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OTT 동영상 스트리밍 검색 사이트 3곳 정리 및 공유! – 뽐뿌
웨이브, 티빙, 넷플릭스, 왓차 등등 앱에 직접 들어가서 검색해보기가 불편합니다. 그래서 아래에 소개하는 동영상 스트리밍 검색엔진 사이트가 있습니다.
Source: m.ppomppu.co.kr
Date Published: 4/28/2022
View: 4983
OTT 스트리밍(넷플릭스, 웨이브 등) 영화 검색하기 / 이영화 …
OTT 스트리밍(넷플릭스, 웨이브 등) 영화 검색하기 / 이영화 있을까?! – JustWatch, 키노라이츠. 헬로덱 2021. 2. 9. 15:30. 넷플릭스는 로그인을 하지 않으면 영화 …
Source: meisterjw.tistory.com
Date Published: 9/30/2021
View: 9920
OTT 스트리밍 검색 사이트 – 클리앙
https://www.justwatch.com/kr/%EC%B5%9C%EC%8B%A0?provers=nfx,wac 찾고자 하는 동영상이 어디에서 제공하는지 검색 할 수 있습니다.
Source: www.clien.net
Date Published: 6/22/2022
View: 1431
이 영화 어디서 볼 수 있을까? 스트리밍 검색 엔진 ‘JustWatch’가 …
홈페이지 상단의 검색창에 영화 이름을 넣으면 지금 어디서 스트리밍 서비스를 하는지, 어떻게 볼 수 있는지(금액, 구독, 광고 시청 등) 등을 알려준다. .
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 2/24/2021
View: 4799
영화 또는 TV 시리즈에 대한 모든 스트리밍 서비스를 검색하는 …
Netflix와 Amazon Prime Veo가 스트리밍 서비스 부문을 지배하던 시절이 있었습니다. … 스트리밍 서비스 검색 엔진을 사용하고 빠르게 영화 찾기 …
Source: kr.moyens.net
Date Published: 5/9/2021
View: 1489
스트리밍 서비스에서 영화 및 TV 프로그램 시청하기
시청할 영화 또는 TV 프로그램을 검색합니다. 스트리밍 앱을 선택합니다. 시청을 탭합니다. 영화 또는 TV 프로그램이 스트리밍 앱에서 재생됩니다. 도움말:.
Source: support.google.com
Date Published: 6/24/2022
View: 3280
스트리밍 검색 – 인터넷교보문고
검색조건 ; 국내도서. 아파치 카프카로 데이터 스트리밍 애플리케이션 제작 · 새창보기 | 미리보기. MD의선택 무료배송 소득공제 ; 국내도서. 스트리밍 이후의 플랫폼. 새창 …
Source: search.kyobobook.co.kr
Date Published: 12/12/2022
View: 8435
Streaming Search – Vespa Documentation
Streaming search is an alternative to indexed search. It is useful in cases where the document corpus is statically split into many subsets and all searches …
Source: docs.vespa.ai
Date Published: 11/21/2022
View: 2981
스트리밍 데이터에 대해 스키마 검색 기능 사용
검색 API를 사용하여 Kinesis Kinesis Data Analytics Analytics에서 스트리밍 데이터에 대한 스키마를 유추할 수 있습니다.
Source: docs.aws.amazon.com
Date Published: 5/5/2021
View: 2381
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주제에 대한 기사 평가 스트리밍 검색
- Author: Deep Mood
- Views: 66969 Views
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- Date Published: 스트리밍 시작일: 2022. 2. 27.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=KmB1MJO81wQ
OTT 스트리밍(넷플릭스, 웨이브 등) 영화 검색하기 / 이영화 있을까?! – JustWatch, 키노라이츠
넷플릭스는 로그인을 하지 않으면 영화 검색도 쉽지 않습니다. 무료체험을 하게하기위한 전략같기도 하고요. 넷플릭스 뿐만 아니라 다른 스트리밍 사이트들도 비슷한 정책을 하는 것을 보면 꽤나 효과가 있는 것 같습니다. 내가 보고싶은 영화가 있나없나 궁금해서라도 무료체험 1개월로 시작하게 될테니까요.
