FTS - 腾讯云开发者社区

GPDB - FTS机制 - FTS进程启动作为GreenPlum高可用的核心功能，FTS（Fault Tolerance Server）进程负责故障检测。...如果fts挂掉了，master还会再重新fork出一个。本文说说FTS进程是怎么启动的。 1、FTS进程的启动 FTS进程的入口函数是FtsProbMain。该进程是如何启动的呢？...4）reaper函数中通过LookupBackgroundWorkerFunction找到FTS进程入口FtsProbeMain，进入FTS主进程。如何确定仅master节点才能加载FTS进程呢？...2）可以看到需要满足启动规则才会注册到BackgroundWorkerList中 3）FTS的启动规则是Gp_role为GP_ROLE_DISPATCH，即master端这样，结合第一个逻辑图，PostmasterMain...->reaper函数从BackgroundWorkerList中取需要启动的进程进行启动，完成FTS的进程启动。

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GPDB - 高可用 - FTS机制（一）：探测成功

GPDB - 高可用 - FTS机制（一）：探测成功作为GreenPlum高可用的核心功能，FTS（Fault Tolerance Server）进程负责故障检测。...如果fts挂掉了，master还会再重新fork出一个。本文说说FTS的工作机制。...其中message_type为： /* Queries for FTS messages */ #define FTS_MSG_PROBE "PROBE" #define FTS_MSG_SYNCREP_OFF...FTS_PROBE_SUCCESS。...3、primary接收到PROBE消息后的动作 FTS进程向primary的ftshandler进程发送PROBE探测消息，fts进程接收到消息后，由HandleFtsMessage进行处理： 1）进行校验

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

InnoDB全文索引基础

得到表fts_a中的分词信息。...，再将分词结果放到FTS Index Cache中。...在InnoDB中这个列被命名成FTS_DOC_ID，其类型为BIGINT UNSIGNED NOT NULL，并且InnoDB存储引擎自动会在该列加上一个名为FTS_DOC_ID_INDEX的Unique...这些操作由存储引擎自己完成，用户也可以在建表时自动添加FTS_DOC_ID,以及对应的Unique Index。由于列名FTS_DOC_ID聚友特殊意义，因此在创建时必须注意相应的类型，否则会报错。...若此时执行下面的SQL语句，会删除FTS_DOC_ID为7的文档 > DELETE FROM fts_a WHERE FTS_DOC_ID=7; InnoDB存储引擎并不会直接删除索引中对应的记录，而是将删除的文档

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SQLite全文搜索引擎：实现原理、应用实践和版本差异

FTS在SQLite中作为一个虚拟表（Virtual Table）模块实现，支持多种版本，如FTS3、FTS4和FTS5。...创建FTS虚拟表的语法与创建普通表类似，但需要使用VIRTUAL TABLE关键字，并指定FTS模块（如FTS3、FTS4或FTS5）。...三、FTS3、FTS4和FTS5的区别 FTS3、FTS4和FTS5都是SQLite的全文搜索（Full-Text Search）引擎，用于实现高效的全文搜索功能。...3.2 FTS4 FTS4在FTS3的基础上进行了改进，增加了一些新功能。...四、更新SQLite的FTS版本的步骤要更新SQLite的FTS版本，需要遵循以下步骤。以下示例说明了如何从FTS4升级到FTS5，但这些步骤也适用于从FTS3升级到FTS4或FTS5。

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MySQL案例：全文索引浅析

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PointCNN原理+代码讲解

+ 'nn_fts_from_pts_0',is_training)#fc1, (N, P, K, C_pts_fts) nn_fts_from_pts =pf.dense(nn_fts_from_pts..._0, C_pts_fts, tag + 'nn_fts_from_pt',is_training)#fc2, features, f_delta if fts isNone: nn_fts_input...= nn_fts_from_pts else: nn_fts_from_prev = tf.gather_nd(fts,indices, name=tag + 'nn_fts_from_prev...') nn_fts_input = tf.concat([nn_fts_from_pts,nn_fts_from_prev], axis=-1, name=tag + 'nn_fts_input...fts =pf.separable_conv2d(fts_X, C, tag + 'fts', is_training, (1, K),depth_multiplier=depth_multiplier

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iOS微信全文搜索技术优化

SQLite FTS3和FTS5的大部分性能很接近，FTS5索引的生成耗时比FTS3高一截，这个有优化方法。综合考虑这些因素，我们选择SQLite FTS5作为iOS微信全文搜索的搜索引擎。...之前的测试中FTS5的建索引耗时较久，也主要因为FTS5的merge操作比其他两种引擎更加耗时。...我们在WCDB中实现FTS5的segment自动merge机制，将这些merge操作集中到一个单独子线程执行，并且优化执行参数，具体如下：监听有FTS5索引的数据库每个事务变更到的FTS5索引表，抛通知到子线程触发...根据非文本搜索内容的不同存储位置，我们可以将FTS索引表的表格式分成两种：第一种方式是将非文本搜索内容存储在额外的普通表中，这个表保存FTS索引的Rowid和非文本搜索内容的映射关系，而FTS索引表的每一行只保存可搜索的文本内容...，这个表格式类似于这样：这种表格式的优势是FTS索引表的内容很简单，不熟悉FTS索引表配置的同学不容易出错，而且普通表的可扩展性好，支持添加新列；劣势则是搜索时需要先用FTS索引的Rowid读取到普通表的

