最近一个项目需要正则搜索MongoDB,400多万的数据一次查询要20s以上,需要建立一个前端索引服务.本着部署简单.开发容易的原则,找到了xapian这个索引库. 我使用的是Python的接口,xapian的服务API相当简单,基本的流程是打开库.设置查询条件.取得查询结果. _enquire = xapian.Enquire(xapian.Database(conf.IDX_DATABASE)) _enquire.set_query(xapian.Query(xapian.Query.OP_…

本文主要记录Xapian的内存索引在添加文档过程中,做了哪些事情. 内容主要为函数执行过程中的流水线. demo代码: Xapian::WritableDatabase db = Xapian::InMemory::open(); Xapian::Document doc; // 添加文档的,T表示字段名字,TERM内容为世界,position为1 doc.add_posting(); doc.add_posting(); doc.add_posting(); // 添加doc的数据 doc.s…

关键字:xapian.内存索引 xapian除了提供用于生产环境的磁盘索引,也提供了内存索引(InMemoryDatabase).内存索引.我们可以通过观察内存索引的设计,来了解xapian的设计思路. 1 用途 官方文档说法: “inmemory, This type is a database held entirely in memory. It was originally written for testing purposes only, but may prove useful f…

enum可以做索引 enum可以做索引, 配上虚函数,或者函数指针,可以实现上层的统一封装和快速索引. 点击(此处)折叠或打开 MoTbl.cpp #include <stdio.h> #include <stdlib.h> enum { eA=0, eB, eC, eD, eMax }; class Bs{ public: virtual void say(){ printf("Bs\n"); } }; class A: public Bs{ int aa[1…

如果想了解 redis 与Memcache的区别参考:Redis和Memcache的区别总结 阿里的面试官问问我为何redis 使用跳表做索引,却不是用B+树做索引 因为B+树的原理是 叶子节点存储数据,非叶子节点存储索引,B+树的每个节点可以存储多个关键字,它将节点大小设置为磁盘页的大小,充分利用了磁盘预读的功能.每次读取磁盘页时就会读取一整个节点,每个叶子节点还有指向前后节点的指针,为的是最大限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之一 而Redis是…

先看python中内置的list不能作为字典的key. 可将list或者ndarray转化为tuple再做索引. list不能进行hash: import numpy as np a1 = np.arange(3) a2 = np.arange(3) hash1 = hash(a1) Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> TypeError: unhashab…

福哥答案2020-05-18:此答案来自群员:因为4.0成型那个年代,B树体系大量用于文件存储系统,甚至当年的Longhorn的winFS都是基于b树做索引,开源而且好用的也就这么个体系了.B+树的磁盘读写代价更低,便于遍历,查询效率更加稳定,更适合基于范围的查询.数据来了先用索引节点找叶子,叶子找不到就新建叶子加索引书,这样减少io重复劳动. B树为平衡二叉树一种 分为B+树和B—树其中B+树在树内节点不存储数据只存key B-树将key和value一同存储在各子节点这样保证了树的每个节点只有…

众所周知,MySQL的索引使用了B+树的数据结构.那么为什么不用B树呢? 先看一下B树和B+树的区别. B树 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.普遍运用在…

B+树做索引而不用B-树 那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数. 一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上. B-树/B+树的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时), 而B+树除了叶子节点其…

索引的数据结构 为什么不是二叉树,红黑树什么的呢? 首先,一般来说,索引本身也很大,不可能全部存在内存中,因此索引往往以索引文件的方式存在磁盘上.然后一般一个结点一个磁盘块,也就是读一个结点要进行一次IO操作. 而二叉树啊这些树类的数据结构,查找时间主要和树的高度有关,所以虽然一颗AVL树或者是红黑树在查找上比起顺序遍历的O(N)有了比较大的改善,但B树和B+树因为每个结点存的元素更多,所以查询更快,对磁盘的IO操作也更少. 为什么是B+树而不是B树呢? 1. 单一节点存储更多的元素(这样该节点…