और अप्रत्याशित (लेकिन अपरिहार्य!) समन्वय व्यवहार का कारण बनता है।

क्वेरी कैश को अक्षम करने के लिए, इसके आयाम प्रतिबंध (यानी aqcache_max_bytes) को 0 पर सेट करें। वास्तव में, यदि हम 810 उपकरणों से कम बजट निर्धारित करते हैं, तो हम कम समय व्यतीत होने, कम समय में परिणाम प्राप्त होने और समय से पहले रद्द करने की चेतावनी जैसी समस्याओं का सामना कर सकते हैं, जैसा कि अपेक्षित है। उपरोक्त परीक्षण डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स मॉडल लागतों पर 810 उत्पाद खर्च करेगा। दुर्भाग्य से, समग्र प्रदर्शन-बनाम-याददाश्त का अनुपात डेटासेट और आपके प्रश्नों के आधार पर बहुत भिन्न होता है।

खोज: मेमोरी लागत

v.step 3.cuatro (डिफ़ॉल्ट searchd सेटअप; 96-कोर सर्वर; 128 सदस्य भाग चयन कर रहे हैं) के साथ एक सरल और सामान्य बेंचमार्क के लिए, हमें 1 थ्रेड के साथ लगभग 110K RPS प्राप्त हुए। fetched_docs स्टॉप केवल उन पंक्तियों की गणना करता है जिन्हें रिलीज़ किया गया है, क्योंकि इसे कुल कार्य की संख्या को सीमित करना होता है। इसलिए सर्वोत्तम परिस्थितियों में (यदि सभी फ़िल्टर सिस्टम समाधान लागू होते हैं), नई क्वेरी एक पंक्ति से अधिक के बजाय N पंक्तियाँ वापस करेगी। कम-लेबल खोज के लिए, यह सभी (अद्वितीय) सक्रिय पंक्तियों की गणना करता है जिन्हें समन्वित किया गया था (संभवतः एक विशिष्ट सूची के कारण, अन्यथा एक पूर्ण स्कैन के कारण)।

दरअसल, सबसे प्रसिद्ध स्फिंक्स में से एक को डेल्फी में खरीदा गया था; मूल रूप से 10 मीटर ऊंचे आयोनिक स्तंभ पर स्थित, यह 560 ईसा पूर्व में नाक्सियनों के लिए एक नए भविष्यवक्ता के रूप में कार्य करता था। छठी सहस्राब्दी ईसा पूर्व में, नए ग्रीक स्फिंक्स को पत्थर की मूर्तिकला में प्रमुखता दी गई, संभवतः यह उनके निवास स्थान से ऊपर उठ गया था। ऐसे स्फिंक्स के उदाहरण मिलते हैं जिनका चेहरा अलग होता है लेकिन एक विशाल शेर की अयाल से घिरा होता है, उदाहरण के लिए नूबिया से, और नए साम्राज्य में जिसका चेहरा वास्तव में एक मेमने जैसा है और अमून से संबंधित है।

इसलिए इनका निर्धारण तुरंत बाद ही होता है, शुरुआत में क्वेरी नियंत्रण से बाहर। साथ ही, 'a' अक्षर के पार्स होने पर स्कोर स्वचालित रूप से नहीं मिलता। इसलिए, इस तरह की उपमा पर आप थोड़ा और बारीकी से विचार कर सकते हैं, इस बात को ध्यान में रखें।

मैपिंग एक अलग टेक्स्ट फ़ाइल (या कुछ फ़ाइलों) में मौजूद होती हैं, और आप इन्हें नए इंडेक्स में एक बेहतरीन मैपिंग निर्देश के साथ पा सकते हैं। "नया" कॉलम का मतलब है कि यह सुविधा अब उपलब्ध है, लेकिन शायद इसे नए इतिहास वर्डफॉर्म निर्देश द्वारा समर्थित नहीं किया गया था। इसके विपरीत, ये सभी दस्तावेज़ और क्वेरी एक दूसरे को प्रभावित करते हैं।