全文搜索(FTS)是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。它可用于为商店,搜索引擎,报纸等网站上的搜索结果提供支持。
PGTune可以根据给定硬件配置的最大性能计算PostgreSQL配置。对于初学者来说可以快速地来配置数据库参数。但它不是PostgreSQL优化设置的灵丹妙药。许多设置不仅取决于硬件配置,还取决于数据库的大小、客户端的数量和查询的复杂性。只有考虑到所有这些参数,才能对数据库进行最佳配置。
为什么翻译这篇文章,因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了,一个是有10多年的经验,一个也有5-6年的经验,而且这两种数据库在很多部分很相似,所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知,他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ,OMG 这篇文字更的写,明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ,非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库,做这样决定的人,应该被开除。
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引,您的数据库查询可能会变得缓慢且低效,从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中,我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。
client_min_messages (enum) 控制被发送给客户端的消息级别。有效值是DEBUG5、 DEBUG4、DEBUG3、DEBUG2、 DEBUG1、LOG、NOTICE、 WARNING、ERROR。 每个级别都包括其后的所有级别。级别越靠后,被发送的消息越少。默认值是NOTICE。 注意LOG在这里有与log_min_messages中不同的排名。 INFO 级别的消息总是被发送到客户端。
了解我们如何为 PostgreSQL 配备高级索引技术,使其与其他专门的向量数据库(如 Pinecone)一样快。
距离上篇文章《低代码xChatGPT,五步搭建AI聊天机器人》已经过去3个多月,收到了很多小伙伴的关注和反馈,也帮助很多朋友快速低成本搭建了ChatGPT聊天应用,未曾想这一段时间GPT热度只增不减,加上最近国内外各种LLM、文生图多模态模型密集发布,开发者们也有了更高的要求。比如如何训练一个自己的GPT应用,如何结合GPT和所在的专业领域知识来搭建AI应用,像心理咨询助手、个人知识库助手等,看目前网上这方面资料还不多,今天我们就来抛个砖试试。
全文搜索(FTS)是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
向量数据库是一种将数据(包括文本、图像、音频和视频)存储为向量的数据库,向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
在各种数据岗招聘中,SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据,有数据的地方就会有数据库,有数据库的地方就会有SQL。
在本文中,我记录了在 PostgreSQL(使用 Django ORM)和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。 作为一名 Django 开发人员,我开始寻找可用的选项来在大约一百万行的标准大小上执行全文搜索。有两个值得尝试的选项:PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前,让我们澄清一下全文搜索 (FTS)(或“搜索”)与数据库过滤器或查询之间的区别。“搜索”涉及从零开始,然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始,然后根据条件从中删
OushuDB兼容PostgreSQL,允许使用除了 SQL 和 C 之外的其他语言编写用户定义的函数。这些其他的 语言通常被称作过程语言(Procedural Language, PL)。对于一个用过程语言编写的函数,数据库服务 器没有关于如何解释该函数的源文本的内建知识。因此,这个任务被交给一个了解语言细节的特殊处理 器。该处理器能够自己处理所有的解析、语法分析、执行工作,或者它可以作为一种PostgreSQL和编程 语言既有实现之间的“粘合剂”。就像任何其他 C 函数一样,处理器本身是一个编译到共享对象并且按需 载入的 C 语言函数。 在OushuDB的标准发布中当前有四种过程语言可用: PL/pgSQL、 PL/Perl、 PL/Python以及 PL/Java, 其中PL/pgSQL是默认安装可用的。 另外还有其他过程语言可用,但是它们没有被包括在核心发布中, 如PL/R等,我们可以在第三方开源网站来获取它们的源码。 接下来我们主要看一下 PL/pgSQL - SQL过程语言。 PL/pgSQL - SQL过程语言 PL/pgSQL 是 PostgreSQL 数据库系统的一个可加载的过程语言,它的设计目标是创建一种可加载的过 程语言,可以: 用于创建函数和触发器过程 为 SQL 语言增加控制结构 执行复杂的计算 继承所有用户定义类型、函数、操作符 定义为被服务器信任的语言 容易使用 除了用于用户定义类型的输入/输出转换和计算函数以外,任何可以在 C 语言函数里定义的东西都可以在 PL/pgSQL 里使用。比如,可以创建复杂的条件计算函数,并随后将之用于定义操作符或者用于函数索 引中。 一、概述: PL/pgSQL函数在第一次被调用时,其函数内的源代码(文本)将被解析为二进制指令树,但是函数内的表 达式和SQL命令只有在首次用到它们的时候,PL/pgSQL解释器才会为其创建一个准备好的执行规划,随 后对该表达式或SQL命令的访问都将使用该规划。如果在一个条件语句中,有部分SQL命令或表达式没 有被用到,那么PL/pgSQL解释器在本次调用中将不会为其准备执行规划,这样的好处是可以有效地减少 为PL/pgSQL函数里的语句生成分析和执行规划的总时间,然而缺点是某些表达式或SQL命令中的错误只 有在其被执行到的时候才能发现。 由于PL/pgSQL在函数里为一个命令制定了执行计划,那么在本次会话中该计划将会被反复使用,这样做 往往可以得到更好的性能,但是如果你动态修改了相关的数据库对象,那么就有可能产生问题,如:
