Android快速索引条控件 效果展示 ? 代码实现 自定义view，画出静态的图形 在canvas上指定好位置，用各种画笔Paint，重要的是分析的过程。 break; } //自行处理触摸事件，不向上传递 return true; } /** * 当前的索引位置是否和上一个相等
布局： <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/<em>android</em>" xmlns:tools="http: /** * <em>快</em><em>速</em><em>索</em><em>引</em> * * 用于根据字母<em>快</em><em>速</em>定位联系人 * @author poplar * */ public class QuickIndexBar extends View { ; switch (MotionEventCompat.getActionMasked(event)) { case MotionEvent.ACTION_DOWN: // 获取当前触摸到的字母<em>索</em><em>引</em> TextUtils.equals(preLetter, currentLetter)){ str = currentLetter; } } // 根据str是否为空,决定是否显示<em>索</em><em>引</em>栏 getApplicationContext(), letter); showLetter(letter); // 根据字母定位ListView, 找到集合中第一个以letter为拼音首字母的对象,得到<em>索</em><em>引</em>
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简介 索引是用于加速数据存取的数据对象。合理的使用索引可以大大降低 i/o 次数,从而提高数据访问性能。索引有很多种我们主要介绍常用的几种: 为什么添加了索引之后，会加快查询速度呢？ 图书馆：如果杂乱地放书的话检索起来就非常困难,所以将书分类，然后再建一个箱子，箱子里面放卡片，卡片里面可以按类查询,按书名查或者类别查,这样的话速度会快很多很多，这个就有点像索引。 索引的好处就是提高你找到书的速度，但是正是因为你建了索引，就应该有人专门来维护索引，维护索引是要有时间精力的开销的，也就是说索引是不能乱建的，所以建索引有个原则：如果有一个字段如果不经常查询，就不要去建索引 现在把书变成我们的表，把卡片变成我们的索引，就知道为什么索引会快，为什么会有开销。 创建索引 单列索引 单列索引是基于单个列所建立的索引，比如: CREATE index 索引名 on 表名(列名) 复合索引 复合索引是基于两个列或多个列的索引。
1.添加PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql >ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column ` ) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
（indices) indices是index的复数，代表许多的索引， 类型（type） 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同 不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念 文档（document） 存入索引库原始的数据。 2.3.查看索引设置 语法 Get请求可以帮我们查看索引信息，格式： GET /索引库名 ? 或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置： ? 2.4.删除索引 删除索引使用DELETE请求 语法 DELETE /索引库名 示例 ? 再次查看heima2： ? 当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在： ? 2.5.3.2.index index影响字段的索引情况。 true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。
6 索引管理 6.1 搭建工程 6.1.1 ES客户端 ES提供多种不同的客户端： 1、TransportClient ES提供的传统客户端，官方计划8.0版本删除此客户端。 6.2.1 API 创建索引： put http://localhost:9200/索引名称 { "settings": { "index": { "number_of_shards": 1, #分片的数量 "number_of_replicas": 0# 副本数量 } } } 创建映射： 发送：put http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_ @Autowired RestHighLevelClient client; @Autowired RestClient restClient; //创建索引库 、将原来的文档标记为删除、创建新文档、删除旧文档，创建新文档就会重建 索引。
