在当今信息爆炸的时代，我们面临着海量数据的挑战。对于人们来说，从这些数据中检索到有用的信息变得越来越困难。为了解决这一问题，研究人员提出了一种新颖的技术，即RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。

我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。

MySQL 中的 EXPLAIN 语句是一个强大的工具，用于分析和优化 SQL 查询。通过 EXPLAIN，你可以了解 MySQL 查询优化器是如何执行你的查询的，以及是否有可以改进的地方。本文将详细讲解 EXPLAIN 输出的各项指标，并说明如何利用这些指标来优化索引结构和 SQL 语句。一、EXPLAIN 的基本使用EXPLAIN 语句用于分析 SELECT 语句...

前几天写过一篇《Elasticsearch 7.x 最详细安装及配置》，今天继续最新版基础入门内容。这一篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API。

Python 代码阅读合集介绍：为什么不推荐Python初学者直接看项目源码本篇阅读的代码实现了返回列表中最大元素索引的功能。本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。max_element_index {代码...} max_element_index函数接收一个列表，返回列表中最大元素的索引。函数使用max函数获取列表中值最大的元素，再使用list...

Ts中string、number和any等类型 不能当做索引用，怎么处理？报错：元素隐式具有“any”类型，因为类型为“number”的表达式不能用于索引类型“[***”。在类型“[ ***”上找不到具有类型为“number"的参数的索引签名。 ts(7053)keyof 的使用

根据监控日志的特点，我们对 message 字段添加了 tokenbf_v1 索引。tokenbf_v1 索引的工作原理如下：对于每个列，ClickHouse 会生成一个 tokenbf_v1 过滤器。当插入新数据行时，ClickHouse 会将所有列的值分成单独的标记，并将这些标记添加到相应的 tokenbf_v1 过滤器中。在执行查询时，如果查询包含 WHERE 子句并使用了...

在信息爆炸的时代，如何高效地获取有价值的信息是每个人都需要面对的挑战。今天，就让我们一起深入了解DeepSeek，这款强大的搜索工具不仅能帮助你快速找到所需内容，还能解锁更多隐藏的使用技巧！

需求：微信公众号网页开发，手机软件盘上的换行变成搜索按钮为了让换行变成搜索按钮 {代码...} 这样写后确实换行按钮便成了搜索，但是发现点击搜索按钮会刷新页面，于是我们需要取消默认行为 {代码...}

只用500行代码搭出来的AI搜索引擎，登顶GitHub趋势榜。作者：贾扬清的LeptonAI团队。Lepton Search耗时一个周末打造，仅作为Demo演示而不是正式产品，只为向开发者展示“天下没有难构建的AI应用”。△能理解中文但用英文回答贾扬清事后感慨到：这件事并没有那么复杂——我们刚开始时确实以为会更难。另外，围绕这个Demo还发生...

在后端开发的工作中如何轻松、高效地设计大量数据库索引呢？通过下面这四步，20分钟后你就再也不会为数据库的索引设计而发愁了。 顺畅地阅读这篇文章需要了解数据库索引的组织方式，如果你还不熟悉的话，可以通过另一篇文章来快速了解一下——数据库索引融会贯通。 这篇文章是一系列数据库索引文章中的第三篇，这个系列包...

近日，腾讯安全正式对外发布《2020上半年勒索病毒报告》（以下简称“报告”）。《报告》显示，上半年全球大型企业遭受勒索病毒打击的事件依然高频发生。其中，最活跃的勒索病毒家族发起针对性极强的大型“狩猎”活动，对企业开出天价解密赎金；新型勒索病毒层出不穷，技术上不断进化。而勒索手段也从单纯的赎金换密钥，升级...

闲暇时间准备优化下 DevNow 的搜索组件，经过上一版 搜索组件优化 - Command ⌘K 的优化，现在的搜索内容只能支持标题，由于有时候标题不能百分百概括文章主题，所以希望支持 摘要 和 文章内容 搜索。

这是 MySQL 基础系列的第四篇文章，之前的三篇文章见如下链接138 张图带你 MySQL 入门47 张图带你 MySQL 进阶！！！炸裂！MySQL 82 张图带你飞一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据...

RocketMQ 广泛使用于各类业务场景中，在实际生产场景中，用户通常会选择消息 ID 或者特定的业务 Key（例如学号，订单号）来查询和定位特定的一批消息，进而定位分布式系统中的复杂问题。传统方案下，消息索引的存储是基于数据库系统或者基于本地文件系统实现的，受限于磁盘容量，很难满足海量数据的写入诉求。

RocketMQ 广泛使用于各类业务场景中，在实际生产场景中，用户通常会选择消息 ID 或者特定的业务 Key（例如学号，订单号）来查询和定位特定的一批消息，进而定位分布式系统中的复杂问题。传统方案下，消息索引的存储是基于数据库系统或者基于本地文件系统实现的，受限于磁盘容量，很难满足海量数据的写入诉求。

expain出来的信息有10列，分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：