突击并发编程JUC系列演示代码地址：[链接]上一个章节我们学习原子更新基本类型类，如果没有印象的小伙伴可以通过底部的链接回头看下，本章节主要介绍原子更新数组类型。数组类型数组类型就是通过原子的方式更新数组里的某个元素，Atomic包提供了以下4个类。AtomicLongArray 常用方法如下方法名说明long getAndIncrement(...

系统采用典型的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）三阶段架构，检索阶段的目标是：在用户提问时，结合关键词与语义理解，快速定位最相关的知识点，为后续生成高质量答案提供支撑。

ES个人常用的一些命令集群相关信息 {代码...} 索引相关信息 {代码...} 分片和段相关信息 {代码...} 文档相关信息 {代码...} 索引别名相关信息 {代码...} 索引生命周期相关信息 {代码...} 一些相关实例操作 {代码...}

全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引，是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引，索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。

1. 数据管理定义满足条件的索引 index定义并使用满足条件的索引模板 index template定义并使用满足条件的动态模板 dynamic template为时间序列索引定义一个ILM策略定义创建新的数据流的索引模板-index template+data stream2. 检索数据执行查询query: terms and/or phrases 在一个索引的单个或多个field中;执行查询query...

前言 再Elasticsearch创建索引流程一文中，介绍了ES创建索引的流程。再流程中是调用Lucene的接口来创建索引的。本篇文章主要介绍ES中的索引——倒排索引 分词 在创建索引之前，会对文档中的字符串进行分词。ES中字符串有两种类型，keyword和text。 keyword类型的字符串不会被分词，搜索时全匹配查询 text类型的字符串会被...

前几篇文章介绍了mysql的底层数据结构和mysql优化的神器explain。后台有些朋友说小强只介绍概念，平时使用还是一脸懵，强烈要求小强来一篇实战sql优化，经过周末两天的整理和总结，sql优化实战新鲜出炉， 大家平时学习和工作中，遇到的90% 的sql优化都会介绍到，介意篇幅过长，分成3篇文章哈。

检索单个列SELECT p_name FROM products这里返回结果的顺序可能不同，可能是数据存入的顺序，也可能不是。这样写将返回所有的行，既没有被筛选过滤，也没有被排序。虽然不要强制求，但关键字大写是一种被推崇的编码风格检索多个列想检索多个列，就在SELECT后面加多个字段名用逗号分开即可 {代码...} 检索所有列SELECT * ...

一周前，阿里云OpenSearch发布的LLM智能问答版，面向行业搜索场景，提供企业专属问答搜索服务。作为一站式免运维的SaaS服务，智能问答版基于内置的LLM大模型提供问答能力，为企业快速搭建问答搜索系统，详见链接：[链接]

所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时指定），这样建立起来的索引更小，所以查询更快。这有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引，只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的，并不需要使用 Left 函数。

Redis 除了我们所熟知的缓存功能之外，还通过 RedisJSON、RediSearch、RedisTimeSeries、RedisBloom 等模块支持了 JSON 数据、查询与搜索（包括全文检索、向量搜索、GEO 地理位置等）、时序数据、概率计算等等扩展功能。这些模块既可以按需导入，也被全部打包到了 Redis Stack 中方便我们直接使用。

工作中 Google 是一个每天都要用到的搜索工具，从八卦新闻到查技术文档，Google 是一个全能型搜索工具。虽然大家每天都在使用，但还是有很多搜索小技巧不是每个人都了解，以下这些技巧可以帮助我们更快更准确的找到想要的信息，大大提高搜索效率。

前言这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。为此我搜索了相关资料：这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的...

1 搜索的概念 盲目搜索与启发式搜索 2 状态空间知识表示法 2.1 状态空间的表示法 2.2 状态空间的图描述 3 启发式图搜索 3.1 启发式策略 运用启发式策略的两种基本情况 3.2 启发信息和估价函数 3.2.1 启发信息 3.2.2 估价函数 注意 八数码问题的启发函数 3.3 A搜索算法 3.4 A*搜索算法及其特性分析 3.4.1 可采纳性 3.4.2 ...

MySQL的3种索引合并优化⭐️or到底能不能用索引?前言前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等这篇文章我们来聊聊MySQL提供的另一种优化回表的手段：index merge 索引合并 在阅读本文前，你需要了解MySQL的server层与存储引擎层如何交互、二级索引和聚簇索引的区别、回表等知识...

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将 导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描3、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将 放弃使用索引而进行全表扫描。4、应尽量避免在 where ...

当存在多个索引的情况下， 有时候Mysql自动选的索引并不是最优的， 此时需要显式指定一个更优索引。 如想查询今天领取且已过期状态的优惠券 刚开始使用的sql是 {代码...} 要等半天才有结果 查看表结构 发现status和create_time均加了索引 {代码...} 但实际使用的是status索引 故需查询1349万多数据 id select_type table...