Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

приоритет запроса solr

Я сделал запрос solr двумя способами

способ 1:

status="sent" И имя хоста: "host.com" AND log_date:[2011-12-08T00:00:00Z TO 2011-12-08T23:59:59Z] Результат: 328232

способ 2:

hostname: "host.com" AND log_date: [2011-12-08T00:00:00Z TO 2011-12-08T23:59:59Z] AND status="sent" Результат: 62359

Я проверил с помощью grep и т. Д. В исходном наборе данных и обнаружил, что второй способ запроса 2: дает правильный счет. Это то, как должен быть запрос, или у меня неправильный запрос?

Другой вопрос, который у меня есть, заключается в том, что я использую solr только для индексации и поиска, поэтому могу ли я сказать solr как-то не вычислять баллы и не беспокоиться о баллах при возврате результатов? это сделает вещи быстрее для меня?

solr
10.12.2011

  • status="sent" — недопустимый запрос; должно быть status:sent 11.12.2011

Ответы:


1

Я считаю, что вам следует изучить возможность использования запросов Solr Filter, чтобы ограничить результаты. Я не уверен, каким будет ваш основной запрос и что может быть передано в качестве запросов фильтра, поскольку все текущие поля поиска кажутся просто фильтрами для заданных значений полей. Так что, возможно, вы бы сделали запрос, используя log_date в качестве основного термина запроса следующим образом:

 q=log_date:[2011-12-08T00:00:00Z TO 2011-12-08T23:59:59Z]&fq=status:"sent"&fq=hostname:"host.com"

Возможно, вы захотите следовать указаниям в приведенной выше вики-ссылке и объединить некоторые или все значения запроса фильтра.

Что касается вопроса об оценке, AKAIK оценка всегда рассчитывается Solr, поскольку он использует это для возврата и ранжирования соответствующих элементов в индексе. Поэтому я не думаю, что его можно отключить или повысить производительность, не подсчитывая баллы. Вы не можете указать счет в качестве возвращаемого поля, если он вам не нужен, изменив параметр fl.

10.12.2011
  • Спасибо, Пейдж и Маурисио, за ваши ответы, синтаксис запроса был неправильным, как указала Пейдж. 11.12.2011
    • 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..