大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
相信很多人在刚开始使用数据库的INNER JOIN、LEFT JOIN和RIGHT JOIN时，都不太能明确区分和正确使用这三种JOIN操作，本文通过一个简单的例子通俗易懂的讲解这三者的区别，希望对大家能带来帮助。
小结果集，源表较少，查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用，多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表，我们必须保证这些过滤条件高效，对于重要的字段，考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况，需要优化连接顺序，尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容，优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意，函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下，还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描，还需要考虑聚集索引与分区，物理数据的顺序是否与
来源 | http://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md 场景 大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。 下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（当然你说借助搜索引擎，像 E
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
Etsy的用户喜爱这个市集，货品丰富且数量繁多。不过对于那些自己也不清楚要找什么的用户来说，东西太多太杂反而更让人困扰。7月份，我们更新了UI界面，将搜索的热门品类放在顶级分类中。针对类似“礼物”这样的查询，用户都能获得相关的搜索结果了。会进行这样宽泛搜索的用户通常并不确定自己具体要找什么东西，所以很有可能空手而归。我们的团队主管Gio上个月发布了一篇博文，描述了我们修改UI的动机与过程，对了解这个项目的背景会有所帮助。本文着重于描述在对“泛类”进行分类查询的启发式搜索上，我们是如何进行开发与迭代的。 下图
2、按文件名搜索 在当前目录及子目录下，查找名字为 test-imagetools.sh 的文件
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这道题是回溯算法的典型应用，在回溯算法的基础上加上了剪枝优化算法。首先，我们求候选数组的长度，再定义一个符合题目的返回结果集类型的变量用于存放结果集，若传进来的选数组的长度为 0 则代表没数据，直接返回空结果集即可。对所有候选数排序，定义一个队列来记录当前路径，就是一棵树的某分支的路径。 dfs 的实现重点是路径记录和剪枝，侯选数与 target 作差小于 0 的停止循环，大大节省了时间和空间，而路径的记录则记得每次要出队最后一个，因为下个路径是同深度的不同树节点，最终遍历完后就返回结果集即可。
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
这是 LeetCode 上的「216. 组合总和 III」，难度为 Medium。
在solr里面，如何合理的控制的命中的数量？ 在一些日常的文章中或一些信息中，都有一些高频词，而这些高频词，在参与查询时，往往会造成，大量的结果集命中。 什么意思呢？ 举个例子，假如我们现在做的是饭店的搜索，在我们的索引库里有一列name这个field，这里面大部分都是xxx饭店，假如你搜索的时候搜一个xxx饭店，会被分词成： xxx 饭店 然后xxx命中只有10条结果集， 而饭店确命中了20万结果集，这么以来总结果可能就有20多万条，造成了大量的数据命中，一方面显示了信息的丰富性，另一方面可能给用
Elasticsearch 中的深度分页（deep pagination）是一个常见但挑战性的问题。深度分页是指从搜索结果中检索距离起始位置很远的页面，例如第100页或更远的页面。在 Elasticsearch 中处理深度分页时，需要考虑性能和效率问题。
Datatables有一个强大的api，用来处理表格上的数据，你可以添加数据到已经存在的表格，或者对已经存在的数据进行操作。 API旨在能够很好地操作表格中的数据。
2020年以来内容标注结果搜索就是社区中后台业务的核心高频使用场景之一，为了支撑复杂的后台搜索，我们将社区内容的关键信息额外存了一份到Elasticsearch中作为二级索引使用。随着标注业务的细分、迭代和时间的推移，这个索引的文档数和搜索的RT开始逐步上升。下面是这个索引当前的监控情况。 图片
今天给大家介绍一款数据库连接工具，可能你正在使用navicat、workbench、sqlyog、DBeaver等等，这里不做拉踩，没有最好的工具，更没有完美的工具，即便众多连接工具的目标肯定是趋于完美，笔者认为，适合自己的才是最好的，下面给大家介绍一下jetbrain大家族中dataGrip，特色功能很多，下面只是列举了开发中常见的操作，欢迎大家评论补充。
给出 n 代表生成括号的对数，请你写出一个函数，使其能够生成所有可能的并且有效的括号组合。
搜索引擎的原理其实很简单，写出来没两页纸，但是实现中的各种细节写成的论文可以堆满两个图书馆。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
再说到性能优化，个人把搜索引擎的性能优化分为索引数据优化和查询流程优化两方面，这次先来聊聊索引数据优化。
正向索引用来存储文档的各种属性，从逻辑上讲，正向索引其实就是一个大数组，数组中每个元素就是一个文档的属性集合。 如果正向索引是有Schema的，那么它其实就类似一个关系表或者说二维数组，纵轴是文档，横轴是属性；如果正向索引是Schema Free的，那么它就类似一个Map的数组，每个文档都是一个Map，key是属性名，value是属性值。 文档在正向索引这个大数组中的下标也是有用的，在很多搜索引擎的实现中，这个下标被称为文档的逻辑ID，叫它ID是因为它唯一的标示了某个特定的文档，叫它“逻辑”是因这个ID只在这个索引中有意义，而且文档也许有自己的类似于ID的属性，要避免混淆。 创建正向索引的过程极其简单，只需要在这个大数组后面追加新的文档即可，每次追加一个文档就会给这个文档产生一个新的逻辑ID。 在搜索引擎中，一般不会从正向索引中删除任何文档，如果需要进行删除操作，则在每个文档中设立一个是否删除的标志，已删除的文档置1。
前言 上文 使用PostgreSQL进行中文全文检索 中我使用 PostgreSQL 搭建完成了一套中文全文检索系统，对数据库配置和分词都进行了优化，基本的查询完全可以支持，但是在使用过程中还是发现了一些很恼人的问题，包括查询效果和查询效率，万幸都一一解决掉了。 其中过程自认为还是很有借鉴意义的，今天来总结分享一下。 博客欢迎转载，请带上来源：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/8253131.html ---- 使用B树索引优化查询效果 分词问题 一开始是分词效果的
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
当向ES插入数据时,如果采用默认设置,且设置了倒排索引,那么对应的字符串会被分词并建立倒排表.且到使用match进行匹配时,如上代码,匹配的是logs索引的Name字段,其值也会被分词,然后去倒排表检索,返回结果集.那么logs索引中Name字段包含apple和watch分词的document记录都会被检索出来,且如果有document记录的Name字段被分词后同时包含apple和watch的记录其评分会比包含一个的要高.具体的评分算法后续文章会介绍,频分关系到记录的排序.
