昨天kindle耗电量突然加快,经过检查和网络搜索得知是卡索引导致的耗电量增大.我自己通过关闭索引的方式解决了这个问题. 在这个过程中发现了一个可以直接找到所有卡索引书籍的方法,在此分享一下. 首先打开一本书,mobi格式或者azw等格式都可以. 然后点击上方的搜索按钮,然后输入常规书籍中没有的字符串如,aaazzz.然后选择All text,如下图: 确定后,就会出现下面结果: 然后点击红框部分,就会显示所有的未索引的书籍:(如下图红框内所示结果是我关闭了索引,并删除了系统建好的索引后的结果)

http://www.oschina.net/question/12_71591 言: OSChina 的搜索做得并不好,很久之前一直想在细节方面进行改造,一直也没什么好的思路.但作为整体的结构或许对大家还是有一些参考的价值,之前也分享过一些代码,这次主要是把整个模块的设计思路详细的介绍一下,本文要求了解 Lucene 的基本使用. OSChina 使用的是全文搜索的技术,涉及到的开源软件包括 Lucene 和国产的 IKAnalyzer.谈到分词,有些人喜欢问,你怎么不用xxx呢?很不好意思,

1.索引过程图解: api向集群发送索引请求,集群会使用负载均衡节点来处理该请求,如果没有单独的负载均衡点,master节点会充当负载均衡点的角色. 负载均衡节点根据routing参数来计算要将该索引存储到哪个primary shard上,然后将数据给到对应的shard. 对应的shard拿到数据后进行索引写入,写入成功后,将数据给到自己的replica shard. 当replica shard也将数据成功写入后,返回成功的结果到负载均衡节点. 此时负载均衡节点才认为数据写入成功,将成功索引的

大家可能会遇到索引数据比较慢的过程.其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化.ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展,而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡.所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化: "index.translog.flush_threshold_ops":"10000" "refresh_interval" : "1s" 这两个参数第一是到translo

环境:SunOS + Oracle 11.2.0.3   对部分表进行Move操作之后,未重建对应的索引,会导致ORA-1502 索引不可用. 此时需要用下面的查询拼接出重建不可用索引的sql语句: select 'alter index '||index_name||' rebuild tablespace dbs_cssf_gt online;' from user_indexes where status = 'UNUSABLE' order by index_name desc; 重建过

术语: Event :Events are records of activity in log files, stored in Splunk indexes. 简单说,处理的日志或话单中中一行记录就是一个Event:Source type: 来源类型,identifies the format of the data,简单说,一种特定格式的日志,可以定义为一种source type:Splunk默认提供有500多种确定格式数据的type,包括apache log.常见OS的日志.Cisco等

lucene索引文档过程: > 初始化IndexWriter > 构建Document > 调用IndexWriter.addDocument执行写入 > 初始化DocumentWriter.参数指定写出位置为内存 > 生成自增段ID > 调用DocumentWriter.addDocument(); 执行写入 > 写出FieldInfos到内存 > 写出FieldValues到内存 > 计算词元列表 > 排序词元列表 > 写出词元到内存文

理解索引过程中的核心类 执行简单索引的时候需要用的类有: IndexWriter.ƒDirectory.ƒAnalyzer.ƒDocument.ƒField 1.IndexWriter IndexWriter(写索引)是索引过程的核心组件,这个类负责创建新的索引,或者打开已有的索引,以及向索引中添加.删除或更新被索引文档的信息,但不能读取或搜索索引.IndexWriter需要开辟一定的空间来存储索引,该功能由Directory完成 2.Directory /** A Directory is a

建立索引过程 用户提交数据=>solr建立索引=>调用lucene包建立索引 官方建立索引和查询索引的例子如下: http://lucene.apache.org/core/4_10_3/demo/overview-summary.html#About_the_code http://lucene.apache.org/core/4_10_3/core/overview-summary.html#overview_description 其他参考文章如下: http://dataknocker

在搜索文档内容之前要做的事情就是对从各种不同来源(网页,数据库,电子邮件等)的文档进行索引,索引的过程就是对内容进行提取,规范化(通过对内容进行建模来实现),然后存储. 在索引的过程中有几个基本的概念,根据我自己的理解大概写一下: 文档(Document): 文档在索引和搜索的时候都会用到,是索引和搜索的基本单位(类似于关系数据库关系表中的记录),若我们对网页内容进行索引和搜索,则从互联网上爬下来的每一个网页最终都会经过分析,提取出其中有意义的部分(比如网页标题,URL,包含的关键字,发布日期等

