背景 我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身。那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句。这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要了,通常我们
1.全文搜索 由于google搜索引擎默认空格是加号的规则: 例如:mysql foreign key 能搜索到mysql 或者 mysql foreign 但不一定 能搜索得到 mysql foreign key ,如果要能搜索到 mysql foreign key 就要这样子 “mysql foreign key”
来源:GavinZhang( @GavinBuildSomething ) guoze.me/2016/06/26/how-to-google/ 如果说近二十年最伟大的发明,我相信搜索引擎肯定会占据一个不容小觑的位置,它不单是一项发明,更是一项成就,最大程度消灭了信息的不平等。既然人人都可以接触到海量的信息,那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一的标准了:善用搜索引擎的都是信息时代的富翁,不懂搜索引擎的都是信息时代的负翁。 而像程序员这种必须终生学习的职业,搜索引擎就是我们的左膀右臂。懂搜索引擎就是我们的基
如果票选近二十年最伟大的发明,我相信搜索引擎肯定会占据一个不容小觑的位置,它不单是一项发明,更是一项成就,最大程度消灭了信息的不平等。既然人人都可以接触到海量的信息,那么衡量信息财富多寡就只剩下技巧这惟一的标准了:善用搜索引擎的都是信息时代的富翁,不懂搜索引擎的都是信息时代的负翁。
superl-url是一款开源的,并且功能强大的关键词URL采集工具,可以根据关键词,对搜索引擎内容检索结果的网址内容进行采集。 程序主要运用于安全渗透测试项目,以及批量评估各类CMS系统0DAY的影响程度,同时也是批量采集自己获取感兴趣的网站的一个小程序~~本来几年前就写好了,没什么技术含量,没想到小伙伴的使用需求还蛮大的,不敢私藏~~ 立了flag,
以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。
**ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。**Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
当我用Google搜索MySQL这个关键词的时候,Google只提供了13页的搜索结果,我通过修改url的分页参数试图搜索第14页数据,结果出现了以下的错误提示:
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统:
啥?还要单独讲一下啥是搜索引擎?不就是百度、Google嘛,这玩意天天用,还轮的到你来说?
SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的。
在之前的《Java大数据:大数据开发必须掌握的四种数据库》一文中,我们提到了MongoDB、Redis、ElasticSearch、Hbase,系列文也对MongoDB、Redis、Hbase都做了简单的入门介绍。今天是系列文的最后一篇,我们来讲全文搜索引擎Elasticsearch。
If you can change your mind, you can change your life.
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度,已经深入到生活与工作的方方面面,简单列举几个应用如下:
今天还是概念性的内容,但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说,所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的,所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样,其实它们都是联系紧密的,一环套一环的。
MySQL的优化方案有哪一些? 本文记录MySQL优化方案 ,梗概如下: 优化SQL 优化索引 (一)优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句,通过脚本命令来了解执行率较低的语句,
概要 ---- 在篇文章中提过:概念:数据库管理系统(Database Management System)一些语法的汇总点。 增删改查是基本的操作语法。对于一些概念,主键,外键,表,事务,锁,存储过程,视图,触发器,分区等概念,请参考上面的文章。概念是晦涩难看,但是有时候又忍不住多看几眼。 内容:主键,外键,视图,存储过程,触发器,事务,锁。 主外键 ---- 使用表:Department,Employee 主键是唯一标识一张表的数据,不允许为NULL,不允
ES是一款非常强大的开源搜索引擎,可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
搜索引擎蜘蛛(spider),可简称为蜘蛛,本意为搜索引擎机器人(robot),称为蜘蛛的原因是将互联网比喻成蜘蛛网,将机器人比喻成了在网上爬行的蜘蛛,是搜索引擎自动抓取网页的程序。
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👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
在搜索这块,lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问,你了解 lucene 吗?你知道倒排索引的原理吗?现在早已经 out 了,因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch,简称为 es。
