问题描述
如上图。我从别处导出一个名为 fp.sy 的压缩包文件,然后把它导入到另一个 siyuan 客户端,导入步骤是:我先在 siyuan 客户端中新建笔记本,命名为 fp;然后导入 fp.sy 的压缩包到该笔记本
出现如下问题:
在新的 siyuan 客户端中,调整 fp 笔记本下的文档排列顺序,然后出现上述图中的文件已存在问题;
但是,在该 fp 笔记本中新建文档,然后移动新建文档,不存在“文件已存在的问题”。
如上图。我从别处导出一个名为 fp.sy 的压缩包文件,然后把它导入到另一个 siyuan 客户端,导入步骤是:我先在 siyuan 客户端中新建笔记本,命名为 fp;然后导入 fp.sy 的压缩包到该笔记本
出现如下问题:
在新的 siyuan 客户端中,调整 fp 笔记本下的文档排列顺序,然后出现上述图中的文件已存在问题;
但是,在该 fp 笔记本中新建文档,然后移动新建文档,不存在“文件已存在的问题”。
我认为,背后原因可能是,我导出的内容,有跨笔记本引用。
我导出的 siyuan1 客户端中的 fp 笔记本,但是 fp 中某些笔记引用了 siyuan1 中的其他笔记本中的内容。这样把到处的 fp 导入到 siyuan2 客户端:可能导致上述问题,
另外我还发现,导入到 siyuan2 中的 fp 笔记本内的某些文档丢失名字,成为 Untitle。
我想导出,是因为担心数据量越来越大后,影响索引效率。
请教下,如果未来数据量太大,我还想保持高速索引,可以通过使用更强大的 cpu(多核心、更高主频)和更大内存来并行查找索引中内容来提高效率吗?
我粗略了解一些数据库索引原理,关键就是在内存中查找数据。那理论上性能更强劲 cpu 配合更大内存,可以解决索引问题?
如果我的想法正确,那我就不使用导出功能了,将来数据量太大影响检索效率,上更强劲的 cpu、更大频率更高的内存即可解决,就不用把数据分拆到好几个 siyuan 客户端了。
我现在用着索引太爽了,就怕将来不爽了痛苦。所以现在就得想好到底是把数据分开来,还是将来上更强劲的硬件。
刚刚我测试了跨笔记本引用再导出,也没有能重现问题,跨笔记本会把引用的文档一并导出的。
至于性能问题,任何软件都有一定的上限,但是作为前期使用不必太有顾虑,可以按照一个月或者三个月这样的周期测算一下数据增长情况,然后预估按照这个增长能够支持多久,如果是几年的话我觉得近期就没有必要太在乎性能影响了,几年以后升级一下硬件可能就解决问题了。
如果实在有顾虑,建议通过拆分笔记本或者工作空间来使用,但是我个人觉得这样用的话比较累,而且过度的分类规则也是种自我设限,没有太大必要。
对于数据库的性能,在个人电脑上差不多就是几十万到百万条记录差不多能够在可以接受的性能范围内,再多的话我觉得也没有多少工具能够支持全文搜索了,不信的话你可以找一些笔记软件测试一下性能,当文档数量上万以后看看全文搜索的性能差异,我相信思源还是很难能打的。
现在的情况是:siyuan2 客户端部署在 linux mint 上的 docker,而移动文件排序产生“文件已存在”的问题。【这个问题产生的原因:就是我有两个 siyuan1、siyuan2 运行在 docker,且他们的工作空间是独立的。我在网页端把 siyuan1 的文件导出,再到网页端导入到 siyuan2】
如下图所示,我在 siyuan2 客户端把 2022-11-11 文档移动到 2022-11-14 上方,立马报错,来回移动两个文件顺讯,一直报错,但是文件顺序的确能移动了。只是不爽!
随后做了如下测试:
将 siyuan2 的数据同步到云端后,关闭容器:sudo docker stop siyuan2。
再在 win10 上安装全新的 siyuan 2.5.0 客户端,,从云端同步数据库,同步完毕后,win10 客户端移动同样的文件:将 2022-11-11 和 2022-11-14 来回移动顺序,不会出错——不会出现“文件已存在”的问题。如下图
同步,退出 win10 siyuan。
在 linux 上,再 run 一个新的 siyuan3 客户端(开辟全新、独立的工作空间),导入秘钥、并把云端数据同步下来,再来回移动同样的文件的顺序(2022-11-11 和 2022-11-15),又出现文件已存在的问题。
综上,我认为原因可能是:
经过我再次测试,发现:
docker 端通过网页,问题根源是:如果被移动的文档下面还有子文档,则会提示、警告“文件已存在”问题,该提示、警告不影响文档移动、排序。如果被移动重排序的文档下方没有子文档,则不会提示、警告“文件已存在”
上述问题,win10 桌面客户端不存在。
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