范围搜索是从拥有多个属性的报表集合中，寻找具有特定属性且位于指定范围内的元素，这类问题被称为范围搜索。 我们在这里要解决的是二维的范围搜索问题。 在二维平面上给出一堆点，然后给出n个矩形框。...kDtree其实就类似于二叉搜索树（嗯其实差不多就是二叉搜索树）。 题目是 DSL_2_C 我们需要建立2DTree，那就需要对x轴和y轴分别进行排序。...分割其实就是建立了一个类似于二叉搜索树的东西。 上代码！
根据geohash查找点 根据查找的距离范围，先获取geohash的位数，实现方法如下： /** * 获取距离有效位数 * @param radius * @return
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
空搜索 测试数据: https://gist.github.com/clintongormley/8579281 1.1 搜索 最基本的搜索API是空搜索(empty search)，它没有指定任何的查询条件...多索引和多类型搜索 如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制，就会搜索集群中的所有文档。...但是，通常，我们希望在一个或多个特定索引中搜索，也可能需要在一个或多个特定类型上搜索。...我们可以通过在 URL 中指定索引和类型来执行此操作，如下所示： 搜索 描述 /_search 在所有的索引中对所有类型进行搜索 /gb/_search 在gb索引中对所有类型进行搜索 /gb,us/_...在多个索引中搜索的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。 搜索一个具有五个主分片的索引完全等同于搜索每个具有一个主分片的五个索引。
一、MRR优化概述 MRR，全称Multi-Range Read Optimization，直译为多范围读取优化，是MySQL中一种用于提高索引查询性能的技术。...它特别适用于包含范围条件（如BETWEEN、等）的查询，以及需要通过辅助索引访问表数据的场景。 二、MRR优化的背景 在InnoDB中表数据是通过聚集索引组织的。...当基于辅助索引的范围查询时，需要先通过辅助索引找到对应的主键值，再通过主键值回表查询完整的行数据。这种回表会产生大量的随机磁盘I/O，尤其是在处理大表时，随机I/O的性能瓶颈尤为明显。...三、MRR优化的原理 MRR优化的核心思想是将多个范围查询中的随机磁盘I/O转换为顺序磁盘I/O，从而提高查询性能。...七、使用场景、条件与监控 MRR优化适用于基于范围扫描和等值连接的操作中尤为有效。但是，并非所有查询都能从MRR优化中受益。
在MongoDB中可以基于数组来创建索引。MongoDB为数组每一个元素创建索引值。多键索引支持数组字段的高效查询。多键索引能够基于字符串，数字数组以及嵌套文档进行创建。...一、多键索引 基于一个数组创建索引，MongoDB会自动创建为多键索引，无需刻意指定 多键索引也可以基于内嵌文档来创建 多键索引的边界值的计算依赖于特定的规则 注，多键索引不等于在文档上的多列创建索引...多键索引不支持覆盖查询 基于整体查询数组字段 当一个查询筛选器将一个数组作为整体实现精确匹配时，MongoDB可以使用多键索引查找数组的第一个元素，...相反，使用多键索引查找查询数组的第一个元素后，MongoDB检索 相关文档并且过滤出那些复合匹配条件的文档。..."ok" : 1 } //在上面的示例中，使用了多键索引进行扫描，MongoDB寻找在ratings数组任意位置包含5的文档 //然后MongoDB检索这些文档，并过滤出那些等于
// MongoDB范围片键和哈希片键 // 01 片键 MongoDB的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况，具体的方法是使用片键值的范围来对集合中的数据进行分区。...举个例子： 假如我们以年龄age来作为片键，那么age的范围理论上是0~80，此时，MongoDB会为我们定义age的四个范围区间，他们分别是：0~20,20~40,40~60，60~80，每个范围都是一个...下面我们来看二者的不同之处： 02 范围片键(递增片键) 范围片键，顾名思义，就是将数据根据片键划分到连续的范围里面，在这个模型中，那些值"相似"的文档可能位于同一个片中。例如下面这样： ?...这中分片方式是MongoDB默认的分片方式，它有好处也有坏处。 好处： 可以高效的读取连续范围内的目标文档。如果你使用范围查询，则可以比较快速的拿到所有的结果值。...哈希值得计算，是由MongoDB来负责的，不是应用程序负责的 作为哈希片键的索引字段应该有如下特点： 1、具有大量不同的值 2、哈希索引适合单调变化的字段，例如自增值，时间值等(因为可以将单调的字段通过
以上两件事情虽然对于处理一个文件非常快，但是当项目大了以后文件量会变的非常多，这时候构建速度慢的问题就会暴露出来。 虽然以上两件事情无法避免，但需要尽量减少以上两件事情的发生，以提高速度。...path.resolve(__dirname, 'src'), }, ] }, }; 你可以适当的调整项目的目录结构，以方便在配置 Loader 时通过 include 去缩小命中范围...没有必要按照默认的方式去一层层的寻找，可以指明存放第三方模块的绝对路径，以减少寻找，配置如下： module.exports = { resolve: { // 使用绝对路径指明第三方模块存放的位置，以减少搜索步骤...为了减少搜索步骤，在你明确第三方模块的入口文件描述字段时，你可以把它设置的尽量少。...---- 以上就是所有和缩小文件搜索范围相关的构建性能优化了，在根据自己项目的需要去按照以上方法改造后，你的构建速度一定会有所提升。 本实例提供项目完整代码