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微信全文搜索耗时降94%？我们用了这种方案

SQLite FTS3 和 FTS5 的大部分性能很接近，FTS5 索引的生成耗时比 FTS3 高一截，但这个有优化方法。...之前的测试中 FTS5 的建索引耗时较久，也主要因为 FTS5 的 merge 操作比其他两种引擎更加耗时。...这个能力 FTS5 还没有，而 FTS5 的自定义辅助函数支持在搜索时获取到所有命中结果中的每个命中 Token 位置。...FTS 索引表的每一行只保存可搜索的文本内容，这个表格式类似于这样：这种表格式的优势是 FTS 索引表的内容很简单，不熟悉 FTS 索引表配置的同学不容易出错，而且普通表的可扩展性好，支持添加新列；...FTS 索引其实没有普通索引那么高效，有两个原因：第一，FTS 索引相比普通索引还带了很多额外信息，搜索效率低一些；第二，如果需要多个业务字段才能确定一条 FTS 索引时，FTS 索引是建不了联合索引的

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Kaggle系列-Tweet Sentiment Extraction第一名方案

= self.sentiment_embeddings(sentiment).view(bs, 1, -1) sentiment_fts = sentiment_fts.repeat(...(1, T, 1)) features = torch.cat([char_fts, sentiment_fts, probas_fts], -1) features...sentiment_fts = self.sentiment_embeddings(sentiment).view(bs, 1, -1) sentiment_fts =...sentiment_fts.repeat((1, T, 1)) x = torch.cat([char_fts, sentiment_fts, probas_fts],...sentiment_fts.repeat((1, T, 1)) x = torch.cat([char_fts, sentiment_fts, probas_fts],

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MySQL 的全文索引.

全文检索索引缓存（FTS Index Cache）是一个红黑树结构，其根据（word，ilist）进行排序，用来提高全文索引的性能。...参数 innodb_ft_cache_size 用来控制 FTS Index Cache 的大小，默认值为 32M。...；当数据库关闭时，在 FTS Index Cache 中的数据会同步到磁盘上的 Auxiliary Table 中。...三、实战全文索引 CREATE TABLE `fts_a` ( `FTS_DOC_ID` bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `body`...ROW_FORMAT = Dynamic; INSERT INTO `fts_a` VALUES (1, 'hello welcome to mysql world'); FTS_DOC_ID 字段名固定

1.8K2 0

MySQL 全文索引实现简单版搜索引擎

INDEX_2.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_3.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7...Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_6.ibd 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED_CACHE.ibd...96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_CONFIG.ibd...96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED_CACHE.ibd 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED.ibd..._2.ibd 20M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_3.ibd 140M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7

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微信全文搜索优化之路

本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信安卓客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。...SQLite FTS Extension ---- SQLite FTS Extension是SQLite为全文搜索开发的一个插件，它是内嵌在标准的SQLite分布版本当中，它具有如下的特点：搜索速度快...FTS3：基础版本，具有完整的FTS特性，支持自定义分词器，库函数包括Offsets，Snippet。 FTS4：在FTS3的基础上，性能有较大优化，增加相关性函数计算MatchInfo。...减少单次循环执行耗时深入SQLite FTS4 Extension源码，发现FTS4的库函数Offsets耗时占单次循环执行耗时70%以上，并且数据量越大耗时越长。...微信全文搜索最早开发于2013年底，FTS4是SQLite FTS Extension的最高版本，但是FTS4自带的分词器不能很好的支持中文，只能使用ICU分词器，当时ICU分词器的接入比较简单，对中文支持较好

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微信全文搜索优化之路

本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信安卓客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。...FTS3：基础版本，具有完整的FTS特性，支持自定义分词器，库函数包括Offsets，Snippet。 FTS4：在FTS3的基础上，性能有较大优化，增加相关性函数计算MatchInfo。...FTS5：和FTS4有较大变动，储存格式上有较大改进，最明显就是Instance-List的分段存储，能够支持更大的Instance-List的存储；并且开放ExtensionApi，支持自定义辅助函数...减少单次循环执行耗时深入SQLite FTS4 Extension源码，发现FTS4的库函数Offsets耗时占单次循环执行耗时70%以上，并且数据量越大耗时越长。...微信全文搜索最早开发于2013年底，FTS4是SQLite FTS Extension的最高版本，但是FTS4自带的分词器不能很好的支持中文，只能使用ICU分词器，当时ICU分词器的接入比较简单，对中文支持较好

