现在，您可能想知道： 为什么语音搜索增长如此之快？ 这一趋势背后有 3 个主要驱动因素…… 首先，用语音搜索比打字快 3.7 倍（必应）。 ? 更快的搜索=更快的答案。...用自然语言编写内容 语音搜索比键盘搜索更自然，更不机械化。 并且您希望以相同的方式编写您的内容。 这样，当有人搜索…… ? …Google 会在您的内容中找到“匹配项”： ?...（如果您使用机器人短语，则不会发生匹配：“如何在 Instagram 上发送消息”） 将长尾关键词嵌入到长格式内容中 是的，语音搜索比键盘搜索要长得多。...但很高兴知道清晰的文字也有助于你的语音搜索排名。） 提高您的网站速度 语音搜索结果的加载速度比普通网站快 3.8 倍。 ? 同样，无论如何，您都希望拥有一个快速加载的站点。...要清楚： 我不认为谷歌的语音算法有长内容的最佳位置。 相反，这只是一个数字游戏： 包含大量内容的页面更有可能“匹配”语音搜索查询。 ?
百度AI搜索（文小言）：传统用户转型首选优点：兼容传统搜索习惯，语音/图片搜索准确率第一；POI地址查询可直接打车/导航，中老年用户占比35%。缺点：部分结果仍含广告，AI生成内容仅占18%。...用户画像：普通网民、本地生活用户、多模态交互尝鲜者。5. 开搜AI搜索：极客专属工具优点：0.5秒极速响应，搜索结果带可信度标注，支持导出Word/PDF；程序员和金融从业者占比超50%。...选择指南2025年的AI搜索就像你家的「智能工具箱」——没有一把螺丝刀能搞定所有问题，但选对了工具，修家具、装电器都能事半功倍！为什么说“没有最好，只有最合适”？...语音说“我想吃火锅”，它不光推荐餐厅，还能一键打车到店门口。中老年用户占比35%——毕竟操作和传统搜索几乎一样，爸妈用着不懵圈！...但普通人用这工具？就像拿手术刀切西瓜——专业但没必要！未来搜索会变成什么样？
根据 MySQL索引原理及慢查询优化 整理 索引相关 索引的目的 索引的目的在于提高查询效率。...数据库则复杂得多，不仅需要面对等值查询，还有范围插叙(, between, in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。 简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。...这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量小。这也是为什么B+树要求把真实数据存储到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。...当B+树的数据项是复合的数据结，比如(name, age, sex)时，B+树是按照从左到右的顺序来简历搜索树的。索引的最左匹配特性。 慢查询优化 建立索引的几大原则 最左前缀匹配原则。...MySQL会一直想有匹配直到遇到范围查询(, between, like)就停止匹配。 =和in可以乱序。MySQL查询优化器可以帮你优化成索引可以识别的形式。 尽量选择区分度高的列作为索引。
，下面的for循环执行也不会特别慢。...这时我突然想到会不会是分页导致的，我们都知道limit在offset非常大的情况下会导致查询慢，但我们这里还没有翻页，也就是第一页，所以不是这个问题。...首先为什么走普通索引更快，而主键索引更慢？...因为我这条SQL是查询主键索引倒序结果，索引天然有序，不用排序了，所以看到执行计划里面的Extra字段没有了Using filesort，这里比普通索引快，但是这条SQL是有where条件筛选的，那么在拿到有序结果后...而使用普通索引agent_code没有这个问题，是因为筛选条件就是agent_code，可以很快的进行匹配。 为什么加了limit就会使用主键索引？
Singhal 强烈抨击这种言论，认为说法与事实完全相反，Google 的搜索做得比 2 年前好得多，那些批评者陷入的是一股对过去的怀旧情绪。...而在这里面，交互方式比输入更自然的语音将起到非常重要的作用。 这种改变并不仅仅是搜索引擎处理查询方式的改变，也需要用户在思想上做出改变。...过去几年，在如何将搜索查询与网上的文档及其他信息集匹配上 Google 已经解决得相当好，但是像 Knowledge Graph 这样得数据库的引入给搜索引擎带来机遇的同时也带来了挑战。...Pereira 说：“你使用的语言是否与数据库的设计方式匹配变得更加难以判断。” 比方说，Google 会收到这样的查询：“巨人队在哪里打比赛？”...他指的就是他的团队在 Google 搜索上面所取得的成就。但他也承认，还有比现在多得多的问题有待解决。但在描述某类他不再失败的查询背后的科学时，他的声音充满了自豪。
