Elasticsearch 索引的全量/增量更新 当你的es 索引数据从mysql 全量导入之后,如何根据其他客户端改变索引数据源带来的变动来更新 es 索引数据呢. 首先用 Python 全量生成 Elasticsearch 和 ik 初始的分词索引数据,增量更新索引实现如下: 服务端(Python+redis-sub)# Python-redis 开启监听 'leon' 等待客户端推送消息,来增量更新es文档 #-*- coding:utf8 -*-import sysimport redi

一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目的主页:http://lucene.apac

重建主索引和增量索引: [plain] view plain copy /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_main /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_add 合并建主索引和增量索引: [plain] view pla

1.在多数情况下,因为Coreseek索引速度高达10MB/s,所以只需要创建一个索引源即可满足需求,但是在数据量随时激增的大型应用中(如SNS.评论系统等),单一的索引源将会给indexer造成极大的性能负荷 2.增量索引能够在一定程度上提升Coreseek索引性能,降低CPU使用率.增量索引的原理非常简单,即使用"主索引+增量索引"的方式创建索引.其中主索引存放放50%以上的数据量,增量索引表通常只需要存放较近插入的数据即可(增量索引表允许有多个索引表组成).增量索引是通过主从素银

一.sphinx增量索引实现近实时更新设置 数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少. 例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能.  这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新

Lucene做站内搜索的时候经常会遇到实时搜索的应用场景,比如用户搜索的功能.实现实时搜索,最普通的做法是,添加新的document之后,调用 IndexWriter 的 Commit 方法把内存中的索引提交到硬盘:然后重新打开IndexReader,进行搜索.但是索引一般存储在硬盘上,而且当索引文件比较大的时候,Commit操作和重新打开IndexReader效率比较低. 于是就想,可否一份索引的IndexWriter始终打开,当需要添加或删除Document时,直接调用该IndexWrite

一.sphinx增量索引的设置   数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们可

 solr与.net系列课程(六)solr定时增量索引与安全 solr增量索引的方式,就是一个Http请求,但是这样的请求显然不能满足要求,我们需要的是一个自动的增量索引,solr官方提供了一个定时器实例,来完成增量索引, 首先下载 apache-solr-dataimportscheduler-1.0.jar,下载地址:http://solr-dataimport-scheduler.googlecode.com/files/apache-solr-dataimportscheduler-1.

首先建立一个计数表,保存数据表的最新记录ID CREATE TABLE `sph_counter` (  `id` int(11) unsigned NOT NULL,  `max_id` int(11) unsigned NOT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='sphinx增量表最大记录数'; #定义主索引源 source test{    type                  

是基于PHP API调用,而不是基于sphinxSE.现在看来sphinxSE比API调用更简单的多,因为之前没有想过sphinxSE,现在先把API的弄明白.涉及到的:sphinx 数据源的设置,简单shell脚本的编写,以及简单crontab的使用 一.sphinx增量索引的设置数据库中的数据很大,然后我有些新的数据后来加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.看到的资料是使用“主索引+

2013年10月28日 15:01:16 首先对新增的商品建立增量索引,搜索时只使用增量索引: array (size=1) 0 => array (size=6) 'gid' => string '300233' (length=6) 'weight' => string '1500' (length=4) 'comweight' => float 1 'ge' => string '70' (length=2) 'ce' => string '34' (length

原文件地址:http://blog.itpub.net/29806344/viewspace-1400942/ 在数据库数据非常庞大的时候,而且实时有新的数据插入,如果我们不更新索引,新的数据就search不到,全部重新建立索引又很消耗资源,在这种情况下我们就需要使用“主索引+增量索引”的思路来实现实时更新的功能. 因为这时我们有了主索引和增量索引,主索引只需在每天凌晨更新,而增量索引的更新频率设置的很短,这样用户在搜索的时候,可以同时在这两个索引里查找. 首先创建一个计数器: 1.先在mysq

最近测试了xunserach全文索引程序.xunsearch只有LINUX版,所以想用windows服务器请使用其它全文索引程序.xunsearch本身不像coreseek那样自带增量索引的功能,所以很多从coreseek转过来的朋友很是不习惯.不过xunsearch拥有很多的API和案例,使用这些程序很容易做出自己的增量索引脚本,只需要把这些脚本添加到LINUX服务器任务里就可以实现增量索引了. 下面是实现增量索引的PHP程序,修改好账号密码,索引sql语句后把这个文件添加到crontab任务

一.sphinx增量索引的设置    数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们

首先本文测试数据100多万的域名的wwwtitle 信息  检索数据: 首先建立临时表格: CREATE TABLE `sph_counter` ( `index_id` ) NOT NULL, `max_id` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`index_id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 csft.complex.conf 文件修改配置: #增量数据索引 区段查询 合并为一个文件实现 测试 配置文件 #数据源 source

首先介绍一下     CoreSeek/Sphinx的发布包 indexer: 用于创建全文索引;    search: 一个简单的命令行(CLI) 的测试程序,用于测试全文索引;    searchd: 一个守护进程,其他软件(例如WEB程序)可以通过这个守护进程进行全文检索;    sphinxapi: 一系列searchd 的客户端API 库,用于流行的Web脚本开发语言(PHP, Python, Perl, Ruby, Java).    spelldump: 一个简单的命令行工具,用于

ElasticSearch+Kibana 索引操作 一 前言 ElasticiSearch 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 因为在工作的项目中有使用到所以写下相关的内容,并附带源码 感兴趣的朋友可以自

1.行业调查 索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作).同时,会浪费大量的内存来存储查询结果.喜欢它的问题. 为了避免出现这样的情况.CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据.建立索引.现举比例如以下: s

Solr与MongoDB集成,实时增量索引 一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目

利用 Lucene,在创建索引的工程中你可以充分利用机器的硬件资源来提高索引的效率.当你需要索引大量的文件时,你会注意到索引过程的瓶颈是在往磁盘上写索引文件的过程中.为了解决这个问题, Lucene 在内存中持有一块缓冲区.但我们如何控制 Lucene 的缓冲区呢?幸运的是,Lucene 的类 IndexWriter 提供了三个参数用来调整缓冲区的大小以及往磁盘上写索引文件的频率. 1．合并因子(mergeFactor) 这 个参数决定了在 Lucene 的一个索引块中可以存放多少文档以及把磁盘

1.配置csft.conf文件 vim /etc/csft.conf # # Minimal Sphinx configuration sample (clean, simple, functional) # source test_t0 { type = mysql sql_host = localhost sql_user = root sql_pass = 123123 sql_db = test sql_port = 3306 # optional, default is 3306 sq