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阅读文档，还不是很清楚。

我想要的是能够存储和检索简单的 json 文档。使用 CloudSearch，似乎可以以 SDF 格式存储文档，然后搜索它们，但它只返回文档 ID 和指定字段的一小部分（我认为是 200 个字符）。

有没有办法仅使用 CloudSearch 按 ID 检索完整文档？或者它是否旨在用作搜索然后使用您的主存储服务的附加工具？

嗨，我正在尝试按照以下方式将文档添加到 cloudsearch 域

http://docs.pythonboto.org/en/latest/cloudsearch_tut.html#adding-documents-to-the-index

我的代码 snppet 是：

首先，我 在 GAE 上遇到了相同的请求问题 Boto CloudSearch：TypeError: request() got an unexpected keyword argument 'config'

所以我删除了 config kwarg （也不确定后果）然后我得到了

我的数据是这样的

非常感谢任何帮助

我们遇到了批量更新请求超过 60 秒的问题。我们正在更新几 kb 的数据，远远低于 5MB 的限制。

令我惊讶的不是索引数据所花费的时间，而是更新请求本身所花费的时间。仅上传约 65kb 的数据可能需要一分钟多的时间。

我们使用少量数据进行频繁更新。会不会是我们被扼杀了？

在生产中，我的应用程序运行 MySQL + Amazon CloudSearch。在开发中，它只运行 MySQL，我对只为开发运行搜索域不感兴趣。

目前，在开发中，我在 MySQL 中运行文本搜索，这并不理想，因为我必须编写特定的环境代码。

我找到了 Groonga CloudSearch，它看起来很棒，但仍然非常年轻且不完整。

那么，在开发中替换 Amazon CloudSearch 的最佳方法是什么？

我希望在 Amazon 云搜索和 Dynamo DB 之外构建一个应用程序，我不想在应用程序开发过程中浪费金钱或免费套餐。所以，我想知道在开发期间是否可以在您的本地计算机上以某种方式模拟 Amazon Dynamo DB 和云搜索？如果没有，创建存根的最佳选择是什么？我正在考虑使用 Apache Cassandra 和 Solr。还有其他低成本开发的替代方案吗？

另外，我正在 Windows 上开发，所以我想知道是否有一个好的 Windows 替代 Cassandra，这将节省我在 VM 上运行 Cassandra 的复杂性。一个可以嵌入到 Java 中的开源数据库将是理想的。

我有兴趣将 AWS Cloud Search 用于我的 Web 应用程序。我有 3 种不同的文档类型要使其可搜索（用户 - 文章 - 图像）。

使用 Cloud Search 执行此操作的最佳方法是什么？我是否需要创建 3 个不同的 AWS 搜索域？这是否意味着我需要为至少 3 个搜索实例付费？

或者我可以将它们全部放在 1 个域/实例中并使用索引或类型之类的东西（使用弹性搜索术语）？

谢谢！

我使用Amazon CloudSearch作为JQuery Autocomplete select的源。它工作得很好，但是由于我无法识别的原因，当只返回一个结果时，编码变得一团糟。

该解决方案的工作原理如下：

人们输入给定城市的社区或街道的文本输入：

JQuery 自动完成配置：

它成功运行，调用我的名为textSearch的 python 视图，它执行以下操作：

例如，在 Cerqueira César 附近搜索名为 Oscar Freire 的街道时，当我在自动完成中键入Oscar Fr时，Amazon CloudSearch 会返回两个结果：

但是，用搜索关键字Oscar Fre再输入一个字母，它只返回一个结果：

正如我们在输出中看到的，返回的对象是相同的（两个结果的 id_address 相同）。此条目的亚马逊对象（从 CloudSearch 中提取的原始 JSON）是：

对我来说很清楚，响应来自我的 python 视图的错误编码。但我无法意识到这个问题从哪里开始。如果这是 JQuery 自动完成的不良行为或亚马逊响应的问题。有任何想法吗？

此致

如何在同一个查询中使用“或”和“和”？

我有两个工作正常的查询：

field_1 是文字类型。

第一个我使用“或”，第二个“和”有条件。我怎样才能把这两个查询放在一个？我尝试了几种方法，但总是从 Amazon CloudSearch 中得到一些错误。

我正在搜索有关 ElasticSearch 如何随其索引中的数据量进行扩展的信息，并且很惊讶我在该主题上找不到多少。也许这里人群的一些经验可以帮助我。

我们目前正在使用 CloudSearch 索引 ≈ 700 万份文档；在 CloudSearch 中，这会产生 2 个类型为 m2.xlarge 的实例。我们正在考虑改用 ElasticSearch 以降低成本。但我在 ElasticSearch 的扩展上发现的只是它的扩展性很好，可以分布在多个实例上等。

但是我需要什么样的机器（内存、磁盘）来存储这种数据？

如果我将数据量增加 12 倍（≈ 8000 万份文档），情况会如何变化？

我正在将一个项目从 solr 转换为 cloudsearch，并且在对文档和网络进行了相当长的搜索后，我找不到解决方法。我希望其他人可以提供帮助。

我无法描述真实的细节，但我能找到的最接近我的问题的例子是抄袭检测之一。想象一下，将一堆已发布的文档加载到 cloudsearch 中，然后将一个业余文档作为查询来查看是否有匹配项。

给定一个索引文档——比如维基百科的霸王龙页面：

与其他暴龙科动物一样，暴龙是一种双足食肉动物，有一个巨大的头骨和一条又长又重的尾巴。

然后是业余文件：

我是肉食动物，我喜欢霸王龙，因为它也是双足肉食动物。

出于对项目很重要的原因，我正在创建有趣单词的分布，而不是使用全文查询，例如：

而且我更倾向于在维基百科文章中找到“食肉动物”这个词，而不是“暴龙”。

在 solr 中，我正在使用“^”运算符增强查询，例如“carnivore^2”。

据我所知，cloudsearch 确实提升为“排名表达式”，但我没有发现任何与我的问题类似的东西。

有任何想法吗？