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
更新日志: 2022-10-03 修改文章名称 新增几条搜索技巧 2022-09-26 调整目录结构 前情提要 如今科技网络如此发达的大环境,能学会一些非常实用的搜索技术,真的可以“为所欲为”,再者,我觉得不能让'找不到某某资源成为借口',作为计算机专业的同学来说。 【声明】:如果使用Google搜索引擎,那该部分很重要但不适合展示,请自行摸索....本文不提供任何help,亦不承担任何责任!还有一点,所谓的Google Hacking 并不是说只能使用 Google,只要是搜索引擎都可以使用,
优势 开源,稳定,快速,可扩展 由 Java开发 基于 restful web接口与服务器交互的分布式搜索引擎 搜索引擎除了elasticsearch还有 solr sphinx 有关 ELK 日志分析系统 Lucene是java开发的底层的搜索引擎 关系型数据库搜索的缺点 无分布式 无法打分 无法解析搜索请求 效率低 分词 (中文分词是个有技术含量的活) 文档数据库和关系数据库差别很大 nosql 和 sql 就是文档和数据的差别 mongodb 和关系型数据各有优缺点 mongodb 的优点
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年,我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候, Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配,其中尤为流行的就是 ES,前几年 ES 没火的时候,大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询,但是,如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤,那么就需要基于相似度的查询,而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。
ElasticSearch自带存储,相当于是自己的数据仓库。在实践中,一般mysql等数据库与Elastic自己的库是不同的库,在mysql存入数据后,将数据自动与Elastic数据库进行同步。Elastic的库采用JSON格式进行存储,类似于MongoDB数据库的存储格式。
俗话说:书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。面对飞速发展的技术,程序员怎能不看书呢。秉承活到老学到老的信念,给大家推荐一些程序员必看的书籍。
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案,什么是垂直搜索呢。
近些天在学校静心复习功课与梳理思路(找工作的事情暂缓),趁闲暇之际,常看有关搜索引擎相关技术类的文章,接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术,如爬虫,网页抓取,分词,索引,查询,排序等等,更惊叹于每一幅精彩的架构图,特此,便有记录下来的冲动,以作备忘。
在现在互联网如日中天的时代,即使你不是互联网行业的人,你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面,为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们,我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
数据库(理论上来讲,ES 也是数据库,这里的数据库,指的是关系型数据库),首先是存储,搜索只是顺便提供的功能,
本文介绍下如何在ubuntu系统中,利用apt工具,搭建mysql+sphinx的全文检索环境。
首先通过搜索词匹配倒排表得到一个只有id的结果集,然后通过id匹配正排索引拿到对应的文档字段,最后返回结果,这样的好处是:
模糊查询 Mysql实现模糊查询 最简单的是LIKE关键字, 如 SELECT * FROM `content` WHERE `topic` LIKE '%地球%'; 而当然也可以使用LOCATE(),POSITION()等内置函数来实现. 不过 这种模糊查询都存在一定的局限性. 举个🌰: 记录为: 你好,我的世界, 此时通过关键词你好世界 便无法搜索到. 如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定
首先打开Google Search Console 然后看到我们已经验证好的站点 然后就有以下的图表分析出现。
一、Lucene介绍 1、简介 Lucene 是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包,是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 2、官网 http://lucene.apache.org/ 3、优点 成熟的解决方案,有很多的成功案例。apache 顶级项目,正在持续快速的进步。基
一、缘起 《深入浅出搜索架构(上篇)》详细介绍了: (1)全网搜索引擎架构与流程 (2)站内搜索引擎架构与流程 (3)搜索原理与核心数据结构 本文重点介绍: (4)流量数据量由小到大,常见搜索方案与架构变迁 (5)数据量、并发量、扩展性方案 只要业务有检索需求,本文一定对你有帮助。 二、检索需求的满足与架构演进 任何互联网需求,或多或少有检索需求,还是以58同城的帖子业务场景为例,帖子的标题,帖子的内容有很强的用户检索需求,在业务、流量、并发量逐步递增的各个阶段,应该如何实现检索需求呢? 原始阶段-LIKE
应用程序都离不开数据库,那不同的数据结构,就会存放在不同的数据数据库中,所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
