es.batch.write.refresh 是什么
时间: 2024-05-19 17:15:41 浏览: 10
es.batch.write.refresh 是 Elasticsearch 写入大量文档时的一个可选参数,它控制了何时需要刷新索引的内存缓存,以及何时需要将数据写入磁盘。如果设置为 true,每写入一批文档后都会刷新内存缓存并将数据写入磁盘,这可以提高写入数据的可靠性,但也会降低写入效率;如果设置为 false,Elasticsearch 会在合适的时候自动刷新缓存并写入数据,但可能会出现丢失数据的情况。因此,根据具体的业务需求和数据安全性要求选择合适的设置。
相关问题
tf.train.batch与tf.data.Dataset.batch有什么不同
tf.train.batch和tf.data.Dataset.batch都是用于将数据按batch处理的API,但它们之间存在一些不同:
1. API版本:tf.train.batch是TensorFlow 1.x版本中的API,而tf.data.Dataset.batch是TensorFlow 2.x版本中的API。
2. 数据输入方式:tf.train.batch需要先将数据读入到内存中,再按batch处理;而tf.data.Dataset可以实现边读取数据边处理,节省了内存的使用。
3. 数据处理方式:tf.train.batch是使用TensorFlow的队列来实现数据的batch处理,而tf.data.Dataset是使用数据管道(data pipeline)来实现数据的batch处理,可以更灵活地控制数据处理流程。
因此,建议在使用TensorFlow 2.x版本时,优先考虑使用tf.data.Dataset.batch来处理数据。
ExecutorType.BATCH
ExecutorType.BATCH是MyBatis中的一个枚举类型,用于定义执行器的类型。当使用ExecutorType.BATCH类型的执行器时,MyBatis会将多个更新语句批量执行,以提高执行效率。具体来说,当使用ExecutorType.BATCH类型的执行器时,MyBatis会将多个更新语句缓存起来,等到缓存满了或者调用了flushStatements()方法时再一次性提交到数据库执行。
以下是一个使用ExecutorType.BATCH的示例代码:
```java
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);
try {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
session.insert("insertStatement", new Model(i));
}
session.flushStatements();
session.commit();
} finally {
session.close();
}
```
在这个示例代码中,我们使用ExecutorType.BATCH类型的执行器将10000条插入语句批量执行。注意,在执行完所有插入语句后,我们需要调用flushStatements()方法将缓存的语句提交到数据库执行。
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