1. 说明：是基于二叉树来实现2. 时间复杂度操作时间复杂度入队O(logn)出队O(logn)3. 插入结点的上浮操作（为了将最大值放在最顶部）（在代码siftUp方法中）4. 弹出最大结点后对最小值的下沉操作（在代码siftDown方法中）5. 代码 {代码...} 6. 示例 {代码...} {代码...}

对于WordPress程序比较了解的站长朋友知道，这款开源程序确实是当前比较好用的个人网站建站系统，但是唯独的问题就是随着使用时间的推移如果我们不加以技术处理会使得占用资源比较严重，而且可能出现各种超负载的问题。比如最近有网友就遇到一个问题，他的网站访问量比较大，当然用户通过站内搜索的频率就比较大，于是在...

<1>.索引 {代码...} <2>.字段 {代码...} <3>.sql {代码...} <4>.行为规范 {代码...} ----摘自京东内部规范。2015-10-19 21:11

官方文档上写的是 term-level queries，表义为基于准确值的对文档的查询，可以理解为对 keyword 类型或者 text 类型分词为 keyword 的字段进行 term 形式的精确查找。

衡宇 梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI终于！从今天起，ChatGPT新增搜索功能，摇身一变成AI搜索了！背后支撑该功能的是OpenAI旗舰模型GPT-4o的微调版本。网页版、手机版、桌面版同时上线。也就是说，SearchGPT的Chrome扩展大变样了，变成了bot内可用的ChatGPT Search。CEO奥特曼介绍这一新功能时，喜爱之情溢于言...

（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersectio...

个人认为学习MySQL最好的书面材料莫过于官方文档了，它不仅详细介绍了方方面面的使用方法，还讲解了原理，让你知其然并且知其所以然。这里就把官网的InnoDB Locking这一小节翻译过来，抛砖引玉。

时节如流，两年前的今天写了有赞订单管理的三生三世与十面埋伏，转眼两年过去了，这套架构发展的如何，遇到了什么新的挑战和收获，今天主要来一起整理回顾下有赞订单搜索AKF架构演进之路。

h2database 是使用Java 编写的开源数据库，兼容ANSI-SQL89。既实现了常规基于 BTree 的存储引擎，又支持日志结构存储引擎。功能非常丰富（死锁检测机制、事务特性、MVCC、运维工具等），数据库学习非常好的案例。

全文检索（Text search）顾名思义，就是在给定的文档中查找指定模式（pattern）的过程。GaussDB(DWS)支持对表格中文本类型的字段及字段的组合做全文检索，找出能匹配给定模式的文本，并以用户期望的方式将匹配结果呈现出来。

使用explain的12个字段说明0. 前情提要: 用到的几个表说明:0.1. goods表和goods2两个表结构和数据相同(复制的表)-test库 {代码...} 0.2. t2表是goods表中的前10条-test库 {代码...} 0.3. sakila库的film表: {代码...} 0.4. sakila库的film_category表 {代码...} 0.5. sakila库的film_category表 {代码...} 0.6. sakila库...

本文涉及的python基础语法为：列表及其方法 列表 我们发现了一段存在[]中的谍报密码，为了破解他，我们必须先来学习一下，这个存放着谍报密码的[] 列表是python内置的一种序列，其他的序列我们后面会一一介绍 序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推 创建一个列表...

缓冲池中缓存的数据页组成包括索引页，数据页，undo页，插入缓冲，自适应哈希索引，锁信息，数据字典信息等。为了确保缓冲池有限空间的最大利用，Innodb通过LRU算法对缓冲池进行管理，也就是最频繁使用的页在LRU列表最前端，而最少使用的页在LRU列表的尾端，当缓冲池不能存放新读取到的页时，将首先释放LRU列表中尾端的...

排查：1、由于rocketmq的日志统一收集到elk，方便排查。首先定位到是es造成磁盘告警，查看es的索引数据，快速找到具体是哪个索引日志正常情况下，rocketmq的store索引数据在40M左右。

{代码...}

MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：

检索增强生成（RAG）是一种新兴的 AI 技术栈，通过为大型语言模型（LLM）提供额外的“最新知识”来增强其能力。基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分：Embedding 模型：用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量向量数据库：用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索（检索出最相关的 Top-K 个信息）提示词...