CSphSource 数据源 CSphSource_XMLPipe2-XML文件获取数据 CSphSource_SQL-SQL(MySQL)获取数据 CSphIndex 索引器 派生类CSphIndex_VLN // 索引过程 virtual int Build ( CSphDict * pDict, const CSphVector<CSphSource*> & dSources, // 所有数据源 int iMemoryLimit, // 内存设置 ESphDocinfo eDoc

目录 一.项目新建表.主键.索引注意事项 二.举例说明建表.主建.索引的操作方法 2.1 设定需求如下 2.1.1 查询数据库有哪些表空间 2.1.2 本文档假设数据库有这两个业务用户的表空间 2.2 普通表操作方法 2.2.1 新建普通表示例 2.2.2 普通表建立主建示例 2.2.3 普通表建立索引示例 2.3 分区表操作方法 2.3.1 新建分区表示例 2.3.2 分区表建立主建示例 2.3.3 分区表建立索引示例 2.3.4 分区表添加一个分区 2.3.5 分区表删除一个分区 三.表.主

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 本项目Demo已上传GitHub,欢迎大家fork下载学习:https://github.com/kencery/Lucene_Compass(项目内部有很详细的注释) 1. 发生在我们身边的搜索? a. 当我们去淘宝或者京东买东西的时候经常会用到搜索功能,而他们海量的数据都是存储在数据库的,那么程序猿在实现这个搜索功能的时候,是如何实现的呢?使用数据库的like这时候就变得捉襟见

public sealed class SearchIndexManager { private static readonly SearchIndexManager searchIndexManager = new SearchIndexManager(); private SearchIndexManager() { } public static SearchIndexManager GetInstance() { return searchIndexManager; } Queue<In

4.10 同义词文件/Synonym 同义词文件格式 from => to AT &T => AT&T AT & T => AT & T standarten fuehrer => Standartenfuehrer standarten fuhrer => Standartenfuehrer Ms-Dos => MS-DOS MS DOS => MS-DOS 5 算法 5.1 字典 double array trie 检索树 5.

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录

SQL Server2005索引碎片分析和解决方法 本文作者(郑贤娴),请您在阅读本文时尊重作者版权. 摘要: SQL Server,为了反应数据的更新,需要维护表上的索引,因而这些索引会形成碎片.根据工作量的特征,这些碎片会影响对应的工作性能.此文帮助决定是否需要整理碎片以改善性能的信息.SQL Serve提供一些命令来实现索引的碎片整理.这里比较其中两个命令:DBCC DBREINDEX 和 DBCC INDEXDEFRAG. 关键词: SQL Server;索引碎片;数据库优化毫无疑问,给

一.$type操作符 $type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型,并返回结果. MongoDB 中可以使用的类型如下表所示: 类型 数字 备注 Double 1   String 2   Object 3   Array 4   Binary data 5   Undefined 6 已废弃. Object id 7   Boolean 8   Date 9   Null 10   Regular Expression 11   JavaScript 13   Symbol 1

测试软件环境: 1.16G windows7 x64  32core cpu . 2.jdk 1.7  tomcat 6.x  solr 4.8 数据库软件环境: 1.16G windows7 x64  32core cpu . 2.Oracle 11g 一.Solr默认索引工具DIH. 使用Solr DIH索引数据,一千九百万数据,耗时45分钟左右,每秒钟6500条/s,合计39w条每分钟. 相关jvm最大堆内存为4G,solr index config使用默认参数. Solr DIH 导入截

1.关于索引 # 什么是索引 索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据. #索引的作用 加速查询和约束. # 为什么索引查询会变快 没创建一个索引会相应的创建一个索引表.索引表是由相应的数据和B-tree数字组成:                 30           10                        40      5         15            35             66   1   6     11    

Druid底层不保存原始数据,而是借鉴了Apache Lucene.Apache Solr以及ElasticSearch等检索引擎的基本做法,对数据按列建立索引,最终转化为Segment,用于存储.查询与分析. 首先,无论是实时数据还是批量数据在进入Druid前都需要经过Indexing Service这个过程.在Indexing Service阶段,Druid主要做三件事:第一,将每条记录转换为列式(columnar format):第二,为每列数据建立位图索引:第三,使用不同的压缩算法进行压