数据检索

lucene学习笔记 1.maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>top.simba1949</groupId> <artifactId>lucene</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies> <!--核心包--> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>5.3.1</version> </dependency> <!--一般分词器，适用于英文分词--> <dependency> <groupId>org

前言： 在Lucene4.x之后，出现一个重大的特性，就是索引支持DocValues，这对于广大的solr和elasticsearch用户，无疑来说是一个福音，这玩意的出现通过牺牲一定的磁盘空间带来的好处主要有两个： （1）节省内存 （2）对排序，分组和一些聚合操作时能够大大提升性能 下面来详细介绍下DocValue的原理和使用场景 （一）什么是DocValues？ DocValues其实是Lucene在构建索引时，会额外建立一个有序的基于document => field value的映射列表； （二）为什么要用DocValues ？ 基于lucene的solr和es都是使用经典的倒排索引模式来达到快速检索的目的，简单的说就是建立 搜索词=》 文档id列表 这样的关系映射， 然后在搜索时，通过类似hash算法，来快速定位到一个搜索关键词，然后读取其的文档id集合，这就是倒排索引的核心思想，这样搜索数据 是非常高效快速的，当然它也是有缺陷的，假如我们需要对数据做一些聚合操作，比如排序，分组时，lucene内部会遍历提取所有出现在文档集合 的排序字段然后再次构建一个最终的排好序的文档集合list，这个步骤的过程全部维持在内存中操作，而且如果排序数据量巨大的话，非常容易就造成solr内存溢出和性能缓慢。 基于这个原因，在lucene4.x之后出现了docvalue这个新特性

第十二章 信息系统 12.1 信息管理 1.信息系统(unformation system):帮助我们组织和分析数据的软件。 2.三种最流行的一般应用信息系统是电子表格、数据库管理系统和电子商务。 数据库管理系统是面向大量常常被搜索的数据，并将其组织成相应的小节。 12.2 电子制表软件 1.电子制表软件(spreadsheet):允许用户用单元格组织和分析数据的程序。 2.单元格(cell):电子数据表 3.可以用行列标号引用电子数据表的单元格，通常用字母指示列，用数字指示行。对于第26列之后的列，电子制表软件用两个字母作为列标号。 4.通常，电子数据表有一个合理的最大行数，如256。另外，大多数电子制表程序会把会把多个表格组合在一个大的交互系统中。 5.大多数电子制表软件允许用户控制单元格中的数据的外观和形式。用户可以设置数据的字体、样式、颜色和对齐方式。对于实数值，可以设置显示多少位小数。在大多数电子制表软件中，用户还能够设置是否显示网格线、背景颜色或单元格的图案。 12.2.1 电子数据表公式 1.电子数据表中的公式可以利用使用标准符号(+、-、* 和/)的基本数学计算，还可以利用软件内置的电子数据表函数。 电子数据表函数(spreadsheet function):电子制表软件提供的可用于公示的计算函数。 2.由于函数通常作用于一系列连续的单元格

计算机科学概论：学习了抽象数据容器，它分为三个层：应用层，逻辑层和实现层。不同层中展示的数据视图也有所不同。之后书中介绍不同的数据容器，栈，只能一端来访问其中的元素，又被程序员称为LIFO（后进先出）；队列，又称为FIFO（先进先出），插入操作在其尾部进行，删除操作在其首部进行；列表，它有三个基本特性，项目同构，项目线性，列表是变长的，线性的意思每个项目前后都有独特单一的对应关系，同时前面的栈，队列也是线性关系的。此外列表还能基于数组实现或链表实现（项目对应方式不同）；树，不同于前面的线性关系，它是层次关系，二叉检索树类似于二分检索法，可以理解为其的形象化；图，元素间的关系更复杂，可分有向无向图，适用于表达城市间的错综复杂的路线，可以通过深度或广度遍历来检索其中的数据。书的后部分进一步解释了子程序和参数传递的相关知识，展开对程序中return的讨论。 自学是门手艺：学习完了11章，基本学会了程序中的简单函数设计，return的基本用法，迭代的相关思想。 来源： https://www.cnblogs.com/20191211yss/p/11877578.html