大部分情况下，我们都是对动态数据构建索引，不仅要考虑到索引的查询效率，还需要动态更新索引。 索引存储在内存还是硬盘？存储在内存，查询速度比磁盘高。 索引的目的是提高查询效率，但是，基于动态数据集合构建的索引，还要考虑索引的维护成本。因为在原始数据动态增删改的同时，也需要动态的更新索引。而索引的更新会影响到增删改操作的性能。 3. 所以，大部分关系型数据库索引，比如MySQL、Oracle，都是用B+树来实现的。 跳表也支持快速添加、删除、查找数据。 如果判定数据不存在，就没必要读取磁盘中的索引了。对于数据不存在的情况，数据查询就更加快速了。 有序数组也可被作为索引。 如果数据是静态的，可以把数据的关键词抽取出来，组织成有序数组，然后利用二分查找来快速查找数据。 4. 总结 架构设计离不开数据结构和算法。
介绍 现在有通讯录的项目基本都会用到侧边快速索引栏，网上也有不少第三方开源控件可以使用。但我讲的这个还是稍稍有点不一样的。 和一般索引栏不太一样的地方： 只显示有出现的首字母 出现的索引字母居中显示 代码相对较简单 好吧，编不下去了，其实也没什么不一样的，可以看一下效果图。 item，顺便把要显示的索引字母数组获取到。 在 item 的实体类里面，我用 isIndex 这个字段来区分是索引 item，还是普通 item。 这样一方面可以修改控件适合自己的项目使用，一方面出现了 bug 也可以快速定位修改。 妥妥的。
是否索引：将Field分析后的词或整个Field值进行索引，只有索引方可搜索到。 比如：商品名称、商品简介分析后进行索引，订单号、身份证号不用分析但也要索引，这些将来都要作为查询条件。 添加文档代码实现 //添加索引 @Test public void addDocument() throws Exception { //索引库存放路径 ; document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容", Field.Store.NO)); //LongPoint创建索引 indexWriter.close(); } 说明：将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。 ," + "它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。"
简介 对要搜索的信息创建Query查询对象，Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法，类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法， 比如：“name:lucene”表示查询 建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。 需要加入queryParser依赖的jar包。 ? IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher(); //创建queryparser对象 //第一个参数默认搜索的域
1.索引库数据导入 昨天我们学习了Elasticsearch的基本应用。今天就学以致用，搭建搜索微服务，实现搜索功能。 1.1.创建搜索服务 创建module： ? ? Pom文件： <? 接下来，我们需要商品数据导入索引库，便于用户搜索。 那么问题来了，我们有SPU和SKU，到底如何保存到索引库？ 1.2.1.以结果为导向 大家来看下搜索结果页： ? 可以看到，每一个搜索结果都有至少1个商品，当我们选择大图下方的小图，商品会跟着变化。 因此，搜索的结果是SPU，即多个SKU的集合。 既然搜索的结果是SPU，那么我们索引库中存储的应该也是SPU，但是却需要包含SKU的信息。 1.2.2.需要什么数据 再来看看页面中有什么数据： ? 方便根据价格进行筛选过滤 skus：用于页面展示的sku信息，不索引，不搜索。包含skuId、image、price、title字段 specs：所有规格参数的集合。
需求： 想要查找哪些索引太长了，这个SQL在5.7下跑的特别慢，8.0则挺快的，帮看下有啥优化方案没 具体SQL 和执行计划如下 ： SELECT c.TABLE_SCHEMA AS DB, c 我们初步分析一下，从执行计划中 可以看出三个表都是ALL 所以很慢 那添加索引不就行了吗，因为是系统表，所以不能随便添加！ 那该怎么办？ 想到了AUTOKEY 就是临时索引，那思路就是改写SQL 达到生成临时索引，最终达到优化效果 改写的SQL 如下 SELECT c.TABLE_SCHEMA AS DB, c.TABLE_NAME
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下 ”ES 如何快速检索“ 这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。 那么如何快速的在海量 term 中查询到对应的 term 呢？遍历一遍显然是不现实的。 五、总结 下面我们来做一个技术总结（感觉有点王刚老师的味道） 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。 这篇文章讲的虽是 Lucene 如何实现倒排索引，如何精打细算每一块内存、磁盘空间、如何用诡谲的位运算加快处理速度，但往高处思考，再类比一下 MySQL，你就会发现，虽然都是索引，但是实现起来，截然不同 笼统的来说，b-tree 索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢，就像 ES。