在许多应用程序中，需要从MongoDB数据库中检索数据，并将其与其他集合或数据库中的数据进行关联。这就需要使用多联查询。什么是MongoDB多联查询？...MongoDB多联查询是指在一个查询中检索多个集合中的数据，并将它们进行关联。通常情况下，多联查询需要使用聚合管道来完成。...Java如何实现MongoDB多联查询？在Java中，我们可以使用Spring Data MongoDB来实现MongoDB多联查询。...使用Spring Data MongoDB进行多联查询使用Spring Data MongoDB进行多联查询非常简单。...总结MongoDB多联查询是实现高级数据检索和关联的重要手段。在Java开发中，我们可以使用Spring Data MongoDB来实现多联查询，提高代码的可读性和可维护性。
$match$match函数用于对文本进行匹配搜索，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database" } } }..., { $group: { _id: "$author", count: { $sum: 1 } } }])这个命令将在articles集合中搜索包含关键词“database”的文章，然后按照作者进行分组...$project$project函数用于将搜索结果中的字段进行投影，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database...$text$text函数用于指定需要搜索的文本字段和搜索条件，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database"...“database”的文章，然后按照作者进行分组，并按照文章数量进行排序，最后投影出作者和文章数量字段，然后再在搜索结果中搜索包含关键词“relational”的文章。
本文首先描述遇到的业务需求和困难，介绍了MongoDB和Atlas Search对全文搜索的支持现状，然后从全文搜索原理讲起，结合MongoDB全文搜索实现，挂接中文分词程序，达到纯MongoDB社区版实现中文全文搜索的目标...那么能否仅仅基于MongoDB社区版实现中文全文搜索呢？...带着这个问题，作者深入到MongoDB文本索引的文档、代码中去，发现了些许端倪，并逐步实现和优化了纯MongoDB实现中文全文搜索的方案，下文将从全文搜索的原理讲起，详细描述这个方案。...简单来说，倒排索引类似MongoDB里的多键索引（Multikey Index），能够通过内容元素找到对应的文档。文本索引可以简单类比为对字符串分割（即分词）转换为由词组成的数组，并建立多键索引。...接下来只需要预先把句子进行二元分词再存入MongoDB，就可以借助它已有的西语全文搜索功能实现对中文的搜索。
【背景】 最近有项目需求用到多键索引,Mongodb中字段值支持多键索引主要包括嵌套文档、数组以及数组嵌套文档.例如联系包括手机、固定电话、邮箱、微信、QQ等，对于字段值存储类型不一样，决定创建多键索引也不一样同时性能也存在差异...,例如数组值(包括数组以及数组文档)，创建多键索引时会为数组中每个元素都创建索引键,如数组中元素特别多，相应索引也会特别大,创建多键索引或者组合索引时最多只支持一个数组值....db.survey.createIndex({"ratings":1},{background:1}); 备注:创建多键索引不需要显示关键字，如字段值中包括数组值或者嵌套文档情况,这个存储引擎自动创建为多键盘索引...,如4.2版本之前不加background:1，则前台创建索引，加DB级别排他锁(大表后果很严重)，4.2开始加不加background:1都是online创建索引. 3、范围查找ratings...,还包括数组嵌套文档、嵌套文档等多键索引，本次内容主要来自官方文档,主要补充执行计划等信息，并没有深入研究，只是作为入门学习了解,希望对大家有帮助。
加速多图向量搜索Lucene中多图向量搜索的先前状态如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局...当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。...通过在段搜索之间共享信息来加速多图向量搜索当我们使用基于图的系统（比如HNSW）来寻找一个点的最接近的邻居时，其实是在用两种策略：一种是广泛探索，另一种是针对性利用。...以HNSW为例，它不仅仅满足于找到最接近的几个点（top-k），而是会先找到一个更大范围内相对较近的点集（top-n）。这样做的时候，它会查看许多可能的路径，即使有些路径看起来一开始并不那么有希望。...为了解决这个问题，我们设计了一个简单的方法，能够根据每次局部搜索是否在全局范围内具有竞争力，有效地在不同的搜索参数之间切换。
