数据检索

本文开始连续3篇详解mysql索引： 第1篇来说说什么是索引？ 第2篇详解Mysql中索引的原理 第3篇结合索引详解关键字explain 索引是什么？ 　　概况一下索引的定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据。 　　索引有2个特点： 通过数据结构和算法来对原始的数据进行一些有效的组织 通过这些有效的组织，可以引导使用者对原始数据进行快速检索 　　mysql为了快速检索数据，也用到了一些好的数据结构和算法，来组织表中的数据，加快检索效率。 来源： https://www.cnblogs.com/biao/p/11776798.html

本文主要介绍百度地图POI数据获取及后续处理的过程。POI数据获取及后续处理的过程主要包含了两个大的步骤，即 POI数据获取：从百度地图得到POI数据，以json格式保存； 数据的EXCEL导入：将json格式保存的数据转化为excel文件。 POI数据获取的原理部分还可以参照 零基础掌握百度地图兴趣点获取POI爬虫（python语言爬取）（基础篇） 。 兴趣点坐标获取 得到。得到的POI信息包括了 名称、经纬度坐标、地址 等等，具体的接口使用说明可以参考百度地图WEB服务api说明中的 地点检索 。 从说明文档我们可以发现，POI数据获取的关键在于构造出合适的url，访问该url便能请求到相应的POI数据。因此，我们先对百度地图WEB服务api中的url进行详细的说明。 http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query=银行&bounds=39.915,116.404,39.975,116.414&output=json&ak={您的密钥} //GET请求 以上是百度地图说明文档提供的一个 搜索url示例 ，我们可以将其划分为以下几个部分： 前缀部分：无论进行何种搜索，需要的数据格式如何，请求的url都需要这一部分 http://api.map.baidu.com/place/v2/search? 参数部分：对请求的数据进行定制

一 问题背景 1.1 业务背景 精准广告场景中，人群定向的常用方法是：根据各种不同的规则，将每一个用户（User）打上丰富的标签。与此同时，广告主（Member）在根据规则圈选投放人群时，系统也会将广告（Ad）打上各种的标签。当一个Ad和一个User被打上同一个标签（Tag）时，就表示该Ad圈定了这个User，即该Ad会参与对该User的展现竞价。 本次优化的难点出现在一个特定业务场景下，我们需要明确的知道一个Ad圈选了哪些User，而我们唯一知道的就是这个Ad被打上的一组Tag（Tag List）。此时，我们需要一个存储 + 索引的技术产品，让我们能够快速地通过Tag查询到每个Tag下挂载的所有User（User List）的id。此外，由于广告业务对实时性要求很高，系统还要保证User的实时行为能够快速在投放系统中生效，当一个User的某个行为导致该User身上被追加 或 删除某些Tag时，所有受到影响Tag下挂载的User List都会发生变化。 业务中的数据规模： User总数大约4亿 Tag总数约100w个 平均每个Tag下会挂载100w个User 平均每秒钟会对2000个tag进行查询 平均每秒钟会有5w个User会触发Tag更新，每次更新平均会更新10个Tag 可见，不管是存储规模、每秒检索结果的数据量 还是 每秒需要进行更新的数据量都非常庞大。这里需要特别说明的是

简介 Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个 开放源代码 的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而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（英文与德文两种西方语言）。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。(摘自百度百科) 代码环境 操作系统：centos 5.8 开发环境：Eclipse 4.3 构建工具：Maven 4.0 Maven配置 为了能够按照书中的例子进行学习，这里依赖的Lucene版本是3.0.1 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>3.0.1</version> </dependency> </dependencies> 完整配置 ： <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=

关系演算 以数理逻辑中的谓词演算为基础 元组关系演算语言ALPHA 由E.F.Codd提出，以数理逻辑中的谓词演算为基础 语句 检索语句(查询) GET 更新语句 PUT，HOLD，UPDATE，DELETE，DROP 一、检索操作 (1) 简单检索(即不带条件的检索) (2) 限定的检索(即带条件的检索) (3) 带排序的检索 (4) 带定额的检索 (5) 用元组变量的检索 (6) 用存在量词的检索 (7) 带有多个关系的表达式的检索 (8) 用全称量词的检索 (9) 用两种量词的检索 (10) 用蕴函（Implication）的检索 （1）简单检索 GET W (SC.Cno) GET W (Student) （2）限定的检索 [例3]查询信息系(IS) 年龄小于20岁的学号和年龄。 GET W (Student.Sno，Student.Sage): Student.Sdept='IS'∧student.Sage<20 GET W (Student.Sname，SC.grade): SC.CNO=1 ∧ Student.Sno=SC.Sno （3）带排序的检索 GET W (Student.Sno，Student.Sage): Student.Sdept='CS' DOWN Student.Sage （4）带定额的检索 GET W (3) (Student.Sno

