因项目需要,在某查询页面的查询字段支持多关键字查询,支持空格隔开查询条件,故实现如下: 使用的原理是:ORACLE中的支持正则表达式的函数REGEXP_LIKE, '|' 指明两项之间的一个选择.例子'^([a-z]+|[0-9]+)$'表示所有小写字母或数字组合成的字符串. '+' 匹配前面的子表达式一次或多次. '( )' 标记一个子表达式的开始和结束位置. 如需要查询的关键字为"杆塔 鸟巢" select t.defect_phenomenon, t.defect_code, t

关于全文检索lunece的分页,我们需要用到的是以下方法 IndexSearch类下的searchAfter方法. IndexSearch isearch=new IndexSearch(a); isearch.searchAfater(b,c,d); 其中的参数为 a为 IndexReader的类的实例化,b为上一次搜索结果最后一个ScoreDoc,c为关键词的Query,d为每一页所显示的条数,也就是pageSize的大小. //多字段查询的方法 String[] stringQuery =

追加字符 update table_name  t set t.DIST_NAME = t.DIST_NAME || '市' where PROD_NAME='爱立信' table_name  :表名   DIST_NAME:要追加字符的字段      '市': 追加字符的内容  where 后面为条件 (可不写) 替换字符 update table set 字段 =replace(字段,‘hello’,‘你好’) where 条件 table 为表名    hello 为原来的字符  你好为

Oralce的字段类型整理如下: Mysql的字段类型整理如下: 最后面一栏是对应JAVA的基本类型.希望对初学者有用,初学者在学习JAVA的时候,不知道怎么把JAVA的对象指向到ORALCE或者MYSQL的字段中,通过这个表格 可以很清楚的了解到,对象映射成数据库的表,也就是ORM,这个概念. 什么是ORM? 对象关系映射(英语:Object Relation Mapping,简称ORM,或O/RM,或O/R mapping),是一种程序技术,用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的

一.背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就步入正题吧! 二.字段中的索引和存储 其中需要说明的是: 1.index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,

官方原文链接:https://www.elastic.co/cn/blog/strings-are-dead-long-live-strings 转载原文连接:https://segmentfault.com/a/1190000008897731 Text vs. keyword 随着ElasticSearch 5.0的到来, 同时也迎来了该版本的重大特性之一: 移除了string类型. 这个变动的根本原因是string类型会给我们带来很多困惑: 因为ElasticSearch对字符串拥有两种完

目录 Lucene.net站内搜索—1.SEO优化 Lucene.net站内搜索—2.Lucene.Net简介和分词Lucene.net站内搜索—3.最简单搜索引擎代码Lucene.net站内搜索—4.搜索引擎第一版技术储备(简单介绍Log4Net.生产者消费者模式)Lucene.net站内搜索—5.搜索引擎第一版实现Lucene.net站内搜索—6.站内搜索第二版 代码 先看代码,后面再一一讲解 引入命名空间: using Lucene.Net.Store; using System.IO;

ES提供了丰富多彩的查询接口,可以满足各种各样的查询要求.更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句.采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句.目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO,SQL,Java Collections,RDF,Lucene,Hibernate Search. elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询. Query DSL当作是一系列

1.使用定时框架Quartz.Net创建索引库,引用类库文件有Common.Logging.dll.Lucene.Net.dll,PanGu.dll,PanGu.HighLight.dll,PanGu.Lucene.Analyzer.dll,Quartz.dll public class IndexJob:IJob    {        public void Execute(JobExecutionContext context)        {            //第一个版本应该保

Lucene.Net 站内搜索 一  全文检索: like查询是全表扫描(为性能杀手)Lucene.Net搜索引擎,开源,而sql搜索引擎是收费的Lucene.Net只是一个全文检索开发包(只是帮我们存数据取数据,并没有界面,可以看作一个数据库,只能对文本信息进行检索)Lucene.Net原理:把文本切词保存,然后根据词汇表的页来找到文章 二  分词算法: //一元分词算法(引用Lucene.Net.dll)  一元分词算法 //二元分词算法(CJK:China Japan Korean 需要再

putting the pieces together 在最高的级别,schema.xml结构如下, <schema> <types> <fields> <uniqueKey> <defaultSearchField> <solrQueryParser defaultOperator> <copyField> </schema> 明显的,这最重要的内容是在types和fields中,也就是字段类型和实际字段定义

