第3章 SQL处理过程 练习 3.1 为SQL3.7中所示的查询设计尽可能好的索引：
注意: 本文 SpringBoot 版本为 2.5.2; JDK 版本 为 jdk 11.
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
template <>void Swap<job>(job&, job&); //or template <>void Swap(job&, job&);
【导读】在基于检索的问答系统中，很重要的一步是将检索到的答案进行排序得到最佳的答案。在检索到的答案比较短时，对答案进行排序也成为了一个难题。使用深度学习的方法，如建立在卷积神经网络和长期短期记忆模型基础上的神经网络模型，不需要手动设计语言特征，也能自动学习问题与答案之间的语义匹配，但是缺陷是需要词汇重叠特征和BM25等附加特征才能达到较好的效果。本文分析了出现这个问题的原因，并提出了基于值的权值共享的神经网络，并使用注意力机制为问题中的值赋予不同的权值。专知内容组编辑整理。 论文： aNMM: Rankin
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列（范围之后的索引全失效） 2.5. 使用覆盖索引，少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候，前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
对于SEO人员而言，我们非常清楚，我们所撰写的一篇篇优质的文章，实际上，都是通过中文分词之后，针对整个关键词词库经过合理的算法排序，存储在搜索引擎索引库。
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
因为某些测试生来就会产生依赖环境的结果，我们提供了方法来指定替代的“预期”结果文件。每一个回归测试可以有多个比较文件来展示在不同平台上的可能结果。有两种独立的机制来决定为每一个测试使用哪个比较文件。
交易所利用限价订单簿（LOB）来处理订单并匹配交易。为了研究目的，拥有大规模高效的LOB动态模拟器是非常重要的。以往，LOB模拟器已经在代理模型（ABMs）、强化学习（RL）环境和生成模型中实施，处理来自历史数据集和手工代理的订单流。对于许多应用，需要处理多个簿，无论是用于ABMs的校准还是RL代理的训练。我们展示了第一个GPU加速的LOB模拟器，名为JAX-LOB，旨在并行处理数千个簿，并显著减少每条消息的处理时间。我们的模拟器的实现基于设计选择，旨在充分利用JAX的功能，同时不影响与LOB相关机制的真实性。
首次添加文档时，若索引不存在会自动创建； 借助 kibana 的dev-tools来实现 es 的交互
吊打面试官又来啦，今天我们讲讲MySQL索引为什么会失效，很多文章和培训机构的教程，都只会告诉你，在什么情况下索引会失效。
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
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。
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。
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
本文介绍了一个基于深度学习、用于问句匹配的通用框架。该框架包含一个基于通用语义表示的检索模块，以及一个基于神经网络、用于文本匹配的匹配模块。该框架具有很好的可扩展性，可以支持多种不同的匹配任务，并且使用预训练的词向量初始化词表达，在训练过程中使用动态词嵌入技术。在基准测试中，该框架表现出了很好的性能，可以有效地处理问句匹配任务。
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
本文将通过三个层次的性能优化案例，指导您如何在GPT的智能指导下，深入挖掘Elasticsearch性能优化的奥秘。
Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
PG客户端-服务协议的基本目的是双重的：将SQL查询发送到服务，接收整个执行结果作为响应。服务接收到查询去执行要经过几个阶段。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
(上述联接语法用于SELECT语句FROM子句。可以在其他SELECT语句子句中使用其他联接语法。)
传统数据库是为了解决结构化存储而产生的，如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce（映射-规约）引擎，图引擎等。 传统型数据库的缺点：
mysql优化是java开发人员必备的技能之一，虽然可能比不上专业的DBA，但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道，今天从总结一些常用的mysql优化的知识，并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧，简单、好用、且干货满满，在阅读本篇文章之前，最好是了解mysql执行计划的一些知识，大家可自行查找资料。直接上干货
译者：池金锐 审校：洛姿亦 本文长度为4407字，预估阅读时间8分钟。 我们今天要向大家介绍如何玩转谷歌优化。 几个月前（源文发表于2016年12月），谷歌宣布了向公众提供免费版的“谷歌优化360