正则表达式通常缩写为 regex,是处理文本的有效工具。本质上,它们由一系列建立搜索模式的字符组成。该模式可用于广泛的字符串操作,包括匹配模式、替换文本和分割字符串。
一个数据库包含一个或多个命名的模式,模式又包含表。模式还包含其它命名的对象,包括数据类型、函数,以及操作符。同一个对象名可以在不同的模式里使用而不会导致冲突; 比如,schema1和myschema都可以包含叫做mytable的表。和数据库不同,模式不是严格分离的:一个用户可以访问他所连接的数据库中的任意模式中的对象,只要他有权限。 我们需要模式有以下几个主要原因: 1). 允许多个用户使用一个数据库而不会干扰其它用户。 2). 把数据库对象组织成逻辑组,让它们更便于管理。
plpgsql_yylex等价于server端的base_yylex,都是在lex的基础上做了封装用于获取一个token。
2023年9月14日消息——PostgreSQL全球开发小组今天宣布发布PostgreSQL 16,这是世界上最先进的开源数据库的最新版本。
在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框,但是当数据量级别上去之后,频繁对数据库造成压力,所以想使用Full Text全文索引进行优化 下面是一个总结的简单案例
您已经听说过有关生成式人工智能(AIGC)的炒作。在整个经济领域,从医疗保健到金融,从零售到政府机构,组织都在寻找利用它的方法。似乎每位首席执行官都希望尽快推出应用程序。
PostgreSQL是一个使用广泛的免费开源的数据库,与MySQL比较,它更适合复杂的企业计算任务,而MySQL在互联网领域应用更为广泛,究其原因,可能是PostgreSQL拥有支持最多的数据类型,甚至包括数组类型,IP地址类型等,可以使用C,SQL,PL/Pgsql,Phython等多种方式编写强大的自定义函数,因此特别适合处理复杂的计算问题。如果想要将SqlServer数据库迁移到其它类型的数据库,PostgreSQL是比较好的选择。 尽管PostgreSQL使用比较广泛,但在国内相关资
不论是RAG,还是Agent,几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么,向量数据库是什么?与传统数据库有何不同? 又如何选择向量数据库呢? 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
对于大多数web开发应用来说,数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP,那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一份子。
对于大多数web应用来说,数据库都是一个十分基础性的部分。如果你在使用PHP,那么你很可能也在使用MySQL—LAMP系列中举足轻重的一员。 对于很多新手们来说,使用PHP可以在短短几个小时之内轻松地写出具有特定功能的代码。但是,构建一个稳定可靠的数据库却需要花上一些时日和相关技能。下面列举了我曾经犯过的最严重的10个MySQL相关的错误(有些同样也反映在其他语言/数据库的使用上)。 1、使用MyISAM而不是InnoDB MySQL有很多数据库引擎,但是你最可能碰到的就是MyISAM和InnoDB。 My
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。
当一个客户端应用连接一个数据库服务器时,它将指定以哪个PostgreSQL 数据库用户名连接,就像我们以一个特定用户登录一台 Unix 计算机一样。在 SQL 环境中,活动的数据库用户名决定对数据库对象的访问权限 — 详见Chapter 21。因此,它本质上是哪些数据库用户可以连接。
今天还是概念性的内容,但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说,所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的,所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样,其实它们都是联系紧密的,一环套一环的。
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片(也有用其他材料的),上面涂覆一层磁性材料,可以理解为一层小磁针。
在过去的一年里,大语言模型(LLM)以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力,并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力,但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外,正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统,用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
