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Lucene数据

最近突然发现本站的全文检功能失效了,在本地进行调试,发现抛出 TokenStream contract violation常,很奇怪的常,因为之前本功能是好好的,也没改动,并且我也没使用TokenStream ,常如下:Exception in thread main java.lang.IllegalStateException: TokenStream contract violation: reset 但是搜功能为什么会报错了呢? 观察maven依赖发现:   原来我之前使用的是Lucene 4.6,现在改用maven管理后,而进mmseg4j-analysis-1.9.1分词器后,默认入了lucene 4.3的依赖包,这就导致了 Lucene在分词的时候抛出常。

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Mysql 架

即使有多列这样之情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建也不会提高性能。 :B-Tree:除了Archive擎外都支持Hash:Memory擎,可以在其它B-Tree上建立自己的Hash:增加一列被的列(作为Hash的key),该列允许一定得碰撞,需要一个 常见于主键或唯一扫描。 这是最好的连接类型。它用在所有部分都用于做连接并且这个是一个primary key 或 unique 类型。eq_ref可以用于在进行=做比较时检字段。 , MySQL将遍历全表以找到匹配的行possible_keys指出MySQL能使用哪个在表中找到行,查询涉及到的字段上若存在,则该将被列出,但不一定被查询使用key显示MySQL在查询中实际使用的 ,若没有使用,显示为NULLkey_len表示中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的的长度, 此值可以告诉你在联合中mysql会真正使用了哪些key_len显示的值为字段的最大可能长度

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    第16期:设计(MySQL 的

    MySQL 的按照存储方式分为两类:聚集:也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与的逻辑顺序相同。 由于一张表只能按照一种物理顺序存放,一张表最多也只能存在一个聚集。与非聚集相比,聚集有着更快的检速度。 非聚集:也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照的键值顺序存放,叶子节点存放键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外,其他的都是二级。 MYISAM,memory 等擎的表都是非聚集。简单点说,就是与行数据分开存储。一张表可以有多个二级。 再来看下 INNODB 表的二级,如下图所示:INNODB 二级的非叶子节点保存的字段值,上图为表 t1 的字段 age。叶子节点含有字段值和对应的主键值。

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    SQL Server 和表体系结(聚集+非聚集

    ”,“非聚集体系结”,“堆体系结”,“具有包含列的”,“表组织和组织”。 正文定义 在 SQL Server 中,是按 B 树结进行组织的。 B 树中的每一页称为一个节点。B 树的顶端节点称为根节点。中的底层节点称为叶节点。 每个行包含一个键值和一个指针,该指针指向 B 树上的某一中间级页或叶级中的某个数据行。每级中的页均被链接在双向链接列表中。聚集单个分区中的结? 非聚集和聚集一样都是B-树结,但是非聚集不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集;非聚集的叶层是由页而不是由数据页组成,行包含键值和指向表数据存储位置的行定位器 非聚集中的每个行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集或堆中包含该键值的数据行。正文单个分区中的非聚集?

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    MySQL的本质,MySQL的实现,MySQL的数据结

    (三)聚集和非聚集二、MySQL中的实现(摘) (一)MyISAM实现:(二)InnoDB实现:一、的本质 是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结。 ? “.MYI”:I是Index的意思,这个文件是存储的。可以看到表的结、数据、三种都分开来。这个就是非聚集的。2、InnoDB擎? (一)MyISAM实现:MyISAM擎使用B+Tree作为,叶节点的data域存放的是数据记录的地址,MyISAM的原理图如下。? 在MyISAM中,主和辅助(Secondary key)在结上没有任何区别,只是主要求key是唯一的,而辅助的key可以重复。 如果我们在Col2上建立一个辅助,则此的结如下图所示。同样也是一颗B+Tree,data域保存数据记录的地址。

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    Elasticsearch倒排

    倒排(Inverted Index)也叫反向,有反向必有正向。通俗地来讲,正向是通过key找value,反向则是通过value找key。 先来回忆一下我们是怎么插入一条记录的:? 其实就是直接PUT一个JSON的对象,这个对象有多个字段,在插入这些数据到的同时,Elasticsearch还为这些字段建立——倒排,因为Elasticsearch最核心功能是搜。 当然是建了,为Terms建立,最好的就是B-Tree(PS:MySQL就是B树最好的例子)。 首先,让我们来回忆一下MyISAM存储擎中的是什么样的:?? 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中,和数据是分开,通过可以找到记录的地址,进而可以找到这条记录 在倒排中,通过Term可以找到Term在Term

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    search(5)- elastic4s-

    按照计划,这篇开始尝试用elastic4s来做一系列管理和搜操作示范。前面提过,elastic4s的主要功能之一是通过组合Dsl语句形成json请求。 :先删除同名称、创建建mapping:import com.sksamuel.elastic4s.ElasticClientimport com.sksamuel.elastic4s.akka val idxDelete = client.execute(deleteIndex(company)).await val idxCreate = client.execute(createIndex 优点是响应式标准兼容,用队列queue来缓冲密集请求2、在删除前为甚么不先检查一下同名是否存在? 试过了,一是deleteIndex,createIndex返回结果与实际删除、建操作可能有些延迟,createIndex会返回已经存在错误, mapping会出现不存在错误。

