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【每日精选时刻】如何有效向 AI 提问 ?——GPT 开发使用指南;Docker 存储驱动初探;Python遇上SQL,于是一个好用Python第三方库出现

科技好文1、技术干货深入了解Elasticsearch搜索引擎篇:倒排索引、架构设计与优化策略倒排索引是一种用于快速检索数据结构,常用于搜索引擎和数据库。...与传统正排索引不同,倒排索引是根据关键词来建立索引,而不是根据文档ID。倒排索引建立过程如下:首先,将每个文档拆分成一系列关键词或词项,然后建立一个词项到文档映射。...对每个关键词,记录包含该关键词文档列表倒排索引结构类似于一个词项-文档倒排表,可以快速地定位包含特定关键词文档。...但想要获得更准确、有用回答,我们需要掌握如何向 AI 提问技巧和方法。本文将探讨一些技巧,帮助您在与 ChatGPT 和其他类 ChatGPT 大语言模型对话时更加有效且高效。...通过在腾讯云开发者社区发布内容,且希望通过在腾讯云开发者社区内容发布,分享知识和经验,帮助更多开发者了解和使用腾讯云,希望分享知识和经验,助力更多开发者深入了解和应用Vue.js和Java

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搜索技术秘密(一):概览

如果是单字段搜索,那很好办,把日志记到关系数据库,在必要字段上加索引就可以了。但是一旦涉及到复合条件查询,关系数据库会捉襟见肘。...搜索引最基础技术就是倒排索引,它是关键词到文档列表映射。给倒排索引提供一个原子查询词汇,倒排索引可以得到与它相关文档ID 列表。...这样当我们使用复合字段搜索时,通过每个倒排索引都会得到一个 文档ID 列表,然后对这多个文档ID 列表进行交集运算,就可以得到同时满足多个搜索条件文档 ID 列表。...类似于 LevelDB 这样存储引擎能帮我们搞定文档库大字典 docs 存储,但是倒排索引跟文档库似乎又不太一样,单个 key 对应文档 ID 列表可以非常长,如果将这个文档 ID 列表看成一个特殊整体文档...这也超出了个人能力,在后面的系列文章只会对 Elasticsearch 内部技术点进行讨论,非技术因素恕能力有限,互联网上也应该有非常多文章在讨论 Elasticsearch 成功秘诀

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您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
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文本处理,第2部分:OH,倒排索引

这是文本处理系列第二部分。在这篇博客,我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索表单将使用流行开源Apache Lucene索引进行说明。 系统中有两个主要处理流程......为了控制文档在其包含字段索引方式,可以用多种方式声明一个字段,以指定是否应该分析它(索引期间预处理步骤),索引(参与索引)还是存储(如果是它需要查询结果返回)。...当这是一个文档插入时,它会通过正常索引过程(如上所述)来分析文档并在RAM创建一个反转列表。...当这是一个文档删除(客户端请求只包含文档ID)时,它提取正向索引以提取文档内容,然后通过正常索引过程分析文档并构建倒排列表。但在这种情况下,倒排列表doc对象被标记为“已删除”。...由于我们有多个倒排索引(在内存缓冲区以及不同级别的段文件),我们需要结合它们结果。如果termX出现在segmentA和segmentB,则会选取更新版本。

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从 0 到 1 学习 elasticsearch ,这一篇就够了!(建议收藏)

在他找工作过程,为了给妻子构建一个食谱索引擎,他开始构建一个早期版本Lucene。...直接基于Lucene工作会比较困难,所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用添加搜索功能。他发布了他第一个开源项目,叫做“Compass”。...后来Shay找到一份工作,这份工作处在高性能和内存数据网格分布式环境,因此高性能、实时、分布式索引擎也是理所当然需要。...如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字文档都将返回。 再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样一个结构 : ?...如果要搜索含有 python 标签文章,那相对于查找所有原始数据而言,查找倒排索引数据将会快多。只需要 查看标签这一栏,然后获取相关文章ID即可。

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使用倒排索引提高大批量字符串搜索效率

这个时间代价太大了,如果Python一秒钟能运行500万次查询(实际上没有这么快),那么1000亿次查询需要20000秒,接近6小时。...Python里面,当我要判断字母 C是不是在句子 不想听到有人说CNM!里面时,Python是如何工作? 实际上,它工作原理可以写成: sentence = '不想听到有人说CNM!'...此时,字典Key就是每一个字符,而Value可以是每一句话在原来列表索引: sentences = ['你说是买苹果电脑,还是买windows电脑呢?'...看完这篇文章以后,你已经学会了倒排索引(Inverted-index)。这是Google搜索核心算法之一。 可以看出,对于少量数据搜索,倒排索引并不会比常规方法节约多少时间。...但是当你有100000000条句子,1000个关键词时候,用倒排索引实现搜索,所需要时间只有常规方法1/10甚至更少。