Mysql索引 Mysql索引为什么会采用B+Tree，需要考虑以下几个问题： 对具体的数据可以快速搜索、如何快速查找区间数据、支持模糊查询、支持分页、支持排序(正序和逆序)。...其定位为精确查找，而对于排序、模糊查询、区间匹配是不支持的，同时存在hash 冲突的情况，不能使用索引中的值来避免读取行。...也即： 对应组合索引index(A，B，C)，采用前缀匹配，也即匹配到A，再会进行B、C的匹配，如果不匹配A，后面的索引是不会进行匹配的，只有匹配了A，后面的B、C才会进行匹配。...对于sql的优化： 1.通常如果查询中带有or的join时，可以考虑将其变成两个确切的sql进行UNION ALL，此时执行的效率比采用or要高得多。 2....对于多个 join 可以考虑将其分解成多个sql子句，在程序中拼接，此时的效率比join的效率要高。 4. 采用sql的执行计划，对查询慢的sql子句进行优化。 5. 考虑采用延迟关联。
Xlookup VS Index/Match Index/Match组合，是另一个常用的查询函数，有时比vlookup更灵活。测试结果如下。...Index/Match组合平均0.41秒，略慢于Vlookup，但也明显比Xlookup更快（快了36%）。另一个组合方式，Index/XMatch，则比Xlookup还慢10%。...Xlookup 的二级制搜索模式 Xlookup比Vlookup多了2个可选参数，其中一个是搜索模式。其中，如果搜索目标列是升序或降序排序，则可以选用二进制搜索模式。...因为每次都将目标列缩小了一半的范围，因此速度会比全局查找要快得多。实验也得到了验证，采用二进制模式，用时缩短了69%。 Vlookup也有自己的“快速”查找模式，即用模糊匹配取代精确匹配。...加上二进制搜索模式之后，Xlookup提速42%，反超Index/Match/Match。 未找到值 Xlookup比Vlookup多了另一个参数是：如未找到有效的匹配值，返回指定值。
50%男 %50女，建立索引也不会提高查询效率 为什么加索引后会使查询变快？...：一张表可以创建多个普通索引，一个普通索引可以包含多个字段，允许数据重复，允许 NULL 值插入； ④全文索引：让搜索关键词更高效的一种索引。...全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍 ⑤组合索引：为了提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀”原则。...加上索引后，会查询到叶子上的主键和索引列，再根据主键查到数据，不会进行全表扫描所以查询速度会变快。 为什么 B+ Tree 索引会降低新增、修改、删除的速度？...索引失效的场景 ①对索引字段进行了运算或者使用了函数 ②表中字段的数据类型和查询的字段类型不一致 ③违反了索引的最左匹配原则 ④模糊匹配 LIKE’%sql%’ 模糊匹配连最开始的字符串都不确定，
dept where deptno=45 ORDER BY 操作 在ORDER BY操作中，排序的列同时也在WHERE中时，MYSQL将无法使用索引； MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度...(x,y,uid)索引效果要好得多。...这前面的 10000 条数据完全对本次查询没有意义，但是却占据了绝大部分的查询时间！如何解决？首先我们得了解为什么数据库为什么会这样查询。...第一次优化 根据数据库这种查找的特性，就有了一种想当然的方法，利用自增索引（假设为id）： select * from table_name where (id >= 10000) limit 10 由于普通搜索是全表搜索...同样是较大的 offset，第一条的查询更为复杂，为什么性能反而得到了提升？
经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。...1.2 为什么需要全文检索 1.2.1 结构化数据搜索 id title time author content 1 斗破苍穹 2009 天蚕土豆 《斗破苍穹》 2 斗罗大陆 2009 唐家三少 《斗罗大陆...如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。...1.3 倒排索引 1.3.1 什么是倒排索引 传统方法是根据文件找到该文件的内容，在文件内容中匹配搜索关键字，这种方法是顺序扫描方法，数据量大、搜索慢。...同时对其进行了扩展，提供了比 Lucene 更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。
