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简单来说,一般我们在计算文本相关性的时候,会通过倒排索引的方式进行查询,通过倒排索引已经要比全量遍历节约大量时间,但是有时候仍然很慢。 原因是很多时候我们其实只是想要top n个结果,一些结果明显较差的也进行了复杂的相关性计算, 而weak-and算法通过计算每个词的贡献上限来估计文档的相关性上限,从而建立一个阈值对倒排中的结果进行减枝,从而得到提速的效果。
移除 minimum_master_nodes 参数,让 Elasticsearch 自己选择可以形成仲裁的节点。 典型的主节点选举现在只需要很短的时间就可以完成。 集群的伸缩变得更安全、更容易,并且可能造成丢失数据的系统配置选项更少了。 节点更清楚地记录它们的状态,有助于诊断为什么它们不能加入集群或为什么无法选举出主节点。
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