mongoDB 在 ID 上建立了唯一的单键索引，所以经常会使用 id 来进行查询；在索引字段上进行精确匹配、排序以及范围查找都会使用此索引； 创建一个倒序的索引db.users. createIndex...({age:-1}); 复合索引 在多个特定的属性上建立索引复合索引键的排序顺序,可以确定该索引是否可以支持排序操作；在索引字段上进行精确匹配、排序以及范围查找都会使用此索引,但与索引的顺序有关；为了性能考虑...MongoDB是文档型数据库，两个字段为数组，这个情况是可以发生改变的，比如其中一个为数组，另一个不是数组。...需要注意的点： 1、支持任意单字段的Hash索引，不能创建多键的Hash索引 2、Hash值会发生碰撞，Hash索引不能设定为唯一约束 3、支持相等查询，不支持范围查询 4、创建hash索引的字段也可以创建其他索引...通过索引对查询结果进行排序 为了支持有效的查询，在指定索引字段的顺序和排序顺序时间 确保索引有足够的内存 内存有限的情况下，MongoDB 通过保存最近的值来淘汰老值，mongodb 的索引还是很消耗内存的
在前面的文章中，我们介绍了如何用“库存”看懂云开发数据库事务，讲述了在云开发数据库重构中如何将字段抽离成单独的集合；今天我们来学习云开发联表数据的查询，并教大家如何在云函数中应用，在微信开发者工具中打印出我们查询的结果...先来设定一下场景，现在有两个表格，我们来查询一下徐老师所带的班级里面所有学生的平均成绩： 1、联表查询 先看一下如何查询，将这两个表连起来的数据是class表中的id和student表中的class_id...所以我们应该先查出徐老师所在班级的id，是2，然后再查询student表中class_id为2的学生，张二和李二，计算这两个学生的平均成绩。 来看一下在云开发中如何实现这样一个联表查询。...云开发文档中，在开发指引--数据库中，就有联表查询的介绍，我们使用lookup函数实现联表查询： lookup({ from: , localField: , foreignField: , as: }) (1) lookup联接两个表格 应用到我们上面设定的场景，就像下面这样写，需要调用
， term 查询不会对其做任何分析，查询会进行精确查找并返回文档 1 。...3.查找多个精确值 term 查询对于查找单个值非常有用，但通常我们可能想搜索多个值。 如果我们想要查找价格字段值为 20 或20或30 的文档该如何处理呢？...由于倒排索引表自身的特性，整个字段是否相等会难以计算，如果确定某个特定文档是否 只（only） 包含我们想要查找的词呢？...精确相等 如果一定期望得到我们前面说的那种行为（即整个字段完全相等），最好的方式是增加并索引另一个字段， 这个字段用以存储该字段包含词项的数量，同样以上面提到的两个文档为例，现在我们包括了一个维护标签数的新字段...这样只需要为少数一两个字段指定自定义分析：或许标题 title 字段需要以支持 输入即查找（find-as-you-type） 的方式进行索引。
Reader 和 Writer 之间的列是根据顺序进行映射的，而非根据字段名进行映射的，以前面的 mysql2Mysql.json 为例，字段的映射关系如下所示 相当于是根据数组的索引进行映射的，reader_column...因为您配置的任务中，源头读取字段数:4 与 目的表要写入的字段数:5 不相等. 请检查您的配置并作出修改....因为您配置的任务中，源头读取字段数:4 与 目的表要写入的字段数:5 不相等. 请检查您的配置并作出修改....，如果指定了 splitPk，那么 DataX 会按 splitPk 配置的字段进行数据分片，启动并发任务进行数据同步，从而提高同步的效率 那问题又来了，分成多少片了？...where、splitPk 即使配置了也不生效；querySql 可以实现用户自定义 SQL，非常灵活，join 查询就可以用 querySql 来实现
本文主要讨论两个问题： 如何聚合多个节点或分片的数据生成返回结果？ ES是如何将相关度高的内容能放在前面的？...，所以对Mysql分库分表的时候经常会基于查询维度来尽量避免跨表查询的场景。...正确的做法是基于整体的词频、逆向文档频率等信息来算分数。...DFS_QUERY_AND_FEATCH 在进行真正的查询之前，先把各个分片的词频和文档频率收集一下，然后进行词搜索的时候，各分片依据全局的词频率和文档频率进行搜索和排名。...相关度 Lucene 使用布尔模型（Boolean model）查找匹配文档，并使用权重来实现相关度搜索 布尔模型 就是在查询中使用 AND、OR、NOT（即与或非）来匹配文档 权重 权重由三个因素决定
产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。...方法之一可以参考 使用向量空间模型（df-idf）计算搜索文档与查询词的相关性中的（6）使用TF*IDF框架提取文档和用户查询的特征词及其权重。...利用simhash对文档去重 将文档转换为simhash值后，如何利用simhash值比较两个文档的相似性呢？...假设我们要寻找海明距离3以内的数值，根据抽屉原理，只要我们将整个64位的二进制串划分为4块，无论如何，匹配的两个simhash之间至少有一块区域是完全相同的，所以我们可以借鉴hash查找的方法，把这一区域的数值作为...究竟是哪两块区域相同共有 C25 C_5^2=10种情况，所以两个区域组成的这10个key都应该作为我们查找value的key值。
