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搜索引擎-倒排索引基础知识
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…
MySQL 死锁套路:走不同的索引更新
前几篇文章介绍了用源码的方式来调试锁相关的信息,这里同样用这个工具来解决一个线上实际的死锁案例,也是我们介绍的第一个两条 SQL 就造成死锁的情况。因为线上的表结构比较复杂,做了一些简化以后如下
Mini JVM系列之源码分析 -- 常量池、访问标志、类索引
手把手教你写一个Mini JVM系列, 对代码设计和思路进行了解释
MySQL 索引设计背后的数据结构及算法详解
这篇文章就来深入分析 MySQL 索引设计背后的数据结构和算法,从而帮你释疑以下几个问题:为什么 InnoDB 表需要主键?为什么建议 InnoDB 表主键是单调递增?为什么不建议 InnoDB 表主键设置过长?
从I/O到索引的那些事
大多数项目的查询操作占据了数据处理很大的比例,关于查询的优化成为了很多数据库一直研究的重点。当前的数据库产品一旦涉及到超大库数据的查询都会采用索引技术,如MySql、Oracle、SqlServer、Hive...在满足不同的产品特性和应用场景里有着不同的实现方案。 通常来说,…
浅谈MySQL的B树索引与索引优化
索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存。 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多200MB。 假设一行数据占用200B,则数据共占约2G。 假设索引存储在内存中。也就是说,每在物理盘上保存2…
全文检索引擎(七)---solr vs es
在前面的文章中简述了solr与es的运用,本篇主要对比两款搜索引擎,并从中选取一款进行运用。 参考了几篇写的不错的文章,solr和Es各有优势,应该说都是非常好的全文检索引擎。对于系统需求来说都可以完美的满足,但是对于之后的其他需求的满足(比如日志分析等需求),es在分析方面做…
1分钟了解MyISAM与InnoDB的索引差异
数据库的索引分为主键索引(Primary Inkex)与普通索引(Secondary Index)。InnoDB和MyISAM是怎么利用B+树来实现这两类索引,其又有什么差异呢?这是今天要聊的内容。 MyISAM的索引与行记录是分开存储的,叫做非聚集索引(UnClustered…
Elasticsearch 6.x 倒排索引与分词
中文分词指的是将一个汉字序列切分为一个一个的单独的词。在英文中,单词之间以空格作为自然分界词,汉语中词没有一个形式上的分界符 ik_smart: 会做最粗粒度的拆分,比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
Elasitcsearch索引优化
Elasticsearch(下面简称ES)本身的搜索性能已经非常优秀,默认参数也适用于大部分场景;但为了更高效地利用计算资源,或者防止出现一个请求消耗掉集群所有的资源情况,我们会对一些参数进行调优和限制。 有关于集群级别的优化,网上已经有很多相关的文章可以借鉴,而索引级别的优化…