基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。 例子：[我们经常有意见分歧] 词典：[我们,经常,有,有意见,意见,分歧]
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
前言 目前数据中台支持了如下操作 数据抽取 数据转换 数据清理 数据转服务 数据抽取 数据抽取环节要注意 字段匹配 字段类型转换匹配 不同数据源数据类型的映射 添加常量 数据转换 字段匹配 字段类型转换匹配 常量 转换算法 数据清理 字段匹配 字段类型转换匹配 约束规则 处理方法 Hive中的所有字段都是小写，可以把配置中的字段都改为小写。 数据转服务 字段匹配 字段类型转换匹配 处理方法
今天优化了一个，join关联查的语句，需要优化join的语句，那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼，百战百胜！！
在日常开发工作中，经常会遇到这样的一个问题：要对数据中的某个字段进行匹配，但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据，里面省份一栏有的写“广西”，有的写“广西壮族自治区”，甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
在我看来，能够帮我们扩展一个逻辑的边界的问题，就是好问题。因为通过解决这样的问题，能够加深我们对这个逻辑的理解，或者帮我们关联到另外一个知识点，进而可以帮助我们建立起自己的知识网络。
elasticsearch中的collapse功能允许用户对搜索结果进行分组，这在某些情况下可以看作是一种去重操作。它的主要目的是在搜索大量文档时，只显示每个分组的一个代表文档，而不是显示所有匹配的文档。
摘要：P4语言已成为编程基于可重构匹配动作表的可编程交换机的主要选择。V1Model架构是匹配动作架构最广泛可用的实现。P4联盟开发的开源编译器前端可以执行语法分析，并导出使用最新版本的P4（也称为P416）编写的程序的硬件独立表示。但是还需要后端编译器将此硬件表示映射到V1Model交换机的硬件资源。然而，没有开源后端编译器可用于检查P416程序在V1Model交换机上的可实现性。不同硬件供应商提供的专有工具完成上述映射过程。但是，它们是封闭源代码，我们看不到内部的映射机制。这抑制了针对可重构匹配动作表架构的新映射算法和创新指令集的实验。此外，专用后端编译器成本高昂，并附带各种保密协议。这些因素对可编程交换机相关研究提出了严峻挑战。在这项工作中，我们为基于V1Model架构的可编程交换机提供了一个开源P416后端编译器。它使用基于启发式的映射算法将P416程序映射到V1Model交换机的硬件资源上。它允许开发人员快速原型化不同的映射算法。它还提供了P416程序的各种资源使用统计信息，从而能够在多个P416方案之间进行比较。
敏锐的读者会注意，目前为止本书介绍的所有查询都是针对整个词的操作。为了能匹配，只能查找倒排索引中存在的词，最小的单元为单个词。
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词，英文中可以用空格来做，而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法： 1. 基于字符串匹配： 将汉字串与词典中的词进行匹配，如果在词典中找到某个字符串，则识别出一个词。 优点，速度快，都是O(n)时间复杂度，实现简单。 缺点，对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有： 1. 正向最大匹配法： 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个，取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词，则匹配成功，分出该词，然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
在Java项目中，通常会使用加密算法来保护敏感数据的安全性。然而，当需要进行模糊查询时，加密后的数据就会成为一个问题，因为加密后的数据不再是明文的原始数据，无法直接进行模糊匹配。本文将介绍如何在Java项目中对加密后的数据进行模糊查询。
看到网上各式各样关于Elasticsearch面试题的文章，但是貌似都不是很全面，所以特意整理了一篇关于常见的ES面试题，已收录至面试专栏，计划更新 10/50 个常见面试题，此次先发出来 10个，后续更新，请关注我的博客，第一时间查看更新。
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说，分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
在阿里巴巴的java开发手册有这么一条强制规定：超过三个表禁止join，需要join的字段，数据类型保持绝对一致，多表关联查询时，要保证被关联的字段需要有索引。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
Elasticsearch的倒排索引确实支持模糊查询和通配符查询。这两种查询类型允许用户在搜索时使用不完整的或模糊的词汇来匹配文档内容。下面我将详细描述这两种查询类型的工作原理，并提供一些Elasticsearch命令和简化的源码片段来说明它们是如何工作的。
虽然使用 ES 可以非常方便快速地搭建出搜索平台，但搜出来的结果往往不符合预期。因为 ES 是一个通用的全文搜索引擎，它无法理解被搜索的内容，通用的配置也无法适合所有内容的搜索。所以 ES 在搜索中的应用需要针对具体的平台做很多的优化才可以达到良好的效果。
导语 | Elasticsearch（下文简称ES） 是当前热门的开源全文搜索引擎，利用它我们可以方便快捷搭建出搜索平台，但通用的配置还需要根据平台内容的具体情况做进一步优化，才能产生令用户满意的搜索结果。下文将介绍对 ES 搜索排名的优化实践，希望与大家一同交流。
我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。
加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路。
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统）
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础教程之外，补充更多原理解析的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解 Tapdata Community 的技术逻辑，真正实现快速理解、深度参与，我们特别增加了 Tapdata 功能特性及原理解读教程。 本期主题为「异构数据库的模型推演」，核心内容包括：：
我随手在网上搜了下， 基本全部都是这个结论，似乎这个结论大家都耳濡目染了，应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。
此篇文章讲解HiveJoinCommuteRule优化规则，此优化规则Rule主要功能是通过改变Join左右两侧的输入RelNode的顺序来试图探索可优化的执行计划。但前提是对Join关联操作之上Project投影操作的RelNode树，形如：
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来源：ningyu1.github.io/20201230/encrypted-data-fuzzy-query.html 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储，一般使用的都是不可逆的慢hash算法，慢hash算法可以避免暴力破解（典
这个match_user只作为view视图逻辑上的处理。独立出来的那个算法函数就算为业务层。
但是经过我们仔细一想，赫然发现，俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是，进来的个人信息和择偶标准 是女方，还是男方而已，也就是对调一下而已。
常用的MD5、SHA1、SHA256哈希算法，是面向快速、高效进行哈希处理而设计的。随着技术进步和计算机硬件的提升，如今强大的计算机很容易破解这种算法。也就是说，不要用MD5、SHA1、SHA256这种哈希方法加密密码了，不太安全。 还好，PHP内置了密码哈希函数password_hash，使用这个方法，PHP会升级底层的算法，达到如今的安全标准水平。
参照表一个常见的用途就是做数据的查询和检验。提供一个输入字段，如果输入字段里的值没有匹配上，就给对应的数据行做一个错误标志。下面使用城市和邮政编码查询做个例子，演示如何使用计算器步骤和查询步骤来判断地址和邮政编码是否匹配。完整的转换如下图：
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
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