从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。

​ 　　因为在我们商城中的数据，将来会非常多，所以采用以往的模糊查询，模糊查询前置配置，会放弃索引，导致商品查询是全表扫面，在百万级别的数据库中，效率非常低下，而我们使用ES做一个全文索引，我们将经常查询的商品的某些字段，比如说商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入我们索引库里，可以提高查询速度。

settings.py 里配置：STATIC_URL = '/statics/'STATICFILES_DIRS = (os.path.join(BASE_DIR, "statics"),)

导读：简述了大数据处理的技术实践，从高实时性、秒级查询、交互式分析等方面进行详述。同时，介绍了离线任务管理的拓展领域。希望给读者带来一些启发，更希望能引起志同道合者的共鸣和探讨。

@[toc]在前面的文章中，松哥和小伙伴们分享了 MySQL 中，InnoDB 存储引擎的数据结构，小伙伴们知道，当我们使用索引进行搜索的时候，每一次的搜索都是在某一棵 B+Tree 中搜索的，如果使用了二级索引的话，可能还会涉及到回表。

如今，产品目录数据管理对零售商而言是一个非常复杂的问题。经过多年对多个庞大、由供应商提供的系统的依赖之后，零售商目前正在重新考虑他们的选择，并且开始展望未来。

大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。

在数据量小，查询次数少的情况下，用数据库是可以的，当数据库不足以满足要求的时候可以使用一些搜索服务器,个人推荐ElasticSearch，使用这个可以使用restful api，也可以用java client，这样可以摆脱语言的限制，都可以使用，而且使用起来极其简单。

应该是个盘搜应用，http://www.wangpansou.cn/s.php?q=关键词，请求url，获取查询结果，BeautifulSoup我记得是个处理html，xml的库。soup.find_all应该是用css选择器获取元素。那两个元素应该就是对应的搜索结果和链接了。

使用了 Vue3 Composables 之后，逻辑复用比之前要顺手很多，这里说说前端开发最常用的场景，管理页面的列表查询和增删改查的逻辑复用，欢迎大家共同探讨。

innodb 不支持FULLTEXT类型的全文索引，但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好。sphinx 是一个开源软件，提供多种语言的API接口，可以优化mysql的各种查询。另外，还可以看看 张宴的这篇文章： 基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构设计。

题主描述的说法有些不清楚，不过在WebView设置指定的URL不就可以了，你这边描述的是通过各种条件才能找到指定的页面，而手机想通过关键字搜索的方式进行，那么如果没有现成的接口，恐怕是不行的。除非你这边自行建立相关数据关联查询后指定显示。

如果有时间有精力的话，你可以尝试一下文本识别的机器学习，用神经网络，输入的是全文的单个中文字，然后通过模拟神经网络移动来理解文本意思。我是不是跑题了？如果只是搜索文字的话，用死循环查询就好了，参考各类编译器对于代码的解析。

两个问题，第一数据放在哪里，关系型数据库还是nosql还是分布式文件；关系型库需要合适的索引。第二做搜索是否读取全量数据还是在数据库按条件查询跟js无关，需要结合实际情况；如题数据量只有万级，完全可以常驻内存，js用for加正则匹配并无问题。

mysql 没有支持这个的，我觉得可以先查出来，代码里做下逻辑吧 你可以还是用in查询 比如说 in (1,2) 然后查出来还是 1 1 1 2 2 2 可以转换成 post_id,然后后面是它对应的tagid列表。你只要判断哪个post_id 对应的tagid 列表同时包含了你传入的条件就可以了。 复杂一点的搜索一般会直接用es之类的了

看你的描述，我第一反应是。。设计不合理。。。能不能把详细设计或者需求写出来，这样也好出方案~~~ 1000万数据，MySQL+sphinx是绝对能胜任的，设计合理毫秒级完全有可能。 现在我能想到的:如果有需要，分库或分表；搜索都走Sphinx，MySQL只做主键查询;优化表结构降低连接的概率。