Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Получение данных службы поиска Azure

Вариант использования:

Предположим, что я отправил данные резидента в Поиск Azure, при этом поле «Город» доступно для поиска, а поле «Имя резидента» - для извлечения.

Если я буду искать только в городе, сможет ли поиск Azure вернуть все записи.

Предположим, у меня около 10 миллионов записей на город.

Суть в том, что я пытаюсь понять ограничение поиска для Поиска Azure.

Примечание. Я знаю, что могу использовать Databricks / Spark или аналогичные решения для запросов непосредственно из БД, но этот вопрос касается исключительно поиска в Azure.

azure azure-cognitive-search
14.03.2019

Ответы:


1

Вы не можете получить более 1000 записей за один запрос.

Вы можете прочитать в docs < / а>

Максимум 1000 документов, возвращаемых на страницу результатов поиска Максимум 100 предложений, возвращаемых на один запрос предложения API

14.03.2019
  • Обратите внимание, что на страницу результатов приходится не более 1000 документов, и по умолчанию это только 50 документов на страницу. Здесь есть документация о том, как работать с разбиением на страницы с помощью Поиска Azure для получения всех ваших результатов: docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/ 14.03.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..