SQLSERVER全文搜索 看这篇文章之前请先看一下下面我摘抄的全文搜索的MSDN资料,基本上MSDN上关于全文搜索的资料的我都copy下来了 并且非常认真地阅读和试验了一次,并且补充了一些SQL语句,这篇文章本人抽取了一些本人自认为是重点的出来 并且加入了一些自己的内容,补充MSDN上没有的和整理了网上关于全文搜索的资料 至于全文搜索的性能,注意事项,大家可以看我copy下来的文章 文章地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/articles/3254782.html

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SQL Server 的全文搜索(Full-Text Search)是基于分词的文本检索功能,依赖于全文索引.全文索引不同于传统的平衡树(B-Tree)索引和列存储索引,它是由数据表构成的,称作倒转索引(Invert Index),存储分词和行的唯一键的映射关系.倒转索引是在创建全文索引或更新全文索引时,由SQL Server自动创建和维护的.全文索引主要包含三种分析器:分词器(Word Breaker).词干分析器(stemmer)和同义词分析器.全文索引中存储的数据是分词及其位置等信息,分词

HubbleDotNet 简介 HubbleDotNet 和 Lucene.net 性能对比测试 HubbleDotNet 和 Lucene.Net 匹配相关度的比较 HubbleDotNet 软件架构 安装和升级 安装 升级 用户权限--功能规划中 默认帐号** 添加帐号** 帐号权限** 索引 Hubble.net 的数据库和数据表 Hubble.net 数据表的数据类型 创建.删除数据库 创建数据表 为数据库现有表或视图建立全文索引(一) Append Only 模式 为数据库现有表或视图

FULLTEXT索引 创建FULLTEXT索引语法 创建table的时候创建fullText索引 CREATE TABLE table_name( column1 data_type, column2 data_type, column3 data_type, - PRIMARY_KEY(key_column), FULLTEXT key key_name (column1,column2,..) ); 在已存在的table上面创建fullText索引 ALTER TABLE table_nam

最近在做一个搜索引擎,主要是对图书方面的对象级的搜索,首先来了解下Sphinx吧. 它能够提高你的查询的速度,这个不是一般的快. Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,他可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索.         Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如:PHP.Python.Perl.Ruby等,同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件. Sphinx单一索引最大可包含1亿

背景:搞个个人博客的全文搜索得用like啥的,现在mysql版本号已经大于5.6.4了也就支持了innodb的全文搜索了,刚查了下目前版本号都到MySQL Community Server 5.6.19 了,所以,一些小的应用可以用它做全文搜索了,像sphinx和Lucene这样偏重的.需要配置或开发的,节省了成本. 这儿有一个原创的Mysql全文搜索的文章, mysql的全文搜索功能:http://blog.csdn.net/bravekingzhang/article/details/672

如何在MySQL中获得更好的全文搜索结果 很多互联网应用程序都提供了全文搜索功能,用户可以使用一个词或者词语片断作为查询项目来定位匹配的记录.在后台,这些程序使用在一个SELECT 查询中的LIKE语句来执行这种查询,尽管这种方法可行,但对于全文查找而言,这是一种效率极端低下的方法,尤其在处理大量数据的时候. mysql针对这一问题提供了一种基于内建的全文查找方式的解决方案.在此,开发者只需要简单地标记出需要全文查找的字段,然后使用特殊的MySQL方法在那些字段运行搜索,这不仅仅提高了性能和效率

http://docs.spring.io/spring-data/solr/ 首先介绍一下solr: Apache Solr (读音: SOLer) 是一个开源.高性能.采用Java开发.基于Lucene的全文搜索服务器,文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中,查询该集合也是通过 http收到一个XML/JSON响应来实现.Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的.每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性.Solr 中的每个 Doc

http://www.oschina.net/question/12_71591 言: OSChina 的搜索做得并不好,很久之前一直想在细节方面进行改造,一直也没什么好的思路.但作为整体的结构或许对大家还是有一些参考的价值,之前也分享过一些代码,这次主要是把整个模块的设计思路详细的介绍一下,本文要求了解 Lucene 的基本使用. OSChina 使用的是全文搜索的技术,涉及到的开源软件包括 Lucene 和国产的 IKAnalyzer.谈到分词,有些人喜欢问,你怎么不用xxx呢?很不好意思,