类似的，对于结构化文本，一个值必须相等或不等。这里没有 更匹配 的概念。 12.1 查找准确值 对于准确值，你需要使用过滤器。过滤器的重要性在于它们非常的快。...内部过滤操作 Elasticsearch 在内部会通过一些操作来执行一次过滤： 查找匹配文档。 term 过滤器在倒排索引中查找词 XHDK-A-1293-#fJ3，然后返回包含那个词的文档列表。...terms 过滤器，放置在 包含在constant_score的filtered 查询中这条查询将返回第二，第三和第四个文档： 包含，而不是相等 理解 term 和 terms 是包含操作，而不是相等操作...如你所见，文档 1 和文档 2 都包含 search，所以他们都作为结果集返回。 提示： 倒排索引的特性让完全匹配一个字段变得非常困难。你将如何确定一个文档只能包含你请求的短语？...因此，term 和 terms 是 必须包含 操作，而不是 必须相等。 完全匹配 假如你真的需要完全匹配这种行为，最好是通过添加另一个字段来实现。在这个字段中，你索引原字段包含值的个数。
使用相等条件进行查询 # 查询status为D的所有记录 db.inventory.find( { status: "D"} ) 使用Query Opearators进行查询 # 查询status...使用OR进行查询 # 查询status为A或者qty<30的记录 db.inventory.find( { or: [ { status: "A"}, { qty: { 嵌套文档查询 嵌套文档属性的查询使用....来表示嵌套的field。...#查找size字段的嵌套字段uom值为in的记录 db.inventory.find( { "size.uom": "in"} ) 数组查询 # 查找tags字段为["red", "blank"...( { "tags": { $size: 3} } ) 嵌套数组文档查询 # 查找数组文档中包含{ warehouse: "A", qty: 5 }该元素文档的所有记录，字段顺序也要保持一致 db.inventory.find
我们可以使用多维度向量来表述某个对象或事物的属性或特征，然后再借助一些向量检索的方法，如内积（IP），欧式距离（L2）或者余弦相似度（COSINE）算法来进行搜索。...与传统数据库不同，向量数据库借助向量检索技术，通过计算向量间的相似度来进行数据检索。这种检索方式在处理非结构化数据时具有显著的优势，可以更加准确地匹配用户的查询需求。...它通过计算两个向量在多维空间中的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。...数据查询 数据查询我们使用的是相似度匹配的查询方式，接口为/document/search ,用于查找与给定查询向量相似的向量。...outputFields 指定需要输出的字段。若不设置，将返回所有字段。 至此，我们的企业知识库的文档处理，批量插入，相似度查询，就全部做完了。
-4b5b-bab4-5a41ef806e76.jpg] union / union result 如果有两个 select 查询语句，他们之间用 union 连起来查询，那么第二个 select 会被标记为...all 没用到索引，单纯的将表数据全部都遍历一遍，查找到符合条件的数据 六、possible_keys --- 此次查询中涉及字段上若存在索引，则会被列出来，表示可能会用到的索引，但并不是实际上一定会用到的索引...select 查询字段存在不是索引字段，或者 select 查询字段都是索引字段，但是 order by 字段和 select 索引字段的顺序不一致，都会导致 fileSort [52c126ba-798d...COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算， 查询执行计划生成的阶段即完成优化。...distinct 优化 distinct，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的工作 下篇文章讲讲如何优化 MySQL 索引 云服务器，云硬盘，数据库（包括MySQL、Redis、MongoDB、SQL
a, b 排序分析 a顺序：1，1，2，2，3，3 b顺序：1，2，1，4，1，2 大家可以发现a字段是有序排列，b字段是无序排列（因为B+树只能选一个字段来构建有序的树） 一不小心又会发现，在a相等的情况下...大家想想平时编程中我们要对两个字段排序，是不是先按照第一个字段排序，如果第一个字段出现相等的情况，就用第二个字段排序。这个排序方式同样被用到了B+树里。...以此类推 开始分析 一、%号放右边（前缀） 由于B+树的索引顺序，是按照首字母的大小进行排序，前缀匹配又是匹配首字母。所以可以在B+树上进行有序的查找，查找首字母符合要求的数据。...三、两个%%号 这个是查询任意位置的字母满足条件即可，只有首字母是进行索引排序的，其他位置的字母都是相对无序的，所以查找任意位置的字母是用不上索引的。...之后我们在讲讲，如何通过索引查询到数据整个流程，InnoDB和MyISAM两个引擎底层索引的实现区别。 授人以鱼不如授人以渔，这一瞬间，老哥感觉自己特别的shuai。 ?
