官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
大家好，我是Edison。首先说声抱歉，这个ES学习系列很久没更新了，现在继续吧。
这周优化了我们沙抖官网搜索的功能，这个搜索目前是根据视频标题进行匹配，之前是对用户输入的关键词进行了分词查找，比如用户输入【机器人】,这样的话，只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到，比如含有【人】字的标题会展示出来，并可能排的很靠前，所以我就对当前的搜索进行了优化，现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase，如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询，这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在，文中顺序也得和请求字符串一致，且彼此相连。这样查询的话，标题中含有【机器人】的结果肯定在前。
即搜索引导,索引是一个特殊的数据结构,其存储的关键信息与详细信息的位置对应关系,加速索引
即搜索引导,索引是一个特殊的数据结构,其存储的关键信息与详细信息的位置对应关系,加速索引 索引的影响:
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解，在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多，如果不弄清楚查询语句的工作方式，应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理，老板再也不用担心我用错搜索语句啦！
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
我们在进行搜索的时候，一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错，以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest。
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局部敏感哈希示意图（from: Piotr Indyk） LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换（projection）后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后，我们就得到了一个hash table，这些原始数据集被分散到了hash table的桶内，每个桶会落入一些原始数据，属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的，当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此，如果我们能够找到这样一些hash functions，使得经过它们的哈希映射变换后，原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话，那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了，我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题，显然计算量下降了很多。 那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内？这些hash function需要满足以下两个条件： 1）如果d(x,y) ≤ d1， 则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 2）如果d(x,y) ≥ d2， 则h(x) = h(y)的概率至多为p2； 其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1 < d2， h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。 满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。 使用LSH进行对海量数据建立索引（Hash table）并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下： 1. 离线建立索引 （1）选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions； （2）根据对查找结果的准确率（即相邻的数据被查找到的概率）确定hash table的个数L，每个table内的hash functions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数； （3）将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table； 2. 在线查找 （1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号； （2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）； （3）计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据； LSH在线查找时间由两个部分组成： （1）通过LSH hash functions计算hash值（桶号）的时间；（2）将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此，LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”？因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度，这时第（2）部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)（取决于采用的索引方法）。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是，LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据，而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。 二、LSH的应用 LSH的应用场景很多，凡是需要进行大量数据之间的相似度（或距离）计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度，下面列举一些应用： （1）查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理。其大致的过程如下：将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征，然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度，常用的有minhash+LSH、simhash。 （2）查找相似新闻网页或文章 与查找重复网页类似，可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相
在 Elasticsearch 中，模糊搜索是一种近似匹配的搜索方式。它允许找到与搜索词项相似但不完全相等的文档。
我随手在网上搜了下， 基本全部都是这个结论，似乎这个结论大家都耳濡目染了，应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
* 任意个任意字符 ? 任意一个字符 # 注释字符 \ 脱义字符 | 管道符 find /etc/ -type f -name “*conf” -exec cat {} >> 1.txt \; //在
索引一直是数据库中非常重要的概念，所以了解索引相关的知识是转入后端开发中必不可少的一环。这篇文章是我从开始做后端开发之后至今学习关于索引知识的一个总结，从原先很多概念的模糊和不理解到现在大致有一个比较清楚的认知，尽量会把关于索引的一些点以及为什么需要这么做给解释明白，包括使用 InnoDB 引擎的 MySQL 索引的相关概念，以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用，以及三星索引的概念，会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样，如果有错误的地方还请指出。
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
根据官网的文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/multiple-column-indexes.html
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
相信每个IT界大佬，简历上少不了Mysql索引这个关键字，但如果被问起来，你能说出多少干货呢？先看下面几个问题测试一下吧：
1. 从上面几种分词器的对比中可以看出，拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词； 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词； 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引。
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
这一章开始介绍 全文检索 ：怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述，这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间，就会发现我们想要的更多：希望查询匹配更灵活，排名结果更精确，不同问题域下搜索更具体。
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
本文详细论述了Elasticsearch全文检索、指定字段检索实战技巧，并提供了详尽的源码举例（微信有字数限制，删除了代码，详见博客）。是不可多得学习&实战资料。 0、前言 为了讲解不同类型ES检索，我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索： 1. title 标题； 2. authors 作者； 3. summary 摘要； 4. release data 发布日期； 5. number of reviews 评论数。 首先，让我们借助 bulk API批量创建新的索引并提交数据。 PU
Kubernetes是一种流行的容器编排平台，它可以帮助用户简化和自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。Kubernetes支持多节点集群，并提供了一组API和工具来管理这些集群中的容器和服务。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词，英文中可以用空格来做，而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法： 1. 基于字符串匹配： 将汉字串与词典中的词进行匹配，如果在词典中找到某个字符串，则识别出一个词。 优点，速度快，都是O(n)时间复杂度，实现简单。 缺点，对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有： 1. 正向最大匹配法： 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个，取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词，则匹配成功，分出该词，然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
ElasticSearch是目前全文搜索引擎的首选，可以快速的存储、搜索和分析数据，并且ES是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard（分片）的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，github等大型的站点也是采用了ES作为其搜索服务
最常见的B-Tree索引，按照顺序存储数据，所以MYSQL可以用来做order by和group by操作。因为数据是有序的，所以B-Tree也就会将相关的列值存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。 总结下来索引有如下三个优点：
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引擎输入框中所找的东西引进一种清晰的理解方式，
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
term_level查询操作的是存储在反向索引（倒排索引）中的准确词根，这些查询通常用于结构化数据，如数字、日期和枚举，而不是全文字段，无需进行分析（分词），term level查询类似于关系型数据库的（where条件过滤）。其查询模式如下：
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快，因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
大家好我是北哥，今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案，分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎，如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引？
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
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