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# ajustes de sesión use_text_*

> Ajustes de sesión de ClickHouse del grupo generado use_text_*.

export const VersionHistory = ({rows = []}) => {
  if (rows.length === 0) {
    return null;
  }
  const headers = ["Versión", "Valor predeterminado", "Comentario"];
  const border = "1px solid rgba(128, 128, 128, 0.3)";
  const cell = {
    border,
    padding: "0.25rem 0.5rem",
    textAlign: "start",
    verticalAlign: "top"
  };
  return <details className="not-prose" style={{
    border,
    borderRadius: "0.5rem",
    margin: "0.5rem 0",
    padding: "0.5rem 0.75rem",
    fontSize: "0.8125rem",
    lineHeight: "1.125rem"
  }}>
      <summary style={{
    cursor: "pointer",
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>
        Historial de versiones
      </summary>
      <table style={{
    borderCollapse: "collapse",
    width: "100%",
    margin: "0.5rem 0 0"
  }}>
        <thead>
          <tr>
            {headers.map(header => <th key={header} style={{
    ...cell,
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>
                {header}
              </th>)}
          </tr>
        </thead>
        <tbody>
          {rows.map((row, row_index) => <tr key={row.id ?? row_index}>
              {(row.items ?? []).map((item, item_index) => <td key={item_index} style={{
    ...cell,
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>
                  {item?.label}
                </td>)}
            </tr>)}
        </tbody>
      </table>
    </details>;
};

export const SettingsInfoBlock = ({type, default_value, changeable_without_restart}) => {
  return <div className="not-prose" style={{
    display: "flex",
    flexWrap: "wrap",
    alignItems: "baseline",
    columnGap: "0.5rem",
    rowGap: "0.125rem",
    margin: "0.375rem 0",
    fontSize: "0.8125rem",
    lineHeight: "1.125rem"
  }}>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>Tipo</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{type}</div>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>Predeterminado</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{default_value}</div>
      {changeable_without_restart && <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>
          Modificable sin reiniciar
        </div>}
      {changeable_without_restart && <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>
          {changeable_without_restart}
        </div>}
    </div>;
};

Estos ajustes están disponibles en [system.settings](/es/reference/system-tables/settings) y se generan automáticamente a partir del [código fuente](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.cpp).

<div id="use_text_index_header_cache">
  ## use\_text\_index\_header\_cache
</div>

<SettingsInfoBlock type="Bool" default_value="1" />

Indica si los encabezados deserializados del índice de texto deben almacenarse en caché en memoria.
Usar la caché de encabezados del índice de texto puede reducir significativamente la latencia y aumentar el rendimiento al trabajar con un gran número de consultas sobre índice de texto.

<div id="use_text_index_like_evaluation_by_dictionary_scan">
  ## use\_text\_index\_like\_evaluation\_by\_dictionary\_scan
</div>

<SettingsInfoBlock type="Bool" default_value="1" />

Permite evaluar consultas LIKE/ILIKE escaneando el diccionario del índice de texto invertido.

<div id="use_text_index_postings_cache">
  ## use\_text\_index\_postings\_cache
</div>

<SettingsInfoBlock type="Bool" default_value="0" />

Si se almacenan en memoria las listas de postings deserializadas del índice de texto.
Usar la caché de postings del índice de texto puede reducir significativamente la latencia y aumentar el rendimiento al trabajar con una gran cantidad de consultas sobre índice de texto.

<div id="use_text_index_tokens_cache">
  ## use\_text\_index\_tokens\_cache
</div>

<SettingsInfoBlock type="Bool" default_value="1" />

Indica si se deben almacenar en caché en memoria los metadatos deserializados de los tokens del índice de texto.
Usar la caché de tokens de índice de texto puede reducir significativamente la latencia y aumentar el rendimiento al trabajar con un gran número de consultas sobre índices de texto.