主要知识点: 本节没有太懂,以后复习时补上       聚合分析的内部原理是什么????aggs,term,metric avg max,执行一个聚合操作的时候,内部原理是怎样的呢?用了什么样的数据结构去执行聚合?是不是用的倒排索引?     搜索+聚合,写个示例     GET /test_index/test_type/_search { "query": { "match": { "search_field": "test&quo…

相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法. 算法介绍: relevance score算法:简单来说就是,就是计算出一个索引中的文本,与搜索文本,它们之间的关联匹配程度. TF/IDF算法:分为两个部分,IF 和IDF Term Frequency(TF): 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现…

搜索的时候,要依靠倒排索引:排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document的每个field,然后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values 在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用:一方面会建立正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操作使用 doc values是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高:如果内存不足够,os会将其写入磁盘上   向index中存储的文档 PUT /cc_article/lo…

搜索的时候,要依靠倒排索引:排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document的每个field,然后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values.在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用:一方面会建立正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操作使用.doc values是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高:如果内存不足够,os会将其写入磁盘上. 倒排索引举例:doc1: hello world you and…

一.正排索引(前向索引) 正排索引也称为"前向索引".它是创建倒排索引的基础,具有以下字段. (1)LocalId字段(表中简称"Lid"):表示一个文档的局部编号. (2)WordId字段:表示文档分词后的编号,也可称为"索引词编号". (3)NHits字段:表示某个索引词在文档中出现的次数. (4)HitList变长字段:表示某个索引词在文档中出现的位置,即相对于正文的偏移量. 由于一篇文章中的某些词可能出现多次,而且位置不同,而全文检索的本…

正常的索引一般是指关系型数据库里的索引. 把不同的数据存放到不同的字段中.如果要实现baidu或google那种搜索,就需要与一条记录的多个字段进行比对,需要 全表扫描,如果数据量比较大的话,性能就很低. 那反过来,如果把mysql中存放在不同字段中字符串,按一定规则拆分成term[词]存放到 一个字段中[套用mysql中的表结构,实际上不是这样处理的],然后把这些词存放到一个字段中,并在这个字段建立索引. 这样一来,搜索时,只需要查 带有索引的这列就可以了[这一点和关系型数据库 field_n…

# index_box 提供搜索功能的实现- 持有std::vector<ITEM> _buffer; 存储所有文章信息- 持有ForwardIndex _forward_index;    - _forward_index.build_findex( _buffer )    - get_all_items _forward_index.get_all_items    - get_items _forward_index.get_items(docid_vect, result, filt…

正向索引的结构如下: “文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现位置列表:单词2:出现次数,出现位置列表:…………. “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表. 一般是通过key,去找value.  当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“华为手机”的文档,再根据打分模型进行打分,排出名次后呈现给用户.因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字,这样的索引结构根本无法满足实时…

1.区别 搜索的时候,要依靠倒排索引:排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document的每个field,然后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values 在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用:一方面会建立正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操作使用 doc values是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高:如果内存不足够,os会将其写入磁盘上 下面两条document doc1: hello wor…

Lucene01--倒排索引思想 1. 倒排索引的概念: 首先对数据按列拆分存储,然后对文档中的数据分词,对词条进行索引,并记录词条在文档中出现的位置.这样查找时只要找到了词条,就找到了对应的文档.概括来讲是先找到词条,然后看看哪些文档包含这些词条. 1.1 文档(Document): 索引库中的每一条原始数据,例如一个网页信息,一件商品信息. 1.2 词条: 原始数据按照算法进行分词,得到的每一个词. 2. 创建倒排索引流程 2.1 获得文档:比如要存储文章 2.2 创建文档列表 首先将数据按…

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 …

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.2. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引1 1.3. 单列索引与多列索引2 1.4. 分区索引和全局索引 2 2. 索引建立,更新的流程使用触发更新索引的事件2 3. 索引常用的存储结构 B树文件 叫做“索引顺序存取方法”(Indexed Sequential Access Method),缩写为ISAM.2 4.  Trie…

基于Apache Thrift的公路涵洞数据交互实现原理 Apache Thrift简介 Apache Thrift(以下简称为“Thrift”) 是 Facebook 实现的一种高效的.支持多种编程语言的远程服务调用的框架. 目前流行的服务调用方式有很多种,例如基于 SOAP 消息格式的 Web Service,基于 JSON 消息格式的 RESTful 服务等.其中所用到的数据传输方式包括 XML,JSON 等,然而 XML 相对体积太大,传输效率低,JSON 体积较小,新颖,但还不够完善.…

索引分类:主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引 1.主键索引:即主索引,根据主键pk_clolum(length)建立索引,不允许重复,不允许空值 ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col'); 2.唯一索引:用来建立索引的列的值必须是唯一的,允许空值 ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE INDEX index_name('col'); 3.普通索引:用表中的普通列构建的索引,没有…

Spark剖析-宽依赖与窄依赖.基于yarn的两种提交模式.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 2.1 Standalne-client 2.2 Standalone-cluster 三.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 Spark的三种提交模式: Spark内核架构中,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 第二种,基…