가끔은 어떤영화를 보고싶을 때 어떤 OTT에 있는지 한 번에 검색하고 싶을 때가 있습니다. 꼭 OTT에 없더라고 네이버영화나 구글에 유료버전으로 있는지 없는지 찾고싶을 떄가 있죠. 그럴때 사용하면 좋은 서비스 입니다.
Just Watch
넷플릭스, 아마존 파라임, 웨이브, 왓챠, 네이버스토어, 구글 플레이 등을 지원 합니다.
승리호를 검색하니 넷플릭스에 있다고 잘 나오네요. 더불어 이겨라 승리호도..
Just Watch
모바일 어플도 역시 지원을 하네요.
apps.apple.com/us/app/justwatch-movies-tv-shows/id979227482
play.google.com/store/apps/details?id=com.justwatch.justwatch&hl=en_US&gl=US
키노라이츠 키노라이츠
키노라이츠도 넷플릭스, 웨이브, 왓챠, 아마존 프라임 등의 검색 서비스를 제공하고 있습니다.
키노라이츠
apps.apple.com/kr/app/%ED%82%A4%EB%85%B8%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EC%B8%A0-kinolights/id1411855404
play.google.com/store/apps/details?id=com.kinolights.kinolights&hl=ko&gl=US
“이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.”
OTT 스트리밍 검색 사이트 : 클리앙
https://www.justwatch.com/kr/%EC%B5%9C%EC%8B%A0?providers=nfx,wac
찾고자 하는 동영상이 어디에서 제공하는지 검색 할 수 있습니다.
넷플릭스가 특히나 로그인 안하고는 무슨 동영상이 있는지 확인하기 어려웠는데
여기서는 확인이 됩니다.
이 영화 어디서 볼 수 있을까? 스트리밍 검색 엔진 ‘JustWatch’가 찾아준다!
저번에 갑자기 제이크 질렌할 나오는 <도니 다코> 보고 싶어서 네이버 시리즈, 왓플, 카카오페이지, 넷플 등을 뒤졌지만 나오지 않았다. 최후의 수단(?)으로 마법의 구글에 Where can I watch Donnie Darko라고 검색하자 아래 사이트가 뿅 나왔다. Just Watch라는 사이트인데 꽤 괜찮은 것 같다. 주소도 심플하다. justwatch.com/ 이 끝! 이렇게만 쓰면 IP 때문인지 접속 국가 버전에 맞게 나오는데, 다른 나라 버전 이용하고 싶다면
justwatch.com/us 나 justwatch.com/kr 처럼 국가 약자 붙여서 쓰면 된다. 나라별로 제공하는 정보가 좀 달라서 한국 사이트와 미국 사이트를 함께 가져왔다!
한국 사이트
영화 또는 TV 시리즈에 대한 모든 스트리밍 서비스를 검색하는 방법
Netflix와 Amazon Prime Video가 스트리밍 서비스 부문을 지배하던 시절이 있었습니다. 그러나 더 이상 그렇지 않습니다. 스트리밍 서비스의 부상으로 기존의 다국적 매스 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 시청자가 자신의 콘텐츠를 시청할 수 있는 허브 역할을 하는 전용 스트리밍 서비스를 출시하기 시작했습니다. 결과적으로 방송을 스트리밍할 수 있는 곳을 찾기가 어려워졌습니다. 이 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 영화 또는 TV 시리즈에 대한 모든 스트리밍 서비스를 검색하는 데 사용할 수 있는 방법을 보여 드리겠습니다.
영화 또는 TV 시리즈에 대한 모든 스트리밍 서비스 검색
영화/TV 프로그램이 스트리밍되는 위치를 빠르게 찾을 수 있도록 세 가지 옵션을 선택했습니다. 사용 사례에 맞는 것을 선택할 수 있습니다. 더 이상 지체하지 않고 방법을 시작하겠습니다.
1. 구글 검색 사용하기
이것은 당연한 것처럼 보일 수 있지만, 영화가 스트리밍되는 위치를 찾기 위해 Google 검색을 빠르게 수행할 수 있다는 사실을 아는 사람은 많지 않습니다. TV 프로그램 이름을 사용하여 검색하면 Google 검색의 지식 패널에서 시청 가능한 위치 찾기. 또한 모든 보기 옵션을 확장하여 쇼/영화를 보기 위한 최상의 옵션을 찾을 수도 있습니다.
