为了充分地使用 CodeIgniter，你需要对 HTTP 请求和响应的工作方式有基本的了解。对于所有想要成功的开发者来说， 理解 HTTP 背后的概念是 必须 的。
JOIN方法用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。join通常有下面几种类型，不同类型的join操作会影响返回的数据结果。
在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式（3NF）模式。另外，一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式，而是共享这两种模式的特性；这些模式被称为混合模式模型。
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
本文实例讲述了ThinkPHP3.2.3框架实现执行原生SQL语句的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
本教程旨在向您介绍CodeIgniter框架和MVC体系结构的基本原理。它将向您展示如何以逐步的方式构造基本的CodeIgniter应用程序。
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是： Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便，因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而，检索表中的所有列是低效的。因此，因该只检索需要的字段，这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源；该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录，这在后面的章节中将介绍。 例子： Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式，可具有真假两种判断。 例子： Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表，这次所返回的结果没有特定顺序，除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意：Where 子句中的文本字符串界限符是双引号，在VB中因改为单引号，因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充： 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子： Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子： Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子，number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子： （1）.Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 （2）. Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _（下划线） 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下： Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串，结尾是"ing"，开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序，或者对多个字段排序，并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句，后跟想排序的字段（可以有多个）便可以说明一个排序顺序。 例子：
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
更多的方法，我们可以参考 Yahoo的34条前端优化规则 以及 Google的前端性能最佳实践 ，这两个主题都包含了大量的前端优化的内容。本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用，来加速前端的性能。
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作，用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据，通过共享一个或多个共同的列（通常是主键或外键）来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分，它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括：
学习索引，主要是写出更快的sql，当我们写sql的时候，需要明确的知道sql为什么会走索引？为什么有些sql不走索引？sql会走那些索引，为什么会这么走？我们需要了解其原理，了解内部具体过程，这样使用起来才能更顺手，才可以写出更高效的sql。本篇我们就是搞懂这些问题。
1）索引是数据库对象之一，用于加快数据的检索，类似于书籍的索引。在数据库中索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量，类似于在书籍中我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。
下载CI框架并解压到工作目录 配置nginx，并重启nginx -s reload server { charset utf-8; client_max_body_size 128M; listen 80; server_name ci-with-orm.com; root /Users/clive/Workspace/ci_with_orm; index index.php index.html
索引是常见的数据库对象，建立索引的目的是为了提高记录的检索速度。它的设置好坏，使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database的性能。虽然有许多资料讲索引的用法，DBA和Developer们也经常与它打交道，但还是有不少的人对它存在误解，比如我本人就不是很清楚这其中的道理。所以特此进行总结，也请大牛们来给检查检查，分享下你们的经验。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学
查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名1, 列名2, 列名3, ...);
简而言之，一个控制器就是一个类文件，是以一种能够和 URI 关联在一起的方式来命名的。
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
我们从用户的角度来看，用户不关心什么索引结构是倒排还是签名文件，也不需要知道相关排序算法。用户提交了查询，就需要获取满意的搜索结果。这个搜索结果就是搜索引擎是否提供有效的服务。
本文实例讲述了Thinkphp5框架实现获取数据库数据到视图的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文实例分析了CI（CodeIgniter）框架中URL特殊字符处理与SQL注入隐患。分享给大家供大家参考，具体如下：
一，sql性能优化基础方法论 对于功能，我们可能知道必须改进什么；但对于性能问题，有时我们可能无从下手。其实，任何计算机应用系统最终队可以归结为： cpu消耗 内存使用 对磁盘，网络或其他I/O设备的
CI4中，提供了**数据建模**的能力，其中一个妙处就是在使用使用 CodeIgniter 的模型新增或者插入数据时，可以自动写入时间字段和更新时间字段。
摘要：估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿，称为视觉定位，是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中，直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高，已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时，可以使用词汇树来加速匹配过程，但这也会引起量化伪像，从而导致内点率降低，进而降低了定位精度。为此，本文提出了两种简单有效的机制，即基于可见性的召回和基于空间的召回，以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下，大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果，证明了我们的方法与SOTA相比的有效性。
Milvus 是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
上一篇文章中，我们学习了 SQL 查询是如何执行的以及在编写 SQL 查询语句时需要注意的地方。
一、引言 今晚突然间被人问起关于索引分类的问题，居然出现了脑子的短路，没有回答上来，很是不应该，搜集一下资料，算是立此存照。 二、建立索引的优点： 1.大大加快数据的检索速度; 2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 三、索引类型： 根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建四种索引：唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引。 尽管
近期学界有多个神经排序模型被提出，这些模型通过考虑原始查询-文档文本（query-document text）[14]、基于确切的查询词项匹配文档的模式 [5]，或结合二者 [10] 来估计文档与查询之间的相关性。这些模型通常通过在训练过程中观察大量相关和不相关的样本，来学习区分对应相关查询-文档对和相关性较低的查询-文档对的输入特征分布。与依赖人工制作特征的传统学习排序（LTR）模型不同，这些深度神经模型直接从数据中学习可用于目标任务的更高级别表征。它们从训练数据中学习特征的能力是一个强大的属性，使之有潜力发现手动制作特征没有捕获的新关系。
作者 | Yash Patel，Lluis Gomez，Raul Gomez，Marcal Rusinol，Dimosthenis Karatzas， C.V. Jawahar
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
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二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性，RDBMS早已支持，NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。这篇文章会以Hbase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。 理论目标在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标：1，高性能的范围检索。2，数据的低冗余（存储所占的数据量）。3，数据的
在默认情况下，CodeIgniter 中的 URL 被设计成对搜索引擎和用户友好的样式。 不同于使用传统的在动态系统中使用代词的标准 “查询字符串” 的方式，CodeIgniter 使用基于段的方法:
该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey，时间戳，和列族。新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前的版本. (5) hbase是主从架构。hmaster作为主节点，hregionserver作为从节点。 ———————
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey，时间戳，和列族。新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前的版本. (5) hbase是主从架构。hmaster作为主节点，hregionserver作为从节点。
本文实例讲述了Thinkphp 框架扩展之数据库驱动常用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
文本框自动完成是一项十分常见的功能。从表单的自动填充到搜索引擎的智能提示，这个功能极大地提高了用户的输入效率，也有效地防止了手误的可能。 但是，积极进取的你，有没有想过如此快速出现的自动完成是如何实
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
CodeIgniter 通过 SPL collection 和一些框架内自定义异常来生成系统错误报告。错误处理的行为取决于你部署环境的设置，当一个错误或异常被抛出时，只要应用不是在 production 环境下运行，就会默认展示出详细的错误报告。在这种情况下，应为用户显示一个更为通用的信息来保证最佳的用户体验。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
本文实例讲述了thinkphp 3.2框架视图模型 实例视图查询结果的二维数组合并操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式，它们是线性表（Linear List）的典型代表。其他所有的数据结构，比如栈、队列、二叉树、B+ 树等，都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例，它本质就是一个限制了读写位置的数组，特点是只允许后进先出。
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