用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务。
superl-url是一款开源的,并且功能强大的关键词URL采集工具,可以根据关键词,对搜索引擎内容检索结果的网址内容进行采集。 程序主要运用于安全渗透测试项目,以及批量评估各类CMS系统0DAY的影响程度,同时也是批量采集自己获取感兴趣的网站的一个小程序~~本来几年前就写好了,没什么技术含量,没想到小伙伴的使用需求还蛮大的,不敢私藏~~ 立了flag,
(创建一个txt文件,写入批处理脚本,再将文件的后缀改为.bat变为批处理脚本文件)
mysql数据库自带备份命令mysqldump,可对数据库进行备份操作 最简单的备份是将数据库备份至本地,生成 **.sql文件
来源:GavinZhang( @GavinBuildSomething ) guoze.me/2016/06/26/how-to-google/ 如果说近二十年最伟大的发明,我相信搜索引擎肯定会占据一个不容小觑的位置,它不单是一项发明,更是一项成就,最大程度消灭了信息的不平等。既然人人都可以接触到海量的信息,那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一的标准了:善用搜索引擎的都是信息时代的富翁,不懂搜索引擎的都是信息时代的负翁。 而像程序员这种必须终生学习的职业,搜索引擎就是我们的左膀右臂。懂搜索引擎就是我们的基
商品搜索统计 商城商品名,搜索成千上万,如何才能实时的获取到当前搜索热度最高的词,或者某一个搜索词排在第几呢? clickhouse ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开
认识这个小工具纯属偶然,是在和同事讨论一个问题的时候,我随口问了句,还有啥好工具推荐推荐,他推荐了两个: Typora和Everything.
基于上述的需求分析,使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求,基于此在处理整体搜索后台服务上,主要考虑下面几个问题:
如果票选近二十年最伟大的发明,我相信搜索引擎肯定会占据一个不容小觑的位置,它不单是一项发明,更是一项成就,最大程度消灭了信息的不平等。既然人人都可以接触到海量的信息,那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一的标准了:善用搜索引擎的都是信息时代的富翁,不懂搜索引擎的都是信息时代的负翁。
搜索/home/shell_learn/下的文件,文件名以.sh结尾,且修改时间在一个星期之内的,然后将其删除
时间相关的字段是ElasticsSearch(以下简称ES)最常用的字段了,几乎所有的索引应用场景都会有时间字段,一般用于基于时间范围的搜索,聚合等场景。但是由于时区的问题,相信很多小伙伴都踩到过时间字段的坑,笔者自己就踩过。
导读:本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍,包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引,最后给出了性能对比。
那就是搞定面试官系列,我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来,比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
基本上所有的产品都离不开模糊搜索,无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索,我们最典型的解决方案是大家都可以想到的,使用SQL的like功能来实现,如下:
MyISAM:默认的MySQL插件式存储引擎,它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。
以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展,
公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
带索引的表在数据库中需要更多的存储空间 增、删、改命令需要更长的处理时间,因为它们需要对索引进行更新
函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着,这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了,我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
GitMAD是一个用于发现Github上的敏感信息和数据泄漏的工具。通过给定关键字或域,GitMAD便会搜索Github上托管的代码,以查找是否存在匹配项。一旦找到了匹配项,GitMAD将克隆存储库并在文件中搜索一系列可配置的正则表达式。然后,GitMAD会获取这些结果,并将它们插入到数据库中供后续的查看使用。这些结果也可作为邮件警报发送。另外,GitMAD将持续运行以发现与输入关键字匹配的新存储库。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
在学习 MySQL 的过程中,也许你希望有个中文网站可以参考,或许你曾经在搜索引擎中寻找过此类网站。如果你有此类需求的话,那么下面介绍的这个网站你一定要收藏。
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
发生了一件事:MyEclipse访问Mysql时:Client does not support authentication protocol requested by server
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
在学习和使用MySQL的过程中,难免会遇到各种问题。不知道当你遇到相关问题时会怎么做,我在工作或写文章的过程中,遇到不懂或需要求证的问题时通常会去查阅官方文档。慢慢的,阅读文档也有了一些经验,本篇文章将手把手教你阅读MySQL官方文档,希望可以给到各位一点小收获。
对于电商系统来说,商品搜索是其核心功能之一,如何能保证在海量的数据中,能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验,在商品搜索中,如根据用户画像定向的做推荐,或是基于位置信息如美团O2O类搜索,这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的,这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
为在搜索子句中使用通配符,必须使用LIKE操作符。LIKE指示MySQL,后跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配进行比较。
最近工作上需要实现搜索功能,尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案,但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题,文章描述等。主要实现方式有一些几种,各个方式各有利弊,需要权衡。
项目介绍 项目介绍 电商网站的各种用户行为进行分析 访问首页 → 点击商品 → 添加购物车 → 结算 访问首页 → 输入关键词 → 点击商品列表 → 点击商品→ 关闭网页 访问详情页 → 查看推荐
在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框,但是当数据量级别上去之后,频繁对数据库造成压力,所以想使用Full Text全文索引进行优化 下面是一个总结的简单案例
*本文原创作者:grt1stnull,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 感谢hanc00l爬取了wooyun的网页,才使乌云关闭后,大家依旧可以访问以前的漏洞库、知识库。hanc00l发布了基于flask或者torndo的乌云公开漏洞、知识库搜索的github项目,同时发布了已经配置好的虚拟机,允许大家直接把乌云搭建在了本地。 为了方便的在本地进行乌云搜索,我准备把乌云搜索搭建在树莓派上。但是,hanc00l使用的数据库是mangodb,总数据在6GB左右。32位的mangodb支持的总共
搜索引擎,是人们常用的获取信息的平台,对关键字的搜索情况,间接代表着其关注程度。本文尝试从对数据库产品的搜索,了解各产品在受众中关注度情况。下面示例均以百度搜索提供的百度指数为基础,以最近2~3个月数据为依据进行分析。分析结果仅代表个人意见,不代表官方意见。
作为一个测试人员,在学习的过程中,可能经常需要去在linux下安装一些软件,有的软件通过搜索别人的博客教程进行安装的话,随着一些软件的升级,以及虚拟机/服务器镜像版本不一致等外部因素,都有可能导致安装软件出现各种不可预知的问题,到时候还得去搜索资料逐一解决问题,挺耽误时间的。
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我应该是公司第一个专职搜索的,当时搜索所有组件只有一个ES(elasticsearch),虽然之前在干过将近两年的solr,不过主要还是以数据检索为主(类似于为hbase建一个二级索引),既然组织安排也就接下了这口锅,从基础的查询解析/数据同步做起,一点点的把整个搜索的框架立起来,团队“一度扩张”到3个人,承接了整个公司大部分的搜索业务,负责的数据大概有几十亿,从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过,都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎,创建于 2017 年,其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx,显着改进了它的功能,修复了数百个错误,几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代,快速,轻量级和功能齐全的数据库,具有出色的全文搜索功能。
https://www.cnblogs.com/sevck/p/6733702.html
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度,已经深入到生活与工作的方方面面,简单列举几个应用如下:
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎,创建于 2017 年,其前身是 Sphinx Search 。
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