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ElasticSearch系列之索引机制学习笔记

; B+树是尽量将随机读变成顺序读提高查询性能; ES更进一步,倒排表和二分查找基础上,将词典索引搬到内存查找,所以查询效率会更快点 然后term index是怎么生成? ,加上header存1位,转为字节存储,不是用int(4个字节)存储,仅仅6个值就用了24字节 返回结果时候,其实也并不需要把所有的数据直接解压然后全部返回,可以直接返回一个迭代器iterator ,直接通过迭代器next方法逐一取出压缩文档ID,通过这种方法极大节省计算和内存开销 ES使用索引可以极大地节省posting list占用磁盘空间和内存开销,同时ES为了提高filter过滤器查询性能 (fitler, segment数据空间)和ID列表映射。 Posting List每一个id,逐个另外两个Posting list查找看是否存在,最后得到交集结果; 如果使用bitset,bitset是基于bitmap,直接按位与,得到结果就是最后交集

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awk一行码:求交集、差集、筛选白名单数据

众所周知,awk不是一个工具/命令,它其实是一种『编程语言』。 对于后台开发工程师而言,不管你是什么语言工程师。对于统计线上数据,从日志提炼信息等等场景,awk都是必备神器! 可以将待筛选用户id存入一个文件userid.txt。一行一个id。 过滤data.txt,找到userid.txt用户id数据来输出。 getline<"userid.txt") a[$1]=1;} {if(a[$2]==1) print $0;}' data.txt > new_data.txt (分号也可以去掉) BEGIN语法是逐行解析之前执行一段代码 这里它会加载userid.txt将用户id存入关联数组a:key是用户id,value是1。 后面的代码块开始逐行解析,用data.txt第二列做key去关联数组a查找。 如果查找到value为1,就输出整行。 关联数组就类似其他语言里面的dict或map。 简化:交集和差集 这一行码可以改成求两个文件交集。只需要调整读取列号即可。

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    Excel VBA解读(146): 使用隐式交集处理整列

    例如,公式: =VLOOKUP(A4,$A:$C,3,false) 列A至列C组成区域中精确查找单元格A4内容,并返回列C相应值。 如果将单元格区域作为要查找值,并且输入不是数组公式: =VLOOKUP($A:$A,$A:$C,3,FALSE) 那么Excel将为查找值使用隐式交集,上面公式结果如下图5所示。 ? 图5 隐式交集非常快! Excel非常有效地执行隐式交集,仅将单个单元格引用传递给公式或函数,不是整个区域。 图7 如果使用在参数前添加+号技巧,那么UDF参数必须是与数据类型匹配Variant、Double、String或Boolean类型,Range和Object不起作用,因为Excel总是传递结果值不是引用 小结 1.使用函数时使用隐式交集(Implicit Intersection)非常有效。 2.+号技巧非常好,但容易忘记使用! 3.像fImplicit这样通用辅助函数比+号更快且更友好。

    1.3K30

    一文读懂比BitMap有更好性能Roaring Bitmap

    Oracle领导下,位图通常使用运行长度编码(RLE)进行压缩。在先前工作基础上,我们引入了Roaring Bitmap格式,它使用压缩数组不是RLE。 创造和真实数据上,我们发现Roaring bitmaps经常比其他压缩方案表现更好(2倍以上),而且比其他压缩方案更快交集比较速度达到其他方案900倍)。 为了超越基于RLE格式,如WAH和Concise,我们还依赖于几种算法策略(见4)。例如,当计算两个稀疏块交集时,我们可以使用基于二分搜索方法不是像RIDBit那样线性时间合并方法。 它还使得支持排序和选择查询速度比使用典型位图更快成为可能:: rank查询计算范围[0,i]内集合位数量,select查询查找第i个集合位位置。 我们也可以适当地方执行其中一些操作: 1.当计算两个位图容器之间并集时,可以修改其中一个位图容器,不是生成一个新位图容器。