{ /* 语法 C++ SQLRETURN SQLGetData( SQLHSTMT StatementHandle, SQLUSMALLINT Col_or_Param_Num, SQLSMALLINT TargetType, SQLPOINTER TargetValuePtr, SQLLEN BufferLength, SQLLEN * StrLen_or_IndPtr); 参数 StatementHandle [输入]语句句柄。 Col_or_Param_Num [输入]对于检索列数据，它是列的要为其返回数据数。 结果集列在不断增加的列顺序从 1 开始编号。 书签列是列号为 0;这可以是仅在指定是否启用书签。 用于检索参数数据，它是从 1 开始的参数的序号。 TargetType [输入]C 数据类型的类型标识符 * TargetValuePtr 缓冲区。 有关有效的 C 数据类型和类型标识符的列表，请参阅 C 数据类型 附录 d： 中的部分数据类型。 如果 TargetType 是 SQL_ARD_TYPE，驱动程序使用 ARD SQL_DESC_CONCISE_TYPE 字段中指定的类型标识符。 如果 TargetType 是 SQL_APD_TYPE， SQLGetData 将使用相同的 C 数据类型中指定 SQLBindParameter 。 C 数据类型中的指定

MySQL 原理篇 MySQL 索引机制 MySQL 体系结构及存储引擎 MySQL 语句执行过程详解 MySQL 执行计划详解 MySQL InnoDB 缓冲池 MySQL InnoDB 事务 MySQL InnoDB 锁 MySQL InnoDB MVCC MySQL InnoDB 实现高并发原理 MySQL InnoDB 快照读在RR和RC下有何差异 索引是什么？ 索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构。 MySQL 的索引是硬盘级，索引数据是保存在硬盘上的，有部分数据可以放入缓存，后面的文章会描述到， InnerDB 有一个缓存池，缓存池的大小是可以通过配置文件配置。 我们通过下图来看看 MySQL 的索引是怎么工作的？ 比如我们建了一张老师表，有 N 条数据，每条数据对应有一个磁盘地址，在没有引入索引机制的情况下，我们要查一条姓名等于王五的数据，我们需要一条一条比对老师表的所有数据，当老师表的数据量比较多时，全表比对检索的速度会非常慢。 这样我们就必须引入索引机制，比如我们对 id 建了一个索引，要查一条 id 等于101的数据，我们可以通过索引的数据结构快速检索出 id 等于101的磁盘地址，这样就可以通过磁盘地址快速定位到表中的数据。 为什么要用索引？ 索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量 索引可以把随机 IO 变成顺序 IO

视图 SELECT cust_name,cust_contact FROM customers,orders,orderitems WHERE customers.cust_id=orders.cust_id AND orderitems.order_num=orders.order_num AND prod_id='TNT2'; 假如可以把整个查询包装成一个名为 productcustomers 的虚拟表 SELECT cust_name,cust_contact FROM productcustomers #this is a 视图 WHERE prod_id='TNT2' productcustomers 是一个视图，作为视图，它不包含表中应该有的任何列或数据，它包含的是一个SQL查询（与上面用以正确联结表的相同的查询）。 😁 重用SQL语句。 😁 简化复杂的SQL操作。在编写查询后，可以方便地重用它而不必 知道它的基本查询细节。 😁 使用表的组成部分而不是整个表。 😁 保护数据。可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个 表的访问权限。 😁 更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的 数据。 😘 与表一样，视图必须唯一命名（不能给视图取与别的视图或表相 同的名字）。 😘 对于可以创建的视图数目没有限制。 😘 为了创建视图，必须具有足够的访问权限

