ParamSpider ParamSpider是一款功能强大的Web参数挖掘工具，广大研究人员可以利用ParamSpider来从Web文档的最深处挖掘出目标参数。...核心功能 针对给定的域名，从Web文档中搜索相关参数； 针对给定的子域名，从Web文档中搜索相关参数； 支持通过指定的扩展名扫描引入的外部URL地址； 以用户友好且清晰的方式存储扫描的输出结果； 在无需与目标主机进行交互的情况下...，从Web文档中挖掘参数； 工具安装&下载 注意：ParamSpider的正常使用需要在主机中安装配置Python 3.7+环境。...注意：在使用该工具之前，请确保本地主机配置好了Go环境。...paramspider.py --domain bugcrowd.com --exclude woff,css,js,png,svg,php,jpg --output bugcrowd.txt 注意事项：因为该工具将从Web文档数据中爬取参数
因此，当编写用户自定义函数时，可能会使用： =MyUDF(A:A,42) 当Excel 2007引入了超过100万行的“大网格”时，有效处理这些整列引用变得更加重要。...在VBA用户自定义函数中处理此问题的标准方法是获取整列引用和已使用单元格区域的交叉区域，以便用户自定义函数只需处理实际使用的整列的一部分。...另一种更复杂的最小化执行时间的方法是将已使用单元格区域内的行数存储在某个缓存中，并在需要时从缓存中检索它。其中最难的部分是确保已使用单元格区域行缓存总是为空（在这种情况下去获取数字）或包含最新数字。...这种技术的效率较低，因为在每个计算周期中工作表可能被计算几次。 如果想找到包含数据的最后一行，当有许多包含数据的单元格时，使用Range.Find会更快。...注意，只能在Excel 2002及更高版本的用户自定义函数中使用Range.Find，并且除了命令宏或COM之外，不能在XLL中使用Find方法。
TextSearch 函数在搜索文本时从表中检索前一千个（或 k）最相关的结果。在执行方面，MyScaleDB 对所有数据分区并发执行 TextSearch 文本检索。...相反，它直接通过 Tantivy 检索索引搜索结果，使其非常快速。 需要注意的是，MyScaleDB 使用多个数据分区来存储数据，每个数据分区负责存储整个表数据的一部分。...这是因为每个分区在计算 BM25 分数时只考虑当前分区中的“总文档数”、“总标记数”和“文档频率”，而不考虑其他分区中其他与 BM25 算法相关的参数。因此，这会导致最终合并结果的准确性下降。...为了解决这个问题，我们在发起 TextSearch 查询之前首先计算每个分区中的 BM25 统计信息。然后，我们将它们合并到整个表的逻辑对应 BM25 统计信息中。...有关如何使用 TextSearch 函数和其他功能的更多信息，请参阅我们关于 文本搜索 和 混合搜索 的文档。
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望。 比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A"，"AB"，"CD"，“ABC”的搜索结果。...Roaring Bitmaps (for filter cache)：在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...所以当 value 总量 <4k 时，使用直接存值的方式更节省空间。...- 总结 - 下面我们来做一个技术总结： 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
本文立意主要是介绍诊断的方法，方便大家在没有相关知识时找到线索。...实验 起手先来个数据库： 造个表： 看一下执行计划： 看上去确实有点怪， 我们来分析一下：这个 SQL 不满足索引的最左匹配的原则（跳过了 b 列，直接使用 c 列），不应该选择联合索引。...我们在 实验 27 中介绍过如何诊断优化器的使用，这里我们再来用一次： trace 结果比较长，我们将其放在一个 json 的图形化工具中，然后查找索引的名字 xx，可以找到以下条目： 可以看到，MySQL...这里涉及了三个概念：covering index、range index、skip scan，我们可能不知道这些概念是什么，稍加搜索就可以获得官方文档的帮助： https://dev.mysql.com...以后也推荐大家使用新版本来研究特性，能获得更多的有效信息。 ----
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望，比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A","AB","CD",“ABC”的搜索结果。...四、关于 postings list 的一些巧技 在实际使用中，postings list 还需要解决几个痛点， postings list 如果不进行压缩，会非常占用磁盘空间， 联合查询下，如何快速求交并集...所以当 value 总量 <4k 时,使用直接存值的方式更节省空间。...五、总结 下面我们来做一个技术总结（感觉有点王刚老师的味道） 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
