ManticoreSearch中的批量UUID生成功能解析
在分布式数据库系统中,高效生成唯一标识符是一个常见需求。ManticoreSearch作为一款高性能的全文搜索引擎,近期新增了批量生成UUID_SHORT的功能,这一改进显著提升了批量插入文档时的性能表现。
功能背景
传统上,ManticoreSearch提供了UUID_SHORT()函数来生成短格式的唯一标识符。然而,当需要批量插入文档时,客户端必须多次调用该函数,这会导致网络往返开销增加,特别是在分布式环境下性能损耗更为明显。
解决方案
ManticoreSearch团队通过引入CALL UUID_SHORT(N)语法解决了这一问题。这个新特性允许用户一次性获取多个连续的唯一标识符,其中N参数指定需要生成的ID数量。这种批处理方式大大减少了网络通信次数,提升了整体吞吐量。
技术实现细节
该功能的实现基于以下技术要点:
-
语法设计:采用了CALL语句而非SELECT语句,这更符合批量操作的语义,同时避免了与现有SELECT uuid_short()语法的冲突。
-
参数范围:N参数有合理的取值范围限制,既保证了实用性又防止了滥用。
-
结果格式:返回结果以表格形式呈现,每行包含一个生成的ID,保持了与单次调用一致的数据格式。
-
连续性保证:生成的ID是连续的数值,便于客户端进行批量处理。
使用场景
这一功能特别适用于以下场景:
-
批量文档插入:当需要向ManticoreSearch中插入大量文档时,可以预先获取一批ID,然后批量构建文档。
-
分布式系统:在分布式环境下,减少网络调用次数对性能提升尤为明显。
-
事务处理:需要原子性获取多个ID的业务场景。
性能考量
通过减少网络往返次数,该功能可以带来显著的性能提升:
-
网络延迟降低:一次批量获取N个ID只需一次网络往返。
-
服务器负载减轻:减少了服务器处理单个请求的开销。
-
客户端效率提高:客户端可以更高效地组织批量操作。
使用示例
基本用法非常简单:
CALL UUID_SHORT(10)
这将返回10个连续的UUID_SHORT值,结果格式如下:
+---------------------+
| uuid_short() |
+---------------------+
| 1227930988733973183 |
| 1227930988733973184 |
| ... |
+---------------------+
最佳实践
-
合理设置批量大小:根据实际业务需求选择适当的N值,既不要过小(失去批量优势),也不要过大(可能造成资源浪费)。
-
错误处理:考虑网络异常等情况,实现适当的重试机制。
-
资源管理:及时释放不再需要的ID资源,避免浪费。
总结
ManticoreSearch的批量UUID生成功能是一个看似简单但实际影响深远的改进。它不仅解决了特定场景下的性能问题,还体现了ManticoreSearch团队对实际应用需求的敏锐洞察。这一功能对于那些需要高性能批量处理的应用来说,无疑是一个有价值的工具。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









