1. 简单的英文分词 <?php $search = 'this is a testing'; $words = explode(' ', $search); $length = count($words); for($i = 0; $i < $length; $i++) echo $words[$i].'<br />...
原创
2023-05-12 13:02:50
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词法分析MYSQLlex 客户端向服务器发送过来SQL语句后，服务器首先要进行词法分析，而后进行语法分析，语义分析，构造执行树，生成执行计划。词法分析是第一阶段，虽然在理解Mysql实现上意义不是很大，但作为基础还是学习下比较好。词法分析即将输入的语句进行分词(token)，解析出每个token的意义。分词的本质便是正则表达式的匹配过程
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2024-05-14 17:12:03
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中文分词中文的词和英文的单词完全不同。因为英文各个单词都是用空格分隔，而中文所有的字都连在一起。因此需要增加中文分词的功能，来让程序识别出各个词语，方便搜索。举个例子：有一个网上书店，这个网上书店有一个搜索书的搜索框。用户在搜索框输入“司汤达的红与黑”，系统就应该识别出“司汤达”和”红与黑“，来找到相应的书。从GitHub上下载jcseg 2.1.0 Release 版本的源代码。确保你的电脑上已
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2023-10-10 16:57:31
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引言：ik分词器的分词范围不够广泛。某些特定行业的专业用语分词能力就不够了，此时就需要自定义分词，与停顿词。1、下载ik分词器源码git地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?page=2下载对应的elasticsearch版本。以7.17.3为例子。下载源码后在idea中打开 2、创建对应数据表分词表
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2023-09-21 10:23:51
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在我的工作中，经常会遇到“mysql 词条搜索 分词”的问题。这个问题涉及到如何在 MySQL 中实现更为精准和高效的词条搜索，特别是在处理中文时，正确的分词算法至关重要。接下来，我将逐步分享解决这个问题的详细过程。
## 环境预检
在构建我们的 MySQL 词条搜索分词系统之前，有必要对我们的环境进行预检。以下是当前相关组件的兼容性分析。
### 四象限图 + 兼容性分析
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qua
# Java与MySQL分词搜索的实现指南
随着互联网的迅猛发展，信息的迅速检索日益显得重要。在这篇文章中，我们将为刚入行的小白开发者介绍如何使用Java结合MySQL实现分词搜索。这将涵盖整个流程的概述、所需的代码示例，并提供相应的解释。
## 整体流程
为了更好地理解整个分词搜索的实现过程，我们可以将步骤以表格的形式直观展示：
| 步骤 | 描述
## MySQL分词精准搜索的实现指南
在现代应用中，精准搜索是用户体验的重要组成部分。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍如何在MySQL中实现分词精准搜索。这将涉及到数据库设计、分词实现和查询优化等多个步骤。
### 实现流程
下面是实现分词精准搜索的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据库设计 | 设计包含搜索内容的数据库表。 |
| 2.
基本说明Solr是一个开源项目，基于Lucene的搜索服务器，一般用于高级的搜索功能；solr还支持各种插件(如中文分词器等)，便于做多样化功能的集成；提供页面操作，查看日志和配置信息，功能全面。solr 7 + tomcat 8实现solr 7的安装Solr自带集成jetty，但是一般都不直接使用，而是将solr另外和tomcat或jetty服务器集成到一起，形成搜索引擎。 Solr
Sphinx+MySQL5.1x+SphinxSE+mmseg中文分词搜索引擎架构搭建 什么是SphinxSphinx 是一个在GPLv2 下发布的一个全文检索引擎，一般而言，Sphinx是一个独立的搜索引擎，意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的
1.全文索引全文索引，在MySQL5.6 之前 仅有myisam存储引擎支持，而在 5.6及以上 的版本中开始innodb支持全文索引，但是全文索引里的分词支持只有5.7及以上的版本才支持，5.6支持全文索引，但是不支持分词。所谓的分词就是会根据常用词库对目标语句进行拆解。所谓全文索引，是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。1.1 ngram全文解析器 ngram就是一段文字里面连续的n个字
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2023-11-10 15:58:45
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From : 1、什么是SphinxSphinx 是一个在GPLv2 下发布的一个全文检索引擎，商业授权（例如, 嵌入到其他程序中）需要联系我们（Sphinxsearch.com）以获得商业授权。一般而言，Sphinx是一个独立的搜索引擎，意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和Pos
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2024-09-02 15:16:18
