数据检索

一、lucene索引 1、文档层次结构 索引（Index）：一个索引放在一个文件夹中； 段（Segment）：一个索引中可以有很多段，段与段之间是独立的，添加新的文档可能产生新段，不同的段可以合并成一个新段； 文档（Document）：文档是创建索引的基本单位，不同的文档保存在不同的段中，一个段可以包含多个文档； 域（Field）：一个文档包含不同类型的信息，可以拆分开索引； 词（Term）：词是索引的最小单位，是经过词法分析和语言处理后的数据； 　　文档是Lucene索引和搜索的原子单位，文档为包含一个或多个域的容器，而域则依次包含“真正的”被搜索内容，域值通过分词技术处理，得到多个词元。如一篇小说信息可以称为一个文档；小说信息又包含多个域，比如标题，作者、简介、最后更新时间等；对标题这一个域采用分词技术，又可以等到一个或多个词元。 2、正向索引与反向索引 正向索引：文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。正向信息就是按层次保存了索引一直到词的包含关系： 索引 -> 段-> 文档 -> 域 -> 词 反向索引：一种以索引项为中心来组织文档的方式，每个索引项指向一个文档序列，这个序列中的文档都包含该索引项。反向信息保存了词典的倒排表映射：词 -> 文档 　　lucene使用到的就是反向索引。如下图所示： 二、索引操作 　　相关示例如下： 1 package

/*--> */ /*--> */ 　　用户对表或视图最常进行的操作就是检索数据，检索数据可以通过 select 语句来实现，该语句由多个子句组成，通过这些子句完成筛选、投影和连接等各种数据操作，最终得到想要的结果。 语法： 　　select { [ distinct | all ] columns | * } 　　[ into table_name ] 　　from { tables | views | other select } 　　[ where conditions] 　　[ group by columns ] 　　[ having conditions ] 　　[ order by columns ] select子句 ：用于选择数据表、视图中的列 into 子句：用于将原表的结构和数据插入新表中 from 子句：用于指定数据来源，包括表，视图和其他select 语句。 where 子句：用于检索的数据进行筛选 group by 子句：用于检索结果进行分组显示 having 子句：用于从使用group by子句分组后的查询结果中筛选数据行 order by 子句：用来对结果集进行排序（包括升序和降序） 一、简单查询 　　只包含select 子句和 from 子句的查询就是简单查询，同时也是select语句的必选项。 　　select

数据库课后习题 习题2自测 二、设计题 /*1.设某商业集团中有若干公司，人事数据库中有3个基本表: 职工关系 EMP(E# ENAME,AGE .SEX,ECITY其属性分别表示职工工号、姓名、年龄、性别和居佳城市。 工作关系 WORKS(E# ,C# ,SALARY)其属性分别表示职工工号、工作的公司编号和工资。 公司关系 COMP(C# ,CNAME,CITY,MGR. E#)其属性分别表示公司编号、公司名称公司所在城市和公司经理的工号， 在3个基本表中，字段AGE和SALARY为效值型，其他字段均为字符型。请完成以下操作:*/ -- (1)检索超过50岁的男职工的工号和姓名。 由于E #中的#表示注释，所以此处用$代替。 SELECT E #,ENAME FROM EMP WHERE AGE > 50 AND SEX = '男' ; -- (2)假设每个职工可以在多个公司工作，检索每个职工的兼职公司数目和工资总数，显示（E#,NUM,SUM_SALARY),分别表示工号，公司数目和工资总数。 -- SELECT E#,COUNT(C#),SALARY FROM EMP E,WORKS W -- WHERE E.E#=W.E# ; -- 正解：分组检索，每个职工 SELECT E #,COUNT(*)NUM,SUM_SALARY FROM WORKS GROUP BY E#;

