一、索引介绍1.1 什么是索引索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容。让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。分为以下四种：BTREE：B+树索引（基本上都是使用此索引）HASH：HASH索引FULLTEXT：全文索引RTREE：R树索引树形结构（B树：B树、B+树、B*树），B树索引由多个层次构成：‘根’，‘枝’，‘叶’，它建立在表的列上stu(id, name, age)
faiss入门+使用的索引原理已经在项目中在离线时，用faiss算过50w 视频的相似度。 但感觉还是对faiss有些陌生，想对faiss理解更多一些。 有幸看到别人分享的这个帖子Faiss 在项目中的使用Faiss Indexs 的进一步了解这里跟着上面两篇文章的思路，对faiss理解更多一些。重新审视1.再问faiss 是什么？撇开具体定义不管，Faiss 就可以类比为一个可以设置索引的数据库
Faiss原理介绍github Faiss 包含多种相似性搜索方法。它假设实例表示为向量并由整数标识，并且可以将向量与 L2（欧几里得）距离或点积进行比较。与查询向量相似的向量是那些与查询向量具有最低 L2 距离或最高点积的向量。它还支持余弦相似度，因为这是归一化向量的点积。大多数方法，如基于二进制向量和紧凑量化代码的方法，只使用向量的压缩表示，不需要保留原始向量。这通常是以降低搜索精度为代价的，
说明原本想尝试自己从头写，但看了下网上的各位前辈的博客后，感觉自己还是才疏学浅，没有理解透彻，所以在这里做个搬运工，偶尔加些个人的理解在里面。侵删。Faiss 的原理首先来介绍一下Faiss使用时候的数据流： 在使用Faiss的时候首先需要基于原始的向量build一个索引文件，然后再对索引文件进行一个查询操作，在第一次build索引文件的时候，需要经过Train和Add两个过程，后续如果有新的向量
在前面的文章中已经有说明，Faiss库的运行是基于索引的，这个索引与传统数据库中的Index不同，它是包含向量集，训练和查询方法等的类。1. Index类汇总MethodClass nameindex_factoryMain parametersBytes/vectorExhaustiveCommentsExact Search for L2IndexFlatL2"Flat"d4*dyesbrut
1.顺序查找顺序查找又叫线性查找，主要用于在线性表（顺序表和链表均可）中进行查找。 基本思想：从线型表一端开始，逐个检查关键字是否满足给定的条件。 ASL=(n+1)/22.折半查找又称为二分查找。仅适用于有序的顺序表。 基本思想：将给定的关键字和给定序列中间位置关键字比较，若相等则成功；若不相等，则在中间元素的前半部分或后半部分范围重复查找，直到找到，或查找不成功。查找判定树： ASL(成功)如
1 词项-文档关联矩阵：在构建倒排索引之前，一个在大规模文档集中进行查找的方法是建立词项-文档关联矩阵，行为每个词项对应的文档向量，而列为每个文档对应的此项向量。根据布尔检索式，进行向量间的位运算（与、或、取反）等得到检索结果。但是这种矩阵在大规模文档条件下，是十分稀疏的，这样造成了极大的空间浪费，在词典空间很大的情况下，每篇文档如果平均包含1000个词，有50万的词项，即使这个文档对应的词项向量
faiss 三个最基础的 index. 分别是IndexFlatL2,IndexIVFFlat,IndexIVFPQ一、IndexFlatL2 - 最基础的IndexIndexFlatL2索引的结果是精确的,可以用来作为其他索引测试中准确性程度的
mysql的B+树索引 查找使用了二分查找，redis 跳表也使用了二分查找法，kafka查询消息日志也使用了二分查找法，二分查找法时间复杂度O(logn); 在MySQL中，主要有四种类型的索引，分别为：B-Tree索引，Hash索引，Fulltext索引(MyISAM 表)和R-Tree索引，本文讲的是B-Tree索引。后面的索引原理一定要看，太重要了，阿里两个人都问这个mysql的索引原理m
通过一个示例，来说明索引的代价。如下，给 person_info表中创建一个联合索引 idx_name_birthday_phone_number。1 CREATE TABLE person_info(
2 id INT NOT NULL auto_increment,
3 name VARCHAR(100) NOT NULL,
4 birthday DATE NOT NU
常见的查找算法基本可分为三类：静态查找，树形查找和哈希查找。静态查找 静态查找可以分为三种，最简单的就是顺序查找，可以选择从后往前也可以选择从前往后进行查找。时间复杂度在1-n之间；
其次就是二分查找，二分查找要求是对一个有序的数据结构进行查找，查询复杂度在logn；
最后就是分块查找，也可以称为索引查找，查找介乎与顺序查找和二分查找之间。通过将数据划分为若干的块，每个块内的数据不必有序，
Mysql空间数据&空间索引(spatial)(3)
12.5.2.12 MultiSurface Class
AMultiSurfaceis a geometry collection composed of surface elements.不可实例化.唯一可实例化的子类是 MultiPolygon.