2. 저스트워치 사용하기
삶에서 Google을 제거한 사람이라면 스트리밍 서비스를 찾는 데 도움이 되는 타사 서비스가 있습니다. 영화/쇼를 위한 집을 찾을 수 있는 훌륭한 서비스 중 하나는 Justwatch입니다. 저스트워치 방문하기 공식 웹 사이트 검색창에 찾고 있는 영화나 프로그램을 입력하세요.. 두 가지 모두에서 사용할 수 있는 Justwatch의 모바일 앱을 사용할 수도 있습니다. 기계적 인조 인간 그리고 iOS.
Justwatch 지원 지역
제가 Justwatch를 추천하는 한 가지 중요한 이유는 지역별 가용성에 따라 프로그램을 필터링할 수 있습니다.. Justwatch가 지원하는 지역은 다음과 같습니다.
아르헨티나
호주
오스트리아
벨기에
브라질
캐나다
칠레
콜롬비아
체코 공화국
덴마크
에콰도르
에스토니아
핀란드
독일
그리스
헝가리
인도
인도네시아
아일랜드
이탈리아
일본
라트비아
리투아니아
말레이시아
멕시코
네덜란드
뉴질랜드
노르웨이
페루
필리핀 제도
폴란드
포르투갈
루마니아
러시아
싱가포르
남아프리카
대한민국
스페인
스웨덴
스위스
태국
칠면조
영국
미국
베네수엘라
3. 릴굿 사용하기
고려할 가치가 있는 또 다른 옵션은 Reelgood입니다. 그러나 Reelgood은 미국 및 영국 시청자에게 적합 현재 지원되는 지역이기 때문입니다. Justwatch와 마찬가지로 다음을 수행할 수 있습니다. 웹사이트 방문 또는 모바일 앱 다운로드 기계적 인조 인간 또는 iOS 서비스를 사용합니다.
웹사이트의 오른쪽 상단 모서리에 있는 검색 상자에서 쇼의 이름을 입력할 수 있으며 Reelgood는 쇼를 스트리밍하거나 대여할 수 있는 위치를 표시합니다. 구독한 서비스를 추가하여 새로운 프로그램을 찾을 수도 있습니다.
스트리밍 서비스 검색 엔진을 사용하고 빠르게 영화 찾기
따라서 좋아하는 쇼가 온라인으로 스트리밍되는 곳을 찾기 위해 따를 수 있는 세 가지 방법입니다. 추천 영화나 프로그램을 찾고 있다면 Netflix에서 수상 경력에 빛나는 최고의 영화와 Netflix에서 폭식할 수 있는 최고의 TV 프로그램을 확인하는 것을 잊지 마십시오.
스트리밍 서비스에서 영화 및 TV 프로그램 시청하기
스트리밍 서비스를 구독 중인 경우 Google TV 기기 또는 앱에 추가할 수 있습니다. Google TV 프로필에 서비스를 추가하면 해당 서비스에서 추천 콘텐츠로 볼만한 동영상이 더 많이 표시됩니다. 서비스에서 여러 구독 옵션을 제공하는 경우 정확한 콘텐츠를 추천 받으려면 해당 서비스를 Google 계정에 연결해야 합니다. 다른 서비스에 대한 추천 콘텐츠도 제공됩니다. 다른 서비스에 대한 추천 콘텐츠도 제공됩니다. 더 관련성 높은 추천 받는 방법 알아보기
스트리밍 서비스 추가 또는 삭제하기
Add your streaming services | Google TV
Google TV 기기에서
Google TV 홈 화면에서 프로필 사진으로 이동하고 설정을 선택합니다. 계정 및 로그인을 선택합니다. 계정으로 이동하여 내 서비스를 선택합니다. 오른쪽으로 스크롤하여 각 서비스를 사용 설정 또는 중지합니다. 선택사항을 저장하고 화면을 종료하려면 왼쪽으로 스크롤합니다.
Google TV 앱에서
오른쪽 상단에서 프로필 사진 또는 이니셜을 탭합니다. 서비스 관리를 탭합니다. 추가하거나 삭제하려는 서비스를 선택합니다. 다음 완료를 탭합니다.
도움말: Google TV 기기 또는 앱에서 서비스를 삭제해도 구독이 취소되지 않습니다. 구독을 취소하려면 스트리밍 서비스 제공업체에 문의하세요.
