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讯搜xunsearch安装

Xunsearch (迅搜)是一套免费开源的专业解决方案,简单易用而且 功能强大、性能卓越能轻松处理海量数据的。 它包含后端引、搜服务程序和前端 脚本语言编写的开发工具包(称之为 SDK) 。下面我们开始安装。 下载完成后执行解压命令 tar -xjf xunsearch-full-latest.tar.bz2   开始安装   进入刚刚解压的件夹 cd xunsearch-full-1.4.12/   执行安装 执行命令进行启动,注意要开启8383和8384端口 /usr/local/xunsearch/bin/xs-ctl.sh restart   测一下Xunsearch PHP-SDK 运行需求 /usr /local/xunsearch/sdk/php/util/RequiredCheck.php   会列出查结果,如果没有成功,根据具体提示进行修改相关配置

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使用PostgreSQL进行

但有些配置如内存分配策略是只在当前 session 生效的,局生效需要在配置修改,再重启服务器。 分词 引的实现要靠 PgSQL 的 gin 引。 ,PgSQL 会在每一行数据添加 score 字段存储查询到的总结果条数; 到这里,普通的需求已经实现了。 自此,一个良好的系统就完成了。 总结 简单的数据迁移并不是终点,后续要做的还有很多,如整个系统的数据同步、查询效率优化、查询功能优化(添加拼音搜、模糊搜)等。 参考: PostgreSQL系统配置优化 [PG]使用 zhparser 进行分词 SCWS 分词 Fast Search Using PostgreSQL Trigram Indexes

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    使用PostgreSQL进行

    前些天将 POI 点关键词查询的功能迁到了 PgSQL,总算对前 空间引 - 各数据库空间引使用报告 有了一个交代。 但有些配置如内存分配策略是只在当前 session 生效的,局生效需要在配置修改,再重启服务器。 ---- 分词 引的实现要靠 PgSQL 的 gin 引。 ,PgSQL 会在每一行数据添加 score 字段存储查询到的总结果条数; 到这里,普通的需求已经实现了。 自此,一个良好的系统就完成了。 ---- 总结 简单的数据迁移并不是终点,后续要做的还有很多,如整个系统的数据同步、查询效率优化、查询功能优化(添加拼音搜、模糊搜)等。

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    技术路线(elasticsearch分词ik、tika解析档)

    前端,在es里查询,返回高亮本和结果列表,点击定位到档打开。 es里安装ik插件,用head和postman或curl进行调试。 text": "华人民共和国国歌" } 分词ik放插件里即可,版本一一对应和es。 docker pull apache/tika docker run -d -p 9998:9998 apache/tika:<tag> engineercms需要做的就是上传、提交数据结构、返回和前端展示 坑:我把这些都放在在一段代码,删除引,新建引,插入数据,立刻进行查询,始终获得不了结果。因为来不及查到数据。 下面是example的xkcdsearch例子跑起来的效果。 下面这个是engineercms的电子规范效果: 通过,定位到具体规范,打开规范,再次搜关键字。

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    Lucene

    基于 lucene 8 1 Lucene简介 Lucene是apache下的一个开源的引擎工具包。 1.1 (Full-text Search) 就是先分词创建引,再执行搜的过程。分词就是将一段字分成一个个单词。 就将一段字分成一个个单词去查询数据 1.2 Lucene实现的流程 ? 的流程分为两大部分:引流程、搜流程。 2.3.2 第二部分:创建引 步骤说明: 采集数据 将数据转换成Lucene档 将档写入引库,创建引 2.3.2.1 第一步:采集数据 Lucene,不是直接查询数据库,所以需要先将数据采集出来 从上图,我们发现: 引库有两个区域:引区、档区。 档区存放的是档。Lucene给每一个档自动加上一个档编号docID。 引区存放的是引。

