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【每日精选时刻】如何有效的向 AI 提问？——GPT 开发使用指南；Docker 存储驱动初探；Python遇上SQL，于是一个好用的Python第三方库出现

科技好文1、技术干货深入了解Elasticsearch搜索引擎篇：倒排索引、架构设计与优化策略倒排索引是一种用于快速检索的数据结构，常用于搜索引擎和数据库中。...与传统的正排索引不同，倒排索引是根据关键词来建立索引，而不是根据文档ID。倒排索引的建立过程如下：首先，将每个文档拆分成一系列的关键词或词项，然后建立一个词项到文档的映射。...对每个关键词，记录包含该关键词的文档列表。倒排索引的结构类似于一个词项-文档倒排表，可以快速地定位包含特定关键词的文档。...但想要获得更准确、有用的回答，我们需要掌握如何向 AI 提问的技巧和方法。本文将探讨一些技巧，帮助您在与 ChatGPT 和其他类 ChatGPT 的大语言模型对话时更加有效且高效。...通过在腾讯云开发者社区发布内容，且希望通过我在腾讯云开发者社区的内容发布，分享我的知识和经验，帮助更多的开发者了解和使用腾讯云，我希望分享我的知识和经验，助力更多开发者深入了解和应用Vue.js和Java

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搜索技术的秘密（一）：概览

如果是单字段搜索，那很好办，把日志记到关系数据库中，在必要的字段上加索引就可以了。但是一旦涉及到复合条件查询，关系数据库会捉襟见肘。...搜索引擎的最基础的技术就是倒排索引，它是关键词到文档列表的映射。给倒排索引提供一个原子的查询词汇，倒排索引可以得到与它相关的文档ID 列表。...这样当我们使用复合字段搜索时，通过每个倒排索引都会得到一个文档ID 列表，然后对这多个文档ID 列表进行交集运算，就可以得到同时满足多个搜索条件的文档 ID 列表。...类似于 LevelDB 这样的存储引擎能帮我们搞定文档库大字典 docs 的存储，但是倒排索引跟文档库似乎又不太一样，单个 key 对应的文档 ID 列表可以非常长，如果将这个文档 ID 列表看成一个特殊的整体文档...这也超出了我的个人能力，在后面的系列文章中，我只会对 Elasticsearch 内部的技术点进行讨论，非技术因素恕我能力有限，互联网上也应该有非常多的文章在讨论 Elasticsearch 成功的秘诀

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从 0 到 1 学习 elasticsearch ，这一篇就够了！(建议收藏)

在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。...直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。...后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。...如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 : ?...如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。

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文本处理，第2部分：OH，倒排索引

这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。系统中有两个主要的处理流程......为了控制文档在其包含字段中的索引方式，可以用多种方式声明一个字段，以指定是否应该分析它（索引期间的预处理步骤），索引（参与索引）还是存储（如果是它需要在查询结果中返回）。...当这是一个文档插入时，它会通过正常的索引过程（如上所述）来分析文档并在RAM中创建一个反转列表。...当这是一个文档删除（客户端请求只包含文档ID）时，它提取正向索引以提取文档内容，然后通过正常索引过程分析文档并构建倒排列表。但在这种情况下，倒排列表中的doc对象被标记为“已删除”。...由于我们有多个倒排索引（在内存缓冲区以及不同级别的段文件中），我们需要结合它们的结果。如果termX出现在segmentA和segmentB中，则会选取更新的版本。

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使用倒排索引提高大批量字符串搜索效率

这个时间代价太大了，如果Python一秒钟能运行500万次查询（实际上没有这么快），那么1000亿次查询需要20000秒，接近6小时。...Python里面，当我要判断字母 C是不是在句子我不想听到有人说CNM！里面时，Python是如何工作的？实际上，它的工作原理可以写成： sentence = '我不想听到有人说CNM！'...此时，字典的Key就是每一个字符，而Value可以是每一句话在原来列表中的索引： sentences = ['你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢？'...看完这篇文章以后，你已经学会了倒排索引（Inverted-index）。这是Google搜索的核心算法之一。可以看出，对于少量数据的搜索，倒排索引并不会比常规方法节约多少时间。...但是当你有100000000条句子，1000个关键词的时候，用倒排索引实现搜索，所需要的时间只有常规方法的1/10甚至更少。