业务运行时的 CPU 使用率峰值有很大的降低（对比图 2 的 1，2，3 可见）；慢查询语句几乎在监控曲线上也无法明显观察到（对比图 3 的 1，2，3 可见）。...顺序读比离散读性能要好 范围查询一定会导致索引失效么？ 并不会！稍微更改下查询条件看下 explain 的对比结果，可以看到新语句用到索引下推，说明索引并未失效。为什么？...模糊匹配和不使用组合索引的首字段作为查询条件均是无法快速定位索引位置从而导致无法使用索引。...模糊匹配当查询条件是 lwhere A ike 'a%'，a 是 A 的最左前缀时是可能用上索引的（最左匹配），是否用上最终还是依赖优化器对查询数据量的评估。...主键索引其实是有被使用的：索引的范围查询，只是其需要逐条读取和解析所有记录才导致慢查询。 SQL 语句 B 的子查询为什么能够用到索引？ 前文中我们介绍了聚集索引，其索引键值就是主键。
与我们常见的搜索引擎（如elasticsearch、solr 等）功能相似。...= 1; 第三步：设置慢查询阈值 什么样的查询叫做慢查询呢？...user 的 id 和 dept 的 id 都是主键，在连接查询中，两个主键都被使用到 ref，不使用唯一索引，使用普通索引或者唯一索引，可能会找到多个条件的值，idx_name 是普通索引 ref_of_null...，和 ref 功能类似，区别在于会额外搜索索引包含 NULL 的值，name 字段是普通索引，且数据库中存在 name 为 null 的数据 range，在索引字段上使用范围查询，常见的有 >、<、in...10、rows 预计需要扫描的函数 11、filtered filtered 这个是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。
4.快速元素搜索 对于NumPy数组，即使搜索的元素是第一个，仍然需要与数组大小成比例的时间来找到它。使用Pandas，可以对我们预期最常被查询的列进行索引，并将搜索时间减少到On。...它需要热身：第一次查询比NumPy慢一些，但随后的查询就明显快了。 5.按列连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表，NumPy几乎没有用。而Pandas更好，特别是对于1:n的关系。...下面是1行和1亿行的结果： 从测试结果来看，似乎在每一个操作中，Pandas都比NumPy慢！而这并不意味着Pandas的速度比NumPy慢！ 当列的数量增加时，没有什么变化。...而对于行的数量，二者的对比关系（在对数尺度上）如下图所示： 对于小数组（百行以下），Pandas似乎比NumPy慢30倍，对于大数组（百万行以上）则慢3倍。 怎么可能呢？...对于超过一百万元素的数组，Pandas变得比NumPy快1.5倍。对于较小的数组，它仍然比NumPy慢15倍，但通常情况下，操作在0.5毫秒或0.05毫秒内完成并不重要--反正是快了。
从广义上讲，SQL语句包含增删改查，但一般的业务场景下，SQL的读写比例应该是一比十左右，而且写操作很少出现性能问题，即使出现，大多数也是慢查询阻塞导致。...long_query_time=1; 当然了，这并不是标准化流程，如果是实时业务，500ms的查询也许也算慢查询，所以一般需要根据业务来设置慢查询时间的阈值。 ...，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。...比如当(小明,F)这样的数据来检索时，B+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于小明的数据都找到，然后再匹配性别是男的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...最基本的索引建立原则无外乎以下几点： 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、匹配，比如a = 1 and b =
您的数字助理搜索显示：Siri，Google Now，Cortana和'Insight Engines' 而且，为什么我们要这样做？因为我们的客户需要它。...我们不是试图深入理解句子结构和内部意义，而是创建大型模式数据库并将查询内容与这些模式进行匹配。...幸运的是，下面有针对于你的问题的回复： 创建模式要便宜得多，因为它不再需要专家。 创建模式要便宜得多，因为我们有一个漂亮的新界面。 为公司创建模式比为世界创建模式要便宜。...这些过程的输出是模式，字典，标签等，这些输入到模式匹配引擎并且驱动查询配对。 我们的一个客户已经拥有超过1200万种模式，这些模式也是通过大数据分析，手动清理和组合产生的。...可以掌握语音到文本系统，并拥有自己定制的个人数字助理。这真是太棒了。 我们相信这里讨论的只是依据搜索和大数据分析可能实现的 数字助理的表面。 想象一下这个这个系统的可行性！