1.Doc Values 聚合使用一个叫Doc Values的数据结构.Doc Values使聚合更快.更高效且内存友好. Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的.倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档,而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效.   结构类似如下: Doc Terms ----------------------------------------------------------------- Doc_1 | brown, dog, fox, jumpe…

1.单词——文档矩阵 单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,图3-1展示了其含义.图3-1的每列代表一个文档,每行代表一个单词,打对勾的位置代表包含关系. 图3-1 单词-文档矩阵 从纵向即文档这个维度来看,每列代表文档包含了哪些单词,比如文档1包含了词汇1和词汇4,而不包含其它单词.从横向即单词这个维度来看,每行代表了哪些文档包含了某个单词.比如对于词汇1来说,文档1和文档4中出现过单词1,而其它文档不包含词汇1.矩阵中其它的行列也可作此种解读. 搜索引擎的索引其实就是实…

%%1 基于PoE space form 的正运动学求解 % 输入M矩阵.螺旋轴列表Slist(column vector).关节角向量qlist(column vector),输出齐次变换矩阵T function T = FKinSpacer(M, Slist, qlist) T = M; num = size(qlist); for i = num(1):-1:1 S = Slist(:,i); q = qlist(i); Sq = S .* q; Sq_mat = VecTose3r(Sq…

local MainScene = class("MainScene", cc.load("mvc").ViewBase) MainScene.RESOURCE_FILENAME = "MainScene.csb" function MainScene:nodeFromPath(path, root) root = root or self:getResourceNode() assert(root, 'need root node') loca…

倒排索引 Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构,它适用于快速的全文搜索.一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表. 例如,假设我们有两个文档,每个文档的 content 域包含如下内容: The quick brown fox jumped over the lazy dog Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer 为了创建倒排索引,我们首先将每个文档的 content 域拆分…

参考: Phoenix与HBase集成进行数据分析 HBase查询速度慢原因排查 操作1,执行查询,如下: : jdbc:phoenix:node3::/hbase> SELECT * FROM ASSET_RECORD WHERE ASSET_ID='设345-1149640126759047168'; +-----------------------------------+---------------------------+-------------------+-----------…

一.什么事倒排索引 二.倒排索引为什么查询速度快 (1)ES全文检索的底层是使用倒排索引实现的 (2)倒排索引会将文档的内容进行关键词分词,可以使用关键词直接定位到文档的内容…

初始化mongodb数据库 > use deng switched to db deng > db.createCollection("jingdong") #无參数 {"ok":1} > show collections jingdong system.indexes > userdoc1=({"user_id":1,"name":"cloud","state"…

用$where可以执行任意的js作为查询的一部分. db.foo.find({"$where" : function(){          for(var current in this){             for(var other in this){                if(current != other && this[current] == this[other]){                   return true;     …

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My…

索引的定义 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是协助MySQL高效获取数据的数据结构. 本质上,索引的目的是为了提高查询效率,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. 可以类比银行的保险柜,比如你要找归属你的保险柜子.如果没有索引,你需要拿着钥匙,一个个的保险柜的试过去才能找到属于你的保险柜.但是如果有了索引,而且保险柜能够以物理分区的方式存在在对应的区域,同时你可以…

一.$type操作符 $type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型,并返回结果. MongoDB 中可以使用的类型如下表所示: 类型 数字 备注 Double 1   String 2   Object 3   Array 4   Binary data 5   Undefined 6 已废弃. Object id 7   Boolean 8   Date 9   Null 10   Regular Expression 11   JavaScript 13   Symbol 1…

本文讲述了SQL SERVER中碎片产生的原理,内部碎片和外部碎片的概念.以及解决碎片的办法和填充因子.在数据库中,往往每一个对于某一方面性能增加的功能也会伴随着另一方面性能的减弱.系统的学习数据库知识,从而根据具体情况进行权衡,是dba和开发人员的必修课   本文需要你对索引和SQL中数据的存储方式有一定了解 在SQL Server中,存储数据的最小单位是页,每一页所能容纳的数据为8060字节.而页的组织方式是通过B树结构(表上没有聚集索引则为堆结构,不在本文讨论之列)如下图: 在聚集索引B树…

创建备份 MongoDB 数据转储 为了在 MongoDB 中创建数据库备份,需要使用 mongodump 命令.该命令会将服务器上的所有数据都转储到 dump 目录中.你可以使用很多选项来限制转储的数据量,或者创建远程服务器备份. 格式 mongodump 命令的基本语法格式为: >mongodump 范例 开启 mongod 服务器.假设 mongod 服务器运行在 localhost 上,端口为 27017.在命令行上输入命令,在 MongoDB 实例的 bin 目录下输入 mongodu…

表结构和索引列 假设数据库中表是这样的:  我们只考虑一张表employees.titles: 索引是(emp_no,title,from_date) SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+------+------------+ | Table | Non_unique | Key_nam…