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还在为数据搜索慢而烦恼吗？看过来

（2）非结构化数据搜索：即对全文数据的搜索，主要有两种方法：顺序扫描、全文搜索； •顺序扫描：即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。例如给你一张报纸，让你找到该报纸中“阿Q”的文字在哪些地方出现过。...二、Lucene 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，但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...这种结构由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词都有一个文档列表与之关联。这种由属性值来确定记录的位置的结构就是倒排索引。带有倒排索引的文件我们称为倒排文件。...这意味着单播列表不需要包含集群中的所有节点，它只是需要足够的节点，当一个新节点联系上其中一个并且说上话就可以了。如果你使用 Master 候选节点作为单播列表，你只要列出三个就可以了。...然后发布最新的cluster_state, 最新的cluster_state就会包含Node_A的信息，相当于一次正常情况的新节点加入。

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【Elasticsearch专栏 03】深入探索：Elasticsearch的倒排索引是如何提高搜索效率的？

倒排索引是如何提高搜索效率的？倒排索引之所以能够提高搜索效率，关键在于其独特的构建方式和数据结构设计。下面，我将对倒排索引的工作原理进行深层解读，并阐述其如何显著提高搜索效率。...01 倒排索引的工作原理分词与索引构建首先，搜索引擎会对文档内容进行分词处理，将文本拆分成独立的单词或词组。...然后，根据这个查询词列表在倒排索引中查找对应的倒排列表，并将这些倒排列表进行交集运算，以找到同时包含所有查询词的文档。最后，根据一定的排序算法对结果进行排序，并返回给用户。...02 倒排索引如何提高搜索效率减少扫描范围正排索引需要扫描整个文档集来确定是否包含查询关键词，而倒排索引则可以直接定位到与查询关键词相关的文档，从而大大减少了扫描范围，提高了搜索效率。...这些复杂查询操作在正排索引中难以实现或效率较低，而在倒排索引中则可以轻松实现并保持较高的效率。

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从等待7*24小时到秒出结果，我是这样优化的...

这让我想起了Apache Doris强大的索引能力,尤其是它2.0版本推出的倒排索引特性。经过一番调优后,我们的查询性能提升了近100倍。这次经历让我对Doris的索引体系有了更深的认识。...在这篇文章中,我想跟大家分享一下Doris中不同类型索引的独特魅力。在Doris的世界里,索引就像是数据的导航员。它们通过不同的方式,帮助查询快速定位到目标数据。...我看过一个案例,1亿行数据的表增加倒排索引只用了几分钟,期间查询完全不受影响。让查询飞起来的艺术记得有一次，我们接到一个日志分析平台的性能优化需求。...这个平台每天处理上千万条日志，用户经常需要按时间范围筛选，同时搜索特定的错误信息。起初查询响应时间长达30秒，严重影响了运维人员的工作效率。...难能可贵的是，Doris的索引优化是在不断进化的。从最初的前缀索引、位图索引，到现在的倒排索引体系，每一步演进都在解决实际问题。这让我对Doris的未来更有期待。

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敖丙肝了一小时的Elasticsearch入门文章

我先说一下当时为什么会有场景需要引用到ES，上面我说到是一个商品库的搜索改造，在之前这个子业务体量很小使用的人不多，使用场景也比较单一，所以我们就觉得放在数据库里也没什么，因为正常需求也是可以满足的。...搜出来用户也是能接受的。而且随着你业务的发展，可能需要你搜索出商品名称带这个关键词且描述里面也带的，这个场景其实多写点业务代码也能满足，但是条件越来越多的时候呢？...最近我在接触Clickhouse他就是列式存储，他之所以这么快，主要是以下三点原因：输入/输出针对分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。...例如，如果只需要读取100列中的5列，这将帮助你最少减少20倍的I/O消耗。由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。...Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。

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深入了解Elasticsearch搜索引擎篇：倒排索引、架构设计与优化策略

倒排索引的建立过程如下：首先，将每个文档拆分成一系列的关键词或词项，然后建立一个词项到文档的映射。对每个关键词，记录包含该关键词的文档列表。...相比于正排索引，倒排索引不需要遍历整个文档集合，而是直接通过关键词索引到对应的文档列表，减少了搜索时间。其次，倒排索引可以支持复杂的查询操作。通过对多个关键词的组合查询，可以实现更精确的检索结果。...倒排索引是一种将关键词与文档进行映射的数据结构，能够快速定位包含特定关键词的文档。相比之下，正排索引需要遍历整个数据表才能找到匹配的记录。倒排索引的使用能够大大减少搜索时间，提高查询效率。...Jieba：Jieba是一款Python中文分词器，具有较快的分词速度和较好的准确性。它采用了基于前缀词典的分词算法，可以处理大规模文本的分词需求。ES写入数据的工作原理是什么？...希望这些总结可以帮助你们顺利进行面试我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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【迅搜03】全文检索、文档、倒排索引与分词