原文:SQL Server 全文搜索 配置.查询初体验 一.使用SQL Server全文搜索配置 要使用SQL Server的全文搜索服务,需要进行如下配置. 1.开启全文搜索服务: 2.开启数据库的全文索引功能: --开启数据库的全文搜索功能 EXEC sp_fulltext_database 'enable'; 3.创建全文索引目录: --创建全文索引目录 CREATE FULLTEXT CATALOG IndexCatalog ON FILEGROUP [PRIMARY] IN PATH

[摘要]本文介绍如何使用HubbleDotNet实现基本的全文搜索,包括建立搜索数据库.数据表.建立索引,压缩索引和搜索示例等内容. 上文介绍了HubbleDotNet的安装,接下来介绍如何使用HubbleDotNet实现基本的全文搜索.我们使用HubbleDotNet进行搜索,一般都是已经建立数据库了,所以本文也以在已有数据库的情况下使用HubbleDotNet建立全文搜索进行介绍. 一. 准备数据 1.创建一个News数据库,我使用的MSSQL 2005: 2.创建News表: 1 2 3

实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support

前言: 前面几章已经很详细的讲解了如何创建索引器对索引进行增删查(没有更新操作).如何管理索引目录以及如何使用分词器,上一章讲解了如何生成索引字段和创建索引文档,并把创建的索引文档保存到索引目录,到这里我们已经知道如何建立索引,那么本章将会详解如何搜索索引目录中的索引文档索以及如何创建索引搜索器和六种文档搜索器(搜索器)的实现. luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引搜索器 索引搜

前言:上一章中我们已经实现了索引器的创建,但是我们没有索引文档,本章将会讲解如何生成字段.创建索引文档,给字段加权以及保存文档到索引器目录 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引文档 一个索引目录可以放多个索引文档,每个索引文档由多个索引字段组成,索引字段由要索引的字段名和字段内容以及权重值组成 1.构建索引字段并加权 /** * 创建索引字段 * @param boost * -

前言: lucene全文搜索之一中讲解了lucene开发搜索服务的基本结构,本章将会讲解如何创建索引器.管理索引目录和中文分词器的使用. 包括标准分词器,IKAnalyzer分词器以及两种索引目录的创建 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引器 创建lucene的索引器需要两个要素:一个是分词器,一个是索引目录. 那么就让我们创建这两个实例 1.创建分词器 (1)创建lucene内

1.首先安装 jave环境 jdk 下载地址 ,我用的是最新版本的,有时版本要跟elasticsearch对应 2.安装elasticsearch 下载地址 3.安装Laravel scout 全文搜索包,这里我用的是5.0.3版本,tamayo/laravel-scout-elastic .这里的版本很重要,不然一会就出错了! composer require laravel/scout=5.0.3 生成配置文件 php artisan vendor:publish --provider="L

目标:全文搜索 使用SQL搜索关键字,同时保证快速和精确,依旧是相当地困难. SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的. 反模式:模式匹配 使用Like 或者正则表达式. 缺点:(1)无法使用索引,进行全表遍历,非常耗时,性能极低. (2)有时候会返回医疗之外的结果.select * from bugs where description like '%one%', 返回结果可能是money.prone.lonely. 正则表达式可能会为单词边界提供一个模

项目中需要搜索, 所以从零开始学习大家都在用的搜索神器 elasiticsearch. 刚开始 google 的时候, 搜到好多经验贴和视频(中文的, 英文的), 但是由于是第一次接触, 一点概念都没有, 大家介绍的方法又有点不尽相同, 所以有点懵逼, 最后经过层层筛选, 终于找到组织 Elasticsearch: 权威指南. 这是中文翻译版的, 我目前觉得还可以哈, 语言比较朴实. 然后呢, 因为我自己在从下载安装这些基本的操作过程中都走了很多的弯路, 所以我把最实用的干货还是总结一下, 方便