大家都对电商的商品查询并不陌生,比如我们想根据商品名称查询所有商品信息. 有些技术的童鞋第一念头是搜索引擎:有些技术的童鞋第一念头是模糊查询,如like?(如果商品信息存放到mysql里,我们一般使用like查询) 我们都知道,不同的场景决定了不同技术的使用场景也不同,那我们该如何选择呢? 那我们先做个实验吧(实验对象是mysql 8.0 community 版,windows10) 1.安装mysql 8.0 community 版本 https://dev.mysql.com/downloa

mysql中常见的数据库引擎之间的比较  转载自 深入浅出mysql数据库 MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎,其中InnoDB和BDB提供事务安全表,其它存储引擎都是非事务安全表. 若要修改默认引擎,可以修改配置文件中的default-storage-engine.可以通过:show variables like ‘default_storage_engine’;查看当前数据库到默认引擎.命令:show engines和show variables like ‘have%’可以列

这是面试中的问题:当时也是没有直接回答出来,还是因为基础知识不扎实. 一般Mysql常用的搜索引擎有:ISAM.MylSAM.HEAP.InnoDB.Berkley(BDB) ISAM:执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源. 不足之处是:不支持事务,不支持外键,也不能过容错. MylSAM:在ISAM基础上,提供了ISAM所没有的索引和字段管理的大量功能,还使用了一种表格锁定机制,来优化多个并发的读写操作, 但比较浪费时间,需要运行(OPTIMIZE TABLE)来恢复被更新的

背景 我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装.所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身.那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求.这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句.与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句.这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要

day02 mysql   一.sql的基本语句     系统数据库         information_schema: 虚拟库, 不占磁盘空间(在内存汇中): 存的是数据库启动后的一些参数, 如用户表信息, 列信息, 权限信息, 字符信息等         performance_schema: 性能信息库: 5.5版本后新增的: 主要用于收集数据库服务性能参数, 如记录处理查询请求时发生的各种事件, 锁等现象         mysql: 授权库: 主要存储系统用户的权限信息      

多人博客系统1.0版本,架构和技术还是很简单和很传统的. 1.技术 前端:jsp.html.css.javascript.jquery.easyui.echarts 后端:spring mvc.Hibernate 数据库:mysql 搜索引擎:ElasticSearch 2.架构

在MySQL中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree索引,Hash索引,Fulltext索引和R-Tree索引,本文讲的是B-Tree索引. 什么是索引 索引(Index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构.索引是在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中.最常见的就是使用哈希表.B+树作为索引. 为什么要使用索引 我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一.而查询速度当然是越快越好.而当数据量越来越大的时候,查询花费的时间会随之增

  一, 前言    1,研究coreseek的动机 我有一个自己的笔记博客,经常在上面做一些技术文章分析.在查询一些文章的时候,以前只能将要查询的内容去mysql中用like模糊匹配.在文章多了的情况下,这样做法效率肯定不行.于是我把目标投向了中文搜索插件coreseek,并成功的把它使用到了我的项目当中. 效果图: 希望通过这篇分析,让有兴趣的同学少走些弯路. 2,概念介绍 sphinx是开源的搜索引擎,它支持英文的全文检索.但英文的天然分词符是空格,而中文则有比较复杂的分词要求.中国人提供

mysql搜索引擎 小结 mysql5.5以后,mysql默认使用InnoDB存储引擎. 若要修改默认引擎,可以修改配置文件中的default-storage-engine.可以通过show variables like 'default_storage_engine';查看当前数据库的默认引擎.命令:show engines和show variables like 'have%'可以列出当前数据库支持的引擎.其中value显示为disabled的记录表示数据库支持此引擎,而在数据库启东时被禁用

尚未成功启动solr的,请参考我的另一篇文章:http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/p/6506359.html(solr6.4.1 搜索引擎启动eclipse启动) 本篇文章主要介绍如何同步mysql数据库   添加core命名为core3(之前试验了好几个都失败了-) 注意,这里的两个输入框*Dir如果不指定目录,那么默认这个core3目录将应该在solrhome根目录下,instanceDir和dataDir必须是两个已存在的目录 我这里的core3目录是D

