简历搜索问题

dropping 2014-11-25 07:24:04
开发平台式ASP.NET,使用数据库是Sql Server,现有数据2000W条,还在增加中。
一个简历包含个人信息、求职意向、工作经验等信息。
查询条件包含性别、期望工作城市、专业、工作年限等。
现在通过数据库分页查询需要30秒左右,数据表的字段相关索引基本上都加了。
想用Lucene.net实现搜索,或者通过Memcached把简历数据都放到缓存中,不知道哪种方式可行?
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xinjian555 2015-02-25
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Lucene
howsun_zh 2014-11-30
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2000W依靠数据库原子搜索,任何数据库都解决了本质问题,楼主提到的两个方向是正确的,哪个最好还是看环境条件,也不排除两者组合架构。 1、Lucene搜索实用性较强,但2KW数据要亲测才有说服力。Solr分布式方案可能更优。 2、缓存设计得好,性能是最佳的。Memcached就算了吧,它缺乏灵活性。可以考虑使用Redis试试,假如服务提供10种组合查询(这已经很强大了),10*10*2000万个ID集合存入Redis的10*10个key中,假如简历ID是int型,大约占用不到800M内存(但实际情况会小得多,因为每个组合查询不可能都命中2千万条),假如每种组合查询的分页结果是20条,Redis查询此20个ID集合,估计能控制在100毫秒之内,楼主可以试试。
MiceRice 2014-11-29
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两类建议做法: 1、搜索引擎,搜索引擎也能支持多关键字检索; 2、内存够大的话,也可以考虑用CQEngine之类的内存数据库。
业余草 2014-11-26
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Memcached 这种资料多,网上很多资料,上手快!!!推荐使用,但是具体看你们公司的安排了。祝你好运!!!
商科程序员 2014-11-26
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这种查询条件的数据不适合放到nosql中。你可以把“个人信息、求职意向、工作经验”按用户ID放到nosql中,每次SQL只查出用户ID,然后到nosql 中取出详细信息。
内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文中提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。

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