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寻找最优持仓期的开盘缺口盈利交易策略基于Matlab

strcmp(components{i},quandlc{j})) fprintf('%4.0f %s\n',i,quandlc{j}); fts...=0; [fts,headers]=Quandl.get(quandlcode{j},'type','fints', ......'start_date',date1,'end_date',date2); cp=fts2mat(fts.Close,1); Tcp{i}=cp; % close...op=fts2mat(fts.Open,1); Top{i}=op; % open hp=fts2mat(fts.High,1); Thp{i}=hp; % high...lp=fts2mat(fts.Low,1); Tlp{i}=lp; % low end end end

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Try Future sequence

def sequence[T](fts: List[Future[T]]): Future[List[T]] = { fts match { case Nil => Future(Nil)...case ft::fts => ft.flatMap( t => sequence(fts).flatMap(ts => Future(t::ts))) } } 2）通过类型推导，我发现把flatMap...def sequence[T](fts: List[Future[T]]): Future[List[T]] = { fts match { case Nil => Future(Nil)...case ft::fts => ft.flatMap( t => sequence(fts).map(ts => t::ts)) } } 3）Erik通过async，await实现的sequence

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微信手机端的本地数据全文检索优化之路

本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信Android客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。...（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-1132-1-1.html） 2、SQLite FTS Extension SQLite FTS Extension是SQLite...，Snippet； [2] FTS4：在FTS3的基础上，性能有较大优化，增加相关性函数计算MatchInfo； [3] FTS5：和FTS4有较大变动，储存格式上有较大改进，最明显就是Instance-List...优化1：减少单次循环执行耗时深入SQLite FTS4 Extension源码，发现FTS4的库函数Offsets耗时占单次循环执行耗时70%以上，并且数据量越大耗时越长。...微信全文搜索最早开发于2013年底，FTS4是SQLite FTS Extension的最高版本，但是FTS4自带的分词器不能很好的支持中文，只能使用ICU分词器，当时ICU分词器的接入比较简单，对中文支持较好

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MySQL 8.0 InnoDB全文索引可用于生产环境吗（续）

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graph attention network（ICLR2018）官方代码详解（tensorflow）-稀疏矩阵版

= 0.0: seq = tf.nn.dropout(seq, 1.0 - in_drop) seq_fts = tf.layers.conv1d(seq, out_sz..., 1, use_bias=False) # simplest self-attention possible f_1 = tf.layers.conv1d(seq_fts..., 1, 1) f_2 = tf.layers.conv1d(seq_fts, 1, 1) f_1 = tf.reshape(f_1, (nb_nodes...= 0.0: seq_fts = tf.nn.dropout(seq_fts, 1.0 - in_drop) # As tf.sparse_tensor_dense_matmul...coefs = tf.sparse_reshape(coefs, [nb_nodes, nb_nodes]) seq_fts = tf.squeeze(seq_fts)

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NASA数据集——日本宇宙航空研究开发机构的 GOSAT 小组制作 GOSAT TANSO-FTS 1B (L1B) 级数据产品

ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 Full Physics Standard Product V9r (ACOS_L2S) at GES DISC 简介 9r 版是数据集的当前版本...在 OCO-2 发射之前，空间大气二氧化碳观测（ACOS）任务利用 GOSAT TANSO-FTS 光谱开发了该算法，作为筹备项目。...这些是 OCO 项目提供的最高级别产品，使用 TANSO-FTS 光谱辐射和 7.3 版算法。...日本宇宙航空研究开发机构的 GOSAT 小组制作 GOSAT TANSO-FTS 1B (L1B) 级数据产品，供内部使用并分发给欧空局和美国航天局等合作伙伴。...详细数据 Platforms GOSAT Instruments TANSO-FTS Data Formats Distribution: HDF5 Temporal Extent 2009-04-20

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MySQL模糊查询再也用不着 like+% 了！

接下来结合demo来更好的理解Natural Language SELECT count(*) AS count FROM `fts_articles` WHERE MATCH...select * from fts_test where MATCH(content) AGAINST('+Pease -hot' IN BOOLEAN MODE); Boolean 全文检索支持的类型包括...demo6：* SELECT * FROM `fts_articles` WHERE MATCH ( title, body ) AGAINST ( 'My*' IN BOOLEAN...-- 创建索引 create FULLTEXT INDEX title_body_index on fts_articles(title,body); -- 使用 Natural Language 模式查询...前查询结果如下： -- 当使用 Query Expansion 模式查询 SELECT * FROM `fts_articles` WHERE MATCH(title,body

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GPDB - FTS机制 - FTS进程启动

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