如何使用Lucene搜索索引 GeminiDB Cassandra支持Lucene搜索索引已实现多维查询、文本检索、统计分析等能力，在使用体验上和原生二级索引相似，但同时拥有了更为丰富的语法支持。 当前Cassandra二级索引的痛点 原生Cassandra中二级索引的实现其实是

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具有灾备关系的主备实例间，增加异常时消息重试。 2022-10-30 新特性及性能优化： Lucene分页查询优化，增加补偿机制， 解决Lucene实时性导致的删除未生效时，分页查询中断问题。 Lucene查询新增Offset功能。 Lucene分裂重构。 2022-09-30 新特性及性能优化： 支持Periodic

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冻结索引到OBS后仍可执行查询命令获取索引信息的原理 由于Elasticsearch和OpenSearch集群默认使用本地存储，底层的Lucene索引文件存储在本地磁盘，Lucene通过Directory接口与底层存储进行交互，通过以下接口可以读取文件。 public abstract IndexInput

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如何使用二级索引 如何使用Lucene搜索索引 如何设置分页查询（Java） 如何设置分页查询（Python） 父主题： 常见问题

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模拟安装，可以下载source/program/site6.zip文件然后解压缩到/dat/www/website/work/目录中 这个程序包不是最新的，正式使用时，请从其他途径获取最新的包。 请注意：CMS部署比较复杂，请自己研究下CMS的程序环境结构本文不再详细介绍。 CMS配置说明 配置文件地址：

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h会占用50%内存，另外50%内存会被Lucene用于缓存文件，因此节点内存占用会一直很高，平均已用内存比例达到98%是正常现象，请您放心使用。 解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题： CSS 集群监控与运维

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中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。 预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。 清除缓存

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/webdocs.war #zip -r /dat/setup/filesearch.war.zip ./filesearch.w 上面命令完成后，需要使用FTP工具将压缩的文件从 服务器 上下载到本地，然后在将文件放到$JBOSS_DEPLOY目录中，然后执行解压缩命令。 #cd /dat/www/jboss-4

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普通查询 功能介绍 CloudTable标签索引基于Lucene语法，提供了自研的查询接口LemonTable.query(LemonQuery query)。 样例代码 public void testNormalQuery() { LOG .info("Entering testNormalQuery

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中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。 预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。 清除缓存

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位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引，用户写入数据时将自动生成标签数据。同时，标签索引基于Lucene的语法，提供高效的多维标签查询接口。可应用于用户画像、推荐系统、人工智能、时空数据等场景。 CloudTable服务支持标签索引能力，

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本章节主要介绍如何在GeminiDB Cassandra控制台创建异地双活实例的方法。 定义当前操作实例为源实例，定义被搭建双活实例为目标实例。 使用须知 该功能目前为公测阶段，如需使用，请联系客服申请开通。 搭建双活关系时，需要确保跨区域VPC网络互通，具体操作请参见跨区域VPC互通。 搭建双活关系前，

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使用 1. 验证北向应用NA通过云端ITIntegration调用IT应用（IA） 验证方法可选择 API Explorer 、Postman等接口测试工具、实际构建南向应用NA三种方式来验证。 如果使用Postman等接口调试工具或者实际构建南向应用NA来测试请参考API参考。 API

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW view_name AS query; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 增量刷新物化视图 REFRESH INCREMENTAL

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW view_name AS query; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 增量刷新物化视图 REFRESH INCREMENTAL

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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