Document(文档)是Field(域)的承载体, 一个Document由多个Field组成. Field由名称和值两部分组成, Field的值是要索引的内容, 也是要搜索的内容. 是否分词(tokenized) 是: 将Field的值进行分词处理, 分词的目的是为了索引 . 如: 商品名称, 商品描述. 这些内容用户会通过输入关键词进行查询, 由于内容多样, 需要进行分词处理建立索引. 否: 不做分词处理. 如: 订单编号, 身份证号, 是一个整体, 分词以后就失去了意义, 故不需要分词. 是否索引(indexed) 是: 将Field内容进行分词处理后得到的词(或整体Field内容)建立索引, 存储到索引域. 索引的目的是为了搜索. 如: 商品名称, 商品描述需要分词建立索引. 订单编号, 身份证号作为整体建立索引. 只要可能作为用户查询条件的词, 都需要索引. 否: 不索引. 如: 商品图片路径, 不会作为查询条件, 不需要建立索引. 是否存储(stored) 是: 将Field值保存到Document中. 如: 商品名称, 商品价格. 凡是将来在搜索结果页面展现给用户的内容, 都需要存储. 否: 不存储. 如: 商品描述. 内容多格式大, 不需要直接在搜索结果页面展现, 不做存储. 需要的时候可以从关系数据库取. 以下是企业项目开发中常用的Field类型: Field类型

本章将讲授什么是游标以及如何使用游标。 需要MySQL 5 MySQL 5添加了对游标的支持，因此，本章内容适用于MySQL 5及以后的版本。由前几章可知， MySQL检索操作返回一组称为结果集的行。这组返回的行都是与SQL语句相匹配的行（零行或多行）。使用简单的SELECT语句，例如，没有办法得到第一行、下一行或前10行，也不存在每次一行地处理所有行的简单方法（相对于成批地处理它们）。有时，需要在检索出来的行中前进或后退一行或多行。这就是使用游标的原因。 游标（cursor） 是一个存储在MySQL服务器上的数据库查询，它不是一条SELECT语句，而是被该语句检索出来的结果集。在存储了游标之后，应用程序可以根据需要滚动或浏览其中的数据。游标主要用于交互式应用，其中用户需要滚动屏幕上的数据，并对数据进行浏览或做出更改。只能用于存储过程 不像多数DBMS， MySQL游标只能用于存储过程（和函数）。 使用游标涉及几个明确的步骤。第 24 章23124.2 使用游标 175 在能够使用游标前，必须声明（定义）它。这个过程实际上没有检索数据，它只是定义要使用的SELECT语句。 一旦声明后，必须打开游标以供使用。这个过程用前面定义的SELECT语句把数据实际检索出来。 对于填有数据的游标，根据需要取出（检索）各行。 在结束游标使用时，必须关闭游标。在声明游标后

hbase是列数据库，是kv结构的，ES的基于Lucene的搜索引擎的面向文档数据库吧 ES是搜索引擎，主要的优势在于快速搜索，HBase是数据库，优势在于存储数据，侧重点不同 MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。 HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。 ElasticSearch：ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，虽然ES也提供存储，检索功能，但我一直不认为ES是一款数据库，但是随着ES功能越来越强大，与数据库的界限也越来越模糊。天然分布式，p2p架构，不支持事务，采用倒排索引提供全文检索。 数据存储方式 假设有这样一张人员信息表： MySQL中要提前定义表结构，也就是说表共有多少列（属性）需要提前定义好，并且同时需要定义好每个列所占用的存储空间。数据以行为单位组织在一起的，假如某一行的某一列没有数据，也需要占用存储空间。 HBase则是以列为单位存储数据，每一列就是一个key-value，HBase的表列（属性）不用提前定义，而且列可以动态扩展

Elasticsearch简介 * 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。 它可以用于 全文搜索， 结构化搜索以及 分析，当然你也可以将这三者进行组合。 Elasticsearch是一个 建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。 但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 实时分析的分布式搜索引擎。 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。 这么多的功能被集成到一台服务器上，你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。 Elasticsearch的 上手是非常简单的。它附带了很多 非常合理的默认值

一，什么事倒排序索引 elaticsearch是面向文档型的，将文档序列化未JSON形式，顺序缩影的过程是已知文档，查处文档中保航的字符串，从文件到字符串的映射，但是elaticsearch是已知字符串查找文档，即建立字符串和文档的映射，这种映射被称为倒排索引。 二，elasticsearch如何使用倒排序索引完成全文检索功能 1，创建索引： 1.1 已知文档，将文档交给分词器进行分词处理，分成一个一个档次，去除标点符号和停用词等 1.2 将单词交给语言处理组件，提取词根 1.3 将单词传给索引组件，处理成字典，按照字母顺序排序，合并相同的单词，成文倒排链表 2，搜索索引： 2.1 根据用户输入的数据进行词法，语法和语言处理，提取关键字和普通单词，得到语法树 2.2 利用语法树进行索引搜索，将结果与搜索内容的相关性进行排序返回 Elasticsearch 全文检索的基本思路:对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度），把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构，也就是将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后我们重新组织的有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引 。 全文检索大体分两个过程：1.索引创建