一、InnoDB的特点 支持行锁，采用MVCC来支持高并发，有可能死锁 支持事务 支持外键 支持崩溃后的安全恢复 不支持全文索引 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，...

搜索引擎分类：全文搜索引擎：一般网络用户适用于全文搜索引擎。这种搜索方式方便、简捷，并容易获得所有相关信息。但搜索到的信息过于庞杂，因此用户需要逐一浏览并甄别出所需信息。尤其在用户没有明确检索意图情况下，这种搜索方式非常有效。垂直搜索引擎：垂直搜索引擎适用于有明确搜索意图情况下进行检索。例如，用...

找遍了zblog的应用中心，未发现有使用Elasticsearch搜索引擎的插件。国庆闲来无事，根据zblogphp的机制，开发了一个基于Elasticsearch的插件。

1、在github上fork一个项目后，如下图： 2、在搜索引擎搜索ucas_enroll_evaluation时，只能搜索到他人的： 3、请指教下其中的原理。 要怎么才能让别人搜索到自己的？

如果当前有三个索引(a,b,c,d)(a,b,c,e)(a,b,c,d,e,f)当查询条件为:(a,b,c,h)时会用到哪些索引,哪些字段会用到索引?或者这么创建索引本身就存在问题吗?

在一本书中搜索特定主题时，我们将首先访问索引页面（该页面位于该书的开头），并找到包含我们感兴趣的主题的页码。现在，想象一下在没有索引页的书中找到特定主题是多么不方便。为此，我们必须搜索书中的每一页，这非常耗时且令人沮丧。

大部分技术员在处理搜索问题的时候，往往直接依赖数据库的查询功能，通过普通 SQL 语句的数值比较, 范围的过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了, 但是如果你希望通过关键字的匹配来进行查询过滤, 那么就需要基于相似度的查询, 而不是原来的精确数值比较, 那么这种查询我们第一个想到的肯定是 LIKE 的 SQL 语句, 但...

** 以%开头的LIKE查询不能够利用B-tree索引 ** explain select * from actor where last_name like '%NI%'G; explain select * from actor where last_name like 'NI%'G; 解决办法 先扫描索引 last_name获取满足条件的%NI%的主键actor_id列表，之后根据主键回表去检索记录，这样访问避开了全表扫描actor表产生的大量IO请...

拓展阅读搜索引擎-01-概览搜索引擎-02-分词与全文索引搜索引擎-03-搜索引擎原理Crawl htmlunit 模拟浏览器动态 js 爬虫入门使用简介Crawl jsoup 爬虫使用 jsoup 无法抓取动态 js 生成的内容Crawl WebMagic 爬虫入门使用简介 webmagic全网搜索引擎架构与流程如何？全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部...

使用查询语句会有一定概率命中createAt单字段索引而无法命中复合索引，使用mongodb模拟发现复合索引被reject，使用强制索引发现可以命中，并且查询时间从1130ms,变为48ms，出现语句（模拟不存在status:3）：

大体思路如下：分两部分处理、第一部分是先创建索引模板、第二部分使用索引模板。在创建索引模板之前我们先理解一下什么事索引模板、然后我们带着以下几个问题进行阅读本文

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

七种连接查询表A和表B共有 {代码...} A、B两表共有+A的独有 {代码...} A、B两表共有+B的独有 {代码...} A的独有 {代码...} B的独有 {代码...} A独有+B独有 {代码...} 索引​ 索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是数据结构。​ 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数...

相信大家在累积了几年的科研数据以后，总会因为顺手将文件保存在电脑里，但是回头找的时侯，因为时间过去太久了，而找不到，给本就艰难的科研雪上加霜，十分的烦躁，可能固执起来找一个小时也要找到。

日期公式索引名解析使你能够搜索一系列时间序列索引，而不是搜索所有时间序列索引并过滤结果或维护别名，限制搜索索引的数量可以减少集群上的负载并提高执行性能。例如，如果在每天的日志中搜索错误，可以使用日期公式名称模版将搜索限制在过去两天内。

Elasticsearch参考教程：[链接][链接]官方文档：[链接]基本概念索引（index）：对逻辑数据的逻辑存储，可以理解为mysql的表文档（document）：主要实体，可以理解为mysql的一行记录映射（mapping）：文档的属性，字段，每个字段的数据类型文档类型：一个索引可以有多个类型；同一索引中，同一属性文档类型必须相同。REST...

要获取数据库中索引的相关信息，如索引类型、所在表、是否唯一索引等，可以查询与索引相关的数据字典视图。常用的数据字典视图包括dba_indexes、dba_ind_columns、user_indexes和user_ind_columns等。