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    Lucene

    是程序开发非常重要的一个应用,今天带大家来一起学习Java基于Lucene的机制。 的概念 1) 从大量的信息快速、准确地查找出要的信息。 4) 面、快速、准确是衡量系统的关键指标。 5) 概括: a) 只处理本。 b) 不处理语义。 a) 搜时英不区分大小写。 b) 结果列表有相关度排序。 的应用场景 1.站内搜 通常用于在大量数据出现的系统,找出你想要的资料。 bbs的关键字搜:如百度贴吧。 商品网站的搜:如淘宝、京东、关村在线等。 件管理系统:对件的搜功能。 2) 因为是采用引的方式,所以在速度上肯定比数据库方式like要快。 3) 所以数据库不能代替只是一个概念,而具体实现有很多框架,Lucene是其的一种。 "); n3.setContent("数据库是系统的主要构成部分。

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    Lucene

    Lucene Field域 Field是的域,包括Field名和Field值两部分,一个档可以包括多个Field,Document只是Field的一个承载体,Field值即为要引的内容 比如件的内容,商品的介绍,这些内容都是需要用户输入关键词来查询的,因此这个必须分词 但是对于商品的id,订单号,身份证号这些是不用分词的,这个是必须局匹配才会找到相关的内容 是否引的目的就是为了将来作为查询条件来搜引: 商品的id,图片的路径等这个是不需要作为查询条件的,因此不需要引 是否存储 将Field值存储在,存储在的Field才可以从Document获取。 不存储是来不在lucene的记录,节省lucene的件空间, 如果要在详情页面显示描述,思路: 从lucene取出图书的id,根据图书的id查询关系数据库book表 得到描述信息。 将引目录的引信息部删除,直接彻底删除,无法恢复。

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    Solr集成HanLP分词

    HanLP分词solr插件支持Solr5.x,兼容Lucene5.x。 同时刷新一下core one的Overview,的确看到了5篇档: 图5.jpg 搜档 是时候看看HanLP分词的效果了,点击左侧面板的Query,输入“和服”试试: 图6.jpg 发现精确地查到了 要知道,不少分词器眉毛胡子一把抓地命“商品和服务”这种错误档,降低了查准率,拉低了用户体验,跟原始的MySQL LIKE有何区别? 引模式的功能 引模式可以对长词进行切分,得到其蕴含的所有词汇。比如“医药大学附属医院”在HanLP引分词模式下的切分结果为: 1. 1] 附属医院/nt 7. [5:7 1] 附属/vn 8. [7:9 1] 医院/n 开启indexMode后,无论用户搜医”“医药”还是“医药”,都会搜到“医药大学附属医院”: 图8.

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    Django+whoosh 分词问题

    django使用whoosh,到处都是坑。如果用java来写,那就方便多了。 第一个坑,不支持 只能自己改下源码。使用了jieba的分词 ? 第二个坑 搜关键词问题,假如有以下数据: Java是世界上最好的语言 Django是最好用的web框架,但是处处是坑 我们尝试着输入关键词搜,例如:java、django这种单个关键词都可以准确的返回数据 所有1 java、是、的、语言,这几个词都匹配,其:是、的,是停用词,剩下的就是 java、国家、发明、语言这两个词 但是你会发现搜不到结果,你用单个词就可以搜到。 那如果这样的话是没有任何意义的。于是在官方档找到了一句这样的配置: HAYSTACK_DEFAULT_OPERATOR = 'OR' settings.py加入默认操作符配置。 配置好了之后,进行搜还是不行,默认还是AND操作符。 调试分析,这会从settings.py取到我们预设的操作符: ? 但是在构造查询的时候 还是使用的AND ?

