用于高性能查询的solr缓存配置
我已经在solrcloud 4.3.0中为我的索引配置了solr缓存。我还将自动提交策略配置为1h hard commit和opensearcher false。虽然我没有重新打开searcher，但似乎每1小时我的缓存就会被刷新并重置。据我所知，只有关闭和打开新的搜索程序才能导致缓存被刷新。但我不明白为什么会这样？
共有1个答案
您是否尝试过更改mergePolicy设置？您可以在此处阅读有关合并段的信息。我想，您罕见的硬提交和新段的大小需要Solr合并段，在这种情况下，无论如何都应该重新打开搜索器。
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如果我试图缓存一个巨大的（例如：100GB表），当我对缓存的执行查询时，它会执行全表扫描吗？火花将如何索引数据。火花留档说： Spark SQL可以通过调用Spark，使用内存中的列格式缓存表。目录cacheTable（“tableName”）或dataFrame。缓存（）。然后Spark SQL将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用和GC压力。你可以打电话给spark。目录uncac
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我正在数据库中运行以下查询： 它输出500行，其中只有一个结果列，运行大约需要1分钟43秒。输出以下计划： 逻辑是：对于每个选择的（在500个id的列表中）计算整数列，返回该金额与数字2147483647之间的较小值。结果必须包含500行，每个id对应一行，我们已经知道它们将与子查询中的至少一行匹配，因此不会生成空值。 索引仅是上的一个b树，属于整数类型。索引是主键上的b树，也是整数类型。表中的每
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问题内容： 我正在用numpy编写一些中等性能的代码。该代码将位于计算的最内层循环中，其运行时间以小时为单位。快速计算表明，在计算的某些变化中，此代码将被执行大约10 ^ 12次。 因此，函数是计算sigmoid（X），另一个函数是计算其导数（梯度）。Sigmoid具有以下特性：对于 y = sigmoid（x），dy / dx = y（1-y） 在numpy的python中，它看起来像： 可以看
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我们在Azure Table Storage中有一个表，自从新实现以来，它目前有50，000个条目。 PartitionKey:字符串形式的日期时间值< br> RowKey:字符串形式的数值 我们使用 生成筛选条件。PartitionKey filter是这样的：
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问题内容： 有人愿意帮助我吗？在具有10000行的MEMORY表上，以下查询大约需要18秒。如果我没有“ where”约束，则只需不到一分钟的时间。我已经打开查询缓存以及将其作为准备好的语句来尝试。有什么我可以做的吗？索引还是什么？ 问题答案： 我认为这将为您提供所需的信息，而不管您关注的滚动日期范围…我已经通过创建带有两个标识列的自己的“发票”表进行了测试。使用@mySQL变量实际上非常简单，可
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关于如何打开缓存有什么建议吗？