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有没有办法将文档数据存储在内存中而不是磁盘上？通过这种方式，可以通过减少 IO 来提高性能。
最佳答案
您可以使用 attribute字段结合 fast-search (在数据之上构建发布列表)，或考虑将索引放在 RAM 磁盘上。最常见的方法是使用 attribute 的组合。但是，字段和磁盘索引并使用 SSD 驱动器。
另外，对于 document summaries将最常请求的汇总类中的所有字段设为 attribute 对性能有好处。领域。
关于vespa - Vespa.ai 中的内存文档存储，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62447414/
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我们在 AWS EC2 centos 实例上安装 Vespa 时遇到一些问题，我们使用以下步骤进行安装。 curl -s https://raw.githubusercontent.com/vespa
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我在 vespa 中有多个文档，我想获取特定类型文档的文档总数。我怎样才能得到这个？有什么办法可以得到这个吗？ 最佳答案 使用 /search/?yql=select * from sources *
我正在评估 vespa，但在 vespa.ai 文档中找不到任何对分面搜索 (https://lucidworks.com/2009/09/02/faceted-search-with-solr/)
在基准测试页面“https://docs.vespa.ai/en/performance/vespa-benchmarking.html”中，我们需要在使用命令 vespa-stop 增加 perse
与雅虎一起玩 vespa.ai ，我现在有一个我很满意的搜索定义，但仍然存储了一堆垃圾测试文档。 有没有一种简单的方法可以一次删除/清除/删除所有这些，ala SQL DROP TABLE或 DELE
我们在 Vespa 中遇到以下错误，在重新启动集群后我们遇到了以下问题。 1600455444.680758 10.10.000.00 1030/1 container
Vespa 是否支持用于字符串匹配的比较器，如 Levenshtein、Jaro-Winkler、Soundex 等？有什么方法可以将它们实现为插件，因为 Elasticsearch 中提供了一些插件
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是否有任何功能可以让我们搜索文本并获得测试匹配的匹配百分比或搜索文本和结果文本之间的字符串距离。 最佳答案 例如，参见 textSimilarity(name).queryCoverage 和 tex
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有没有办法从同一集群的所有节点中删除索引(其文档)？ 目前，我正在关注 this命令: $ /opt/vespa/bin/vespa-stop-services && /opt/vespa/bin/v
我有一个像下面给出的 whcih 的搜索结果: { "root": { "id": "toplevel", "relevance": 1, "fields": {
我是一名优秀的程序员,十分优秀！