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【Elasticsearch专栏 03】深入探索:Elasticsearch倒排索引是如何提高搜索效率

倒排索引是如何提高搜索效率倒排索引之所以能够提高搜索效率,关键在于其独特构建方式和数据结构设计。下面,将对倒排索引工作原理进行深层解读,并阐述其如何显著提高搜索效率。...01 倒排索引工作原理 分词与索引构建 首先,搜索引擎会对文档内容进行分词处理,将文本拆分成独立单词或词组。...然后,根据这个查询列表倒排索引查找对应倒排列表,并将这些倒排列表进行交集运算,以找到同时包含所有查询文档。最后,根据一定排序算法对结果进行排序,并返回给用户。...02 倒排索引如何提高搜索效率 减少扫描范围 正排索引需要扫描整个文档集来确定是否包含查询关键词,而倒排索引则可以直接定位到与查询关键词相关文档,从而大大减少了扫描范围,提高了搜索效率。...这些复杂查询操作在正排索引难以实现或效率较低,而在倒排索引则可以轻松实现并保持较高效率。

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还在为数据搜索慢而烦恼吗?看过来

(2)非结构化数据搜索:即对全文数据搜索,主要有两种方法:顺序扫描、全文搜索; •顺序扫描:即按照顺序扫描方式查询特定关键字。例如给你一张报纸,你找到该报纸“阿Q”文字在哪些地方出现过。...二、Lucene Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组一个子项目,是一个开放源代码全文检索引擎工具包,但它不是一个完整全文检索引擎,而是一个全文检索引架构,提供了完整查询引擎和索引引擎...这种结构由文档中所有不重复词列表构成,对于其中每个词都有一个文档列表与之关联。这种由属性值来确定记录位置结构就是倒排索引。带有倒排索引文件我们称为倒排文件。...这意味着单播列表需要包含集群所有节点, 它只是需要足够节点,当一个新节点联系上其中一个并且说上话就可以了。如果你使用 Master 候选节点作为单播列表,你只要列出三个就可以了。...然后发布最新cluster_state, 最新cluster_state就会包含Node_A信息,相当于一次正常情况新节点加入。

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深入了解Elasticsearch搜索引擎篇:倒排索引、架构设计与优化策略

倒排索引建立过程如下:首先,将每个文档拆分成一系列关键词或词项,然后建立一个词项到文档映射。对每个关键词,记录包含该关键词文档列表。...相比于正排索引倒排索引需要遍历整个文档集合,而是直接通过关键词索引到对应文档列表,减少了搜索时间。其次,倒排索引可以支持复杂查询操作。通过对多个关键词组合查询,可以实现更精确检索结果。...倒排索引是一种将关键词与文档进行映射数据结构,能够快速定位包含特定关键词文档。相比之下,正排索引需要遍历整个数据表才能找到匹配记录。倒排索引使用能够大大减少搜索时间,提高查询效率。...Jieba:Jieba是一款Python中文分词器,具有较快分词速度和较好准确性。它采用了基于前缀词典分词算法,可以处理大规模文本分词需求。ES写入数据工作原理是什么?...希望这些总结可以帮助你们顺利进行面试正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

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敖丙肝了一小时Elasticsearch入门文章

先说一下当时为什么会有场景需要引用到ES,上面说到是一个商品库搜索改造,在之前这个子业务体量很小使用的人不多,使用场景也比较单一,所以我们就觉得放在数据库里也没什么,因为正常需求也是可以满足。...搜出来用户也是能接受。 而且随着你业务发展,可能需要你搜索出商品名称带这个关键词且描述里面也带,这个场景其实多写点业务代码也能满足,但是条件越来越多时候呢?...最近在接触Clickhouse他就是列式存储,他之所以这么快,主要是以下三点原因: 输入/输出 针对分析类查询,通常只需要读取表一小部分列。在列式数据库你可以只读取你需要数据。...例如,如果只需要读取100列5列,这将帮助你最少减少20倍I/O消耗。 由于数据总是打包成批量读取,所以压缩是非常容易。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O体积。...Kibana海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。

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【迅搜03】全文检索、文档、倒排索引与分词

全文本:需要分词,需要对内容建立索引值,比如文章标题、关键字、内容、描述等,一般都是 Text 类型,是我们搜索时主要面对内容,也是我们在 MySQL 需要进行 Like 查询字段。...我们就可以把上面那句话切分成: 爱 北京 天安门 先不说查询,至少存储空间就能节约不少吧。后面我们马上就会详细地说分词这件事。 文档 文档在搜索引,就是实际存储数据单元。...(极客时间:检索核心技术20讲,关于倒排索引解释) 如果数据非常多,而且也都是大篇文章,那么其实这个词项列表内容也不少。...ID 列表,而不是正排索引全文档搜索 n 。...最早,甚至 ES 还没发布时候,大概 2011 年左右(ES最早是2010年发布)。所在公司使用 Solr 作为搜索引擎,而当时配合 Solr 分词器就是 SCWS 。