계정에 서비스를 연결하거나 연결 해제하기
휴대전화나 태블릿에서 Google Home 앱 을 엽니다. 오른쪽 상단에서 Google TV 기기에서 사용하는 계정으로 로그인했는지 확인합니다. 왼쪽 상단에서 추가 를 탭합니다. ‘서비스 관리’에서 동영상 또는 실시간 TV를 탭합니다. 서비스를 찾은 다음 링크 또는 추가 를 탭합니다. 연결된 서비스를 삭제하려면 연결 해제를 탭합니다. 화면에 표시되는 안내에 따라 완료합니다.
도움말: 계정에서 서비스를 연결 해제해도 구독이 취소되지 않습니다. 구독을 취소하려면 서비스 제공업체에 문의하세요.
이용 중인 서비스에서 영화 또는 TV 프로그램 찾기
Google TV 기기에서
서비스의 앱을 설치합니다. Google TV에서 앱을 설치하는 방법 알아보기 특정 영화나 TV 프로그램을 검색합니다. 콘텐츠의 세부정보 페이지를 엽니다. 하단에서 ‘시청 방법’이 몇 가지인지 확인합니다. 콘텐츠를 시청할 서비스를 선택합니다.
Google TV 앱에서
Google TV 앱 을 엽니다. 시청할 영화 또는 TV 프로그램을 검색합니다. 스트리밍 앱을 선택합니다. 시청을 탭합니다. 영화 또는 TV 프로그램이 스트리밍 앱에서 재생됩니다.
도움말: 영화 또는 TV 프로그램이 스트리밍 앱에서 바로 재생됩니다.
앱이 설치되어 있지 않으면 Google Play 스토어에서 앱을 다운로드하라는 메시지가 표시됩니다.
관련 리소스
Streaming Search
A search engine normally implements indexing structures like reverse indexes to reduce query latency. It does indexing up-front, so later matching and ranking is quick. It also normally keeps a copy of the original document for later retrieval / use in search summaries.
Simplified, the engine keeps the original data plus auxiliary data structures to reduce query latency. This induces both extra work – indexing – as compared to only store the raw data, and extra static resource usage – disk, memory – to keep these structures.
Streaming search is an alternative to indexed search. It is useful in cases where the document corpus is statically split into many subsets and all searches go to just one (or a few) of the small subsets. The canonical example being personal indexes where a user only searches his own data. Read more on document identifier schemes to learn how to specify subsets.
In streaming mode, only the raw data of the documents is stored, in the document store. Only data structures for document IDs are in memory, not attributes. It matches documents to queries by streaming through them, similar to a grep. This is too costly for a global search but works fine for searching small subsets of the data. This means Vespa can avoid the overhead of maintaining indexes. Streaming mode is suitable when subsets are on average small compared to the entire corpus. Vespa maintains low latency also for the occasional large subset (say, users with huge amounts of data) by automatically sharding the data over many content nodes, searched in parallel.
Streaming search uses the same implementation of most features in Vespa, including ranking, matching and grouping, and supports the same features. However, streaming search supports neither stemming, nor is the indexing script evaluated when documents are fed — only index and summary are considered.
Streaming search supports a wider range of matching options (e.g, substring), which can be specified either at query time or at configuration time.
Streaming mode does not support Tensor fields, or tensor computations in ranking.
Summary:
Streaming search has low latency if the data searched per node is small. Total data volume can be huge as data searched is limited by a predicate
Streaming search is highly flexible as it does not create precomputed indexes, and hence supports more matching options
Streaming search uses less disk space and memory, and zero CPU for indexing. It uses more CPU for search
Streaming search does not have linguistic features like stemming and normalization, but does case-insensitive match
Using streaming search
These are the minimal steps to get started using streaming search, based on the sample apps:
Set indexing mode to streaming:
Document IDs must have a numeric id or string for the set of documents to search – numeric example: $ curl -H “Content-Type:application/json” \ –data-binary @feedfile.json \ http://localhost:8080/document/v1/mynamespace/music/ number/1234 /1 Specify the subset to search using the query request attribute streaming.groupname or streaming.userid. Example (URL decoded for readability): http://localhost:8080/search/?yql=select * from sources * where artist contains “coldplay”& streaming.userid=1234 Streaming mode is search in document store data. Changing between “index” and “streaming” (or “store-only”) mode hence requires refeeding all documents. Use vespa-remove-index to drop documents on nodes before changing mode.