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    SQL Server 和表体系结(包含列

    包含列概述包含列也是非聚集跟聚集是一样,有一点不同的地方就是包含列的非键列只存储在叶子节点;包含列的列分为键列和非键列,所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列,至少需要有一个键列 ,且键列和非键列不允许重复,非键列最多允许1023列(也就是表的最多列-1),由于键列(不包括非键)必须遵守现有大小的限制(最大键列数为 16,总键大小为 900 字节)的要求所以进了包含列 在计算键列数或键大小时,数据库擎不考虑它们。当查询中的所有列都作为键列或非键列包含在中时,带有包含性非键列的可以显著提高查询性能。 40*2=80个字节,同时也是覆盖的列包含查询用到的列,当我们查询数据时直接在页中查找数据就可以,不需要访问数据页,减少磁盘IO,提高性能带有包含列的准则设计带有包含列的非聚集键列(不包括非键)必须遵守现有大小的限制(最大键列数为 16,总键大小为 900 字节)。

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    「Elasticsearch + Lucene」搜擎的架、倒排和搜过程

    如果不需要这些额外的特性,可以下载单个的Lucene core库文件,直接在应用程序中使用它Apache Lucene的架和搜过程Lucene 架Lucene 组件被的文档用Document IndexWriter调用函数addDocument将写入到文件夹中搜过程如下:IndexReader将磁盘上的信息读入到内存,INDEX_DIR就是文件存放的位置。 IndexSearcher调用search对查询语法树Query进行搜,得到结果TopScoreDocCollectorElasticsearch架图与介绍Gateway代表ElasticSearch 分片 Shard因为ES是分布式架,类似于HDFS的存储方式,所以数据被打散存储在集群的多个节点上,一个分片实际上就是底层Lucene的一个,这里说的分片指的是ES中的主分片(因为还有副本分片一说 副本个数还以在创建完后灵活调整。倒排ElasticSearch中一个重要的概念 : 倒排(Inverted Index)也叫反向,有反向必有正向

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    MySQL的原理,B+树、聚集和二级的结分析

    是一种用于快速查询行的数据结,就像一本书的目录就是一个,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码。 在mysql中,存储擎用类似的方法使用,先在中找到对应值,然后根据匹配的记录找到对应的行。 B树大多数存储擎都支持B树。 B树能够加快访问数据的速度,因为存储擎不再需要进行全表扫描来获取数据。下图就是一颗简单的B数。?

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    的数据结及算法原理--选择性与前缀

    既然可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上?答案是否定的。 因为虽然加快了查询速度,但也是有代价的:文件本身要消耗存储空间,同时会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护,因此并不是越多越好。 一般两种情况下不建议建。第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建,让查询做全表扫描就好了。 至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建,超过2000条可以酌情考虑。另一种不建议建的情况是的选择性较低。 有一种与选择性有关的优化策略叫做前缀,就是用列的前缀代替整个列作为key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀的选择性接近全列,同时因为key变短而减少了文件的大小和维护开销

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    SQL Server 内部结:SQL Server 进阶 Level 10

    现在是时候采取物理方法,检查指标的内部结;了解的内部特性导致了对开销的理解。 非叶级别是在叶级上建的结,它使SQL Server能够:维护键序列中的条目。根据键值快速找到叶级别的行。在1级中,我们使用电话簿作为比喻来帮助解释的好处。 也不会知道哪个页面是“中间”页面,除非它从头到尾遍历整个。所以SQL Server在中建立了一些额外的结。 因此,创建聚集可能需要时间并消耗资源;但是当创建完成时,数据库中消耗的空间很少。结论的结使SQL Server能够快速访问特定键值的任何条目。 从该点开始以升序或降序的方式遍历。这种树结已经使用了很长时间,甚至比关系数据库还要长,并且随着时间的推移已经证明了它自己。----

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    擎架概述

    对软件系统来讲,从一个层面对系统的各个组件进行抽象.描述它们各自的功能、提供的接口以及它们之间的关系.需求架为应付需求而产生,对搜擎来讲,它主要的需求来自两个方面:效果(effectiveness 所以我们需要一种能提供高效的数据结、算法和检策略的东西,这就是处理系统. 这个系统大概像下面这样: (欢迎关注公众号:IT技术精选文摘,微信号:ITHK01)?这幅图能告诉我们什么? 词素识别可以将文档中的结化部分切分出来,比如链接、主题、图标等。 不仅是对文档,对查询也要做分词,这样查询和文档才能比较。 具体需要统计什么是根据排序组件中的检模型来定,统计结果用一种叫查找表(lookup table)的高效数据结来保存。 4.分布 (Index Distrubition)通常搜擎处理的文档集合非常大 ,那么就必须考虑的分布式问题。

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    MySQL的数据结

    MySQL的数据结概述本质优点缺点MySQL中的 Btree示例B+ Tree 带有顺序访问指针的B+ Tree----概述----本质----优点缺点----MySQL中的Btree 示例----B+ Tree----带有顺序访问指针的B+ Tree