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    关于

    我们都知道关于大多公司的选型都是ElasticSearch,为什么是它?可能有的人会回复Es利用倒排引适用于,倒排引怎么存的?倒排引为什么这么优秀? 我们先从MySql的引存储结构来讲,大家都知道MySql的引存储结构是B+Tree,如果执行下面的SQL会走引吗? 为什么引选择ElasticSearch? 是有Term Index,Term Dictionary和Posting List三部分构成的,Term-Index存储在内存,Term Dictionary和Posting List存储在硬盘。 Term Dictionary的基础上添加了Term Index来加速,term index 以树的形式缓存在内存。从成本和效率来讲ES是一个优秀的解决方案。

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    原理

    的基本原理 什么是? 我们生活的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。 的基本思路:将非结构化数据的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜,从而达到搜相对较快的目的。 这部分从非结构化数据提取出的然后重新组织的信息,我们称之引。 这种先建立引,再对引进行搜的过程就叫(Full-text Search)。 优点:顺序扫描是每次都要扫描,而引可一次引,多次使用;速度快。 如何创建引? Frequency 即词频率,表示此包含了几个此词(Term)。 引的创建与的流程 ?

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    Django 2.1.7

    不同于特定字段的模糊查询,使用的效率更高,并且能够对于进行分词处理。 haystack:的框架,支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种引擎,点击查看官方网站。 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor' # 指定搜结果每页显示的条数 HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE=1 好了,到这里已经配置好了分词的 5)引生成后目录结构如下图: ? 使用 1)在assetinfo/views.py定义视图query。 query 参数page表示当前页码 <html> <head> <title>--结果页</title> </head> <body>

     {{query}}

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    Django 6.3

    不同于特定字段的模糊查询,使用的效率更高,并且能够对于进行分词处理 haystack:django的一个包,可以方便地对model里面的内容进行引、搜,设计为支持whoosh ,solr,Xapian,Elasticsearc四种引擎后端,属于一种的框架 whoosh:纯Python编写的引擎,虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc 等,但是无二进制包,程序不会莫名其妙的崩溃,对于小型的站点,whoosh已经足够使用 jieba:一款免费的分词包,如果觉得不好用可以使用一些收费产品 操作 1.在虚拟环境依次安装包 pip install #goodsinfo_text.txt,这里列出了要对哪些列的内容进行 {{ object.gName }} {{ object.gSubName }} {{ object.gDes }} 6.在目录 10.在模板创建搜栏 <form method='get' action="/search/" target="_blank"> <input type="text" name="q">

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    Mysql的

    mysql分词引 前言 使用范围及限制 局配置 数据准备 元数据 INNODB_FT_CONFIG INNODB_FT_BEING_DELETED INNODB_FT_DELETED 扩展查询(同义词效果) 自定义停用词 ngram器(停用词) 前言 可以直接跟着官方敲一下: mysql官方档-fulltext 现在的产品一言不合就想分词或者模糊查询,之前的解决方案有 基于字符的 ngram 解析器支持日韩三种语言 日语还有一个MeCab解析器插件 虽然我们可以每一行都设置一个字符集,但是相关的列必须同字符 %这个用于模糊查询,不支持这个通配符 ; 一般会使用 word* 这样子 DML(增删改)操作,事务提交后才会正式插入到引表, 不会有脏读之类的问题 局配置 show global VARIABLES where Variable_name ,那么就得两个一起用; 想用一个字段需要单独为一个字段设置一个有相关度排名,当满足下面条件则按相关度进行排序 没有明确的order by 必须使用执行搜 有多表联查时,

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    Laravel使用引擎TNTSearch和分词jieba-php实现

    Laravel使用引擎TNTSearch和分词jieba-php实现 ---- 基本就是每个网站必备的 虽然是搜 但是去搜 我是一个php程序员,我是一个java 像 百度谷歌 可能会让用户一字不差的输入进去吗 这时候就会用到我们的 简单的来说的原理就是把内容按关键字给拆分了 比如说上面这句话拆成 php 、世界 、最好 、 语言 也就是php不用依赖第三方实现的 TNTSearch ---- 分词 英句子实现比较简单可以按空格去拆分 而 它并不懂 世界 、最好 、 语言 这些是词语 会把它给拆成单个字 这时候就需要分词了 分词就是会智能按的词语来拆分成关键字 >insert([ [ 'title' => 'TNTSearch', 'content' => 'PHP编写的引擎 这里我使用的jieba 先安装 然后在.env件配置TNTSEARCH_TOKENIZER=jieba 模型定义; /app/Models/Test.php <?

