SQLite的全文搜索（Full-Text Search，简称FTS）是一种高效的全文搜索技术，基于倒排索引（Inverted Index）实现，用于在大量文本数据中快速找到包含特定词汇的记录。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。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/fulltext-search.html
图中，小写字母f表示该点的特征，脚标相同的f表示对应点的特征也相同，作者告诉我们，图里有两个问题存在：
作为GreenPlum高可用的核心功能，FTS（Fault Tolerance Server）进程负责故障检测。该进程是master上的一个子进程，可以快速检测到primary或者mirror是否宕机，并及时让primary/mirror进行故障切换。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。
所谓全文索引，就是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档内容的方式。和B+树索引一样，倒排索引也是一种索引结构，一个倒排索引是由文档中所有不重复的分词和其所在文档的映射组成。倒排索引一般有两种不同的结构，一种是inverted file index，另一种是full inverted index。
作为GreenPlum高可用的核心功能，FTS（Fault Tolerance Server）进程负责故障检测。该进程是master上的一个子进程，可以快速检测到primary或者mirror是否宕机，并及时让primary/mirror进行故障切换。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。
导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景，主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级，本文将分享其选型与优化思路，详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 目录 1 IOS 微信全文搜索技术的现状 2 全文搜索引擎的选型与优化 2.1 搜索引擎选型 2.2 实现 FTS5 的 Segment 自动 Merge 机制 2.3 分词器优化 2.4 索引内容支持多级分隔
本文首次发表在《程序员》杂志 2017 年 09 月期。 前言 ---- 基于本地数据的全文搜索（Full-Text-Search，FTS）在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同，移动端受硬件条件限制，尤其在数据量相对较大的情况下，搜索性能问题表现得十分突出。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 ---- SQ
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引，是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引，索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今，已经多年没有更新底层搜索技术，聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3，而现在已经有SQLite FTS5，收藏首页的搜索还是使用简单的Li
这两天重新看了点儿Erik Meijer讲Try和Future，自己对他所讲内容没有什么违和感了，蛮开心的。
“My ridiculous dog is amazing。” [sentiment：positive]
通过 前面的文章 我们了解到 B+ 树索引具有"最左前缀匹配"的特性，因此，对于以下查询 B+ 树索引能很好的适配。
0. 背景介绍1. 环境准备2. 导入数据3. 全文搜索测试4. 继续放弃治疗 0. 背景介绍
基于本地数据的全文搜索（Full-Text-Search，FTS）在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同，移动端受硬件条件限制，尤其在数据量相对较大的情况下，搜索性能问题表现得十分突出。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 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，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 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了。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
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。
翻译整理 Watermelon 前言 很多投资者经常讨论股价的预测，基本面的消息等等。当我们在说这些的时候，其实，这些（我把它们归结为算法）算法的核心就是触发识别并采取适当的措施：短线或者长线。但是我们想在这两种情况下都赚钱。 今天编辑部为大家带来一个交易策略，将触发因素作为开仓交易策略的初始条件，在下一个交易日开盘的股票投入资金。目标是找到最有利的持仓期。 投资组合 该策略可以使用任何NN资产组合进行回溯测试。 为了简单起见，我们使用10个股票的随机子集作为当前道琼斯指数的一部分： 我们从Goo
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：沸羊羊 来源：juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 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，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 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了。但是，如果希望通过关键字的匹配
用MATCH() ... AGAINST 方式来进行搜索 match()表示搜索的是那个列，against表示要搜索的是那个字符串
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('haha'): a2 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scop
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。它可用于为商店，搜索引擎，报纸等网站上的搜索结果提供支持。
为什么db file sequential read事件在full table scan操作中显现，为什么在多块读中为什么会有单块读存在 ？
对于金融应用中的深度学习模型，训练数据有限是一个大问题。因为金融时间序列有不规则和尺度不变的特点，很难合成真实数据。
当Greenplum数据库高可用性被启用时，有两种类型的Segment：主Segment和镜像Segment，每个主Segment都有一个对应的镜像Segment。主Segment从Master接收请求来对该Segment的数据库做更改并且接着把那些更改复制到对应的镜像。如果主Segment变成不可用，数据库请求会被转移到镜像Segment。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
