DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
在本文中，我记录了在 PostgreSQL（使用 Django ORM）和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。 作为一名 Django 开发人员，我开始寻找可用的选项来在大约一百万行的标准大小上执行全文搜索。有两个值得尝试的选项：PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前，让我们澄清一下全文搜索 (FTS)（或“搜索”）与数据库过滤器或查询之间的区别。“搜索”涉及从零开始，然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始，然后根据条件从中删
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
全文检索是数据库的有力补充，全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时，採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
本文首次发表在《程序员》杂志 2017 年 09 月期。 前言 ---- 基于本地数据的全文搜索（Full-Text-Search，FTS）在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同，移动端受硬件条件限制，尤其在数据量相对较大的情况下，搜索性能问题表现得十分突出。本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信安卓客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。 SQLite FTS Extension ---- SQ
##1. es是什么 ElasticSearch简称ES，是一个高拓展和开源的全文搜索和分析引擎，可以准实时地存储、搜索、分析海量的数据。 它和MongoDB、redis等一样是非关系型数据。 业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。 可拓展：开源软件，支持很多第三方插件。 高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。 采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本。所有资源都共享统一的接口（标准的HTTP方法）比如 GET、PUT、POST 和 DELETE，在客户端和服务器之间传输数据。
用户点击链接后，浏览器首先会去请求 DNS 服务器（图中的【1】），获得网站的 IP 地址，然后通过 IP 请求网站。
2021年，对于正在找工作的朋友来说，笼罩在新冠肺炎疫情之下，今年的就业季显得更加具有挑战性，更有意思的是，每当这个时候，各种面试经验分享就如同过江之鲫一般，俯拾皆是，因为例子过多,兹不细举。然而这些面试经验大部分都停留在理论阶段，这就造成了一个问题：理论和实际，到底有多大出入？我国古代大名仕曾文正公曾经说：“天下事，在局外呐喊议论，总是无益，必须躬身入局，挺膺负责，方有成事之可冀。”革命先烈李大钊先生也曾感叹：“凡事都要脚踏实地去作，不驰于空想，不骛于虚声，而惟以求真的态度作踏实的工夫。以此态度求学，则真理可明，以此态度做事，则功业可就。”所以本次我们来进行一次真实的线上面试，正所谓空谈误国，实干兴邦，能够检验真理的也只有实践这一条路。
基于本地数据的全文搜索（Full-Text-Search，FTS）在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同，移动端受硬件条件限制，尤其在数据量相对较大的情况下，搜索性能问题表现得十分突出。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
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Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎，它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在，主要包括倒排索引和正排索引。
在互联网上的各类网站中，无论大小，基本上都会有一个搜索框，用来给用户对内容进行搜索，小到站点搜索，大到搜索引擎搜索。
REST 框架的通用列表视图的默认行为是返回模型管理器的整个查询集。通常，您希望 API 限制查询集返回的项目。
在 Elasticsearch 中的搜索中，有两类搜索：queries和aggregations。
见 《Elasticsearch全文搜索与TF/IDF》https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1594220
敏锐的读者会注意，目前为止本书介绍的所有查询都是针对整个词的操作。为了能匹配，只能查找倒排索引中存在的词，最小的单元为单个词。
本文从以下几个方面介绍下MySQL全文索引的基础知识： MySQL全文索引的几个注意事项 全文索引的语法 几种搜索类型的简介 几种搜索类型的实例 全文索引的几个注意事项 搜索必须在类型为fulltext的索引列上，match中指定的列必须在fulltext中指定过 仅能应用在表引擎为MyIsam类型的表中（MySQL 5.6以后也可以用在Innodb表引擎中了） 仅能再char、varchar、text类型的列上面创建全文索引 像普通索引一样，可以在定义表时指定，也可以在创建表后添加或者修改 对于一个大数量
前当当网高级架构师吴英昊对电商搜索引擎的架构进行了深入分享。在演讲中，他首先就电商搜索引擎的特点进行了解析，随后更分享了电商搜索引擎的架构、数据更新、故障恢复等多个方面的内容。 以下为演讲整理 首先，我想说的是电商搜索引擎和普通的搜索引擎有很大的差别，因为电商搜索引擎主要是解决用户要“买什么”，而通用搜索引擎主要是解决用户“搜什么”。比如同样搜索一个词“百年孤独”，电商的搜索肯定是给你推荐这本书的商家，而百度主要是告诉你：《百年孤独》是一本书。 电商搜索引擎的特点 众所周知，标准的搜索引擎主要分成三个大的部