fuse.js是一个轻量的模糊搜索库 安装 npm install --save fuse.js 使用 import Fuse from 'fuse.js' const list = [...] // 带搜索的数据 const options = {keys:['name']} // 搜索配置，可以配置多个查找字段 const fuse = new Fuse(list, options); return fuse.search('psr') // 根据模式返回搜索结果，形式如[{item:{匹配的对象},r
MYSQL * stdcall mysql init (MYSQL *mysql): 初始化一个数据库.如果传NULL.则返回一个数据库对象
在数据量非常大的情况下，在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能，常见的mysql索引分为以下几类： ①普通索引 可以直接创建索引：CREATE INDEX indexName ON table(column(length)) 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length 可以通过修改表结构来创建索引：ALTER tableADD INDEX indexName ON (column(length)) 可以在
动态SQL是指在运行时准备并执行的SQL语句。在动态SQL中，准备和执行SQL命令是单独的操作。通过动态SQL，可以以类似于ODBC或JDBC应用程序的方式在InterSystems IRIS中进行编程（除了要在与数据库引擎相同的进程上下文中执行SQL语句）。动态SQL是从ObjectScript程序调用的。
这个要比基本的创建-读取-更新-删除（CRUD）请求要难一些。CRUD操作是处理的单个文档。这就意味着我们明确的知道集群中的哪个分片存储我们想要的文档。
很多小知识点，我以为自己懂了，实际没搞透。 数据库字段允许空值(null)的问题，你遇到过吗？ 实验过程： create table user ( id int, name varchar(20), index(id) )engine=innodb; 【说明：id为索引，非唯一(non unique)，允许空(null)】 insert into user values(1,'shenjian'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into use
最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。
最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。DataGrip是一款数据库管理客户端工具，方便连接到数据库服务器，执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer，但是在试用了DataGrip以后，我就决定抛弃dbvisualizer。
DataGrip 是由JetBrains公司推出的数据库管理软件，DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品，如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等，并且提供了简单易用的界面，开发者上手几乎不会遇到任何困难。
下面说的主要是lucene如何进行搜索，相比于建索引，搜索可能更能提起大家的兴趣。 lucene的主要搜索的API 下面通过表格来看一下lucene用到的主要的搜索API 类 目的 IndexSeacher 搜索操作的入口，所有搜索操作都是通过IndexSeacher实例使用一个重载的search方法来实现 Query(及其子类) 具体的Query子类为每一种特定类型的查询进行逻辑上的封装。Query实例被传递到IndexSearcher的search方法中 QueryParser 将用户
注：这里相当于select * from 表名 where 1=1,match_all相当于匹配所有.
PG服务器收到客户端发来的查询后，查询的文本交给解析器。解析器扫描查询并检查它的语法。若语法正确，解析器会将查询文本转换成解析树。解析树是一种以正式、明确的形式表示查询含义的数据结构。给定查询：
1. count的优化 比如：计算id大于5的城市 a. select count(*) from world.city where id > 5; b. select (select count(*) from world.city) – count(*) from world.city where id <= 5; a语句当行数超过11行的时候需要扫描的行数比b语句要多， b语句扫描了6行，此种情况下，b语句比a语句更有效率。当没有where语句的时候直接select count(*) from w
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文中，浙大的研究者提出了一种名为 Transformed Query Synthesis（TQS）的方法。在运行了 24 小时后，TQS 成功找到了 115 个漏洞，包括 MySQL 中 31 个、MariaDB 中 30 个、TiDB 中 31 个、PolarDB 中 23 个。 2023 年度的 ACM SIGMOD/PODS 国际数据管理大会（SIGMOD 2023）将于当地时间 6 月 18-23 日在美国西雅图举办。近日，该会议公布了最佳论文名单，微软研究院的《Pr
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
以前设计模糊查询的功能，一般都是针对表格来做的，还真没考虑过对tree进行模糊查询，也可能是因为遇到的数据量还没到头疼的程度吧。为了完美的实现模糊查询的效果，搞了半天css，对输入框显示效果的设置更是修改了n多次，什么半圆角、边框、光影。。。真佩服我这颗屡试屡换的小心脏啊
增加rownum:(对比上面sql与下面sql 加入 –标记的操作) 说明：实际应用中通常获取上一条 下一条的uuid即可 这里我结果集 我增加了rowNum后，只查询了uuid 这个代码只观察标记位置的实际操作下面附上不带“–”的效果和结果：
其实，这个标题的话肯定会引出一些杠精，为了不给杠精留机会，多做一点说明：「Navicat 和 DataGrip 都是非常优秀的数据管理工具，各有所长，这里就不做对比了！你喜欢什么样的风格用什么样的产品，就我个人而言更喜欢 DataGrip 一些。」 把杠精安排的明明白白！
Atzuge|https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 来源：https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html DataGrip使用入门 最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。 DataGrip是一款数据库管理客户端工具，方便连接到数据库服务器，执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer，但是在试用了DataGr
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