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node.js - 逻辑分离 : Search, 数据库和应用程序

我正在尝试决定如何拆分我的逻辑。我将我的主要业务逻辑放在Node.js/Express中,并且我一直在为我的数据库使用Mongo。这很好用,但现在我需要实现一个非常强大的搜索系统,因为搜索是我网站最重要的功能之一。起初我对Mongo和Couch缺乏支持和集成感到非常惊讶,但后来我意识到我正在尝试让数据库做一些它不适合做的事情。现在我正在考虑使用Solr或ElasticSearch,但它开始似乎能够执行Mongo可以执行的部分或大部分查询,只要我正确地索引我的文档(并且根据它们的性质,我将索引每个文档的几乎每个属性)。所以说,我在想也许我应该只使用一些非常简单的东西,比如Redis,而依

node.js - 逻辑分离 : Search, 数据库和应用程序

我正在尝试决定如何拆分我的逻辑。我将我的主要业务逻辑放在Node.js/Express中,并且我一直在为我的数据库使用Mongo。这很好用,但现在我需要实现一个非常强大的搜索系统,因为搜索是我网站最重要的功能之一。起初我对Mongo和Couch缺乏支持和集成感到非常惊讶,但后来我意识到我正在尝试让数据库做一些它不适合做的事情。现在我正在考虑使用Solr或ElasticSearch,但它开始似乎能够执行Mongo可以执行的部分或大部分查询,只要我正确地索引我的文档(并且根据它们的性质,我将索引每个文档的几乎每个属性)。所以说,我在想也许我应该只使用一些非常简单的东西,比如Redis,而依

search - Redis To Go 与 Websolr 的分面对比

我正在尝试为包含大型数据集的项目找到最高效的解决方案。我想用分面过滤数据集。我在云端运行,所以我会使用RedisToGo或Websolr。Sunspot内置了刻面,我很想单独使用它。然而,我关注的是性能,我想知道是否为分面属性设置格式正确的Redis可以提高性能。这两种解决方案如何比较性能? 最佳答案 您说您关注“性能”——也许您可以阐明这对您到底意味着什么?在不深入了解您的用户故事的情况下,我会说从性能的角度来看,Redis和Solr都是完成这项工作的完全合适的工具。对于初学者来说,如果您想将分面与全文关键字搜索相结合,那么Sol

search - Redis To Go 与 Websolr 的分面对比

我正在尝试为包含大型数据集的项目找到最高效的解决方案。我想用分面过滤数据集。我在云端运行,所以我会使用RedisToGo或Websolr。Sunspot内置了刻面,我很想单独使用它。然而,我关注的是性能,我想知道是否为分面属性设置格式正确的Redis可以提高性能。这两种解决方案如何比较性能? 最佳答案 您说您关注“性能”——也许您可以阐明这对您到底意味着什么?在不深入了解您的用户故事的情况下,我会说从性能的角度来看,Redis和Solr都是完成这项工作的完全合适的工具。对于初学者来说,如果您想将分面与全文关键字搜索相结合,那么Sol

search - REDIS 哈希 HMSET 中的 COUNT 和 SEARCH

请REDIS高手帮忙。我想在Redis哈希中进行计数和搜索。我的用户数据:|id|name|age|country||1|jaspal|32|US|2|singh|45|UK|4|manjot|24|US|5|tarleen|20|UK|7|daljeet|30|US|8|sutdhar|40|US...等等我使用HMSET将此用户数据存储在redis中:HMSETuser:1name"jaspal"age"32"country"US"HMSETuser:2name"singh"age"45"country"UK"HMSETuser:4name"manjot"age"24"countr

search - REDIS 哈希 HMSET 中的 COUNT 和 SEARCH

请REDIS高手帮忙。我想在Redis哈希中进行计数和搜索。我的用户数据:|id|name|age|country||1|jaspal|32|US|2|singh|45|UK|4|manjot|24|US|5|tarleen|20|UK|7|daljeet|30|US|8|sutdhar|40|US...等等我使用HMSET将此用户数据存储在redis中:HMSETuser:1name"jaspal"age"32"country"US"HMSETuser:2name"singh"age"45"country"UK"HMSETuser:4name"manjot"age"24"countr

Docker的无法访问dockerHub,无法使用search命令

    因为hub.docker.com是在国外的,所以访问速度很慢,导致无法访问该网址,所以,需要配置国内镜像来加速访问。        一般的docker安装都是默认安装的,所以,找到daemon.json这个文件,然后对其修改。如果是默认安装的话,该文件在/etc/docker/目录下。    使用vim命令将其打开,添加下边一行内容,然后退出保存。重启docker即可使用。{"registry-mirrors":["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"]}

最优二叉搜索树(Optimal Binary Search Tree)_20230401

最优二叉搜索树(OptimalBinarySearchTree)前言如果有序数组或有序表中的各个元素查找概率相等,那么采用二叉搜索树(BST)进行折半查找,性能最优。如果有序表中各个记录的查找概率不相等,情况又如何呢?先看一个具体例子。已知有序表keys,同时给出各个元素的查询频率,注意到各个元素的查询频率不相同。要求在此条件下,构造出最优搜索二叉查找树。keys[]={10,12,20},freq[]={34,8,50}如果各个元素概率相等,在此基础上,构造二叉搜索树,结果为一颗平衡搜索树。12/\1020考虑各个元素的查找概率和二叉树的不同形式,可以构造五颗不同的二叉搜索树,最优二叉搜索树

feign调用不通问题,JSON parse error: Illegal character ((CTRL-CHAR, code 31)): only regular white space (\r

1、​​​​​​feign不指定url调用不通,        新知识:原来url:http://172.29.126.162:1010/hc-system/platform/organization/person/10001使用微服务调用:http://hc-system/platform/organization/person/10001,去掉ip和端口也能调用通。(ribbon负载均衡)feign指定ip和端口时,会把ip和端口拼在url前,不指定的话会把服务名拼接在url前。    背景:开始写松兰山项目时,使用feign调用hc那边服务的接口,因为不指定url(ip和端口)时调用不通

feign调用不通问题,JSON parse error: Illegal character ((CTRL-CHAR, code 31)): only regular white space (\r

1、​​​​​​feign不指定url调用不通,        新知识:原来url:http://172.29.126.162:1010/hc-system/platform/organization/person/10001使用微服务调用:http://hc-system/platform/organization/person/10001,去掉ip和端口也能调用通。(ribbon负载均衡)feign指定ip和端口时,会把ip和端口拼在url前,不指定的话会把服务名拼接在url前。    背景:开始写松兰山项目时,使用feign调用hc那边服务的接口,因为不指定url(ip和端口)时调用不通