MultiSurfaceAssertions
其中的Surfaces没有内部相交
其
索引顺序查找又叫分块查找，它是介于顺序查找和折半查找之间的一种查找方法。折半查找虽然具有很好的性能，但其前提条件是线性表顺序存储而且按照关键字排序，这一前提条件在结点数很大且表元素动态变化时难以满足。而顺序查找虽然可以解决表元素动态变化的要求，但查找效率很低。如果既要保持查找效率，又要能够满足表元素动态变化的需求，则可采用索引顺序查找的方法。在此查找方法中，除查找表外还需要为查找表建立一个“索引表
一、局部敏感哈希LSH在很多应用领域中，我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离最近）的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题。如果是低维的小数据集，我们通过线性查找（Linear Search）就可以容易解决，但如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找匹配的话，会非常耗时，因此，为了解决该问题，我们需要采用一些类似索引的技术
# MySQL通过索引查找实现方法
## 流程图
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------|
| 1 | 创建索引 |
| 2 | 通过索引查找数据 |
| 3 | 分析查询优化 |
| 4 | 优化索引 |
## 教程
### 步骤一：创建索引
数据库索引数据库索引是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。为表设置索引要付出代价的：一、增加了数据库的存储空间；二、在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引
更多索引类别1--更快的检索IndexIVFFlat官方介绍： 为了加快搜索速度，可以将数据集分割成几部分。我们在d维空间中定义Voronoi单元格，并且每个数据库矢量都落入其中一个单元格中。在搜索时，只有查询x所在单元中包含的数据库向量y与少数几个相邻查询向量进行比较。(划分搜索空间) 这是通过IndexIVFFlat索引完成的。这种类型的索引需要一个训练的过程，可以在与数据库向量具有相同分布
操作系统概述：操作系统：控制和管理整个计算机系统硬件和软件资源，并合理组织调度计算机的工作和资源的分配，以提供给用户和其他软件方便的接口和环境的程序集合。 并发：指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。引入进程的目的是使程序能并发执行。操作系统的并发性是通过分时实现的。共享（资源共享）：指系统中的资源可供内存中多个并发执行的进程共同使用。 并发和共享是操作系统两个最基本的特征。&
虽然lucene4很早就出来，但是这里仍然以lucene3.0为基础，理解lucene索引创建的思路： 1. 要记录正向信息 field的数据，fdx，fdt，依次写每个field的即可 词向量，tvx，tvd，tvf tvf是真正存储的地方，tvx是每个文档一项，具体包含第一个field的位置，其他field只要记录与覅一个field的偏移量即可 
文章目录前言一、1.Faiss索引构建二、2. Faiss的索引类型2.1 精确索引-IndexFlatL2、indexFlatIP2.2 倒排快速索引-IndexIVFFlat代码Demo2.3 乘积量化索引-IndexIVFPQ总结 前言现在比较流行的几个向量检索库的应当是这么几个：Faiss, Milvus, Proxima：一、1.Faiss索引构建Faiss有两种索引构建模式，一种是全