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    我写 Python 代码,同事都说好

    它们之间区别有两点: sort() 方法是对原列表进行操作, sorted() 方法会返回一个新列表不是原来基础上进行操作。 sort() 是应用在列表方法 sorted() 可以对所有可迭代对象进行排序操作。 print(i, v) # output 0 python 1 go 2 java 查找列表中出现最频繁元素 使用 max() 函数可以快速查找出一个列表中出现频率最高某个元素。 Python2 判断某个 key 是否存在,可以使用 has_key,但这个方法 Python3 已经被移除了。 另一种方法是使用 in 关键字,不仅兼容 Python2 和 Python3,速度还更快,强烈推荐。

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    XML与JSON(最全 最精美 )

    缺点: 1单向解析,无法定位文档层次,无法同时访问同一文档不同部分数据(因为逐 行解析, 当解析第n行是, 第n-1行已经被释放了, 无法进行操作了). 2. 优点: 1 分析能够立即开始,不是等待所有的数据被处理 逐行加载,节省内存. 2 有助于解析大于系统内存文档 有时不必解析整个文档,它可以某个条件得到满足时停止解析. 2. 访问是双向,可以在任何时候双向解析数据。 缺点: 文档全部加载在内存 , 消耗资源大. 3. JDOM解析 目的是成为Java特定文档模型,它简化与XML交互并且比使用DOM实现更快。 优点: 1 使用具体类不是接口,简化了DOMAPI。 常用方法: 1. 通过文档对象, 获取XML文档根元素对象 Element root = doc.getRootElement(); 2.

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    说说提高Python运行效率技巧?

    一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长模块变量,提高可读性。 3、先编译后调用 使用eval()、exec()函数执行代码时,最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码),不是直接调用str,可以避免多次执行重复编译过程,提高程序性能。 4、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析会产生整个列表,对大量数据迭代会产生负面效应。 7、优化算法时间 算法时间复杂度对程序执行效率影响最大,Python可以通过选择合适数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素时间复杂度分别是O(n)和O(1)。 分布式:multiprocessingManagers类提供了可以不同进程之共享数据方式,可以在此基础上开发出分布式程序。不同业务场景可以选择其中一种或几种组合实现程序性能优化。

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    6大技巧,让Python编程健步如飞!

    但是因为进程通信成本比较大,对于进程之间需要大量数据交互程序效率未必有大提高。 优化算法时间 法时间复杂度对程序执行效率影响最大,Python可以通过选择合适数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素时间复杂度分别是O(n)和O(1)。 因此如果涉及到求list交集,并集或者差问题可以转换为set来操作。 针对循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python时候,你可以依靠大量技巧使得循环运行得更快。 函数选择 循环时候使用xrange不是range;使用xrange可以节省大量系统内存,因为xrange()序列每次调用只产生一个整数元素。 range()將直接返回完整元素列表,用于循环时会有不必要开销。python3xrange不再存在,里面range提供一个可以遍历任意长度范围iterator。

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    这个数据模糊匹配,不是Lookup不好用,只是需求太多变了! | PQ函数实战

    其中,关于“匹配位数”最多,这个逻辑要细说一下,用上图中例子“abc”说明,最终要求匹配是"ab",不是"abcd",具体是: 基于“abc”去查找,如果没有找到,去掉末尾一位,继续找 1、将数据直接字符数提取成全部可能字符串 比如,abc,拆分为a,ab,abc,这个使用List.Transform函数直接实现: 2、提取后,与需要匹配查找数据源做一个交集 这样,自然就保留了两边都同时存在数据: 3、 取交集最后一项就是我们想要结果 如果需要合并在一起一步解决,也可以将上面的几个步骤内容进行组合即可: - 3 - 日常工作 ,有大量数据匹配问题,需要经过多层次数据处理,然后才能“筛选”(查找)到自己真正想要匹配值,从这一点上来说,Excel传统函数的确存在一些弱点: Excel传统函数,比较难实现类似Power Query表、列表批量预处理,所以使用时候需要各种复杂套路或技巧(不一定公式很长)才能处理——这一点对大部分用户来说,都十分困难。