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Elasticsearch如何检索数据

举个例子,有一个大文本字段,存到数据库里面只能是一个值,如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词,数据库如何实现? 只能通过like模糊查询来实现,先不说性能低,这对于一个搜索引擎是远远不够。...如上图所示,倒排索引一个字段由多个Term组成,这些Term是一个有序列表,并且是唯一不重复。对于每一个Term又会映射上所有包含该TermDocument Id列表。...这个大倒排索引有一个最大特点就是不可变性,只要索引被写入磁盘后,就是不可变: 优点: (1)由于不可变性,所以不需要锁,也就是不存多个线程同时去修改数据。...(2)可以直接把索引加载到FileSystem Cache停留在cache,因为它不会被修改并且FileSystem Cache有足够大空间,这样以来直接在内存查询代替在磁盘上,对搜索性能大大提升...(4)不可变索引可以得到更高压缩比,这样以来能够节省io和占用内存资源 缺点: 倒排索引优点也是它缺点,因为它不可变,所以为了使你新增数据能够正常搜索到,你需要重建整个索引,这严重限制了单个

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聊聊搜索引擎背后故事

结果懵逼,搜到第一条内容竟然不是拿来剔牙工具,而是搜出了一位明星,江湖美誉 “吴牙签”。...作为一名程序员,有必要给大家科普一下互联网 搜索引工作原理,看看它是怎么帮助我们从数亿个网站精准地把这根牙签找出来!...分词后,要根据分词结果建立 倒排索引 。 如果说 正向索引 就像书目录,帮助我们根据页码找到对应章节;那倒排索引则像是打小抄,事先记录好题目答案所在页码,再根据页码快速找到题目答案。...,如果用户搜索关键词 “很大”,只需要倒排索引表中找到索引文本等于 “很大” 那一行,取出包含该词网页 id,就可以再根据网页 id 去正向索引中找到网页全部信息了。...查询倒排索引 分别对这 3 个关键词,从事先建立好倒排索引查出包含网页集合: 关键词 包含该关键词网页 老吴 网页 1、网页 2 不是 网页 3 牙签

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2 万字详解,吃透 ES!

例如给你一张报纸,你找到该报纸“平安”文字在哪些地方出现过。你肯定需要从头到尾把报纸阅读扫描一遍然后标记出关键字在哪些版块出现过以及它出现位置。...倒排文件(Inverted File) :所有单词倒排列表往往顺序地存储在磁盘某个文件里,这个文件被称之为倒排文件,倒排文件是存储倒排索引物理文件。...,所有分片和副本都可以正常工作。...黄色 :预警状态,所有主分片功能正常,但至少有一个副本是不能正常工作。此时集群是可以正常工作,但是高可用性在某种程度上会受影响。 红色 :集群不可正常使用。...提供近 3W 行代码 SpringBoot 示例,以及超 4W 行代码电商微服务项目。 获取方式:点“在看”,关注公众号并回复 666 领取,更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话,在看,转发吧。

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一文俯瞰Elasticsearch核心原理

检索方式 Lucene基于倒排表存储索引,因此在查找过程需要在词典中找到检索词条,然后根据词条找到对应倒排列表。然后根据下面四种查询方式对结果做交并差集等操作即可返回我们想要结果。...1.单关键字查询 根据输入单个词条(Term)进行查询,只需要在词典查到该词条倒排列表即可返回结果。 2.AND 查询同时包含多个词条文档,取交集。...如:首先查询词条A倒排列表[1,2,3],然后查询词条B倒排列表[2,3,4],将两个倒排列表做交集取[2,3],就是即包含词条A又包含词条B文档结果集。...所有的主分片都可以正常工作,但至少有一个副本分片是不能正常工作。此时集群可以正常工作,但是集群高可用性在某种程度上被弱化。 Red:红色,集群不可正常使用。...集群至少有一个分片主分片及它全部副本分片都不可正常工作

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Lucene范围查询原理(

网上很多人在自己没搞明白情况下各种转载甚至魔改, 比如说要解析lucene8.0范围查询, 然后却贴了一张lucene5.0以前版本trie树截图, 最开始非常摸不着头脑......温馨提示: 如果想跟读相关代码, 需要看lucene5.0代码, 可以用gradle/maven直接引入5.0jar包看源码即可....作者Uwe Schindler利用trie树思想发明了一种索引结构, 当我们存储索引时候, 除了正常存储每个数字及其对应倒排表, 还要存储每个数字前缀对应倒排表....比如term(1/445) OR term(1/446) OR term(1/448), 其实完全等效于 term(10/440), 我们之前建立倒排索引文档列表也体现了这一点: 10/440 :...luceneNumericRangeQuery查询逻辑.