全文本：需要分词，需要对内容建立索引的值，比如文章标题、关键字、内容、描述等，一般都是 Text 类型，是我们搜索时主要面对的内容，也是我们在 MySQL 中需要进行 Like 查询的字段。...我们就可以把上面那句话切分成：我爱北京天安门先不说查询，至少存储空间就能节约不少吧。后面我们马上就会详细地说分词这件事。文档文档在搜索引擎中，就是实际的存储的数据单元。...（极客时间：检索核心技术20讲，关于倒排索引的解释）如果数据非常多，而且也都是大篇文章，那么其实这个词项列表的内容也不少。...ID 列表，而不是正排索引中的全文档搜索的 n 。...最早，甚至 ES 还没发布的时候，大概 2011 年左右（ES最早是2010年发布的）。我所在的公司使用 Solr 作为搜索引擎，而当时配合 Solr 的分词器就是 SCWS 。

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2 万字详解，吃透 ES！

例如给你一张报纸，让你找到该报纸中“平安”的文字在哪些地方出现过。你肯定需要从头到尾把报纸阅读扫描一遍然后标记出关键字在哪些版块出现过以及它的出现位置。...倒排文件(Inverted File) ：所有单词的倒排列表往往顺序地存储在磁盘的某个文件里，这个文件被称之为倒排文件，倒排文件是存储倒排索引的物理文件。...，所有分片和副本都可以正常工作。...黄色：预警状态，所有主分片功能正常，但至少有一个副本是不能正常工作的。此时集群是可以正常工作的，但是高可用性在某种程度上会受影响。红色：集群不可正常使用。...提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。获取方式：点“在看”，关注公众号并回复 666 领取，更多内容陆续奉上。文章有帮助的话，在看，转发吧。

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聊聊搜索引擎背后的故事

结果让我懵逼，我搜到的第一条内容竟然不是拿来剔牙的工具，而是搜出了一位明星，江湖美誉 “吴牙签”。...作为一名程序员，有必要给大家科普一下互联网搜索引擎的工作原理，看看它是怎么帮助我们从数亿个网站中精准地把这根牙签找出来的！...分词后，要根据分词结果建立倒排索引。如果说正向索引就像书的目录，帮助我们根据页码找到对应章节；那倒排索引则像是打小抄，事先记录好题目答案所在的页码，再根据页码快速找到题目答案。...，如果用户搜索关键词 “很大”，只需要从倒排索引表中找到索引文本等于 “很大” 的那一行，取出包含该词的网页 id，就可以再根据网页 id 去正向索引中找到网页全部信息了。...查询倒排索引分别对这 3 个关键词，从事先建立好的倒排索引中查出包含网页的集合：关键词包含该关键词的网页老吴网页 1、网页 2 不是网页 3 牙签

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Elasticsearch如何检索数据

举个例子，我有一个大文本字段，存到数据库里面只能是一个值，如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词，数据库如何实现？只能通过like模糊查询来实现，先不说性能低，这对于一个搜索引擎是远远不够的。...如上图所示，倒排索引的一个字段由多个Term组成，这些Term是一个有序的列表，并且是唯一不重复的。对于每一个Term又会映射上所有包含该Term的Document Id列表。...这个大的倒排索引有一个最大的特点就是不可变性，只要索引被写入磁盘后，就是不可变的：优点：（1）由于不可变性，所以不需要锁，也就是不存多个线程同时去修改数据。...（2）可以直接把索引加载到FileSystem Cache停留在cache中，因为它不会被修改并且FileSystem Cache有足够大的空间，这样以来直接在内存中查询代替在磁盘上，对搜索性能大大提升...（4）不可变的大索引可以得到更高的压缩比，这样以来能够节省io和占用的内存资源缺点：倒排索引的优点也是它的缺点，因为它不可变，所以为了使你新增的数据能够正常的搜索到，你需要重建整个索引，这严重限制了单个

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Lucene范围查询原理(

网上很多人在自己没搞明白的情况下各种转载甚至魔改, 比如说要解析lucene8.0的范围查询, 然后却贴了一张lucene5.0以前版本的trie树截图, 最开始让我非常摸不着头脑......温馨提示: 如果想跟读相关代码, 需要看lucene5.0的代码, 可以用gradle/maven直接引入5.0的jar包看源码即可....作者Uwe Schindler利用trie树的思想发明了一种索引结构, 当我们存储索引的时候, 除了正常存储每个数字及其对应的倒排表, 还要存储每个数字的前缀对应的倒排表....比如term(1/445) OR term(1/446) OR term(1/448), 其实完全等效于 term(10/440), 我们之前建立的倒排索引的文档列表也体现了这一点: 10/440 :...lucene的NumericRangeQuery中的查询逻辑.