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？ 通过本篇内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。...大家一定很好奇，索引为什么是一种数据结构，它又是怎么提高查询的速度？我们拿最常用的二叉树来分析索引的工作原理。...看 创建索引的优势 1 提高数据的检索速度，降低数据库IO成本：使用索引的意义就是通过缩小表中需要查询的记录的数目从而加快搜索的速度。...index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。 range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。...范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，查询。 ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。
包含但不限于：Nested慢查询、集群查询慢、range查询慢等问题。 ?...将API调用调整为索引设置以匹配您想要命中的慢日志时间阈值。 （您可以设置为0s以分析实例并收集正在发送的所有查询，并设置为-1以关闭慢速日志。）...4.1 查询时，使用query-bool-filter组合取代普通query 提高搜索性能的一种方法是使用过滤器。 过滤后的查询可能是您最需要的。...使用过滤查询，结合使用布尔匹配，您可以在评分之前搜索包含X的所有文档，或者不包含Y的所有文档。此外，可以filter是可以被缓存的。...当您遇到麻烦并且群集工作速度比平时慢并且使用大量CPU功率时，您知道需要做一些事情才能使其再次运行。 当Hot Threads API可以为您提供查找问题根源的必要信息。
搜索功能：适用于复杂的搜索功能，比如全文搜索、聚合查询等。 缺点： 学习成本：可能需要学习新的技术和工具，增加了迁移和开发的学习成本。...通过先使用 MySQL 单表查询，你可以在业务稳定的同时逐步学习和准备迁移到 Elasticsearch。 5.解决优化慢sql 改为单表查询优化。 // 标签搜索 if (!...这也是为什么没有选择es查询而选择单表优化MySQL进行简单化。 尽量采取单表查询，如果是要联表，要根据小表连大表的原则进行连接。...SELECT * FROM table_name WHERE non_indexed_column = 'value'; LIKE 查询的模糊匹配：如果在 LIKE 查询中使用通配符在搜索模式的开头，...const：使用主键或唯一索引时，只匹配一行。 ref：使用非唯一索引来查找匹配的行。 range：使用索引范围扫描，返回一定范围内的行。 index：全索引扫描，比较慢，但比全表扫描快。
业务运行时的 CPU 使用率峰值有很大的降低（对比图 2 的 1，2，3 可见）；慢查询语句几乎在监控曲线上也无法明显观察到（对比图 3 的 1，2，3 可见）。...有三个疑问： SQL 语句 A 的查询条件字段都在主键中，主键索引用到了没？ SQL 语句 B 的子查询为什么能够用到索引？ 前后两条语句执行流程的差异是什么？...from=pc] 为什么会失效？ 顺序读比离散读性能要好 范围查询一定会导致索引失效么？并不会！稍微更改下查询条件看下 explain 的对比结果，可以看到新语句用到索引下推，说明索引并未失效。...模糊匹配当查询条件是 lwhere A ike 'a%'，a 是 A 的最左前缀时是可能用上索引的（最左匹配），是否用上最终还是依赖优化器对查询数据量的评估。...主键索引其实是有被使用的：索引的范围查询，只是其需要逐条读取和解析所有记录才导致慢查询。 SQL 语句 B 的子查询为什么能够用到索引？ 前文中我们介绍了聚集索引，其索引键值就是主键。
解决模糊查询问题：在传统数据库中，模糊查询通常会导致大量不相关的结果，因为它们依赖于精确的关键字匹配。...相似性搜索通过理解数据的深层语义，能够识别出与查询意图相关的数据，即使这些数据在表面上并不完全匹配。 2. 处理非结构化数据：随着图像、音频和视频等非结构化数据的大量出现，传统的搜索方法显得力不从心。...切比雪夫距离：切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，它在各个维度上的最大差异决定了两点之间的距离。它对于异常值的影响较小，适用于某些特定的应用场景。...例如，在自动驾驶汽车中，相似性搜索可以用来识别道路上的行人、车辆和其他障碍物，从而确保安全驾驶。 3. 语音识别：在语音识别系统中，相似性搜索可以用来匹配用户的语音输入与预定义的语音模式。...通过理解查询的深层语义，搜索引擎可以使用相似性搜索来返回与查询最相关的网页，而不仅仅是字面上匹配的结果。 5.
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