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    PostgreSQL hash-base sort-Merge 与 索引 (5)

    所以一个索引是由数据结构和再次基础之上算法组成。 索引成因其实主要还是因为数据量大,造成数据查找定位麻烦,所以索引目的就是为了更快获得数据准备。 那么会有一个问题,我先提出来,为什么是 B+TREE ,为什么B+TREE 是我们最常见索引类型,不是别的,不是BRIN, 不是 GIST ,GIN 。 个人看法:一个最简单数据结构,配合一个简单算法,以及更快能估算出计算成本方案,是一个应该被POP方法,B+TREE 就是。 为了估计b树搜索代价,我们需要计算深度。 位图方式好处,主要体现在,查询节省时间,减少查询数据存储大量计算对CPU计算要求不高,并且可以有效利用并行方式进行计算。 3 Sort - Merge Sort Merge 方法是通过对需要连接两个表属性数据进行排序,获得两个表顺序数据,然后根据两个表顺序性数据笛卡尔积,比对过程,凡是具有相同值两个行是不会在出现笛卡尔积结果

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    说说提高Python运行效率技巧?

    一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长模块变量,提高可读性。 3、先编译后调用 使用eval()、exec()函数执行代码时,最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码),不是直接调用str,可以避免多次执行重复编译过程,提高程序性能。 4、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析会产生整个列表,对大量数据迭代会产生负面效应。 7、优化算法时间 算法时间复杂度对程序执行效率影响最大,Python可以通过选择合适数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素时间复杂度分别是O(n)和O(1)。 分布式:multiprocessingManagers类提供了可以不同进程之共享数据方式,可以在此基础上开发出分布式程序。 不同业务场景可以选择其中一种或几种组合实现程序性能优化。

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    并查集(不相交集合)

    一 概述 并查集(Disjoint set或者Union-find set)是一种树型数据结构,经常使用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)合并及查询问题。 由于它支持这两种操作,一个不相交集也常被称为联合-查找数据结构(union-find data structure)或合并-查找集合(merge-find set)。 其他重要方法。MakeSet。 Find(x)返回x所属集合代表,Union(x,y)使用两个集合代表x,y作为參数。 但在非常多情况下,我们一般选择两个集合之前代表一个作为新代表。 三 不相交集合森林(有根树表示集合) 不相交集合能够用链表实现。可是还有一种更快方法—–有根树表示集合。 在按秩合并,具有较小秩Union操作中指向较大秩根。 rank[x]表示x节点秩。

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    python列表、字典、元组、集合学习笔记

    :判断列表里有没有一个对象是对象3 list1.index(1):查找列表里第一个为1对象位置 list1.count(1):查找列表里对象为1个数 list1[x:y]:取第x到y对象,重新建立一个列表 , []] 使用in方法来判断对象是否列表: >>> 3 in listFalse >>> [] in list True 循环打印: >>> for i in list: ... dict['name']='wanger' >>> dict['age']=25 字典比较: 字典比较会比较字典键,不是字典值,可以使用zip方式将字典值和键反过来,这样就会比较值了,可以使用 ,只是不能在原处更改,元祖python里特点: 任意对象有序组合 通过偏移取数据 属于不可变序列类型 固定长度,异构,任意嵌套 对象引用数组 元组创建 元祖创建在只有单个元素时候,必须加逗号 (3, 6, 4, 2) >>> tuple[2:3] (3,) 列表和元组操作类似,列表操作里只要不是原处修改,都可用于元组 >>> (1,2)+(3,4) (1, 2, 3, 4) >>>