尚未实现首次同步mysql数据库的,请参考我的另一篇文章http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/p/6512378.html(solr6.4.1搜索引擎同步mysql数据库)   过时的类 在solr6.4.1版本中,已无HttpSolrServer这个类,但是有SolrClient类,也无SolrServer这个类,取而代之的是EmbeddedSolrServer类,但即使EmbeddedSolrServer类也是继承自SolrClient类,所以网上所有能查到对

尚未成功启动solr的,请参考我的另一篇文章:http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/p/6506359.html(solr6.4.1 搜索引擎启动eclipse启动) 本篇文章主要介绍如何同步mysql数据库   添加core命名为core3(之前试验了好几个都失败了…) 注意,这里的两个输入框*Dir如果不指定目录,那么默认这个core3目录将应该在solrhome根目录下,instanceDir和dataDir必须是两个已存在的目录 我这里的core3目录是D

忘记mysql密码 linux平台下,破解密码的两种方式 [root@egon ~]# rm -rf /var/lib/mysql/mysql #所有授权信息全部丢失!!! [root@egon ~]# systemctl restart mariadb [root@egon ~]# mysql [root@egon ~]# vim /etc/my.cnf #mysql主配置文件 [mysqld] skip-grant-table [root@egon ~]# systemctl restart

一,准备数据库数据表结构 CREATE TABLE `app` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `app_name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '', `score` decimal(10,5) NOT NULL DEFAULT '0.00000', `downLoadNum` int(10) NOT NULL DEFAULT '0', `top` int(10) NOT NULL DEFAULT '0', `ty

目录 前言 使用 三种类型的全文搜索方式 相关参数 测试innodb引擎使用全文索引 准备 使用默认方式创建全文索引 使用ngram分词解析器创建全文索引 结论 前言 只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引(innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的) char.varchar.text类型字段能创建全文索引(fulltext index type) 全文索引的基于关键词的,如何区分不同的关键词了,就要用到分词(stopword) 英文单词用空格,逗号进行分词:中文分词不方便

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c

前言 只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引(innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的) char.varchar.text类型字段能创建全文索引(fulltext index type) 全文索引的基于关键词的,如何区分不同的关键词了,就要用到分词(stopword) 英文单词用空格,逗号进行分词:中文分词不方便(一个句子不知道怎样区分不同的关键词) 内置分词解析器ngram支持中文,日文,韩文(将句子分成固定数字的短语) 当对表写入大量数据时,写入数据后再创建全文索引的

前言 前段时间,因为项目需求,需要根据关键词搜索聊天记录,这不就是一个搜索引擎的功能吗? 于是我第一时间想到的就是 ElasticSearch 分布式搜索引擎,但是由于一些原因,公司的服务器资源比较紧张,没有额外的机器去部署一套 ElasticSearch 服务,而且上线时间也比较紧张,数据量也不大,然后就想到了 Mysql 的全文索引. 简介 其实 Mysql 很早就支持全文索引了,只不过一直只支持英文的检索,从5.7.6 版本开始,Mysql 就内置了 ngram 全文解析器,用来支持中文.

 一:建立MySql测试表,如下图: 二:solr导入配置: 1.新建demo core文件夹,并修改managed-schema里面的配置文件建立索引字段: 2.把mysql-connector-java-5.1.30.jar拷贝到F:\solr_env\solr_home\demo\lib文件夹下 3.修改db-data-config.xml配置,文件路径:solr_home\demo\conf\db-data-config.xml 修改为: <dataConfig> <dataSo

一.建立适当的索引 说起提高数据库性能,索引是最物美价廉的东西了.不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行个正确的'create index',查询速度就可能提高百倍千倍,这可真有诱惑力.可是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入.更新.删除的速度为代价的,这些写操作, 增加了大量的I/O. 是不是建立一个索引就能解决所有的问题?ename上没有建立索引会怎样? select * from emp where ename='研发部'; ---测试案例命令如下 (最好以 select *