加载… 单击此按钮可以从配置文件中加载新的样式表。 保存 单击此按钮可将当前样式表设置保存到新的样式配置文件。该文件将仅包含样式属性，并且不包含可以存储在配置文件中的其他元素。...与下一行一起打印 如果启用，Source Insight将在打印时尝试将文本与下一行保持在同一页面上。...如果您选择其他搜索方法，则将匹配项限制为仅整个单词。 跳过无效代码 如果启用，则仅搜索在条件编译下处于活动状态的代码。...跳过评论 如果启用，则将不会搜索注释。 仅搜索评论 如果启用，则仅搜索注释。这与“跳过注释”选项互斥。注释选项会稍微降低搜索速度。...如果您在编译时依赖于标识符用法，这将很有用。只需打开它并使用此命令搜索参考。引用标识符的位置将被“触摸”，并且您的make程序或开发系统将在下次构建程序时重新编译这些文件。
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望，比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A","AB","CD",“ABC”的搜索结果。...Roaring Bitmaps (for filter cache) 在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...所以当 value 总量 <4k 时,使用直接存值的方式更节省空间。...五、总结 下面我们来做一个技术总结 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望，比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A","AB","CD",“ABC”的搜索结果。...Roaring Bitmaps (for filter cache) 在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...所以当 value 总量 <4k 时,使用直接存值的方式更节省空间。...5 总结 下面我们来做一个技术总结 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望。 比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A"，"AB"，"CD"，“ABC”的搜索结果。...但是如果把整个 term dictionary 放在内存里面会有什么后果呢？...所以当 value 总量 <4k 时，使用直接存值的方式更节省空间。...总结 下面我们来做一个技术总结： ①为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...⑤在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
上周，当印象笔记改变他们的服务条款隐私政策以明确允许他们获取用户内容时，整个互联网沸腾了。...在康涅狄格大学和约克大学的一项社会科学研究中，74％的人在注册服务之前跳过了阅读隐私政策，98％的人忽视了“陷阱”条款，其中包括放弃自己的第一个孩子以支付社交网络服务费用和同意移交自己的数据给美国国家安全局...相反，当在计算机上搜索Word文档时，搜索仅在该设备上进行，并且微软不会知道搜索的文件或条目。搜索是一项很有价值的功能，用户不应忽视它对用户内容或对话隐私的意义。...一个很好的例子是，当用户在亚马逊上将某些商品加入购物车却没有购买时，他们可能会看到相同产品的广告出现在脸书上。...只需用一个表包含所有客户要容易得多，为什么还要为每个客户创建新表并在数据库中维护元数据呢？我父亲那一代用大型机编码，我以前在个人电脑上编码，现在我儿子在网上编码。
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望，比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A","AB","CD",“ABC”的搜索结果。...Roaring Bitmaps (for filter cache) 在 ES 中，可以使用 filters 来优化查询，filter 查询只处理文档是否匹配与否，不涉及文档评分操作，查询的结果可以被缓存...所以当 value 总量 <4k 时,使用直接存值的方式更节省空间。...五、总结 下面我们来做一个技术总结（感觉有点王刚老师的味道） 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
，以及我们在 https://vespa.ai/ 希望快速建立一个围绕CORD-19数据集的搜索应用程序（https://cord19.vespa.ai/） 的事实，我决定花一些时间考虑如何在没有标记数据的情况下...文本搜索的客观标准 其目标是要有一个客观的标准，并摆脱“它看起来足够好”的标准，这是在没有可靠标签时通常使用的标准。我的建议很简单，我们可以使用文章的标题作为查询，并将相关的摘要作为查询的相关文档。...术语匹配 表1显示了使用术语匹配信号BM25评分（https://docs.vespa.ai/documentation/reference/bm25.html） 对文档进行排序得到的结果。...我们还可以调优使用weakAND检索多少文档。在本例中，我们将它设置为1.000个文档，以便与语义搜索实验中使用的最近邻操作符进行比较。 语义搜索 表2的第一行是通过语义搜索得到的结果。...结论 表3总结了此处讨论的结果。迄今为止，最明显的赢家是weakAND + BM25组合。语义搜索获得的结果令人失望，值得进一步研究。 重要的是，要强调我们在搜索的上下文中，使用和评估了语义模型。
