分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好.举个例子: 词:<<是的>><span>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,

前言 当我们输入关键字时希望可以支持筛选多个字段,这样搜索内容的覆盖率就会大一些. 匹配多个字段主要用 MultiFieldQueryParser类. 单一字段搜索 QueryParser parser=new QueryParser("content",analyzer); Query query =parser.parse(kw); 多个字段搜索 String[] fields={"title","content"}; MultiFieldQ

mysql 实行模糊查询  一个输入值匹配多个字段 MySQL单表多字段模糊查询可以通过下面这个SQL查询实现 为啥一定要150字以上  真的麻烦  还不让贴代码了 SELECT * FROM `magazine` WHERE CONCAT(`title`,`tag`,`description`) LIKE ‘%关键字%’ 实例: select * from mcode_specific_information where 1=1 <if test="typeID!=null and ty

今天在用sql模糊查询包含字母d的时候,发现一些不包含此字母的也被查询出来了: SELECT * FROM custom WHERE custom_realname LIKE '%d%' 查询了一下,发现以下说明: (最后修改为: SELECT * FROM custom WHERE custom_realname LIKE BINARY '%d%' ) 今天在做mysql的一个搜索的时候发现我用 select name from contact where name like '%a%'的时候

最近需要验证数据仓库某个字段是否转化成某种日期格式,比如时间戳格式 ‘2016-05-03 23:21:35.0‘, 但是DB2不支持REGEXP_LIKE(匹配)函数,所以需要重新想其他办法. 最后使用了最常规的like来模糊匹配,虽然比不上正则匹配那么精准,但也够用了. 思路: 一个下划线代表一个字符,那‘2016-05-03 23:21:35.0‘可以表示成'____-__-__-__.__.__.______'. 当然这种办法比较笨,不能识别是数字还是字母还是字符,当然更好的办法是编写U

有这么一个需求,满足只有一个输入框的条件下,支持不同数据列的搜索结果. 说白了,就是这个 输入框  既可以用来 搜索姓名,也可以搜索 年龄,地址等. 分析: 一般情况下,我们的一个输入框对应 数据库 的某一列信息的搜索,比如,要搜索姓名为 ‘李’ 姓开头的,那么对应的 sql 就是 where name like '李%' 但是,现在输入框有了不确定性,不知道用户到底会输入什么,导致我们后台的 sql 不知道该如何对应了, 比如,用户输入 18,很明显,用户是想搜索 年龄为 18 的用户,如果

一开始的写法 SELECT rrc.id, rrc.resource_name rrc.is_publish FROM res_resource_catalog AS rrc <where> <if test="keyWord != null and keyWord != ''"> AND rrc.resource_name LIKE concat(concat("%",#{keyWord}),"%") OR rrc.re

select id from table where (num,name) in ((num1,'name1'),(num2,'name2'))

对象级安全性 简档 对象级安全性提供了控制 Salesforce.com 中数据的最简单方式.使用对象级安全性 您可以防止用户查看.创 建.编辑或删除特殊类型对象的任何实例 如潜在客户或业务机会.对象级安全性使您能够对特定用户隐藏整 个选项卡和对象 使他们甚至不知道此类数据的存在. 您可以在简档上指定对象级安全性设置. 简档是设置和权限的集合 决定了用户在应用程序中所能进行的操作 类似于 Windows 网络中的组 其中组的所有成员拥有相同的文件夹权限和对相同软件的访问权限. 简档通常由用户的作

本文翻译自Elasticsearch官方指南的Proximity Matching一章. 邻近匹配(Proximity Matching) 使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档,或者至少文档中的每一个字段,视作"一大袋的单词"(Big bag of Words).match查询可以告诉我们这个袋子中是否包括了我们的搜索词条,可是这仅仅是一个方面.它不能告诉我们关于单词间关系的不论什么信息. 考虑下面这些句子的差别: Sue ate the alligator. The alligat

短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

现在有这么一个需求 一个questions表,字段有题目(TestSubject),选项(AnswerA,AnswerB,AnswerC,AnswerD,AnswerE) 要求字段不包含png,jpg,jpeg,gif 正常情况下会这么写 select * from questions where TestSubject not like '%png%' or TestSubject not like '%png%' or ...... 总共需要写6 * 4 = 24个. 第一步优化,将字段拼接

编译环境 本系列文章所提供的算法均在以下环境下编译通过. [脚本编译环境]Federa 8,linux 2.6.35.6-45.fc14.i686 [处理器] Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q9400 @ 2.66GHz [内存] 2025272 kB 前言 awk是脚本中出色的文本处理工具.源码好像也是用C语言写的.本系列会针对不同的案例,用awk来解决我们所要的问题. 为什么会用awk呢?我们当然可以使用C语言或者java语言来对文本 做处理,但每次都要编译会令人发

引言:有时候查询要匹配多个字段.比如查询地址,地址是由多个字段组成的.有省.市.区等等,以及详细地址.这个时候如何查询呢? 实现不同字段相同的查询条件 $User = M("User"); // 实例化User对象 $map['name|title'] = 'thinkphp'; // 把查询条件传入查询方法 $User->where($map)->select(); 用到项目中 if ($address) { // 地址查询 $where['b.province|b.ci

基于Java的全文索引/检索引擎——Lucene Lucene不是一个完整的全文索引应用,而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包,它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能. Lucene的作者:Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家,曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者,后在Excite担任高级系统架构设计师,目前从事于一些INTERNET底层架构的研究.他贡献出的Lucene的目标是为各

ElasticSearch介绍 简介 我们的应用经常需要使用检索功能,开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选.它可以快速的存储.搜索和分析海量数据.SpringBoot 通过整合 SpringData Elasticsearch 为我们提供了非常便捷的检索功能支持. Elasticsearch 是一个分布式搜索服务,提供 Restful API,底层基于 Lucene,采用多 shard(分片)的方式保证数据安全,并且提供自动 resharding 的功能,github 等

一.背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就步入正题吧! 二.字段中的索引和存储 其中需要说明的是: 1.index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,

1.字段 Filed:<field name="_id" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> name:字段名 type:字段类型,影响分词结果 indexed:是否需要索引 stored:是否需要存储 required:是否唯一 multiVal

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的.毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型. 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就

本文是HTTP解析系列第二篇,如果对http协议不是很了解,可以选去看第一篇:带新手走进神秘的HTTP协议,本文主要是对Http的首部字段进行详细解析. HTTP 协议的请求和响应报文中必定包含 HTTP 首部,只是我们平时在使用 Web 的过程中感受不到它.本章 我们一起来学习 HTTP 首部的结构,以及首部中各字段的用法. 6.1 HTTP 报文首部 首部内容为客户端和服务器分别处理请求和响应提供 所需要的信息.对于客户端用户来说,这些信息中的大部分内容都无须亲自查看. HTTP 请求报文