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    MySQL InnoDB:存储结

    InnoDB表结此小结与其实没有太多的关联,但是为了便于理解的内容,添加此小结作为铺垫知识。 1.1 InnoDB逻辑存储结MySQL表中的所有数据被存储在一个空间内,称之为表空间,表空间内部又可以分为段(segment)、区(extent)、页(page)、行(row),逻辑结如下图:段( 查询字段不在中select * from order where order_id > 1000, 此条语句查询的是该表所有字段,有一部分字段并未在此联合中,因此走联合查询会走两步,首先通过联合确定符合条件的主键 ,看如下的执行计划:image.png其中extra标识use index说明是走覆盖的,一般意义来说是 MySQL是无法支持松散的,但是对于统计函数,是可以使用覆盖的,因此 MySQL的优化器选择利用该 但是合并并非是一种合适的选择,因为在做合并时可能会消耗大量的CPU和内存资源,一般用到合并的情况也从侧面反映了该表的需要优化。

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    深入理解四种数据库类型(- 唯一非唯一 - 主键(主) - 聚集非聚集 - 组合)唯一非唯一主键(主)聚集非聚集5.组合(联合

    唯一非唯一主键(主)聚集非聚集组合唯一非唯一唯一1.唯一是在表上一个或者多个字段组合建立的,这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复。 非唯一2.非唯一是在表上一个或者多个字段组合建立的,这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复,不要求唯一。主键(主)3.主键(主)是唯一的特定类型。 表中创建主键时自动创建的 。一个表只能建立一个主。聚集非聚集4.聚集(聚簇),表中记录的物理顺序与键值的顺序相同。一个表只能有一个聚集。 扩展:聚集和非聚集的区别?分别在什么情况下使用?聚集和非聚集的根本区别是表中记录的物理顺序和的排列顺序是否一致。 非聚集的记录的物理顺序和的顺序不一致其他方面的区别: 1.聚集和非聚集都采用了 B+树的结,但非聚集的叶子层并不与实际的数据页相重叠,而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式

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    的数据结及算法原理--MySQL实现

    在MySQL中,属于存储擎级别的概念,不同存储擎对的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储擎的实现方式。 MyISAM实现MyISAM擎使用B+Tree作为,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。 在MyISAM中,主和辅助(Secondary key)在结上没有任何区别,只是主要求key是唯一的,而辅助的key可以重复。 如果我们在Col2上建立一个辅助,则此的结如下图所示: 同样也是一颗B+Tree,data域保存数据记录的地址。 因此,MyISAM中的算法为首先按照B+Tree搜算法搜,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。

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    的数据结及算法原理--InnoDB实现

    虽然InnoDB也使用B+Tree作为,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是文件。 从上文知道,MyISAM文件和数据文件是分离的,文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。 这个的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主。 图10是InnoDB主(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种叫做聚集。 聚集这种实现方式使得按主键的搜十分高效,但是辅助需要检两遍:首先检辅助获得主键,然后用主键到主中检获得记录。 了解不同存储擎的实现方式对于正确使用和优化都非常有帮助,例如知道了InnoDB的实现后,就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助用主,过长的主会令辅助变得过大

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    倒排的精致结

    前文提到倒排就是一个字典,字典的 Key 是关键词,字典的 Value 是文档 ID 列表(PostingList)。 比如搜的结果需要排序,排序要有依据。一个最简单的算法就是计算文档中出现关键词的频率,频率多的得分就高。 除了频率这个数据可以提前记录在里之外,还有很多其它可选数据也可以提前存储。接下来我们先分析一下 Key 的存储结。如果让你来设计 Key 的存储,你会怎么做呢? 为了加深理解,我们再从逆向角度来描述这个结。现在所有的 KeyValue 对都按照 Key 排序好了紧凑地存储在磁盘上,如果将所有的 Key 都放在内存里作为那这就是没有经过优化的状态。 综上所述,倒排的 Key 和 Value 都是部分放在内存中,从这点来说 FST 和 Skiplist 的结具有一定的相似性,它们都是有高度的数据结,高层的数据留在内存中,底层的数据淘汰到磁盘上

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    MySQL 数据结解析

    概述 是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结,使用可快速访问数据库表中的特定信息。 B-Tree叶子结点具有相同的深度,叶节点的指针为空所有元素不重复节点中的数据从左到右边递增排列B树数据结.pngB+Tree非叶子结点不存储数据,只存储(冗余),可以存放更多的叶子结点包含所有字段叶子结点用指针链接 数据结.pngInnoDB 实现(聚集)表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个文件聚集-叶子节点包含了完整的数据记录为什么 InnoDb 表必须有主键,并且推荐使用整型的自增主键 为什么非主键叶子节点的存储的是主键值?一致性, 让主键先成功,然后再去更新非主键关系节省存储空间。 两个数据文件:.frm 主要是存储表结信息.ibd 主要是存储和数据MyISAM 文件(非聚集)文件和数据文件是分离的(非聚集)MyISAM 存储.png三个数据文件:.frm 数据结文件

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