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# MySQL 8 分词搜索简介
MySQL 8 版本引入了许多新特性，其中分词搜索功能尤为引人注目。这一功能使得用户能够更方便地进行全文搜索，尤其适用于需要快速检索大文本数据的场景。在这篇文章中，我们将探讨 MySQL 8 的分词搜索特性，并通过代码示例来说明其使用。
## 什么是分词搜索？
分词搜索是一种将长文本内容切分成关键词的过程。通过分词，数据库可以更容易地根据用户输入的关键词进行
原创
2024-10-12 04:05:55
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一、背景为什么会用到这个ES搜索？是因为我在看乌云的漏洞案例库时候，搜索即为不方便。比如说说我要搜索一个 SQL注入那mysql匹配的时候是like模糊匹配，搜索必须要有SQL注入这四个字，连续的才能查找到那这样会不太方便。然后我就想着做一个分词，搜索起来会方便不少，第一个想到的就是ES搜索了。怎么去用ES呢？二、安装...
原创
2023-05-18 17:51:13
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中文分词和搜索引擎
中文分词除了在索引结构上影响搜索引擎以外，还会如何影响搜索引擎？除了搜索引擎的索引过程需要用到分词以外，所有的搜索之前也需要用到分词。有些人误认为"短语搜索"（即两端加上引号的搜索方式，搜索引擎基本都支持这种方式，查看搜索引擎帮助）是直接拿字符串去匹配不用分词，因为结果看上去好像是字符串匹配的结果。其实不然，短语搜索同样需要用分词，只不过在结果中需要位置连续等严格限制。当位置连
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2023-07-25 20:20:52
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1、索引原理1.1、倒排索引倒排索引(Inverted Index) 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗来说，正向索引通过key找Value，反向索引是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引1.2、索引模型现有索引和映射如下：{
"products":{
"mappings":{
"properties":{
"descrip
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2023-12-21 11:06:23
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keep_first_letter、keep_separate_first_letter、keep_full_pinyin、keep_joined_full_pinyin、keep_original用法纪实。
拼音分词环境准备找到和ElasticSearch版本相同的ik分词器和拼音分词器ElasticSearch的plugins目录下。ElasticS
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2024-03-25 22:46:53
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这里写目录标题一、分词器elasticsearch-analysis-ik1. 分词类型一、分词器的作用1.1 分词器的作用三、创建索引3.1 创建指定分词器的索引 之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了一、分词器elasticsearch-anal
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2024-03-25 21:59:02
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模拟分词搜索有时候我们数据量很少，但是需要全文检索，如果用es的话就太重了。要引入新的技术栈，当然mysql高版本支持全文检索但是我们再低版本情况下怎么做 分词工具类可以使用ik@Slf4j
public class HanLPUtil {
// 分词需要跳过的片段：标点，语气，助词，动词等
// https://github.com/hankcs/HanLP/blob/
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2023-06-13 21:35:05
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目录1. 分组查询1.1 语法1.2 使用1.2.1 简单使用1.2.2 添加筛选条件1.2.3 添加复杂筛选条件1.2.4 按表达式或函数分组1.2.5 按多个字段进行分组1.2.6 添加排序1.3 特点本节习题 1. 分组查询1.1 语法select 分组函数，分组后的字段 from 表 【where 筛选条件】 group by 分组的字段 【having 分组后的筛选】 【order b
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2023-08-05 11:08:43
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倒排索引与分词索引索引介绍倒排索引组成分词分词器Analyze API预定义的分词器中文分词自定义分词分词使用说明分词使用建议更多分词使用可查看官方文档 索引索引介绍正排索引 ：文档 Id 到文档内容、单词的关联关系倒排索引：单词到文档 Id 的关联关系倒排索引组成倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两部分：单词词典（Term Dictionary） 单词词典是倒排索引的重要组成部分，记录所有文档
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2024-04-03 13:59:50
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