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深入搜索引擎之 Elasticsearch 必知必会（一）：开发视角

Lucene Index 在 Lucene 中，单个的倒排索引被称为 Segment。...单词词典（Term Dictionary），记录所有的单词，记录单词到倒排列表的关联关系（一般都比较大，常见实现算法见下图）倒排列表（Posting List)，记录了单词对应的文档集合，由倒排索引项组成...Query 在 ES 中，Term 查询，对输入不做分词，会将输入作为一个整体，在倒排索引中查询准确的词项，并使用相关度打分公式为每个包含该词项的文档进行相关性打分可以用 Constant Score...整个文档集合中包含某个词的文档数量越少，这个词越重要举例，输入查询“我的苹果”，我在文档 1 中出现，苹果在文档 1、2 中出现 Term Doc ID 我 1 苹果 1, 2 计算一个词的词频的简单方式可以是...，就需要即时发送一个查询请求到后端查询匹配项对性能要求很苛刻，ES 采用了不同的数据结构，而非倒排索引来完成。

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如何通过python操作ES数据库 pythonElasticsearch入门

操作ES数据库连接ES数据库无用户名密码状态有密码创建索引（ES中的索引即数据库）插入数据单条数据多条数据查询数据查询结果返回参数各字段含义最直接的查询方法用body指定条件模糊查询...使用倒排索引的数据结构，支持快速全文搜索。在倒排索引里列出了所有文档中出现的每一个唯一单词并分别标识了每个单词在哪一个文档中。...倒排索引：关键词->文档倒排索引表，表内的关键词对应一个倒排列表，列表内有包含该关键字的文档的DocID的集合。...项目中，我们需要的一切数据都是从hits中获取。 total 返回多少条数据。 max_score 返回结果中，最大的匹配度分值。 hits 默认查询前十条数据，根据分值降序排序。...对于查询结果字段不理解的可以看查询数据中的查询结果返回参数各字段含义一节参考资料: 1 python操作ES数据库 2 下一阶段阅读的内容，掌握更加详细的 Python Elasticsearch api

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一文俯瞰Elasticsearch核心原理

检索方式 Lucene基于倒排表存储索引，因此在查找的过程中只需要在词典中找到检索的词条，然后根据词条找到对应的倒排列表。然后根据下面四种查询方式对结果做交并差集等操作即可返回我们想要的结果。...1.单关键字查询根据输入的单个词条(Term)进行查询，只需要在词典中查到该词条的倒排列表即可返回结果。 2.AND 查询同时包含多个词条的文档，取交集。...如：首先查询词条A的倒排列表[1,2,3]，然后查询词条B的倒排列表[2,3,4]，将两个倒排列表做交集取[2,3]，就是即包含词条A又包含词条B的文档结果集。...所有的主分片都可以正常工作，但至少有一个副本分片是不能正常工作的。此时集群可以正常工作，但是集群的高可用性在某种程度上被弱化。 Red：红色，集群不可正常使用。...集群中至少有一个分片的主分片及它的全部副本分片都不可正常工作。

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ElasticSearch核心知识讲解

：字符串类型常用的其他属性dynamic动态映射静态映射精确映射查询matchtermmatch_phrase 倒排索引倒排索引作为ES的核心，底层基于Lucene进行实现。...倒排索引包括Term Index（单词索引），Term Dictionary（单词字典），Posting List（倒排列表）用户输入关键词进行搜索。...搜索引擎的通常索引单位是term，词典内每条索引项记载term本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。ES 为了能快速查找到 term，将所有的 term 排了一个序，并采用二分法进行查找。...倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表记录，每条记录称为一个倒排索引项(Posting)，其主要包括：文档ID，用于获取原始信息单词频率TF，记录该单词在该文档中的出现次数...分词在构建倒排索引的过程中，需要对文档内容进行分词，掌握分词要先懂两个名词：Analysis与Analyzer。

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「Elasticsearch + Lucene」搜索引擎的架构、倒排索引和搜索过程

Lucene内核可以创建为单个Java库文件，并且不依赖第三方代码，用户可以使用它提供的各种所见即所得的全文检索功能进行索引和搜索操作。...，于是有了Term Index，就像字典里的索引页一样，A开头的有哪些term，分别在哪页，可以理解term index是一颗树： Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息...根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。...（PS：实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单，还有一些其它的信息，比如：词频（Term出现的次数）、偏移量（offset）等，可以想象成是Python中的元组，或者Java中的对象）关系型数据库...ElasticSearch 数据库索引表类型行文档列字段正排索引: 根据文档ID查询单词倒排索引: 根据单词查询文档ID,返回多个对应的页面.

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