本文重点讲述微信安卓客户端在 SQLite FTS5 的基础上，多音字问题的解决方案。
MySQL 全文索引默认是基于单字节流处理的，也就是按照单词与停止词（默认空格或者标点符号）来划分各个关键词，并且把关键词的文档 ID 和位置保存到辅助表用于后期检索。这种对英文，数字类的单字节字符处理很好， 比如“I am a boy!”， 每个单词很明确的用空格分割，后期查询只需要按照以空格为分隔符的单词检索就行，这些我前面三篇文章已经详细讲过。但是这种分割方法对多字节字符比如中文不是很友好，对中文来说每个字就是单独的字，无规律的字可以组成词，但是各个词之间不需要按照空格来分割。举个例子：“为中国人自豪” ，这句话包含了三个词“为”，“中国人”，“自豪”。如果按照默认的全文索引处理，搜索其中任何子句，结果肯定是出不来。这也间接导致大家说 MySQL 的全文检索结果不准确，不靠谱，其实并非如此，主要是 MySQL 全文索引对分词以及停止符界定有差异。例如下面，表 ft_ch ，有三条记录，怎么查都没有没有结果。
9r 版是数据集的当前版本。旧版本将不再提供，并被第 9r 版取代。该数据集目前由 OCO（轨道碳观测站）项目提供。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。在 OCO-2 发射之后，"ACOS "数据仍在利用应用于 OCO-2 光谱的方法进行制作和改进。ACOS "数据集包含所有探测到的二氧化碳（CO2）柱平均干空气摩尔分数，并尝试对其进行检索。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。这些经过校准的产品由 OCO 项目用额外的地理位置信息和进一步的修正进行扩充。这样生产出的 1B 级产品（含校准辐射量和地理定位）是 "ACOS "2 级生产过程的输入。尽管 GES DISC 没有公开发布 1B 级 ACOS 产品，但应该知道，该版本的变化对 1B 级和 2 级数据都有影响。1B 级的一项重要改进将解决质量合格的探空数据数量减少的问题。预计 2 级检索将消除许多系统偏差，并与 TCCON（碳柱总量观测网络）更好地保持一致。L2 算法的主要变化包括缩放 O2-A 波段光谱（将 XCO2 偏差减少 4 或 5 ppm）；使用仪器线形[ ILS ]插值（将 XCO2 偏差减少 1.5 ppm）；以及将零电平偏移拟合到 A 波段。用户还必须仔细阅读新文档中的免责声明。需要注意的一个重要因素是数据筛选方面的更新。虽然数据产品中提供了一个主质量标志，但对更大数据集的进一步分析使科学团队能够提供一套更新的筛选标准。这些标准已在数据用户指南中列出，并被推荐用来代替主质量标志。最后，用户应继续仔细观察和权衡三个重要标志的信息： "结果标志"（outcome_flag）--基于某些内部阈值的检索质量（未经全面评估）。
比如要找内容包含某一个字符串的聊天记录，就是一条聊天记录一条聊天记录的看，对于每一条聊天记录，从头看到尾，如果聊天记录包含此字符串，则聊天记录为要找的条目，接着看下一跳记录，直到扫描完所有的聊天记录。数据量小时，这种方法直接、方便。但是对于大量的数据，这种方法效率很低。
之前非稀疏矩阵版的解读：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html
在centos7环境中常规安装python3的话无法支持sqlite3和ssl,所以在安装pytho3是需要带上sqlite3库和ssl库:
2. mportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__caffe)
针对这个问题，只能采取最原始的办法来进行安装，具体操作如下; （1）安装sqlite3的包
性能测试表明，将 Tantivy 的全文搜索引擎库集成到向量搜索中可以显著提高速度和性能。
ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files V7.3 (ACOS_L2_Lite_FP) at GES DISC
按照Erik的介绍，我们可以把Promise当作装载Future对象的邮箱/容器。
OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引，使得索引数据更加紧凑，减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
有些软件系统是针对全球来开发的，因此一些字符串需要根据不同地区不同语言做出特定的处理。如果针对不同地区不同用语言分别编写字符串处理方法的话代码量是巨大的。那么这个时候我们可以用到内插字符串深层的特性，C# 会把内插字符串的结果隐式的转换成 string 或者 FormattableString 。 例如下面这个例子，内插字符串的结果将是 string 类型:
最近重装了系统之后，发现原有的python3环境下安装sqlite3（见原来博客：ubuntu环境下 python 3.0以上版本对sqlite3的支持问题）的办法已经行不通了。
Using a self-rewriting README powered by GitHub Actions to track TILs
今天有一套环境因为网络调整，结果诺大的Greenplum集群，primary和mirror节点部分有了故障，假设有200个实例，100个segment,100个mirror，情况就是100个实例出现了问题（可能mirror已经宕机，可能mirror切换为primary，可能primary切换为mirror）刚好保证了100个实例能够正常承接业务。
选自towardsdatascience 作者：Bryan Tan 机器之心编译 编辑：魔王、陈萍 本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN 的性能大幅超过 RNN。 本文主要介绍了以下几部分内容： 1. 金融时间序列（FTS）中的深度学习背景介绍； 2. 值得关注的 FTS 数据处理实践； 3. 时间卷积网络（TCN）； 4. 时间卷积网络在 FTS 中的应用实例； 5. 基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释。 1. 背景介绍 金融时间序列（FTS）建
在本文中，我记录了在 PostgreSQL（使用 Django ORM）和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。 作为一名 Django 开发人员，我开始寻找可用的选项来在大约一百万行的标准大小上执行全文搜索。有两个值得尝试的选项：PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前，让我们澄清一下全文搜索 (FTS)（或“搜索”）与数据库过滤器或查询之间的区别。“搜索”涉及从零开始，然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始，然后根据条件从中删
2. Index FFS只能通过CBO(Index hint强制使用CBO)获得。
参考：Set up a Database Backend — Airflow Documentation (apache.org)，重新配置sqlite
萧十一入职公司2年有余，便成为了一位很热心的实习生导师，新来的实习生与其说他是幸运的，不如说他是“幸运牌方便面“的，每次总被一个问题搞到深夜，饭也来不及吃，只能以面充鸡。
2019新年已经在向我们招手，马上就是春节啦！小编提前在这里给大家拜个早年！今天给大家带来年底最后一篇技术文章，祝大家新的一年在电子数据取证工作上势如破“猪”！
注：客户端的$SYBASE/interfaces 配置文件就相当于Oracle的tnsnames.ora文件。
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