怎样理解 Elasticsearch 的位图索引与 Roaring Bitmap 过滤加速
如何理解Elasticsearch的位图索引与Roaring Bitmap过滤加速机制 在Elasticsearch(ES)中,查询性能的优化是核心挑战之一。尤其是在处理过滤(filtering)操作时,我们期望性能能够达到毫秒级。ES实现...
如何理解Elasticsearch的位图索引与Roaring Bitmap过滤加速机制 在Elasticsearch(ES)中,查询性能的优化是核心挑战之一。尤其是在处理过滤(filtering)操作时,我们期望性能能够达到毫秒级。ES实现...
Faiss 乘积量化 (PQ) 算法详解:从向量压缩原理到实战应用 在大规模向量搜索场景中,内存和带宽往往成为性能瓶颈。Faiss 提供的乘积量化(Product Quantization, PQ)算法是解决这一问题的核心技术之一。PQ 算...
引言:为什么需要FST? 在搜索引擎技术中,词典(Term Dictionary)是核心组件,它存储了索引中出现过的所有唯一词汇。传统的词典实现,如简单的哈希表(HashMap)或基础的前缀树(Trie),虽然查找速度快,但存在严重的内存浪...
在处理千万甚至上亿规模的向量数据时,传统的暴力搜索(如 IndexFlatL2)已经无法满足毫秒级的检索需求。FAISS 提供的倒排文件索引(Inverted File Index),即 IndexIVF,是解决这一性能瓶颈的核心技术。它通...
Elasticsearch(基于Lucene)在数据写入时,并不会立即修改大文件,而是不断创建小的、不可变的索引文件,这些文件被称为“段”(Segment)。段数量过多是影响Elasticsearch性能的常见瓶颈:过多的段会占用更多的文件...
Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是目前业界公认最强大的向量搜索库之一。在 Faiss 中,最基础也是最精确的索引类型是暴力检索索引(Flat Indexes),其中最常用的是 IndexFlatL...
倒排索引(Inverted Index)是几乎所有现代搜索引擎(包括 Lucene、Elasticsearch、Solr)实现快速、高效全文检索的基础。理解倒排索引的内部构造,特别是其两大核心组件——Term Dictionary (术语字...
Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是处理大规模向量搜索的利器。然而,面对数十亿级的向量数据,选择合适的索引架构至关重要。错误的索引选择可能导致内存溢出或查询速度极慢。本篇文章将聚焦于如何根据资源限制...