多字段匹配 multi_match-多字段匹配：如 搜索"小云" 只要name或者car字段中包含 "小云" OR "小" OR "云" 等分词都会被查找出来 GET /sunny/user/_search...综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分值 为下面查询socre了解做简单的铺垫 elasticsearch的搜索评分逻辑。...查询的权重基于三个因素：词频、逆向文档频率和字段长度归一值。 词频：查询词在该文档中出现的频率。频率越高，权重越高。 逆向文档频率：查询词在所有文档中出现的频率。频率越高，权重越低。...进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次相关性的评分score;然后会根据这个score从大到小的排序，依次展示给客户端 如何计算评分？...boost(t)norm(t,d)) filter过滤查询 判断是否满足精确查找条件,满足或不满足,做数据过滤,es会对结果进行缓存 查询的结果必须匹配查询条件，和must不同不会计算score
可以让 input 中的值等于 correct 变量的引用，相当于两个变量同时指向同一个值，这样在析构函数对 correct 操作时，也等价于对 input 进行操作，即实现了两个变量的动态相等。...第二种方法则是利用弱相等，在 PHP 中弱相等会先将值转化为相同类型后进行比较，其中如果字符串没有包含 ....，e，E 并且其数值值在整形的范围之内该字符串被当作int来取值，其他所有情况下都被作为float来取值。而如果字符串前两个字符为 0e，表示 0 的多次幂，则字符串的值将始终为零。...图片 要查询所有数据库名，就需要查询该库中的 schemata 表下的字段 schema_name。...图片 显然只要查询 username 和 password 两个字段中的数据我们就成功了！
on JSON to define queries Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。...3.有查询条件 3.1 叶子条件查询(单字段查询条件) 3.1.1 模糊匹配 模糊匹配主要是针对文本类型的字段，文本类型的字段会对内容进行分词，对查询时，也会对搜索条件进行分词，然后通过倒排索引查找到匹配的数据...3.1.2 精确匹配 term : 单个条件相等 terms : 单个字段属于某个值数组内的值 range : 字段属于某个范围内的值 exists : 某个字段的值是否存在 ids : 通过ID批量查询...等叶子条件为参数的 注：以上参数，当只有一个搜索条件时，must等对应的是一个对象，当是多个条件时，对应的是一个数组 3.3 连接查询(多文档合并查询) 父子文档查询：parent/child 嵌套文档查询...如何验证匹配很好理解，如何计算相关度呢？ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的，因此也需要一定的时间。
通配符匹配：wildcard 通配符匹配允许使用通配符来匹配文档中的字段值，是一种基于模式匹配的搜索方法，它使用通配符字符来匹配文档中的字段值。 通配符字符包括 * 和 ?...正则表达式匹配：regexp 正则表达式匹配（regexp）是一种基于正则表达式模式进行匹配的搜索方法，它允许使用正则表达式来匹配文档中的字段值。...模糊匹配：fuzzy 模糊查询（Fuzzy Query）是 Elasticsearch 中一种近似匹配的搜索方式，用于查找与搜索词项相似但不完全相等的文档。...基于编辑距离（Levenshtein 距离）计算两个词项之间的差异。 它通过允许最多的差异量来匹配文档，以处理输入错误、拼写错误或轻微变体的情况。...例如，当用户输入一个搜索短语的前缀时，可以使用该查询来获取相关的文档结果。 参数 analyzer：指定何种分析器来对该短语进行分词处理。
全文检索最重要的两个方面是： 相关度(Relevance) 根据文档与查询的相关程度对结果集进行排序的能力。相关度可以使用TF/IDF、地理位置相近程度、模糊相似度或其他算法计算。...这也就是说，match查询的一个主要用途是进行全文搜索。通过一个小例子来看一下全文搜索是如何工作的。...为每个文档打分 term查询综合考虑词频（每篇文档title字段包含quick的次数）、逆文档频率（在全部文档中title字段包含quick的次数）、包含quick的字段长度（长度越短越相关）来计算每篇文档的相关性得分... 文档2和3都包含一个”brown”和一个”dog”，且’title’字段长度相同，所以相关度相等。 文档1只包含一个”brown”，不包含”dog”，所以相关度最低。...然后你可能只有一到两个字段需要定制分析：或许title字段需要按照你查找的方式去索引来支持你的查找。
"name" 和 "description" 两个字段中查找包含 "xiaomi nfc phone" 的文档。...Query String Query String Query是Elasticsearch中的一种查询方式，它允许你使用特定的搜索语法来进行复杂的、灵活的查询。...也就是说，如果你在使用 term 查询时输入了一个完整的句子，它将尝试查找与这个完整句子精确匹配的文档，而不是把句子拆分成单词进行匹配。...term和match_phrase的区别 term 查询和 match_phrase 查询是 Elasticsearch 提供的两种查询方式，它们都用于查找文档，但主要的区别在于如何解析查询字符串以及匹配的精确度...，range 查询被用来查找字段 "date" 的值在 "2020-01-01" 和 "2020-12-31"（包含）之间的所有文档。
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