需求,最近实现了文章的原创度检测功能,处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红,另一方面是量化词组,按文章.段落.句子做数据库查询,功能基本满足实际需求. 接下来,还需要在海量大数据中快速的查找到与一句或者一段话最相关的文章.段落. 上一篇随笔里记录有当时的一些想法,今天下午按想法具体实现并测试了一次,速度比直接分组查询肯定快了很多很多,回顾下我的实现步骤: 压缩"语料库,即提取特征词或词频,做量化处理之后以“列向量”形式保存到数据库:然后按前N组词拼为向量组,以供查询使用,即组合为1到N字的组合

MySQL数据表中带LIKE的字符匹配查询 2014年07月15日09:56    百科369 MySQL数据表中带LIKE的字符匹配查询 LIKE关键字可以匹配字符串是否相等. 如果字段的值与指定的字符串相匹配,则符合查询条件,该记录将被查询出来. 如果与指定的字符串不匹配,则不符合查询条件. 基本的语法格式如下: [NOT] LIKE '字符串' NOT:可选.加上NOT表示与指定的字符串不匹配时满足条件. 字符串:指定用于匹配的字符串,该字符串必须加单引号或者双引号. “字符串”参数的值可

一 MySQL的安装 MySQL现在属于甲骨文公司,所以和java语言匹配度较高,同时甲骨文公司的另一种数据库为Oracle,两者同为关系型数据库,即采用关系模型来组织数据,以行和列的方法来存储数据的数据库.关系型数据库便于理解. 最新版的MySQL可以从https://www.mysql.com/官网下载,现在我学习用的版本为5.5.40 64位版本,进行安装时安装路径要全英文,不能有中文字符,在安装过程中choose setup type 选项时要选择Custom,其余按照默认选项一路nex

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

MYSQL快速同步数据到Redis 举例场景:存储游戏玩家的任务数据,游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中. 从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样没什么错,但是速度会非常慢.如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可以节省很多消耗和缩短时间. Mysql数据库名称为:GAME_DB, 表结构举例: CREATE TABLE TABLE_

MySQL数据列类型选择是在我们设计表的时候经常会遇到的问题,下面就教您如何正确选择MySQL数据列类型,供您参考学习. 选择正确的数据列类型能大大提高数据库的性能和使数据库具有高扩展性.在选择MySQL数据列类型时,请从以下几个方面考虑: 存放到数据列中的数据类型. 数据值的取值范围. 考虑性能和处理效率. 数值操作比字符操作快. 小类型的处理速度比大类型快. 不同数据表中固定长度类型和可变长度类型的处理效率是不同的. 可变长度类型在经过删除和修改操作后容易产生碎片,降低系统性能,需定期运行O

设置MySQL数据表主键: 使用“primary key”关键字创建主键数据列.被设置为主键列不允许出现重复的值,很多情况下与“auto_increment”递增数字相结合.如下SQL语句所示: Mysql>create table books(bookid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,bookname varchar(50)); Mysql>insert into books(bookname) values(“book1”),(“

上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES(http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html),但是这里有一个问题,即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办,毕竟我的数据需要ik分词,同义词解析等... 这时候就需要用到logstash的template功能了 ,如果现在还不到logstash和logstash-input-jdbc的安装使用方式的建议先看上一篇文章.

一.从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息: 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了,特别对于OMG这种已内容生产为主要工作核心的BG,在内容线的存储中,数据大一定是个绕不开的话题.这里的数据“大”,远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表)字段存储多.大,数据留存时间长,数据冗余多,冷热数据不明显导致的体量大,访问峰值随着热点变化明显,逻辑处理复杂导致数据存储压力放大等等.回到这个报错的问题上来,我们先来看一下这个表的结构: 看到这里,我相信大家会有不同的处理方式了,

一:mysql 数据的插入 语法 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法: INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN ) VALUES ( value1, value2,...valueN ); 如果数据是字符型,必须使用单引号或者双引号,如:"value". MariaDB [test2]> desc student; +--------+----------+------+-----

mysql 数据操作 单表查询 where约束 between and or mysql 数据操作 单表查询 where约束 is null in mysql 数据操作 单表查询 where约束 like 模糊匹配 mysql 数据操作 单表查询 where约束 工作模式 mysql 数据操作 单表查询 where约束 练习

select name,age from employee where id >7; 1.首先先找到表   from employee 2.表存在 mysql拿着约束条件  去表里 看依次匹配数据 符合这个条件不 如果匹配的数据 不符合 不应该丢给select 去打印数据 再去匹配第二条数据 匹配成功的数据 丢给select 处理  然后select 根据指定的字段 name,age 去打印数据 where会把整个记录走一遍

MySQL数据导入导出方法与工具mysqlimport<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 1.mysqlimport的语法介绍: mysqlimport位于mysql/bin目录中,是mysql的一个载入(或者说导入)数据的一个非常有效的工具.这是一个命令行工具.有两个参数以及大量的选项可供选择.这个工具把一个文本文件(text file)导入到你指定的数据

参考:http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下: 假设有两个数据源为A和B, A共有四列数据:(A_Column1,A_Column2,A_Column3,A_Column4) B共有五列数据: (B_Column1,B_Column2,B_Column3,B_Column4,B_Column5) 假设A_Column1和B_Column1是相关的,而A_Column2和B_Column2相关的 1.首先建立合并列

背景: 最近一段时间公司做一个技术架构的更改,由于之前使用的solr和目前的业务不太匹配,具体原因不多说啦.所以要把数据放到Elasticsearch中进行快速的搜索,这是便产生了一个数据迁移的需求,把MySQL数据库中的部分库表放到ES一份,便于快速搜索.明确需求:MySQL数据迁移到ES中. 具体要求: 订单表作为主表,商品表和物流表作为附表,数据迁移到ES的同一个索引中. 方案:利用ES的父子文档类型.canal-server和canal-adapter 环境介绍: 内存很紧张,经费有限,

Mysql数据库命令行输入错误 缺少另一半 错误输入 ' 或 " 时,必须键入另一半才能退出命令. 缺少分号 写入语句缺少分号需要补全. 输入quit或者exit退出 ctrl+c,完全退出 输入\c 废弃本次语句,若输入后没效果是因为未保持当前输入语句完整匹配

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

在实际的项目开发中有时会有对数据库某字段截取部分的需求,这种场景有时直接通过数据库操作来实现比通过代码实现要更方便快捷些,mysql有很多字符串函数可以用来处理这些需求,如Mysql字符串截取总结:left().right().substring().substring_index(). 具体项目运用更新qlsx_bgqx,永久-----update st_qlsx set qlsx_bgqx='永久';更新qlsx_bm,将QLSXJBM字段的右边9个数字赋值给 qlsx_bm字段-----u

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

1.mysql 模糊匹配 like 与 not like 用法 : SELECT * FROM `user` where `nickname` LIKE '%测试%' SELECT * FROM `user` where `nickname` not  LIKE '%测试%' 2.mysql 批量替换replace函数用法 : 替换某个字段,replace可以替换某个字段中的指定的某个部分,replace(column_name,oldregexstr,newreplacestr) 替换表一行,

ScalikeJDBC,操作mysql数据,API 一.构建maven项目,添加pom.xml依赖 二.resource文件下创建application.conf文件,并配置以下内容 三.操作mysql数据库实例 四.直接在代码中进行连接初始化,省去(二) 五.ScalikeJDBC操作API 5.1 查询API single查询 返回多行结果中的第一行 返回List的结果 Foreach操作 设置JDBC fetchSize 实现自定义的抽取器(Extractor) 使用ParameterBi