搜索引擎在任何人的日常生活和工作中都承担着很重要的角色,说到搜索大家想到的最多可能就是百度,谷歌,必应等搜索引擎。
最近这段时间 chatGPT 掀起了一阵 AI 热潮,目前来看网上大部分内容都是在调戏 AI,很少有人写如何用 chatGPT 做正事儿。 我作为一个大部分知识都是从搜索引擎和 GitHub 学来的程序员,第一次和 chatGPT 促膝长谈后,基本认定了一个事实:chatGPT 一定能大幅增加程序员学习新技术的效率。 目前我已经深度使用 chatGPT 一个月了,越来越能感受到这个工具的颠覆性。所以这篇文章不探讨 chatGPT 的沙雕玩法,单从工作和学习的视角,分享下 chatGPT 的牛逼之处以及我使用 chatGPT 的一些经验技巧。 如何借助 chatGPT 学习新技术 经过这些年对于各类知识的学习,我先阐述一个个人的总结:学习一个新知识/新技术,其实就是在脑海中构建这个技术的「知识模型」。所谓小白和专家的区别,其实就是脑海中这个知识模型精细程度的区别。 举个简单的例子,就比如计算机网络吧,如果电脑上不了网了,怎么办? 普通用户能做的,可能就是重启下电脑和路由器,确认一下是否是宽带欠费了;那作为程序员,多少了解一些基本的网络知识,就可以使用一些常用命令查看一下网关、DNS 之类的,或者抓个包看看到底是哪里出了问题;对于专业的网络工程师,那肯定有更多定位和解决问题的办法,这里我也不懂,编不来。 同是计算机网络,以上几个角色的根本区别在于对网络这个东西的理解深度不同,或者说他们脑子里对于「计算机网络」这个知识模型的精度不同。 普通用户脑子中对网络的认知,恐怕就是一个 WiFi 图标,普通程序员脑子中对网络的认知模型,可以细化到几层协议栈和一个个数据包,网络工程师脑子中对网络的认知模型,也许可以进一步细化到每个数据包中的每一个比特位。 那么现在我想对一个新技术建立知识模型,我应该怎么做呢? 就比如 k8s 这一套技术吧,我作为初学者最开始接触 k8s 的时候会被里面的很多名词绕晕,比如 CRD, CR, controller, operator 这些都是什么鬼?它们之间是如何作用的?既然 k8s 里面的资源都是 API Object,那 k8s 更像是个数据库,和容器编排和调度又是怎么扯上关系的? 我猜 k8s 的初学者可能也有类似的问题,但去搜索引擎上一般是搜不到让人满意的答案的。 因为搜索引擎的特点是:你必须明确地知道自己要什么,这样才能给出准确的搜索关键词,搜索引擎才能帮你找到你需要的信息。 类比前文说的「知识模型」的概念,搜索引擎擅长的,是给出这个模型的一个切面的所有信息。比如你遇到了一个 bug,把报错信息贴上去搜一下,大概率可以找到这个 bug 的成因以及解决方法。 但现在的问题是我作为初学者,对 k8s 里面的很多概念理解都不准确,按照我已知的信息进行推理,k8s 应该是一个数据库才对,但事实与我的推理并不相符,那么我哪里理解错了?正确的理解方式是什么? 对于我的这些问题,搜索引擎无法回答,毕竟搜索引擎能做的只是索引已有的数据,即便以前有人也问过类似的问题,但往往没有官网文档和技术社区的权重高,很可能被淹没在互联网的海洋中,难以被找到。 这就是传统搜索引擎的一大痛点:无法直接回答类似「对不对」「哪里出错了」这类问题。 所以在过去,我学习新技术的过程其实就是借助搜索引擎收集知识碎片,然后在脑海里整理这些碎片形成一个完整的知识模型,并不断在实践中完善和修正这个模型。 当然,一个最高效的办法就是抱大腿,找一个这方面比较有经验的大佬,把我自己想不通的地方清楚地表述出来,那么对方可能随手画个图外加三两句话就能把整个逻辑理清楚,让我豁然开朗。 不过万一找不到大佬怎么办呢?换做以前,恐怕只能继续硬着头皮找资料看代码,效率比较低。而现在,chatGPT 就可以扮演一个技术巨佬的角色,7x24 小时提供问答服务。 chatGPT 可以理解聊天上下文,所以我经常会对 chatGPT 的解答中的一部分细节发起质疑,进行更深入的探讨,它完全能理解我的意思,几乎都能给出准确的答案解决我的疑惑。 那么经过这么长时间的深度体验,我可以说 chatGPT 是传统搜索引擎的强力外援,怪不得微软 bing 整合 chatGPT 会让各个搜索大厂那么紧张呢。不过神仙们打架咱也不配掺和,接下来分享一些我使用 chatGPT 的一些技巧。 chatGPT 使用技巧 如果想让搜索引擎返回准确的结果,需要一定的技巧来构建关键词。如果想最大化发挥 chatGPT 的能力作为搜索引擎的补充,也需要一些小技巧。 1️⃣ 尽量使用英文和 chatGPT 交流。 我们这篇文章主要是探讨利用 chatGPT 学习新技术嘛,那么不可否认一手的技术文档还是英文居多,所以 chatGPT 学习的相关数据肯定也相对较多,更有利于得到准确详尽的答案。 另外,中文的文本生成相比英文的文本生成要复杂,所以中文交流的响应速度会明显慢于英文交流。 2️⃣ 多用反问的方式和 ch
搜索引擎系列的最后一篇了。既然是最后一篇,那么我们也轻松一点,直接来看一套非常有意思的纯 PHP 实现的搜索引擎及分词方案吧。这一套方案由两个组件组成,一个叫 TNTSearch ,另一个则是大名鼎鼎的结巴分词的 PHP 版本。它们都是纯 PHP 实现的,非常轻量级的搜索引擎和分词工具,最主要的是,如果各位大佬有兴趣,可以深入学习它们的源码。之前就一直在强调,所有的原理都是相通的,通过对这两个组件的学习,其实就能清楚 Xapian 和 SCWS 也就是 XS 整个系统是怎么运行的。甚至也可以说,就能了解到 ES 和 IK 是大致是怎么运行的了。
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。 Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中,。能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
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