亿级数据使用solr或es如何实现【精确模糊（不分词），秒级，多字段】查询？

Question

试用过ngram大小为1，速度不理想

或有其他方式实现都可

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：如何优化ngram大小为1的方法以提高执行速度？ 回答：有几种方法可以优化ngram大小为1的方法以提高执行速度：

1. 使用ngram大小为1的快速实现算法：使用哈希算法存储ngram大小为1的结果，以提高查找速度。 案例：

from collections import defaultdict
def create_ngram(text, n):
    ngram_dict = defaultdict(int)
    for i in range(len(text) - n + 1):
        ngram = text[i:i+n]
        ngram_dict[ngram] += 1
    return ngram_dict
text = "hello world"
ngram_dict = create_ngram(text, 1)
print(ngram_dict)

1. 优化ngram数据结构：使用字典或集合等数据结构来存储ngram结果，以提高查找速度。 案例：

from collections import defaultdict
def create_ngram(text, n):
    ngram_dict = defaultdict(int)
    for i in range(len(text) - n + 1):
        ngram = text[i:i+n]
        ngram_dict[ngram] += 1
    return ngram_dict
text = "hello world"
ngram_dict = create_ngram(text, 1)
print(ngram_dict)

1. 使用并行计算：将ngram计算任务分解为多个子任务，并行计算，以提高执行速度。 案例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def create_ngram(text, n):
    ngram_dict = defaultdict(int)
    for i in range(len(text) - n + 1):
        ngram = text[i:i+n]
        ngram_dict[ngram] += 1
    return ngram_dict
text = "hello world"
n = 1
ngram_dict = defaultdict(int)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    for i in range(len(text) - n + 1):
        ngram = text[i:i+n]
        future = executor.submit(create_ngram, ngram, n)
        ngram_dict += future.result()
print(ngram_dict)

以上是三种优化ngram大小为1的方法以提高执行速度的建议。根据实际情况选择合适的方法来进行优化。