大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
很多情况下由于内存限制等原因无法将多个样本混合在一起拼接，这样每个样品单独拼接、预测获得的基因集在合并分析时可能会有很多冗余。要构建多个样品、多个项目的非冗余基因集，需要根据一定的相似度阈值对不同样品的基因序列进行聚类。常用的软件有CD-HIT、MMseqs、Linclust等。
主存(RAM) 是一件非常重要的资源，必须要小心对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多，但是，程序大小的增长要比内存的增长还快很多。正如帕金森定律说的那样：不管存储器有多大，但是程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。
最近遇到一个很少见的需求，是关于应用测试方面的。 具体来说，这个应用的测试需求要基于一个固定的时间点数据，而且只能测试一轮，再测试就需要还原到测试前状态。 因为我们使用的存储是分层的（热数据在Flash上，冷数据在传统机械盘），但因为每次测试都需要将数据库闪回还原到固定时间点，效果不佳，所以需要尽可能的预热测试涉及的对象。
学习目标 批量查询 bulk批量插入，更新，删除 bulk格式揭秘 document路由原理 读请求路由原理 quorum机制 multi-index和multi-type搜索模式 分页/深度分页性能 query string基础语法 exact value和full text对比 本文讲解的可参考 批量查询 mget很重要用于批量查询可以减少网络的请求次数，减少网络开销，提高性能。 // GET /_mget { "docs" : [ { "_index" : "test_index1",
节点电压法和回路电流法常被应用于电子电路的设计和分析中。在数字集成电路设计中，可以使用节点电压法来分析各个晶体管之间的电压关系，确定最佳晶体管组合方案。在大型电子系统如卫星和雷达系统中，回路电流法可用于分析大型复杂电路的稳定性和可靠性，有助于确保整个系统正常运行。
执行搜索时，它将广播到所有索引/索引分片（副本之间的循环）。可以通过提供routing参数来控制将搜索哪些分片。例如，在索引book时，路由值可以是name。
前面跟小伙伴们分享了 SpringMVC 一个大致的初始化流程以及请求的大致处理流程，在请求处理过程中，涉及到九大组件，分别是：
%INSET谓词允许通过选择与值集中指定的值相匹配的数据值来筛选结果集。 当标量表达式的值与valueset中的值匹配时，此匹配将成功。 如果值集值不匹配任何标量表达式值，%INSET返回空字符串。 无论显示模式如何，这个匹配总是在逻辑(内部存储)数据值上执行。
日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％ 以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文（https:
**损失函数对不同的框进行不同的处理，最佳框与所有其他框之间的区分机制是 YOLO 损失的核心。**使用单独的对象置信度损失 objectness 来处理分数确实比将类概率 confidence 视为分数表现得更好，在SSD目标检测中考虑类概率作为置信度分数其效果要明显差于带置信度的Yolo模型。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
这篇论文描述了一个新的可扩展查询优化框架，解决了 EXODUS 和 Volcano优化器/生成器的许多不足之处。除了可扩展性、基于EXODUS和Volcano原型的动态规划和记忆化，这个新的优化器提供了以下功能：
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
当索引所在页面的基于主关键字的逻辑顺序，和数据文件中的物理顺序不匹配时，碎片就产生了。所有的叶级页包含了指向前一个和后一个页的指针。这样就形成一个双链表。理想情况下，数据文件中页的物理顺序会和逻辑顺序匹配。整个磁盘的工作性能在物理顺序匹配逻辑顺序时将显著提升。对某些特定的查询而言，这将带来极佳的性能。当物理排序和逻辑排序不匹配时，磁盘的工作性能会变得低效，这是因为磁头必须向前和向后移动来查找索引，而不是只象某个单一方向来搜索。碎片会影响I/O性能，不过对于位于SQL Server数据缓冲内的数据页而言，碎片
作者简介 孙咸伟，后端开发一枚，在携程技术中心市场营销研发部负责“携程运动”项目的开发和维护。 携程运动是携程旗下新业务，主要给用户提供羽毛球、游泳等运动项目的场馆预定。最近我们在做场馆搜索的功能时，接触到elasticsearch（简称es）搜索引擎。 我们展示给用户的运动场馆，在匹配到用户关键词的情况下，还会综合考虑多种因素，比如价格，库存，评分，销量，经纬度等。 如果单纯按场馆距离、价格排序时，排序过于绝对，比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前，有时会想让评分过低的排名靠后。有时在有多家价格相同的
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
最佳论文：WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale
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