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如何通过python操作ES数据库 pythonElasticsearch入门

操作ES数据库 连接ES数据库 无用户名密码状态 有密码 创建索引(ES索引即数据库) 插入数据 单条数据 多条数据 查询数据 查询结果返回参数各字段含义 最直接查询方法 用body指定条件 模糊查询...使用倒排索引数据结构,支持快速全文搜索。在倒排索引里列出了所有文档中出现每一个唯一单词并分别标识了每个单词在哪一个文档。...倒排索引:关键词->文档 倒排索引表,表内关键词对应一个倒排列表列表内有包含该关键字文档DocID集合。...项目中,我们需要一切数据都是从hits获取。 total 返回多少条数据。 max_score 返回结果,最大匹配度分值。 hits 默认查询前十条数据,根据分值降序排序。...对于查询结果字段不理解可以看查询数据查询结果返回参数各字段含义一节 参考资料: 1 python操作ES数据库 2 下一阶段阅读内容,掌握更加详细 Python Elasticsearch api

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ElasticSearch核心知识讲解

:字符串类型常用其他属性dynamic动态映射静态映射精确映射查询matchtermmatch_phrase 倒排索引 倒排索引作为ES核心,底层基于Lucene进行实现。...倒排索引包括Term Index(单词索引),Term Dictionary(单词字典),Posting List(倒排列表) 用户输入关键词进行搜索。...搜索引通常索引单位是term,词典内每条索引项记载term本身一些信息以及指向“倒排列表指针。ES 为了能快速查找到 term,将所有的 term 排了一个序,并采用二分法进行查找。...倒排列表(PostingList): 倒排列表记载了出现过某个单词所有文档文档列表记录,每条记录称为一个倒排索引项(Posting),其主要包括: 文档ID,用于获取原始信息 单词频率TF,记录该单词在该文档出现次数...分词 在构建倒排索引过程需要对文档内容进行分词,掌握分词要先懂两个名词:Analysis与Analyzer。

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深入搜索引擎之 Elasticsearch 必知必会(一):开发视角

Lucene Index 在 Lucene ,单个倒排索引被称为 Segment。...单词词典(Term Dictionary),记录所有的单词,记录单词到倒排列表关联关系(一般都比较大,常见实现算法见下图) 倒排列表(Posting List),记录了单词对应文档集合,由倒排索引项组成...Query 在 ES ,Term 查询,对输入不做分词,会将输入作为一个整体,在倒排索引查询准确词项,并使用相关度打分公式为每个包含该词项文档进行相关性打分 可以用 Constant Score...整个文档集合包含某个词文档数量越少,这个词越重要 举例,输入查询苹果”,在文档 1 中出现,苹果在文档 1、2 中出现 Term Doc ID 1 苹果 1, 2 计算一个词词频简单方式可以是...,就需要即时发送一个查询请求到后端查询匹配项 对性能要求很苛刻,ES 采用了不同数据结构,而非倒排索引来完成。

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【Elasticsearch专栏 01】深入探索:Elasticsearch正向索引倒排索引是什么

什么是Elasticsearch正向索引倒排索引? 首先,要明确是,Elasticsearch本质上只使用倒排索引来实现高效搜索和查询功能。...倒排索引结构: 词典(Term Dictionary):包含所有单词列表,每个单词指向一个或多个倒排列表。...倒排列表(Posting List):对于每个单词,包含一个列表,其中记录了包含该单词文档ID和该单词在文档位置信息。...下面】将详细解释它们之间区别,并提供相关代码片段。 3.小结 正向索引倒排索引各有其优缺点。正向索引结构简单,但检索效率较低;而倒排索引检索效率高,但结构相对复杂。...在实际应用倒排索引被广泛用于支持高效全文搜索和复杂查询操作。然而,在某些特定场景下,如需要快速访问单个文档时,正向索引可能更为适用。

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「Elasticsearch + Lucene」搜索引架构、倒排索引和搜索过程

Lucene内核可以创建为单个Java库文件,并且不依赖第三方代码,用户可以使用它提供各种所见即所得全文检索功能进行索引和搜索操作。...,于是有了Term Index,就像字典里索引页一样,A开头有哪些term,分别在哪页,可以理解term index是一颗树: Posting List(倒排列表):倒排列表记录了出现过某个单词所有文档文档列表及单词在该文档中出现位置信息...根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。...(PS:实际倒排列表并不只是存了文档ID这么简单,还有一些其它信息,比如:词频(Term出现次数)、偏移量(offset)等,可以想象成是Python元组,或者Java对象) 关系型数据库...ElasticSearch 数据库 索引 表 类型 行 文档 列 字段 正排索引: 根据文档ID查询单词 倒排索引: 根据单词查询文档ID,返回多个对应页面.

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