在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。得到正向索引的结构如下： “文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…
目录1. 倒排索引及其数据结构以及优缺点1.1 倒排索引1.2 倒排索引结构1.3 倒排索引不可变2. 分片、扩容以及容错机制2.1 primary shard 和 replica shard机制2.2 极限扩容2.3 容错机制1. 倒排索引及其数据结构以及优缺点1.1 倒排索引Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文
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2024-09-06 15:11:54
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倒排索引(Inverted index)：通常的索引是通过文档找关键词，即通过文档id找到文档，再从中找关键词。而倒排索引则是通过关键词找到其所在的文档。即：传统索引：文档 ---> 单词倒排索引：单词 ---> 文档单词存在内存的“词典”中，相当于索引（传统意义上的索引，不是ES中的index）文件，获得单词后，通过字典树之类的方式确定存储该单词的倒排索引存储位置，其中存储了单词信息
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2024-03-04 12:00:26
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一、全文搜索全文搜索是指计算机搜索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， 指明该词在文中出现的次数和位置，当用户查询时，搜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。这个过程类似于通过字典中的搜索字表查字的过程，Lucene是目前全球使用最广的全文搜索引擎开源库。二、Lucene倒排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
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2024-02-19 20:11:00
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如何快速检索？Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空
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2024-04-23 19:03:40
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在搜索引擎中包含很多的文件，每个文件都有对应的ID，文件内容就是系列关键词的集合（每个关键词也有对应ID）。例如“文档1”经过分词，提取了100个关键词，会记录每个关键词在文档中的出现次数和出现位置。一、倒排索引假如给你一个文本库，现在让你去找出所有包含“Hello”这个单词的文档，并按该单词出现的频率高低进行权重，即出现次数最多的文本优先展示。1.1 正排索引倒排索引是相对
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2024-05-28 13:51:39
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[精华] 数据库的查询优化技术1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。●在条件表
有关mysql 索引面试题的相关回答思路什么是索引?索引总的来说是表中一列值或多列值排序的数据结构;目的是加快数据的查询速度;索引为什么能加快数据查询速度;从数据的角度来说,MySQL表中的数据储存在磁盘中。查询SQL执行时现在内存中找到索引，在通过索引去磁盘查询数据；内存处理数据的速度大于磁盘；什么是IO问题；io 问题，翻译一下就是 input，output的问题；数据吞吐效率的问题，数据吞吐
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2024-09-23 06:20:50
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倒排索引数据结构在搜索引擎框架中扮演着非常重要的角色。SEO顾问——潇湘驭文为您简单介绍倒排索引与正向索引。SEOer而言，索引是一种比较抽象的概念。感兴趣的朋友可以参考百度百科中的索引。在此，我们只需把索引理解成一本书中的目录。对，索引就像目录一样，可以帮助我们快速检索想要的信息。什么是正向索引 索引的应用领域很广，包括但不限于：doc、pdf、excel、html等。具体到搜索引擎对网页（h
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2024-03-25 22:09:55
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1.倒排索引简介倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。有两种不同的反向索引形式：一条记录的水平反向索引（或者反向档案索引）包含每个引用单词的文档的列表。一个单词的水平反向索引（或者完全反向索引）又包含每个单词在一个文档中的位置。后者
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2024-03-19 21:59:17
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索引和主键的区别
索引和主键的区别
jsp的九大内置对象
request
pageContext对象
exception对象
out对象
主键是表中的一个或多个字段，她的值用于唯一的标识表中的某一条记录；
使用索引可快速访问数据表中的特性信息。索引是对数据表中的一列或多列的值进行排序的一种结构，
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2024-04-14 00:04:57
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建立索引的好处真的很多很多，但是貌似大家都忽视了。。。索引主要是针对经常用作where条件的字段去建立，这可以有效节省查询时间。如何建立索引： 就象许多的PHP开发者一样，在刚开始建立动态网站的时候，我都是使用相对简单的数据结构。PHP在连接数据库方面的确实是十分方便（译者注：有些人认为 PHP在连接不同数据库时没有一个统一的接口，不太方便，其实这可以通过一些扩展库来做到这一点），你无需看大量的
背景 最近看了老大的一篇文章<<使用倒排索引建立本地缓存>>,哎，学到东西了，所以想在这里记录一下。倒排索引目录概念从百度搜索说起定向广告投放中倒排索引的应用概念 首先看一下在百度百科中给出的定义： 倒排索引英语：(Inverted index)，也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射
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2024-02-28 11:47:48
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目录索引正向索引反向索引倒排索引组成单词词典倒排列表索引的更新策略常用的索引更新策略索引正向索引是通过key找value,反向索引通过value找key正向索引以文档ID为关键字，表中记录文档中每个字的位置信息建立索引时候结构简单，易于维护检索效率低，只能在一些简单的场景下使用反向索引反向索引，也叫倒排索引倒排索引一字或词为关键字进行索引，表中关键字对应的记录表记录了出现这个字或词的所有文档一个表
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2024-02-29 22:06:46
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应用需求通常在数据文件中包含大量的单词，每个单词可能会出现多次，需要根据单词查找文档，这时就需要用到倒排索引。应用场景在全文检索系统或搜索引擎中，经常会用到根据单词查找文档。解决方案通常在 Map 过程中，对文档进行切分，把单词和文档URL设置为 Key，单词为文档中的次数为 Value，使用 Combine 函数对文档中的词频进行统计，然后将 单词作为 Key，文档URL和词频作为 Value
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2024-05-06 15:04:14
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1，主键和索引的区别是什么？主键的特殊的索引，不能重复，不能为空，一个表只能有一个主键（从数据库完整性的角度出发）索引：从提高查询速度的角度出发，相当于字典的目录，一个表可以有多个索引。索引是基于一个列创建的，索引他把这些值存储在b树中。 2，为什么使用B树做索引的数据结构？因为它的时间复杂度低是对数级别的，查找插入，删除速度快，关键字有序查找时可以减少IO的次数（树的高度低）B+树比B树，占用的
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2024-03-29 13:10:47
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Hash查找引入：一些认识：Hash函数解决冲突 引入：我们知道，数组的最大特点就是：寻址容易，插入和删除困难；而链表正好相反，寻址困难，而插入和删除操作容易。那么如果能够结合两者的优点，做出一种寻址、插入和删除操作同样快速容易的数据结构。这就是哈希表创建的基本思想，哈希表就是这样一个集查找、插入和删除操作于一身的数据结构。 哈希表（Hash Table）：也叫散列表，是根据关键码值（Key-V
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2024-06-04 06:11:25
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MySQL 的索引是如何提高查询效率的？一. 索引是什么？索引是数据库中用来提高查询效率的技术，类似于目录。如果
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2022-11-03 10:04:13
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见其名知其意，有倒排索引，对应肯定，有正向索引。 正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。 在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置
原创
2021-05-25 08:48:25
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文章首发于公众号「蝉沐风」，认真写好每一篇文章，欢迎大家关注交流传统的索引： 文档ID到文档内容、单词的关联关系。我们平常读的书的目录就是传统索引的典型代表。而倒排索引（Inverted index）恰好相反，是单词（分词）到文档ID的关联。索引基础单词文档矩阵单词-文档矩阵是单词和文档之间包含关系的概念模型，如下图所示，矩阵每一行代表一个单词，每一列表示一篇文档。倒排索引(Inverted In
原创
2022-04-19 10:28:57
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