目录 第3章 使用MySQL 入门命令 第4章 检索数据 检索单列 检索多列 检索所有列 检索不同的行 限制结果 第5章 排序检索 排序数据 按多个列排序 指定排序方向 order by 和 limit 组合使用 第6章 过滤数据 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 第7章 数据过滤 组合where子句 in操作符 not操作符 第8章 使用通配符进行过滤 %通配符 _通配符 第9章 用正则表达式进行搜索 基本字符匹配 进行OR匹配 匹配几个字符之一 匹配范围 匹配特殊字符 匹配多个实例 定位符 第10章 创建可计算字段 拼接字段 使用别名 执行算数计算 第11章 使用数据处理函数 文本处理函数 日期和时间处理函数 数值处理函数 第12章 汇总数据 聚集函数 聚集不同值 组合聚集函数 第13章 分组数据 过滤分组 select子句顺序 第14章 使用子查询 利用子查询进行过滤 第15章 联结表 创建联结 第16章 创建高级联结 使用表别名 使用不同的联结 外部联结 使用带聚集函数的联结 使用联结和联结的条件 第17章 组合查询 创建组合查询 第18章 全文本搜索 使用全文本搜索 第19章 插入数据 插入完整的行 insert更安全的写法 插入多个行 插入检索出的数据 第20章 更新和删除数据 更新数据 删除数据 第21章 创建和操纵表 第22章 使用视图

SQL 查询是通过SELECT SQL 语句 来完成的。SELECT可以说是SQL中最常用的语句了。你可以把SQL语句看作是英语语句，SELECT就是SQL中的关键字之一，除了SELECT之外，还有INSERT、DELETE、UPDATE等关键字，这些关键字是SQL的保留字，这样可以很方便地帮助我们分析理解SQL语句。我们在定义数据库表名、字段名和变量名时，要尽量避免使用这些保留字。 SELECT的作用是从一个表或多个表中检索出想要的数据行。本文极客教程主要讲解SELECT的基础查询，后面极客教程会介绍如何通过多个表的连接操作进行复杂的查询。 SELECT查询的基础语法 SELECT可以帮助我们从一个表或多个表中进行数据查询。我们知道一个数据表是由列（字段名）和行（数据行）组成的，我们要返回满足条件的数据行，就需要在SELECT后面加上我们想要查询的列名，可以是一列，也可以是多个列。如果你不知道所有列名都有什么，也可以检索所有列。 创建了一个王者荣耀英雄数据表，这张表里一共有69个英雄，23个属性值（不包括英雄名name）。SQL文件见 Github地址 。 数据表中这24个字段（除了id以外），分别代表的含义见下图。 查询列 如果我们想要对数据表中的某一列进行检索，在SELECT后面加上这个列的字段名即可。比如我们想要检索数据表中都有哪些英雄。 SELECT name FROM

1． 背景 SequoiaDB数据实时检索的能力体现在索引和数据切分的使用上，创建合适的索引能够快速查询到具备某一特征数据的能力；合理的切分方式能够提高数据查询性能。比如按时间，按地区去统计一些数据时，可以采用主子表的切分方式，将一个海量数据的集合切分成均匀的多个数据块，某些类型的查询性能就可以得到极大提升。 SequoiaDB作为分布式数据库，从设计之初就已经支持SQL访问。目前，SequoiaDB自研的SQL访问组件SequoiaSQL作为企业版的功能之一已经提供给上百家企业用户使用，并且已经实现分布式架构下的SQL 2003支持。 由于大部分开发人员及客户倾向于使用标准的SQL语句作为数据库操作的标准接口，SequoiaDB实现了与PostgreSQL的对接，使得开发者可以使用SQL语句访问SequoiaDB数据库，完成SequoiaDB数据库的增，删，查，改操作。对于SequoiaDB社区版用户，我们可以通过SequoiaDB对接PostgreSQL 实现社区版的分布式SQL访问。这一应用方式基本也可以满足大部分的社区版需求。 2． SequoiaDB与PostgreSQL对接结构 Pg与sdb对接架构图 Pg对接sdb步骤 · 先创建PostgreSQL本地数据库， · 在本地数据库中加载SequoiaDB连接驱动sdb_fdw · 基于sdb_fdw，创建server