1.倒排索引原理 倒排索引来源于搜索引擎的技术,可以说是搜索引擎的基石.正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作.在详细说明倒排索引之前,我们说一下与之相关的正排索引并与之比较. 1.1正排索引 在搜索引擎中,正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档. 正排表结构如图1所示,这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 一 反向索引 1.1 反向索引的定义 反向索引作为B-tree索引的一个分支,主要是在创建索引时,针对索引列的索引键值进行字节反转,进而实现分散存放到不同叶子节点块的目的. 1.2 反

Reverse Key Indexes反向索引A reverse key index is a type of B-tree index that physically reverses the bytes of each index keywhile keeping the column order.反向索引就是将正常的键值头尾调换后再进行存储,这样做可以高效地打散正常的索引键值在索引叶块中的分布位置.反向索引适用场合:索引叶块成为热点块时使用通常使用数据时都比较集中在一个连续的数据范围内,比

反向索引主要用于全文搜索,就是形成一个word url这样的结构 file1: MapReduce is simple file2: MapReduce is powerful is simple file3: Hello MapReduce bye MapReduce 那么经过反向索引后就是: Hello     file3.txt:1; MapReduce     file3.txt:2;fil1.txt:1;fil2.txt:1; bye     file3.txt:1;  is    

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); ,),,); create table t1 as select * from t; create table t2 as select * from t; create index ind_t2_id on t2(id); lottu=# analyze t1; A

原文链接:  http://my.oschina.net/wangfree/blog/77045 倒排索引 倒排索引(反向索引) 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index).带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file).     用途  倒排文件(倒排索引),索引对象是文档或者 文

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); insert into t select generate_series(1,10000),'lottu'||generate_series(1,10000); create table t1 as select * from t; create table t2 a

一 反向索引 1.1 反向索引的定义 反向索引作为B-tree索引的一个分支,主要是在创建索引时,针对索引列的索引键值进行字节反转,进而实现分散存放到不同叶子节点块的目的. 1.2 反向索引针对的问题 使用传统的B-tree索引,当索引的列是按顺序产生时,相应的索引键值会基本分布在同一个叶块中.当用户对该列进行操作时,难免会发生索引块的争用. 使用反向索引,将索引列的键值进行反转,实现顺序的键值分散到不同的叶块中,从而减少索引块的争用. 例如:键值1001.1002.1003,反转后1001.2

转自:http://zhangyu8374.iteye.com/blog/86307 反向索引是一种索引结构,它存储了单词与单词自身在一个或多个文档中所在位置之间的映射.反向索引通常利用关联数组实现.它拥有两种表现形式: inverted file index,其表现形式为 {单词,单词所在文档的ID} full inverted index,其表现形式为{单词,(单词所在文档的ID,在具体文档中的位置)} 具体实例,假设有三个文档: T0 = "it is what it is" T

转自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/02/1661436.html 4.2. 反向信息 反向信息是索引文件的核心,也即反向索引. 反向索引包括两部分,左面是词典(Term Dictionary),右面是倒排表(Posting List). 在Lucene中,这两部分是分文件存储的,词典是存储在tii,tis中的,倒排表又包括两部分,一部分是文档号及词频,保存在frq中,一部分是词的位置信息,保存在prx中. Term D

反键索引又叫反向索引,不是用来加速数据访问的,而是为了均衡IO,解决热块而设计的比如数据这样: 1000001 1000002 1000005 1000006 在普通索引中会出现在一个叶子上,如果部门数据需求极大,也就是热块,多个需求之间就会有请求竞争. 为了避开竞争 建反键索引 它会将数据逆转 1000001 2000001 5000001 6000001 这样索引键就不可能分布在一个叶子上.实现了IO分离,每个数据在索引中搜寻路径也就不一致了,解决了热点块竞争问题. 建立反键索引:SQL>