导读：向量数据库的争议差不多一年了，但我们一直缺少一篇能透彻讲解向量数据库相关问题的文章，这导致在这个领域的讨论一直没有得到充分的澄清。在这篇文章中，我们将深入剖析向量数据库核心技术的争议点，解释其优势和局限性，为读者提供全面而清晰的了解。本文作者的原标题是《向量数据库路在何方？结合 RAG 的发展谈谈它的未来》。
PostgreSQL，通常简称为Postgres，是一款强大且开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），它在数据存储和处理方面提供了广泛的功能和灵活性。本文将详细介绍 PostgreSQL 的功能、特性以及如何部署和使用它。
看到网上各式各样关于Elasticsearch面试题的文章，但是貌似都不是很全面，所以特意整理了一篇关于常见的ES面试题，已收录至面试专栏，计划更新 10/50 个常见面试题，此次先发出来 10个，后续更新，请关注我的博客，第一时间查看更新。
携程旅游研发部大数据与AI研发团队，为旅游事业部提供丰富的AI技术产品和技术能力。
作者：lynneyli，腾讯 IEG 运营开发工程师 Elasticsearch（简称：ES）功能强大，其背后有很多默认值，或者默认操作。这些操作优劣并存，优势在于我们可以迅速上手使用 ES，劣势在于，其实这些默认值的背后涉及到很多底层原理，怎么做更合适，只有数据使用者知道。用 ES 的话来说，你比 ES 更懂你的数据，但一些配置信息、限制信息，还是需要在了解了 ES 的功能之后进行人工限制。 你是否遇到：在使用了一段时间 ES 之后，期望使用 ES 的其他功能，例如聚合、排序，但因为字段类型受限，无奈只能
对一个字段进行匹配查询，match 类型查询，match 类型查询，会把查询条件进行分词，or 关系，多个词条之间是 or 的关系：
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据，类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质，因此，它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示：
一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
哈喽，技术探索者们！猫头虎博主今天又与你们相遇啦！最近发现很多朋友在搜索“PostgreSQL索引优化”、“如何提高PostgreSQL查询速度”等关键词，决定带给大家这篇《提高查询速度：PostgreSQL索引实用指南》。让我们一同探讨如何利用索引让你的查询飞起来吧！
平时我们在 GitHub 上进行搜索的时候，Github 不仅可以帮我们找到相隔的代码产库，还可以帮助实现代码级的搜索及搜索词的高亮的显示，。当你在网上购物的时候，它也可以帮助你做商品的推荐。当你下班的时候，Elasticsearch 可以帮助你定位附件的乘客和司机，帮助平台优化调度，除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 的 ELK（Elastic Stack） 还被广泛使用在大数据近实时分析的领域，包括了日志分析、指标监控、信息安全等多个领域，它可以帮助你探索海量的、结构化的、非结构化的数据，按需创建是可视化报表，对监控数据设置报警阀值。
为什么翻译这篇文章，因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了，一个是有10多年的经验，一个也有5-6年的经验，而且这两种数据库在很多部分很相似，所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知，他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ，OMG 这篇文字更的写，明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ，非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库，做这样决定的人，应该被开除。
这篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
有人说微服不难，难的是服务的划分，虽然我持保留意见。但是从侧面也反应了划分具有一定的困难。这里的矛盾在于粒度。如果粒度太大了，分和不分似乎都差不多；如果粒度太小了，聚合、发布、调用链、调试等都是坑。
刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解，在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多，如果不弄清楚查询语句的工作方式，应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理，老板再也不用担心我用错搜索语句啦！
RedisSearch 是一个基于 Redis 的搜索引擎模块，它提供了全文搜索、索引和聚合功能。通过 RedisSearch，可以为 Redis 中的数据创建索引，执行复杂的搜索查询，并实现高级功能，如自动完成、分面搜索和排序。利用 Redis 的高性能特点，RedisSearch 可以实现高效的搜索和实时分析。对于微服务架构来说，RedisSearch 可以作为搜索服务的一部分，提供快速、高效的搜索能力，对于提高用户体验和性能具有重要的意义。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
上图来自 Elastic 官方两位技术大佬朱杰老师和刘晓国老师的社群微信群中的分享。看到之后，非常有感触，并第一时间转发到技术群中。
这一章开始介绍 全文检索 ：怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。
0. 背景介绍1. 环境准备2. 导入数据3. 全文搜索测试4. 继续放弃治疗 0. 背景介绍
原因是：他在CORD-19（COVID-19文献数据集） Kaggle挑战赛中斩获了6项大奖。
我们知道微服务是一种理念，没有确切的定义和边界，好比设计原则，是属于抽象的概念。在定义不明确的情况下谈划分也是一种各说各话，具体问题需要具体分析，所以这篇文章谈到的划分也不是绝对标准，仅供参考。
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