Match mode
Next step is setting correct match mode for fields – example using default string tokenized matching:
field artist type string { indexing: summary | index }
select * from sources * where artist contains “coldplay” select * from sources * where artist contains “billie”
select * from sources * where artist contains ({prefix:true}”col”) select * from sources * where artist contains ({substring:true}”old”) select * from sources * where artist contains ({suffix:true}”play”)
field artist type string { indexing: summary | index match : prefix } select * from sources * where artist contains “col”
field artist type string { indexing: summary | index match : exact } select * from sources * where artist contains “billie eilish”
To find “Coldplay” or “Billie Eilish”:Without changing schema, one can do substring matching in tokens using annotations – this matches “Coldplay”:Instead of annotating query terms, enable prefix matching as default, and find that this query now also matches “Coldplay”:To match a field exactly:
Observe that the full string field value is now required for match.
Find match configuration per field – the first example is using default (i.e. string tokenized) matching, the artist field has default matching, so arg1 is empty. The second example uses match: exact:
$ vespa-get-config -n vespa.config.search.vsm.vsmfields -i music/search/cluster.music.music | egrep ‘name|arg1’ fieldspec[0].name “artist” fieldspec[0].arg1 “” # vespa-get-config -n vespa.config.search.vsm.vsmfields -i music/search/cluster.music.music | egrep ‘name|arg1’ fieldspec[0].name “artist” fieldspec[0].arg1 “exact”
Use vespa-configproxy-cmd to find the value for the -i argument above.
Disk sizing
Disk sizing for streaming search is:
Space used to store IDs in the document meta store
Space used in the document store (summary)
$ du -sh $VESPA_HOME/var/db/vespa/search/cluster.mystream/n1/documents/doctype/0.ready/* 4.0K attribute 216M documentmetastore 4.0K index 1.5G summary
Example:
Run triggerFlush if documentmetastore is empty.
Both scale linearly with number of documents – document meta store with approx 30 bytes per document, document store depending on document size. Hence, to estimate disk used, feed X% of corpus and extrapolate.
Memory sizing
Two data structures are loaded into memory in a streaming search:
As a rule of thumb, assume 50 bytes memory usage per document for streaming search.
Streaming search query tuning
Streaming search is a visit operation. Parallelism is configured using persistence-threads:
Note: on Vespa Cloud, this is auto-generated based on number of VCPUs set in resources. To increase node performance, increase VCPU as long as query latency decreases – at some point, the application will be IO bound.
Summary store: Direct IO and cache
For better control of memory usage, use direct IO for reads when summary cache is enabled – this makes the OS buffer cache size smaller and more predictable performance. The summary cache will cache recent entries and increase performance for users or groups doing repeated accesses. This sets aside 1 GB for summary cache.
directio directio 1073741824 Searchable copies
Vespa has a concept of searchable and ready copies for indexed search. In short, indices are generated for replicas used in search – other replicas do not have the indices generated. This does not apply for streaming search, where the point is not having indices. When nodes stop, replicas transfer to the active database – for streaming, disable this by setting searchable copies to the same level as redundancy:
2 2 The effect of not setting the same number is higher load on nodes and so worse latency during state transitions (i.e. nodes going up and down).
When redundancy = searchable copies, all documents are found in the 0.ready database.
Grouping
Grouping works for streaming search just as indexed search. In streaming search, all documents matching the selection string are streamed. Streaming search hence has one grouping extension as document data is in memory already during search: Also group documents that are not hits when using where(true) :
all( where(true) all(group(myfield) each(output(count()))) )
When using where(true) , relevancy is not calculated for groups, as only matched hits have relevance.
