全文索引

lucene是什么？ lucene是基于java的开源全文索引工具包。 开源好理解，开放源代码嘛！可是，这个全文索引是什么东西？全文索引是索引的一种，不了解索引的朋友可以看这篇文章( 索引是什么 )。索引是一种有特殊数据结构的数据。在某种情况，通过它，可以对数据进行快速查询。 简而言之，lucene是一个jar包，这个jar包有很多的工具类，可以帮助你创建一种名叫全文索引的索引，可以帮助你使用这些被创建的索引来进行快速检索。 lucene的原理是什么？ 这个问题描述的不准确，应该是lucene能够进行快速检索的原理是什么？这个问题lucene的定义"lucene是基于java的开源全文索引工具包"已经给出了答案。通过lecene提供的工具，你对需要进行搜索的原数据（文档，网页，数据库等）进行索引操作，生成一份全文索引数据。在进行检索的时候，你不是对原数据, 而是对索引数据进行搜索的，所以你的检索效率才有了指数级提高(索引数据有利于检索的数据结构)。 什么是全文索引？ 全文索引，又称倒排索引(反向索引)(inverted index)，与之相对应的是正排索引(正向索引)(forward index)。 正排索引：无论课本，杂志，还是报纸，它们都拥有一个目录。假如我们想看某篇文章，通过目录，我们可以快速的找到这篇文章所在的页面，而不是笨拙的一页页的去翻看这本书。这里，目录就是一个索引

1》索引的含义和特点： 　 　　索引是什么，索引相当于字典里面的目录序表，比如查询一个“星”字，如果不按照拼音来找的话，那么我们需要把整个字典全部遍历查询一边。才能查到这个字， 如果按照拼音来找的，那么只需要在几页音序表中查询。就可以通过音序就快速查到，这个字在字典的哪一页。在数据库中，索引是建立在表上面的，索引可以很大程 度上提高数据库的查询，同时也提高了数据库的性能，不同的存储引擎定义了索引的最大长度和索引的数量，所有的存储引擎对每个表最少支持16个索引，索引的长度 最少支持位256字节； 　　索引优点： 　　　　其优点可以提高数据的检索速度，针对于有依赖关系的子表和父表，在联合查询的时候可以提高查询速度。 　　索引的缺点： 　　　　创建和维护索引需要消耗时间，索引需要占用物理空间，每一个索引都需要占用一定的物理空间，大量的索引会影响插入数据，数据库系统会按照索引进行排 序，这样降低了插入数据的速度； 　　 解决办法：在插入数据时，先临时删除表的索引，然后插入数据，数据插入完成后，再创建索引。 2》索引的分类： 　　Mysql的索引类型有：普通索引，唯一性索引，全文索引，单列索引、多列索引和空间索引等； 　　1>普通索引 　　　　创建普通索引时，不附加任何限制条件，，这类索引可以创建在任何的数据类型上面， 　　2>唯一性索引 　　　 使用unique参数可以设置唯一索引

Lucene 数据分类 非结构化数据查询方法 Lucene实现全文检索 分析器的使用 查询索引 索引库的维护 数据分类 结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据(例如数据库，元数据等) 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据(例如邮件，word文档等) 非结构化数据查询方法 顺序扫描法 从头到尾进行扫描，找到匹配的文件 全文检索 先建立索引，然后对索引进行搜索 Lucene实现全文检索 索引和搜索流程图 创建索引 获得原始文档 创建文档对象 我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document，Document中包括一些Field（file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容） 分析文档 将原始内容创建为包含域（Field）的文档（document），需要再对域中的内容进行分析，分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元，可以将语汇单元理解为一个一个的单词。 创建索引( 倒排索引结构 ) 对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document（文档） 创建索引代码 分析器的使用 Lucene 自带分词器 StandardAnalyzer：单字分词 SmartChineseAnalyzer

最近在复习数据库索引部分，看到了 fulltext，也即全文索引，虽然全文索引在平时的业务中用到的不多，但是感觉它有点儿意思，所以花了点时间研究一下，特此记录。 引入 概念 通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。 你可能会说，用 like + % 就可以实现模糊匹配了，为什么还要全文索引？like + % 在文本比较少时是合适的，但是对于大量的文本数据检索，是不可想象的。全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍，速度不是一个数量级，但是全文索引可能存在精度问题。 你可能没有注意过全文索引，不过至少应该对一种全文索引技术比较熟悉：各种的搜索引擎。虽然搜索引擎的索引对象是超大量的数据，并且通常其背后都不是关系型数据库，不过全文索引的基本原理是一样的。 版本支持 开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况 MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引； MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引; 只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。 测试或使用全文索引时，要先看一下自己的

