Quickwit 是一个用于日志管理和分析的开源、云原生、分布式搜索引擎。Quickwit 用 Rust 编写,从头开始设计,可在大型数据集上提供成本效益和高可扩展性,是 Elasticsearch 的现代且可靠的替代方案。
Quickwit 特别适合处理大型、不可变数据集和相对较低的平均 QPS。它的好处在多租户或多索引设置中最为明显。
Quickwit 的常见用例包括:
Quickwit 主要功能的非详尽列表:
特性:
在Web一章中,我们提到MySQL很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性,所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如write ahead log的设计,基于B+树实现的索引和数据组织,以及基于MVCC实现的事务等等。 关系型数据库一般被用于实现OLTP系统,所谓OLTP,援引wikipedia: 在线交易处理(OLTP, Online transaction processing)是指
为提高可伸缩性,Sphnix提供了分布式检索能力。分布式检索可以改善查询延迟问题(即缩短查询时间)和提高多服务器、多CPU或多核环境下的吞吐率(即每秒可以完成的查询数)。这对于大量数据(即十亿级的记录数和TB级的文本量)上的搜索应用来说是很关键的。 其关键思想是对数据进行水平分区(HP,Horizontally partition),然后并行处理。 分区不能自动完成,您需要 在不同服务器上设置Sp
搜索引擎分为两部分: 时间筛选 和 搜索引擎 (详情) 1.时间筛选 便捷按钮有今日、昨日、前日、上周 X、近七天,并且能自定义选择时间段来得出想要的结果报表 2.搜索引擎 (时间段详情) 选择日期,查看来自对应时间段内,各个搜索引擎的访问量比例
我有大量相同类型的实体,每个实体都有大量属性,并且我只有以下两种选择来存储它们: 将每个项存储在索引中并执行多索引搜索 将所有enties存储在单个索引中,并且只搜索1个索引。 一般而言,我想要一个时间复杂度之间的比较搜索“N”实体与“M”特征在上述每一种情况!
Spider 抓取系统的基本框架 互联网信息爆发式增长,如何有效的获取并利用这些信息是搜索引擎工作中的首要环节。数据抓取系统作为整个搜索系统中的上游,主要负责互联网信息的搜集、保存、更新环节,它像蜘蛛一样在网络间爬来爬去,因此通常会被叫做 “spider”。例如我们常用的几家通用搜索引擎蜘蛛被称为:Baiduspdier、Googlebot、Sogou Web Spider 等。 Spider 抓
我们已经使用Drools引擎几年了,但是我们的数据已经增长了,我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则,可以查看几天的数据,这就是为什么Drools非常适合我们,因为我们的内存中只有数据。 你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗? 我确实对这件事进行了研究,但我找不到任何符合我们要求的东西。 谢谢