Example queries (urldecoded) – the first query results to the left, without where(true) :
/search/?&streaming.selection=true&hits=0&yql=select * from sources * where a contains “a1” | all(group(a) each(output(count()))) /search/?&streaming.selection=true&hits=0&yql=select * from sources * where a contains “a1” | all(where(true) all(group(a) each(output(count()))) )
{ “root”: { “id”: “toplevel”, “relevance”: 1, “fields”: { “totalCount”: 10 }, “coverage”: { “coverage”: 100, “documents”: 28, “full”: true, “nodes”: 1, “results”: 1, “resultsFull”: 1 }, “children”: [ { “id”: “group:root:0”, “relevance”: 1, “continuation”: { “this”: “” }, “children”: [ { “id”: “grouplist:a”, “relevance”: 1, “label”: “a”, “children”: [ { “id”: “group:string:a1”, “relevance”: 123.4, “value”: “a1”, “fields”: { “count()”: 10 } } ] } ] } ] } } { “root”: { “id”: “toplevel”, “relevance”: 1, “fields”: { “totalCount”: 10 }, “coverage”: { “coverage”: 100, “documents”: 28, “full”: true, “nodes”: 0, “results”: 1, “resultsFull”: 1 }, “children”: [ { “id”: “group:root:0”, “relevance”: 1, “continuation”: { “this”: “” }, “children”: [ { “id”: “grouplist:a”, “relevance”: 1, “label”: “a”, “children”: [ { “id”: “group:string:a1”, “relevance”: 0, “value”: “a1”, “fields”: { “count()”: 10 } }, { “id”: “group:string:a2”, “relevance”: 0, “value”: “a2”, “fields”: { “count()”: 9 } }, { “id”: “group:string:a3”, “relevance”: 0, “value”: “a3”, “fields”: { “count()”: 9 } } ] } ] } ] } }
Observe:
where(true) includes groups for a2 and a3 even though these do not match the query
includes groups for a2 and a3 even though these do not match the query there is no relevance score for groups when using where(true)
This kind of grouping is useful when using grouping to evaluate the corpus in the selection string. One example is computing a checksum of all documents to validate correctness during search.
docidnsspecific
docidnsspecific returns the docid without namespace. Applies only to streaming search:
all( group(docidnsspecific()) each(output(count())) )
Routing
Streaming search does not generate posting lists, and so the routing configuration is different too – indexed search:
$ vespa-route There are 6 route(s): 1. default 2. default-get 3. music 4. music-direct 5. music-index 6. storage/cluster.music There are 2 hop(s): 1. container/chain.indexing 2. indexing
Streaming search:
$ vespa-route There are 4 route(s): 1. default 2. default-get 3. music 4. storage/cluster.music There are 1 hop(s): 1. indexing
Trace from feeding using indexed search:
[1564571762.403] Source session accepted a 4096 byte message. 1 message(s) now pending. [1564571762.420] Sequencer sending message with sequence id ‘-1163801147’. [1564571762.426] Recognized ‘default’ as route ‘indexing’. [1564571762.429] Recognized ‘indexing’ as HopBlueprint(selector = { ‘[DocumentRouteSelector]’ }, recipients = { ‘music’ }, ignoreResult = false). [1564571762.489] Running routing policy ‘DocumentRouteSelector’. [1564571762.493] Component ‘[MessageType:music]’ selected by policy ‘DocumentRouteSelector’. [1564571762.493] Resolving ‘[MessageType:music]’. [1564571762.520] Running routing policy ‘MessageType’. [1564571762.520] Component ‘music-index’ selected by policy ‘MessageType’. [1564571762.520] Resolving ‘music-index’. [1564571762.520] Recognized ‘music-index’ as route ‘container/chain.indexing [Content:cluster=music]’. [1564571762.520] Recognized ‘container/chain.indexing’ as HopBlueprint(selector = { ‘[LoadBalancer:cluster=container;session=chain.indexing]’ }, recipients = { }, ignoreResult = false). [1564571762.526] Running routing policy ‘LoadBalancer’. [1564571762.538] Component ‘tcp/vespa-container:19101/chain.indexing’ selected by policy ‘LoadBalancer’. [1564571762.538] Resolving ‘tcp/vespa-container:19101/chain.indexing [Content:cluster=music]’. [1564571762.580] Sending message (version 7.83.27) from client to ‘tcp/vespa-container:19101/chain.indexing’ with 179.853 seconds timeout. [1564571762.581] Message (type 100004) received at ‘container/container.0’ for session ‘chain.indexing’. [1564571762.581] Message received by MbusServer. [1564571762.582] Request received by MbusClient. [1564571762.582] Running routing policy ‘Content’. [1564571762.582] Selecting routeStreaming search:
[1564578828.735] Source session accepted a 4096 byte message. 1 message(s) now pending. [1564578828.752] Sequencer sending message with sequence id ‘-1163801147’. [1564578828.759] Recognized ‘default’ as route ‘indexing’. [1564578828.763] Recognized ‘indexing’ as HopBlueprint(selector = { ‘[DocumentRouteSelector]’ }, recipients = { ‘music’ }, ignoreResult = false). [1564578828.810] Running routing policy ‘DocumentRouteSelector’. [1564578828.814] Component ‘[Content:cluster=music]’ selected by policy ‘DocumentRouteSelector’. [1564578828.814] Resolving ‘[Content:cluster=music]’. [1564578828.870] Running routing policy ‘Content’. [1564578828.870] Selecting routeObserve that the DocumentRouteSelector selects different routing policies.