原文: 我的MYSQL学习心得（九） 我的MYSQL学习心得（九） 我的MYSQL学习心得（一） 我的MYSQL学习心得（二） 我的MYSQL学习心得（三） 我的MYSQL学习心得（四） 我的MYSQL学习心得（五） 我的MYSQL学习心得（六） 我的MYSQL学习心得（七） 我的MYSQL学习心得（八） 这一篇《我的MYSQL学习心得（九）》将会讲解MYSQL的索引 索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。 根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。 大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引 索引的优点： 1、通过创建唯一索引，保证数据库表每行数据的唯一性 2、大大加快数据查询速度 3、在使用分组和排序进行数据查询时，可以显著减少查询中分组和排序的时间 索引的缺点： 1、维护索引需要耗费数据库资源 2、索引需要占用磁盘空间，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸 3、当对表的数据进行增删改的时候，因为要维护索引，速度会受到影响 索引的分类 1

性能下降SQL慢 、执行时间长 、 等待时间长 常见原因： 1.查询语句写的烂 2.索引失效 #id name email weixinNumber select *from user where name=""； select *from user where name="" and email=""; create index idx_user_name on user(name);#单值 create index idx_user_nameEmail on user(name,email);#复合 2.关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求) 3.服务器调优及各个参数设置(缓冲\线程数等) sql 执行顺序 #手写sql的顺序 7 select 8 distinct <select_list> 1 from <left_table> 3 <join_type> join <right_table> 2 on <join_condition> 4 where <where_condition> 5 group by <groupby_list> 6 having <having_condition> 9 order by <orderby_conditoin> 10 limit <limit number>； #机读 1. FROM <left_table> 2. ON

在SQL Server 中提供了一种名为全文索引的技术，可以大大提高从长字符串里搜索数 据的速度，不用在用LIKE这样低效率的模糊查询了。 下面简明的介绍如何使用Sql2008 全文索引 一、检查服务里面带有Full-text字样的服务是否存在并开启 如果不存在带有Full-text字样的服务的，确认是否安装了sqlserverFullTextSearch --检查数据库PS2是否支持全文索引，如果不支持 --则使用sp_fulltext_database 打开该功能 if(select databaseproperty('PS2','isfulltextenabled'))=0 execute sp_fulltext_database 'enable' 二、新建全文目录 全文目录是用来存储全文索引的 三、为表定义全文索引 四、点击下一步，按提示选择 1.确认下一步 2.选择唯一索引，通常是主键 3.选择要建立的全文索引列，对于断字符的选择如果列存的是中文就选择chinese,如果是英文就选择English 4.选择索引更新方式，可以先自动更新，以后数据量大了可以设置添加全文索引的计划 5.选择全文目录 五、全文索引的SQL查询关键字 建立好全文索引后就可以使用SQL语句来查询了，主要用带三个关键字 CONTAINS、FREETEXT

【前言】 从前年的时候，我都在心里有个想法。我想自己做一套搜索功能。在心里我是这么想的： 1、有个资源信息库，供我查询，这个资源库可能包含各种途径生成的统一格式的数据库。 2、查询时，我先整段匹配资源库找到资源。 3、接下来就是分词了，这里我联想到了一些输入法的细胞词库。也就是说能不能按照细胞词库先匹配我们的搜索内容，然后将分词后的搜索条件进行匹配查询。 4、按照匹配度的高低进行排序。 直到昨天，在工作中刚刚得知Lucene、Solr。 【简介】 Lucene是apache软件基金会（这个咱们前面介绍过）的一个子项目，是一个开源的全文检索引擎工具包，但不是一个完全的全文检索引擎，是一个全文检索引擎的架构，提供完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。 Solr是一个独立的企业及搜索应用服务器，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引。也可以通过http get提出查找请求得到XML格式的返回结果。 【Lucene 和solr】 本质区别在于： 1、Lucene是搜索库，不是独立的应用程序，而Solr是。 2、Lucene专注于搜索底层的建设，而Solr专注企业应用。 3、Lucene不负责支撑搜索服务所必须的管理，而Solr负责。 也就是说：Solr是Lucene面向企业搜索的应用扩展。也就是说，像学好Solr先学Lucene。 【问

| 0 什么是全文搜索 什么是全文搜索引擎？ 百度百科中的定义 ： 全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。 从定义中我们已经可以大致了解全文检索的思路了，为了更详细的说明，我们先从生活中的数据说起。 我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据 和 非结构化数据 。 结构化数据 ： 指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据 ： 非结构化数据又可称为全文数据，指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。 当然有的地方还会有第三种： 半结构化数据 ，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。 根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。 对于结构化数据，我们一般都是可以通过关系型数据库(mysql，oracle等)的 table 的方式存储和搜索，也可以建立索引。 对于非结构化数据，也即对全文数据的搜索主要有两种方法： 顺序扫描法 ， 全文检索 。 顺序扫描 ：通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式

Elasticsearch简介 * Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。 它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。 Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。 但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 实时分析的分布式搜索引擎。 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。 这么多的功能被集成到一台服务器上，你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。 Elasticsearch的上手是非常简单的。它附带了很多非常合理的默认值