不但效率低，而且不符合我们搜索时的期望，比如我们在搜索“ABCD"这样的关键词时，通常还希望看到"A","AB","CD",“ABC”的搜索结果。...4 关于 postings list 的一些巧技 在实际使用中，postings list 还需要解决几个痛点， postings list 如果不进行压缩，会非常占用磁盘空间， 联合查询下，如何快速求交并集...所以当 value 总量 <4k 时,使用直接存值的方式更节省空间。...5 总结 下面我们来做一个技术总结： 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。...在联合查询时，在有 filter cache 的情况下，会直接利用位图的原生特性快速求交并集得到联合查询结果，否则使用 skip list 对多个 postings list 求交并集，跳过遍历成本并且节省部分数据的解压缩
当输入一个查询词项时，则根据扩展词表进行扩展并将扩展后得到的多个词所对应的倒排记录表合在一块（如下图一）。另一种方式是在索引构建时就对词进行扩展（如下图二）。...跳表（skip list）—— 在构建索引的同时在倒排记录表上建立跳表（如下图所示）。跳表指针能够提供捷径来跳过那些不可能出现在检索结果中的记录项。构建跳表的两个主要问题是:在什么位置设置跳表指针?...如何利用跳表指针进行倒排记录表的快速合并? ? 我们以上图为例来先考虑快速合并的问题。假定我们在两个表中遍历一直到发现共同的记录8为止，将8放入结果表中之后我们继续移动两个表的指针。...这时候我们并不继续移动上面的表指针，而是检查跳表指针的目标项，此时为28，仍然比41要小，因此此时可以直接把上表的表指针移到28处，这样就跳过了19和23两项。...实际上，利用二元词索引来处理单个词的查询不太方便（必须要扫描整个词汇表来发现包含该查询词的二元词），因此同时还需要有基于单个词的索引。
但是整个 term dictionary 本身又太大了，无法完整地放到内存里。于是就有了 term index。term index 有点像一本字典的大的章节表。...再加上一些压缩技术（搜索 Lucene Finite State Transducers） term index 的尺寸可以只有所有 term 的尺寸的几十分之一，使得用内存缓存整个 term index...如何联合索引查询？...那么要如何才能联合使用两个索引呢？有两种办法： 使用 skip list 数据结构。...把父子关系也理解为一个 filter，那么查询时检索的时候不过是又 AND 了另外一个 filter 而已。
不管是数据存储还是计算引擎，都是为了用户有更好的使用体验。在大数据分析领域，交互式查询是一个重要的方向。单次查询TB甚至PB级别的数据已经非常常见。...如何为用户提供秒级、压秒级的交互式查询一直是大数据分析领域的挑战。在实际生产中，需要扫描全部数据的情况是不多见的。大部分数据分析一般都是带有过滤条件。...但是单单只有Dataskipping技术，往往在实际生产中不能产生多少积极作用。本文将介绍腾讯如何在Apache Iceberg上通过数据组织优化来加速大规模数据分析。...例如Spark 3.0就提供了动态动态分区技术DPP，想要了解的可以查看Spark官方文档。Iceberg支持分区表和隐式分区技术，所以很自然地支持分区裁剪优化。...我们取用每个cel值在整个column值的range id作为cel值的数字化。然后再将这个数字使用若干字节bits表示，最后将多个字节bits进行交错位，最终得到转换后的Z地址。
关于如何在docker容器方式部署mysql时修改配置文件，参考：Docker环境下Mysql跳过密码验证 摘取官方 作为安全措施，InnoDB防止 INSERT、 UPDATE、 或 大于 0DELETE...尝试 跳过损坏的索引记录和页面，这有助于转储表。 SELECT * FROM tbl_name 2 ( SRV_FORCE_NO_BACKGROUND) 阻止主线程和任何清除线程运行。...不计算表 统计信息。此值可能会永久损坏数据文件。使用此值后，准备删除并重新创建所有二级索引。设置 InnoDB为只读。...如果您知道给定表导致回滚时意外退出，则可以将其删除。...如果表数据中的损坏阻止您转储整个表内容，则带有子句的查询可能能够转储损坏部分之后的表部分。
在本教程中，我们将使用PostgreSQL存储包含假设新闻网站文章的数据，然后学习如何使用FTS查询数据库并仅选择最佳匹配。最后一步，我们将对全文搜索查询实施一些性能改进。...', 'Jo'); 既然数据库有一些要搜索的数据，我们可以尝试编写一些查询。 第二步 - 准备和搜索文档 这里的第一步是使用数据库表中的多个文本列构建一个文档。...第三步 - 提高FTS性能 每次使用FTS查询时生成文档在使用大型数据集或较小的服务器时都会成为性能问题。我们将在此实现的一个很好的解决方案是在插入行时生成转换后的文档，并将其与其他数据一起存储。...，但在大型数据集中，我们可能仍然有问题，因为数据库仍然必须扫描整个表以查找符合搜索条件的行。...完成后，您可以使用\q退出数据库控制台。 结论 本教程介绍了如何在PostgreSQL中使用全文搜索，包括准备和存储元数据文档以及使用索引来提高性能。
---- 1 文档编写目的 本文主要讲述如何通过CM禁用Federation。...文档编写目的 2....Federation时就重启了，可参看上图。...2.2 还原挂载点为“/” 1、搜索“mount”，删除其他挂载点，将挂载（装入）点配置为“/” ? 2、回到CM主界面，点击重启按钮，重启HDFS ?...2.3 更新Hive Metastore NameNode 如果Hive不包含任何库表，此步可跳过。
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