Linguistics
Tokenization is not used in streaming search.
Normalization is not used in streaming search.
Note: Stemming is not applicable to streaming search.
Query API reference
The features in this section applies to streaming search only.
streaming.userid
Alias Values An integer in decimal notation in the range [0, 2^64> Default None
Restricts streaming search to only stream through documents with document ids having the n=
modifier and the userid part matches the supplied value. This can be used for grouping documents on a 64-bit integer. streaming.groupname
Alias Values A string Default None
Restricts streaming search to only stream through documents with document ids having the g=
modifier and the groupname part matches the supplied value. This can be used for grouping documents on a string. streaming.selection
Alias Values A string Default None
Restricts streaming search using a document selection. This can be used for selecting a subset of documents based on an advanced expression.
streaming.maxbucketspervisitor
Alias Values int Default 1 (if ordering is set), or infinite
If set, visit only this many buckets at a time. Combine with ordering to reduce visiting time for large users/groups.
Query language reference
Annotation Default Values Description substring false boolean Do substring matching for this word if available in the index. (“Search for “*word*”.”) Only supported for streaming search.
Visiting the document store
A streaming search is a visit, by buckets, in sequence or (semi)parallel. Access to the document store is by local ID – LID. In proton, a bucket is just a property on the document’s ID. As documents are added to the file pairs in insertion order, a scan of all documents in a bucket is hence a set of random file accesses, unless some kind of bucket localization is done. The set of document IDs for a given bucket is easily generated from memory structures and assumed to take little resources.
Schema
On match:
Property Valid with Description substring Streaming Set default match mode to substring for the field. Only available in streaming search. As the data structures in streaming search support substring searches, one can always set substring matching in the query, without setting the field to substring default. Also see regular expressions. suffix Streaming Like substring (above).
On struct-field:
Contained in field or struct-field . Defines how this struct field (a subfield of a struct) should be stored, indexed, searched, presented and how it should influence ranking. The field in which this struct field is contained must be of type struct or a collection of type struct. Note that struct fields are supported differently in indexed search and streaming search:
struct-field [name] { [body] }
Name Description Supported in Occurrence indexing The indexing statements used to create index structure additions from this field. For indexed search only attribute is supported, which makes the struct field a searchable in-memory attribute. For streaming search only index and summary is supported. Indexed and streaming Zero to one attribute Specifies an attribute setting. Indexed Zero to many match Set the matching type to use for this field. Streaming Zero to one query-command Specifies a command which can be received by a plugin searcher in the Search Container. Streaming Zero to many struct-field A subfield of a field of type struct. The struct must have been defined to contain this subfield in the struct definition. If you want the subfield to be handled differently from the rest of the struct, you may specify it within the body of the struct-field. Streaming Zero to many. summary Sets a summary setting of this field, set to dynamic to make a dynamic summary. Streaming Zero to many summary-to Deprecated: Use document-summary instead. The list of document summary names this should be included in. Streaming Zero to one
The body of a struct field is optional and may contain the following elements:
If this struct field is of type struct (i.e. a nested struct), only indexing , match and query-command may be specified.
Notes
searchable-copies does not apply to streaming search as this does not use index structures.
Ref parent/child: References and imported fields are not supported in streaming mode.
The bm25(field) rank feature is not supported when using streaming search.
In streaming search the second phase ranking is run on all hits. Therefore, put all the rank calculation in the first phase ranking expression and just skip second phase.
Refer to #1829 for PR for schema reference changes for streaming search ..
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