几个重要的基础概念 索引，含有相同属性的文档集合。 类型，索引可以定义一个或者多个类型，文档必须属于一个类型。 文档，文档是可以被索引的基本数据单位。 和索引相关的有2个高级概念，一个是分片，一个是备份。 分片：每个索引都有多个分片，每个分片是一个lucene索引。 备份：拷贝一个分片就完成了分片的备份。 假设索引的数据很大，就会造成硬盘的压力很大，同时搜索速度也会出现瓶颈。那么可以将索引分成多个分片，从而分摊压力。分片的同时，还可以允许用户进行水平扩展和拆分，进行分布式的储存，从而提高搜索的效率。 es在默认创建索引时，会创建5个分片，一个备份。 假设我们的es是一个master，2个slave，创建索引时，走的默认配置（5个分片，1个备份）,那么图示如下： ? 创建ES索引、类型 本文前面提到es提供了简单易用的Restful API来操作索引／类型／文档，下面介绍下基本格式： API基本格式 http://ip:port/索引/类型/文档id http
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。 查询速度快：O(len(str)) 的查询时间复杂度。 - 总结 - 下面我们来做一个技术总结： 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。 这篇文章讲的虽是 Lucene 如何实现倒排索引，如何精打细算每一块内存、磁盘空间、如何用诡谲的位运算加快处理速度。 当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢，就像 ES。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下 ”ES 如何快速检索“ 这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。 通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间 查询速度快。O(len(str)) 的查询时间复杂度。 OK，现在我们能得到 lucene 倒排索引大致是个什么样子的了。 五、总结 下面我们来做一个技术总结 为了能够快速定位到目标文档，ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度，虽然空间消耗比较大，但是搜索性能提高十分显著。 这篇文章讲的虽是 Lucene 如何实现倒排索引，如何精打细算每一块内存、磁盘空间、如何用诡谲的位运算加快处理速度，但往高处思考，再类比一下 MySQL，你就会发现，虽然都是索引，但是实现起来，截然不同 笼统的来说，b-tree 索引是为写入优化的索引结构。 当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢，就像 ES。
chrome浏览器中切换搜索引擎需要到设置中切换，或者打开另外一个搜索引擎的首页进行搜索，你需要添加多个搜索引擎的标签页以便快速打开，或者用一个搜索引擎搜索另一个并打开新的搜索引擎，但这些方法都显得非常麻烦 有没有什么快速的方法呢？ 在这里我们可以添加新的搜索引擎，从左到右依次填写搜索引擎的名称，关键字和网址。这样就添加好了我们自定义的搜索引擎。填写内容如何获取请看下面的部分。 如何快速切换搜索引擎 回到我们最开始的问题，如何快速切换搜索引擎？实际上到这里，一切准备都就绪了。 也就是说，你打开一个新的标签页，仍然会使用默认的搜索引擎。这种方法非常适用于默认搜索引擎无法满足需求，或者需要精确搜索时，临时切换搜索引擎。
如果 Logstash 正在繁忙地处理数据，它会告知 Filebeat 减慢读取速度。拥塞解决后，Filebeat 将恢复初始速度并继续输送数据。 如果 Logstash 正在忙于处理数据，则可以让 Filebeat 知道减慢读取速度。一旦拥堵得到解决，Filebeat 就会恢复到原来的步伐并继续运行。 配置 Elastic提供了一个配合ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）的快速配置方式，不过我们不需要配合ELK使用Filebeat。
一般来说，查询网站是否被搜索引擎收录的话，只需要在搜索引擎site下网址就可以了，如果是查询所有后缀的收录量，同样是site一下，别如 site：.com即可查询收录量，用此方法还可以比较搜索引擎都不同后缀的友好程度 查询博客的快照时间可以发现，网站页面更新时间是6号，也就是快照大概是3天左右更新一次。 如果一直关注我的朋友可能知道，我一直推荐的百度快速收录方法就是——百度统计。 为什么是百度统计呢？ 这里说的是百度，搜索与好搜使用相关的自家站长工具 同样可以促使快速收录。 需要值得注意的是，根据经验和一些朋友的反馈，添加百度统计会稍微影响网站加载速度。。。
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 通过Series的索引获取值 位置索引 名称索引 点索引 快速掌握Series系列： [L1]快速掌握Series~创建Series [L2 ]快速掌握Series~Series的属性 a Series的索引 Series简单来说就是带有索引的一维数组，很自然的可以通过索引来获取对应的value值，我们有三种方式进行索引： 位置索引。 通过0 ~ n-1[n为Series中索引个数]进行索引； 名称索引。通过传入指定的index名称来进行索引； 获取单个索引值； 获取多个索引值； 点索引。 ]而且还能够反向索引[从-1开始反向索引]。 点索引 平时使用名称索引以及位置索引足够使用。
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