全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
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
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
基本上所有的产品都离不开模糊搜索，无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索，我们最典型的解决方案是大家都可以想到的，使用SQL的like功能来实现，如下：
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
ES 官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
Sphinx是一个开源搜索引擎，允许全文搜索。众所周知，它能非常有效地对大数据进行搜索。要编制索引的数据通常来自非常不同的来源：SQL数据库，纯文本文件，HTML文件，邮箱等。
试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销，这样的开销是不现实的。
测试运行 hello-world,由于本地没有hello-world这个镜像，所以会下载一个hello-world的镜像，并在容器内运行。
搜索引擎，是人们常用的获取信息的平台，对关键字的搜索情况，间接代表着其关注程度。本文尝试从对数据库产品的搜索，了解各产品在受众中关注度情况。下面示例均以百度搜索提供的百度指数为基础，以最近2~3个月数据为依据进行分析。分析结果仅代表个人意见，不代表官方意见。
过去几年，使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
GitMAD是一个用于发现Github上的敏感信息和数据泄漏的工具。通过给定关键字或域，GitMAD便会搜索Github上托管的代码，以查找是否存在匹配项。一旦找到了匹配项，GitMAD将克隆存储库并在文件中搜索一系列可配置的正则表达式。然后，GitMAD会获取这些结果，并将它们插入到数据库中供后续的查看使用。这些结果也可作为邮件警报发送。另外，GitMAD将持续运行以发现与输入关键字匹配的新存储库。
全文检索在 MySQL 中就是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引用于 MyISAM 表，可以在 CREATE TABLE 时或之后使用 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 在 CHAR、 VARCHAR 或 TEXT 列上创建 对于大的数据库，将数据装载到一个没有 FULLTEXT 索引的表中，然后再使用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引，这将是非常快的。将数据装载到一个已经有 FULLTEXT 索引的表中，将是非常慢的。
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
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
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。
https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/134011021
认识这个小工具纯属偶然，是在和同事讨论一个问题的时候，我随口问了句，还有啥好工具推荐推荐，他推荐了两个: Typora和Everything.
之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点，因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL，讲讲原理，讲讲优化，我会从最基本最简单的开始，和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
（创建一个txt文件，写入批处理脚本，再将文件的后缀改为.bat变为批处理脚本文件）
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：
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
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。
我们都知道在 Mysql 中，索引是非常重要的内容，因为他对我们的查询会有非常大的帮助，所以，我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
MySQL 3.23是MySQL系列的早期版本，为开发人员提供了一个稳定的开源数据库系统。
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今天在写接口，连接数据库的时候，出现了一点问题，后来几经折腾总算解决了，这里分享给大家。
mysql数据库自带备份命令mysqldump,可对数据库进行备份操作 最简单的备份是将数据库备份至本地，生成 **.sql文件
主要参考了两篇文章，使用的安装版本为 coreseek-4.1-beta.tar 文章一，原地址为：http://zhan.renren.com/itbegin?gid=360288849803348
*本文原创作者：grt1stnull，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 感谢hanc00l爬取了wooyun的网页，才使乌云关闭后，大家依旧可以访问以前的漏洞库、知识库。hanc00l发布了基于flask或者torndo的乌云公开漏洞、知识库搜索的github项目，同时发布了已经配置好的虚拟机，允许大家直接把乌云搭建在了本地。 为了方便的在本地进行乌云搜索，我准备把乌云搜索搭建在树莓派上。但是，hanc00l使用的数据库是mangodb，总数据在6GB左右。32位的mangodb支持的总共
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多。
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。
打开下载页面 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.7.html ，下载镜像安装文件。
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
关于Enumdb Enumdb是一款针对MySQL和MSSQL关系型数据库的安全渗透后利用工具，该工具主要针对关系型数据库设计，并支持暴力破解和后利用渗透测试。广大研究人员可以提供一个用户名或密码列表，该工具将会在每个主机中寻找能够匹配的有效凭证。默认配置下，Enumdb将会使用新发现的凭证信息，并通过对表或列名的关键字搜索来自动搜索敏感数据字段，最后将所有信息提取出来并写入到.csv或.xlsx输出文件中。 需要提取的数据行数、数据库/表黑名单和搜索的关键字都可以在enumdb/config.py文件中
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
为在搜索子句中使用通配符，必须使用LIKE操作符。LIKE指示MySQL，后跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配进行比较。
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