Lucene 哪个更好：许多查询还是大量 OR 查询？
Lucene Which would be better: many queries or massive OR query?
问题我有一个很大的关键字列表，我想查看它们是否包含在一个或多个文档中。 （我的用户想知道文档何时发布，是否有任何已保存的关键字）
- 所以我可以提出很多问题；每个关键字一个。
- 或者我可以构造一个类似这样的查询：
"coffee OR tea OR milk OR sugar OR beer"
现在假设有 1,000 多个关键词。
- 哪一种可能会导致痛苦和折磨？
- 当 运行针对一个文档或多个文档时，一个会比另一个更好吗？
（我倾向于 OR 版本，但我担心如果我走得太远会达到一些查询长度（性能）限制）
一旦我有足够的数据，我将运行一些比较并报告回来。
不过，现在和之后的任何提示都会很棒。
Single Giant Query Pro：您可以通过 Lucene 的评分算法对所有关键字进行排名。
单一巨型查询缺点：您让 Lucene 使用大量内存，因为它需要记住每个子查询的结果（或部分结果）以便为您提供考虑所有关键字的良好排名。 OR 查询越大，Lucene 需要的内存越多，执行起来就越慢。
我想说，如果可能的话，请将其分解，因为 OR 查询是魔鬼（尽管有时有必要处理它们）；但基准测试应该比随机询问人们的意见更好：P
问题我有一个很大的关键字列表，我想查看它们是否包含在一个或多个文档中。 （我的用户想知道文档何时发布，是否有任何已保存的关键字）
- 所以我可以提出很多问题；每个关键字一个。
- 或者我可以构造一个类似这样的查询：
"coffee OR tea OR milk OR sugar OR beer"
现在假设有 1,000 多个关键词。
- 哪一种可能会导致痛苦和折磨？
- 当 运行针对一个文档或多个文档时，一个会比另一个更好吗？
（我倾向于 OR 版本，但我担心如果我走得太远会达到一些查询长度（性能）限制）
一旦我有足够的数据，我将运行一些比较并报告回来。
不过，现在和之后的任何提示都会很棒。
Single Giant Query Pro：您可以通过 Lucene 的评分算法对所有关键字进行排名。
单一巨型查询缺点：您让 Lucene 使用大量内存，因为它需要记住每个子查询的结果（或部分结果）以便为您提供考虑所有关键字的良好排名。 OR 查询越大，Lucene 需要的内存越多，执行起来就越慢。
我想说，如果可能的话，请将其分解，因为 OR 查询是魔鬼（尽管有时有必要处理它们）；但基准测试应该比随机询问人们的意见更好：P