这是篇翻译文,图画的挺有意思. Elastic使用非常特殊的数据结构,称作反向索引.反向索引中,包括了一组document中出现的唯一的单词,和对应的单词,所出现的位置.反向索引是在ES中,document被创建的同时,创建的.创建的过程称作"分析".接下来,会说明它是如何被创建以及如何被保存在shard中用来搜索docuemnt 从Document到可被查找的索引 ・Client端发送命令在ELS中创建document. ・一旦document在ELS中被创建,它要经历分析阶段.在这

mapped type不能Object? 本人使用 intellij idea 15 , postgresql 9.4,在开发java ee . 在用 Hibernate时, 需要用数据库表反向生成实例,数据库中部分字段,是Int4,在反转的时候会爆出错误,下面是我的测试图,有木有大牛了解,可不可给给点解决方法,[生成后手动一个个修改回来除外],各种google过……唉,求教.... 下拉框中并没有String或Integer 的选项,只有Object和序列化两种.选择序列化或者手动一个个敲可以

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值 回到上一级页面:PostgreSQL内部结构与源代码研究索引页    回到顶级页面:PostgreSQL索引页 索引膨胀,主要是针对B-tree而言. 索引膨胀的几个来源: 1 大量删除发生后,导致索引页面稀疏,降低了索引使用效率. 2 PostgresQL 9.0之前的版本,vacuum full 会同样导致索引页面稀疏. 3  长时间运行的事务,禁止vacuum对表的清理工作,因而导致页面稀疏状态一直保持. 如何找出 膨胀的索引,参见: https:

PostgreSQL里面给全文检索或者模糊查询加索引提速的时候,一般会有两个选项,一个是GIST类型,一个是GIN类型,官网给出的参考如下: There are substantial performance differences between the two index types, so it is important to understand their characteristics. A GiST index is lossy, meaning that the index ma

查看某个表的索引使用情况 select relname, indexrelname, idx_scan, idx_tup_read, idx_tup_fetch from pg_stat_user_indexes where relname = table_name order by idx_scan asc, idx_tup_read asc, idx_tup_fetch asc; 查看所有表的索引的使用情况 select relname, indexrelname, idx_scan, id

PostgreSQL 分区表,操作性相当便捷. 但只能在创建时决定是否为分区表,并决定分区条件字段,普通表创建后,不能在修改为分区表. Note:通过其他方法也可转化为分区表. 和其他数据库一样,分区表作为一个DB的特性,优点自不用说,物理分散,逻辑统一. 必须要注意的一个缺点是:分区表不允许其他表作为外键引用.只能在真实场景业务逻辑上当作外键,设计时论场景再推敲. 一.分区索引 在Pg 11以前只能单独为每个分区表建立索引等,且不能在[母表]上建立主键.索引等. Pg 11以后可以针对“逻辑”

由于属于老项目,postgresql使用版本9.6,主要解决‘%name%"查询无法使用索引问题.pg_trgm模块提供函数和操作符测定字母,数字,文本基于三元模型匹配的相似性, 还有支持快速搜索相似字符串的索引操作符类. 1. 增加pg_trgm拓展 CREATE EXTENSION pg_trgm; 2. 采用pg_trgm 建立gin索引 CREATE INDEX trgm_idx_users_username ON users USING gin (username gin_trgm_o

在关系型数据库调优中,查询语句涉及到的索引类型是不得不考虑的一个问题.不同的类型的索引可能会适用不同类型的业务场景.这里我们所说的索引类型指的是访问方法(Access Method),至于从其他维度区分索引(Index)这里暂不作考虑. PostGreSQL数据库默认的索引访问方法是btree,其他的数据库如Oracle默认也是btree.那么btree到底是何方神圣呢?如果想要深入理解btree的运行原理,需要了解一下数据结构相关的知识,特别是树形数据结构.btree运用了b+ 树数据结构,其

一.索引简介 二.索引分类 三.创建索引 四.修改索引 五.删除索引

查索引 语句: SELECT tablename, indexname, indexdef FROM pg_indexes WHERE tablename = 'user_tbl' ORDER BY tablename, indexname; 查表名 SELECT tablename FROM pg_tables 查数据库 SELECT datname FROM pg_database 命令行 \l —— 得到全部数据库 \dt —— 得到全部表 \d 数据库 —— 得到所有表的名字 \d 表名