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    MySQL B+树索引和哈希索引区别

    索引介绍 索引是一种特殊数据库结构,被设计用来快速查询数据库表特定记录。索引有多种类型,就像字典有拼音查找和偏旁查找一样都是为了提高检索效率。 B+树索引 B+树索引是一种多路径平衡搜索树,具有如下特点: 1.非叶子节点不保存数据,只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小大顺序链接 4.节点内数据也是自小大顺序存放 5.叶子节点拥有父节点所有信息 结构如下图: image.png 优点 如图可知,由于数据顺序存放,所以无论是区间还是顺序扫描都更快。 非叶子节点不存储数据,因此几乎都能放在内存,搜索效率更高 单节点中可存储数据更多,平均扫描I/O请求树更少 平均查询效率稳定(每次查询都从根结点到叶子结点,查询路径长度相同) 缺点 新增数据不是按顺序递增时 哈希索引 哈希索引就是采用一定哈希算法,把键值换算成新哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应位置,速度非常快,具有如下特点: 1.哈希索引建立哈希表基础上

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    倒排索引精致结构

    当一个词汇匹配 FST 过程,匹配到了末端节点就会继续去磁盘上去顺序查找直到可以确定找到或者没找到这个词汇。 这个数据结构我们以前 Redis zset 数据结构遇到过,Lucene Skiplist 和 Redis Skiplist 是一样。 只不过 Redis Skiplist 全部在内存 Lucene PostingList 可能只是部分在内存。 计算交集时会选择短列表作为「驱动列表」,驱动列表指针往前走时,另外一个列表也要跟着往前跳。就好比一个大人和一个小孩走路,大人走得快,小孩就得跟着跑才能追赶上。 同时因为跳跃列表高层都在内存,所以跳起来会非常快,这样交集运算就会有比较好性能。

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    php操作redis常见方法示例【key与value操作】

    链表 $key = 'user'; $redis - delete($key); //每次进来删除$key数据 用于测试 $redis - lPush($key,1);//从列表头部添加元素 $redis $key1,$key2);//返回两个指定集合交集 返回值:成功返回数组交集,失败false $redis - sUnionStore('user3',$key2,$key1);//执行sunion命令并把结果储存到新建变量 $key1,成员返回1,如果成员元素不是集合成员,或key不存在返回0 $redis - sDiffstore('user3',$key1,$key2);//执行sdiff命令并把结果储存到新建变量 返回值:成功返回数字,失败false $redis - sdiff($key1,$key2);//返回第一个集合存在并在第二个集合不存在结果 返回值:成功返回数组,失败false 返回值:成功返回交集个数 - hSet($key1,'name','lx');//hash每一个key对应一个或者多个键值对;就好比mysql字段和值;$key类似一条数据 $redis - hSet($key1,'age

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    为什么set集合过滤停用词能那么快?

    可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。 Python3.7+,字典被确定为有序(注意: 3.6 无法 100% 确保其有序性), 3.6 之前是无序,其长度大小可变,元素可以任意地删减和改变。 相比于列表和元组,字典和集合性能较高,查找、添加和删除操作都能在常数时间复杂度内完成。集合不支持索引操作,因为它本质是一个哈希表,字典支持对指定键索引操作。 开放寻址法探测新位置方法又分为线性探测(Linear Probing)、二次探测(Quadratic probing)和双重散列(Double hashing),关于Python内部具体实现方法还需看源码才能知道 上图中哈希表大小为 10,元素 x 插入哈希表之前,已经 6 个元素插入到哈希表。x 经过 Hash 算法计算出插入位置为下标 7 ,但是这个位置已经有数据了,所以就产生了冲突。

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    Python 递归,你真的懂了吗?

    本质上讲: 计算机,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈,每当函数返回,栈就会减一层栈。 原理:   一个已排序数组data_set,使用二分查找n,假如这个数组范围是[low…high],我们要n就在这个范围里。         return     if d[mid] > n: # 列表中间值>n, 代数要找数据左边         print("go left:",low,high,d[mid])         当编译器检测到一个函数调用是尾递归时候,它就覆盖当前活动记录不是栈中去创建一个新。 通过覆盖当前不是在其之上重新添加一个,这样所使用栈空间就大大缩减了,这使得实际运行效率会变得更高。

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