本文分享的案例来自于工程机械行业。通过对有关键数据回传的核心部件开发健康状态巡检算法,对当前的设备状态接入大盘进行可视化的展示,并且数据接入报警系统进行可用性的监控,提供预测性维护可以为客户提供更准确的维修建议。本案例通过算法提取的数据提供给了运维人员做早期的预警决策,可以在大盘上展示可用性,由于算法部分下沉到了数据库,利用了数据库分布式的计算能力,数据计算延迟低,架构简单,降低了运维成本的同时提升了客户满意度。
Django为过滤提供了大量的内建的查找(例如,exact和icontains)。这篇文档阐述了如何编写自定义查找,以及如何修改现存查找的功能。关于查找的API参考,详见查找API参考。
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。
转载至 https://tech.meituan.com/mysql-index.html
如今的数据世界正在飞速变化,但许多企业似乎还未跟上这一趋势的脚步。有行业专家预测,到2025年,80%或以上的数据将是非结构化数据。但德勤的一项调查显示,只有18%的企业对非结构化数据分析做好了准备。这意味着绝大多数企业拥有的大部分数据都无法利用,而这也就突显了拥有正确工具的重要性。
显示命令路径以及命令相关的帮助手册文件路径,可以根据参数限定只查询命令、源文件和man文件。
一、在介绍使用函数处理数据前,先说下使用DBMS(数据库管理系统)处理数据所带来的问题! 1、与几乎所有的DBMS都同等的支持SQL语句(如SELECT)不同,每一个DBMS都有特定的函数,事实上,只有少数几个函数被所有主要的DBMS等同的支持。 比如,像提取字符串的组成部分,ACESS使用MID();DB2、Oracle、Postgre和SQLite使用SUBSTR(),而MySQL和SQL SERVER使用SUBSTRING(); 比如,数据类型的转换,Access和Oracle使用多个函数,每种类型的
1. 选择所有节点: 使用双斜杠//选择文档中的所有节点,如://node() 2. 按属性选择节点: 使用方括号[]和@符号选择具有特定属性值的节点,例如://book[@category="children"] 3. 使用逻辑运算符选择节点: 使用and、or、not等逻辑运算符选择节点,例如://book[price<10 and @category="children"]
您可能已经在数据库的文档中看到了隔离级别,感到有些手足无措。很少有日常使用事务的例子真正提到了隔离。大多数使用数据库的默认隔离级别,并希望获得最好的隔离级别。这是一个需要理解的基本话题,如果你花点时间来研究这个指南,你会对SQL事务隔离有深入的认识。 基本的定义 为了正确地理解SQL隔离级别,我们首先应该考虑事务本身。交易的概念来自合同法:法律交易必须是原子的(要么所有的条款都适用,要么没有),一致的(遵守法律协议),并且是持久的(在承诺之后,各方不能收回他们的承诺)。这些属性是数据库管理系统中流行的“AC
每个表都有一个主要的堆磁盘文件,大多数数据都存储在其中。如果一个表有着可能会很宽(尺寸大)的列, 则另外还有一个TOAST文件与这个表相关联, 它用于存储因为太宽而不能存储在主表里面的值(参阅Section 68.2)。如果有这个附属文件,那么TOAST表上会有一个可用的索引。 当然,同时还可能有索引和基表关联。每个表和索引都存放在单独的磁盘文件里 — 如果文件超过 1G 字节,甚至可能多于一个文件。这些文件的命名原则在Section 68.1中描述。
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
PostgreSQL简介 简介 PostgreSQL在业内通常也简称PG,是一个关系型数据库管理系统,适用于各种Linux操作系统、Windows、Solaris、BSD和Mac OS X。PostgreSQL遵循BSD许可,是一个开源软件,PostgreSQL作为全球第四大关系型数据库服务,正在以飞快的速度发展,目前已经广泛用在各个行业,PostgreSQL本身具有哪些功能特点,请往下看 # 1. PostgreSQL数据库是目前功能最强大的开源数据库,是架构上和Oracle最接近的开源数据库.它基
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
首先,我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中,文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的,每个文档都有一个与之关联的文档ID。如果我们要查找某个词在哪些文档中出现,就需要遍历整个文档集合,这显然是非常低效的。
我们都知道在 Mysql 中,索引是非常重要的内容,因为他对我们的查询会有非常大的帮助,所以,我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分,是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法,无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息,但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
在人工智能领域,有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同,向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据,可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
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