摘自：https://www.cnblogs.com/l5580/p/5993238.html MySQL5 中添加了存储过程的支持。 大多数SQL语句都是针对一个或多个表的单条语句。并非所有的操作都怎么简单。经常会有一个完整的操作需要多条才能完成 存储过程简单来说，就是为以后的使用而保存的一条或多条MySQL语句的集合。可将其视为批文件。虽然他们的作用不仅限于批处理。 为什么要使用存储过程：优点 1 通过吧处理封装在容易使用的单元中，简化复杂的操作 2 由于不要求反复建立一系列处理步骤，这保证了数据的完整性。如果开发人员和应用程序都使用了同一存储过程，则所使用的代码是相同的。还有就是防止错误，需要执行的步骤越多，出错的可能性越大。防止错误保证了数据的一致性。 3 简化对变动的管理。如果表名、列名或业务逻辑有变化。只需要更改存储过程的代码，使用它的人员不会改自己的代码了都。 4 提高性能，因为使用存储过程比使用单条SQL语句要快 5 存在一些职能用在单个请求中的MySQL元素和特性，存储过程可以使用它们来编写功能更强更灵活的代码 换句话说3个主要好处简单、安全、高性能 缺点 1 一般来说，存储过程的编写要比基本的SQL语句复杂，编写存储过程需要更高的技能，更丰富的经验。 2 你可能没有创建存储过程的安全访问权限。许多数据库管理员限制存储过程的创建，允许用户使用存储过程

01 引言 随着用户的增长、业务的发展，大型企业用户的业务系统的数据量越来越大，超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍。其中，流水表作为最常见的一类超大表，是企业级用户经常碰到的性能瓶颈。 本文就以流水类的超大表，探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优。SequoiaDB 巨杉数据库，作为新一代 OLTP 的分布式数据库，被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中。对于海量数据的存储和高并发操作，分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势，合理利用SequoiaDB巨杉数据库多种特性，轻松解决超大表的性能问题。 02 数据存储规划很重要 对于流水类超大表，前期的数据存储规划尤为重要，合理的数据存储规划能有效利用数据库集群硬件资源，提供更高性能、更高效率的数据服务。 集群规模评估与硬件配置搭配 在数据库集群规划伊始，需要通过调研数据库集群支撑应用规模、系统定位和业务长期发展规划进行摸底，用以评估集群规模以及各服务器的CPU、内存、硬盘、网卡的合理搭配。 精准的评估一个数据库集群规模，是一个宏大且复杂的综合工程，需要有的业务需求评估数据加以支持。通常情况下，由于业务需求变化快、业务增长普遍高于预期，小集群规划可以按照业务调研信息的1.5~2倍进行评估，大集群规划可以按1~1.5倍进行评估。 集群规模需要通过业务规模、数据存储规模

Lucene不是一个现成的程序，类似文件搜索程序或web网络爬行器或是一个网站的搜索引擎。Lucene是一个软件库，一个开发工具包，而不是一个具有完整特征的搜索应用程序。它本身只关注文本的索引和搜索。Lucene使你可以为你的应用程序添加索引和搜索能力。目前已经有很多应用程序的搜索功能是基于 Lucene 的，比如 Eclipse 的帮助系统的搜索功能。 Lucene 采用的是一种称为反向索引（inverted index）的机制。反向索引就是说我们维护了一个词/短语表，对于这个表中的每个词/短语，都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词/短语。这样在用户输入查询条件的时候，就能非常快的得到搜索结果。 文档建立好索引后，就可以在这些索引上面进行搜索了。搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析，然后再在建立好的索引上面进行查找，最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。 今天在传智播客的课堂上，汤阳光老师教我们实现了简单的Lucene搜索引擎，使我们能够对大量的文档实现不同需求的查找。以下是我的总结。 1. 准备环境：添加jar包 lucene-core-2.4.0.jar（核心）； lucene-analyzers-2.4.0.jar（分词器）； lucene-highlighter-2.4.0.jar（高亮器）； 2. 构造IndexWriter

导航： 首页可用性设计 首页元素要清晰的关注用户的关键任务（避免“增加功能倾向（featuritis）“） 如果网站比较大，那么首页应包含搜索输入框 首页要十分清楚的提供产品（内容）分类 在首页或首页内一次点击展示有用的内容 信息展示时应当是简单的，自然的，符合逻辑顺序的 在首页展示真实网站内容的优秀示例 首页上的链接以最重要的关键词作为起始（例如：“周日假期”而不是“阳光假日”） 在首页提供一个最近的特色项列表，并提供存档内容的链接 首页导航不要过度格式化（修饰），确保用户不会把它误认为广告 在首页清晰的声明价值取向（例如一个标志性的口号或欢迎语） 在首页包含有意义的图案设计，而非无关的剪贴画或绘画作品 导航选项按逻辑性或用户导向方式排序（把次要的公司信息放在底部） 首页标题（标题）可以为诸如谷歌等搜索引擎提供良好可见度 所有公司相关信息安排在一个显着区域（例如：“关于我们（关于我们）“） 用户可以了解到价值取向 一看到首页，第一次访问的人就知道从何处开始 在首页展示出所有主要的操作选项 首页拥有一个易记的网址 首页需经过专业设计，以给用户良好的第一印象 首页的设计要能激发用户探索站点的兴趣 首页就要像一个首页，不能让用户把它与二级页面混淆 任务导向 网站应避免出现不相干的，多余的或让用户分心的信息 避免过多的使用脚本，小应用程序（小程序），视频音频文件，图案和图片