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    什么是

    技术被广泛的应用于搜引擎,查询等领域。我们在网络上的大部分搜服务都用到了技术。 对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用方式搜,比如百度、Google等搜引擎、论坛站内搜、电商网站站内搜等。 什么是呢?先看一下百度百科的专业定义。 ? (2)(Full-text Search) 将非结构化数据的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜,从而达到搜相对较快的目的。 虽然创建引的过程也是非常耗时的,但是引一旦创建就可以多次使用,主要处理的是查询,所以耗时间创建引是值得的。 那么如何实现呢? Lucene 提到,不得不提到的一个技术就是Lucene,Lucene是apache下的一个开放源代码的引擎工具包。提供了完整的查询引擎和引引擎,部分本分析引擎。

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    Elasticsearch学习

    Elasticsearch 权威指南(档,在线观看):https://es.xiaoleilu.com/ 1、ElasticSearch是一个基于Lucene的搜服务器。 它提供了一个分布式多用户能力的引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜引擎。 ElasticSearch用于云计算,能够达到实时搜,稳定,可靠,快速,安装使用方便。 a、Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜和分析引擎,可用来集存储您的数据,以便您对形形色色、规模不一的数据进行搜引和分析。 同时Head插件还实现了基本信息的查看,rest请求的模拟,以及数据的基本

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    Lucene入门

    什么是 我们生活的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库。 非结构化数据查询方法 1.顺序扫描法 就是一个档一个档的看 2. 将非结构化数据的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜,从而达到搜相对较快的目的 这部分从非结构化数据提取出的然后重新组织的信息,我们称之引。 这种先建立引,再对引进行搜的过程就叫(Full-text Search)。 实现 可以使用Lucene实现。Lucene是apache下的一个开放源代码的引擎工具包。提供了完整的查询引擎和引引擎,部分本分析引擎。 Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统实现的功能。 Lucene实现的流程 创建引 获得原始档 原始档是指要引和搜的内容。

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    PostgreSQL简介 转

    PostgreSQL自带有一个简易的引擎,可以实现小规模数据量的功能。 本我们将引导介绍一下这个功能,对于小数据量的搜这个功能是足够使用的,而无需搭建额外的ES等重量级的服务器。 详细的功能请参见官方档。 感谢PostgreSQL社区的翻译档 PostgreSQL的入门 PG的操作符是@@,当一个tsvector(档)和tsquery(条件)匹配时返回true,并且前后顺序无影响 ---------- f PostgreSQL 10开始,jsonb也支持了。 和普通的SQL查询一样,只要在WHERE条件使用这个符号就代表使用条件筛选档了。 使用了to_tsvector()函数的双参数版本指定了配置,因此必须使用to_tsvector()相同配置才能命引。

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    数据挖掘

    1.(Full-text Search):先建立引,再对引进行搜的过程,搜结果为匹配本 一般过程:引创建(Indexing 停词(stop word):英没有任何意义的词,不创建引 2.数据挖掘与数据仓库 数据挖掘(DM) 传统的数据库分析数据量太大后效率低,产生数据挖掘和数据仓库等新技术。 数据挖掘工具 操纵平台 元数据 管理平台 3.网络爬虫 建立URL和分词元数据的键值对,提供 ,提供引方法 反响引:词-章键值对 倒排引:倒过来,章作为key值 Lucene建立引五大类: Document ://3dobe.com/archives/44/(IK分词器原理与源码分析) http://www.th7.cn/Program/net/201212/117929.shtml(Lucene.net架构

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