Mongodb不支持多文档原子性操作，因此依据两阶段提交协议（Two Phase Commits protocol）来模拟事务。 以两个银行账户之间的转账行为为例，来说明如何实现多文档间的事务操作。...为实现多文档间的事务操作，定义一个事务文档TransactionDocument，储存在事务集合TransactionCollection中 public class TransactionDocument2...此外MongoDB从3.4版本开始支持decimal类型，不过在字段上添加BsonRepresentation(BsonType.Decimal128)特性 事务文档和账户文档相应地修改为 public...AccountsCollectionName = "UserAccounts"; private MongoDBService mongoDBService = new MongoDBService("mongodb
range-sum-of-bst/ 题目描述： 给定二叉搜索树的根结点...二叉搜索树保证具有唯一的值。...解题思路： 根据二叉搜索树的特质，...遍历二叉搜索树。...首先判断根节点的值是否在范围内，如果在范围内则加上该节点的值，并接着遍历该节点的左子树和右子树。直到数值超出范围。 再次递归大法好啊。
它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。...mongostat命令参数 --help : 查看帮助信息 --version : 查看mongodb版本号 --host : 要连接的主机同时也可以指定端口...如果太高的话就要考虑索引是不是少了 q t|r|w :当Mongodb接收到太多的命令而数据库被锁住无法执行完成，它会将命令加入队列。...单位是bytes storageSize : 13312,表示当前数据库占有磁盘大小，单位是bytes,因为mongodb有预分配空间机制，为了防止当有大量数据插入时对磁盘的压力,因此会事先多分配磁盘空间...IP与端口 version : 当前实例所使用的版本 Process : 当前实例是mongod，还是mongos Uptime : 实例连续正常运行时间,单位秒 uptimeEstimate : 基于mongodb
题目 给定二叉搜索树的根结点 root，返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。 二叉搜索树保证具有唯一的值。...题解 二叉搜索树的特点是左子节点小于父节点，右子节点大于父节点。对于该题，则是求出L <= X <= R之间的节点的和 ? 在处理树的问题，常使用递归 对于递归则需要，1.
接上上一篇文档 Mongodb多键索引之数组,本次继续多键索引,到目前为止还没有分析业务中具体使用方式以及需求,只知道需要使用多键索引来满足不同查询,通过一个多键索引来解决不同谓词过滤,具体能否实现以及到底使用数组...executionStats").executionStats.executionTimeMillis; 453 3、如何创建索引来完全匹配嵌套文档 item作为一个整体创建索引,类似数组创建索引，此时不是多键索引...从这里发现想创建item作为索引来满足各种匹配查询,例如单列查询,设想计划泡汤 【创建item嵌套文档索引-作为整体，此时时间为0】 备注:从执行中发现:"isMultiKey" : false,说明不是多键索引...({"item.name" : 1,"item.manufactured":1})索引. createIndex({"item.name" : 1,"item.manufactured":1})这个是多键索引...， 其他的不是.数组索引是多键索引，嵌套文档索引不是。
mongodb4.0也出来一段时间了，这个版本最为大众期待的特性就是支持了多文档事务（multi-document transaction），本文记录一下尝鲜该特性的过程。...mongodb多文档事务 In MongoDB, an operation on a single document is atomic....在mongodb里，对于单个文档的操作本身是原子性的。而因为在mongodb里还可以采用嵌入式文档和数组来描述文档中的数据结构关系，所以这种单文档原子性基本消除了许多实际对多文档事务的需求。...在mongodb4.0里，对于副本集中的多文档，现在也有了一个机制用来原子性地更新多个文档，以保证读取多个文档的一致性。...go语言支持 mongodb社区版go语言驱动目前还没有支持mongodb4.0的多文档事务特性，看其开发计划，短期是不太可能支持了。
接上2篇文档关于多键索引内容,接着学习数组文档,主要实验来验证如何进行高效数据查询,通过对比方式来验证3种多键索引优缺点以及适合场景,具体链接如下: Mongodb多键索引之数组 Mongodb多键索引之嵌套文档...通过数组位置来查询,发现第一个元素中包括warehouse=“xiaoxu”与 第二元素中包括不一样多.只匹配特定位置的warehouse db.inventory.find({ "instock.warehouse...}).count(); 73443 db.inventory.find({ "instock.1.warehouse":"xiaoxu"}).count(); 26828 【无法使用instock:1多键索引...因为or存在一条记录多次统计, 去掉key会表总记录数. nReturned:因为这种写法只能使用匹配前导列,回表之后匹配嵌套文档是否存在qty 等于1061这个值，存在这个返回整个记录.经过过滤7万多文档只有...不知道是否多键索引问题？ 数组与数组嵌套文档创建索引以及用法类似，相当于结合数组、嵌套文档形成数组文档.
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