《评标办法》在技术部分要求投标人对所投项目进行系统设计方案应答，该指标占投标书分值的32%，评标办法具体内容参见 [投标项目需求分析和应答一节]。 系统设计方案反映了投标人在对所投项目需求理解的基础上，设计和架构系统的能力以及设计的系统是否满足项目需求。评标办法要求在系统设计方案部分响应架构设计、功能设计、安全设计、数据流和逻辑关系设计、接口规划与设计、技术应用方式等指标。 系统设计对于做过几年软件研发经验的编程人员来说，应该不是什么难事。相信看本书的人不是项目经理就是准备要走向项目经理的人群，其系统分析能力和设计能力不会很差。 1、架构设计 架构设计描述了系统内部之间各系统构件的连接方式、组成方式、以及构件之间的关联和交互方式。 要进行架构设计，首先要明确技术体系。技术体系在系统体系结构一节已经明确要采用B/S技术体系。因此，架构设计采用三层结构，分别是客户层（浏览器）、业务层（WEB服务层）、数据层（数据库访问层）。 客户层应用Ajax、JSP、XML等技术，向WEB服务层发送请求和数据交互。 WEB服务层部署WEB应用，包括SAAS服务，为实现系统运行过程中可随时添加和删减业务，WEB服务层可细分为控制层、业务逻辑层、基础组件层，组件容器采用EJB技术。 数据层可细分为数据访问和数据存储。 整个系统架构采用J2EE技术。系统架构如下图所示： 系统架构图 2、功能设计

全文检索 　　数据分类 　　　　　　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。针对结构化数据的搜索，列如对数据库的搜索，可以使用SQL语句。再如对元数据的搜索，列如Windows中对文件名，类型和修改时间进行搜索等； 　　　　　　非结构化数据：指不定长或没有固定格式的数据，例如邮件，word文档等。对非结构化数据的搜索，例如Windows中对文件内容的搜索，Linux中grep命令，以及使用Google或百度来搜索内容都属于对全文数据的搜索； 　　　　　　对结构化的数据，可以使用搜索算法按照结构较快地进行检索； 　　　　　　但是对非结构化的数据，由于没有特定结构，因此在数据量比较小的时候，可以使用顺序扫描法，一个文件一个文件地找，找到包含检索字符串的文件。如Windows文件搜索，Linux中grep命令。这样的方法对于数量较小的比较直接，但是对于数据量较大的文件检索效率较低。 　　结构化数据搜索 　　　　常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现，通常都是使用sql语句进行查询，而且很快的得到查询结构。 　　非结构化数据查询方法 　　　　顺序扫描法（Serial Scanning） 　　　　　　所谓顺序扫描法，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串

Lucene学习总结之三：Lucene的索引文件格式(1) Lucene的索引里面存了些什么，如何存放的，也即Lucene的索引文件格式，是读懂Lucene源代码的一把钥匙。 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候，我们会发现: Lucene的索引过程，就是按照全文检索的基本过程，将倒排表写成此文件格式的过程。 Lucene的搜索过程，就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来，然后计算每篇文档打分(score)的过程。 一、基本概念 下图就是Lucene生成的索引的一个实例： Lucene的索引结构是有层次结构的，主要分以下几个层次： 索引(Index)： 在Lucene中一个索引是放在一个文件夹中的。 如上图，同一文件夹中的所有的文件构成一个Lucene索引。 段(Segment)： 一个索引可以包含多个段，段与段之间是独立的，添加新文档可以生成新的段，不同的段可以合并。 如上图，具有相同前缀文件的属同一个段，图中共两个段 "_0" 和 "_1"。 segments.gen和segments_5是段的元数据文件，也即它们保存了段的属性信息。 文档(Document)： 文档是我们建索引的基本单位，不同的文档是保存在不同的段中的，一个段可以包含多篇文档。 新添加的文档是单独保存在一个新生成的段中，随着段的合并，不同的文档合并到同一个段中。 域(Field)：