索引:是一种数据结构,以增加存储开销和减慢DML(增.删.改)操作来提高查询速度. 常见的索引结构:btree索引(myisam,innodb,memory,heap),hash索引(memory,heap). 常见的索引包括:主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引 注意:查询一次后会将这次的查询结果缓存起来,若下次再查询则直接取结果 一.创建索引: 1.主键索引:每个表最多只能有一个主键.主键可以标识一行记录,因为不同行的主键字段值是不能相同的 1.1.建表时创建: (1)在字段声明时创建 (

做过站内搜索的朋友应该对Lucene.Net不陌生,因为用普通的sql  like查询肯定是不行的,太慢了. 首先说明的是--Lucene.Net只是一个全文检索开发包,不是一个成型的搜索引擎, 它的功能就是负责将文本数据按照某种分词算法进行切词,分词后的结果存储在索引库中,从索引库检索数据的速度灰常快. 下面我用这个技术做了一个demo.结构图如下 实现了 luceneNet 对数据库的快速检索. 重点类说明 Analyzer类:LuceneNet中分词算法的基类 任何自定义算法都需继承它 F

随着ElasticSearch 5.X 系列的到来, 同时也迎来了该版本的重大特性之一: 移除了string类型. 这个变动的根本原因是string类型会给我们带来很多困惑: 因为ElasticSearch对字符串拥有两种完全不同的搜索方式. 你可以按照整个文本进行匹配, 即关键词搜索(keyword search), 也可以按单个字符匹配, 即全文搜索(full-text search). 对ElasticSearch稍有了解的人都知道, 前者的字符串被称为not-analyzed字符, 而后

增改查删可以用CURD来表示  增加:create  修改:update   查找:read      删除:delete 增加create :  insert +表名+values+(信息): insert+表名(字段名1,字段名2)+value+(信息) 删除 delect : delect  字段='信息' from +表名  where 字段名=信息 and/or 字段名=信息 查找 read:  select * from +表名   从整个表中查找: select  字段1,字段2

Hold on ,learn by myself! redis nosql - 不支持sql语法 - 存储数据都是KV形式 - Mongodb - Redis - Hbase hadoop - Cassandra hadoop 关系型数据库 mysql/oracle/sql server/关系型数据库 通用的操作语言 关系型比非关系数据库: - sql适用关系特别复杂的数据查询场景 - sql对事务支持非常完善 - 两者不断取长补短 redis对比其他nosql产品: - 支持数据持久化 - 支

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

Lucene.Net 阅读目录 开始 Lucene简介 效果图 Demo文件说明 简单使用 重点类的说明 存在问题 调整后 Lucene.Net博文与资源下载 做过站内搜索的朋友应该对Lucene.Net不陌生,没做过的也许会问:就不是个查询嘛!为什么不能使用Like模糊查找呢? 原因很简单--模糊查询的契合度太低,匹配关键字之间不能含有其他内容.最重要的是它会造成数据库全表扫描,效率底下,即使使用视图,也会造成数据库服务器"亚历山大",那LuceneNet又是一个神马东西?如何使用?

出处:http://www.cnblogs.com/piziyimao/archive/2013/01/31/2887072.html 做过站内搜索的朋友应该对Lucene.Net不陌生,没做过的也许会问:就不是个查询嘛!为什么不能使用Like模糊查找呢? 原因很简单--模糊查询的契合度太低,匹配关键字之间不能含有其他内容.最重要的是它会造成数据库全表扫描,效率底下,即使使用视图,也会造成数据库服务器"亚历山大",那LuceneNet又是一个神马东西?如何使用?以下给出详细的介绍包括D

项目 Day1------------------------- 说明:建外键约束.ashx+Razor RupengWang创建三个类库Model DAL BLL后台:RupengWang.Admin 前台:RupengWang.Front 建一个后台管理员的表T_AdminUsers(Id UserName Password)打开动软,生成三层代码 (报错,是因为UAC是不用随意的写入数据,方法是以管理员运行,没有就去属性兼容性中找),(工具-选项-配置-命令规则),(新建net项目-工厂模

注意:使用QueryParser查询,关键词是会被分词的,如果不需要分词,可以选择使用Lucene提供的API查询类. Lucene提供了丰富的API来组合定制你所需要的查询器,同时也可以利用Query Parser提供的强大的查询语法解析来构造你想要的查询器.本文章详细的介绍了Lucene的查询语法.通过Java语法分析器把一个查询字符串解析成 Lucene的查询器.在你选择使用Query Parser前,请考虑以下事项: 如果你打算在程序中拼接查询语法串然后再利用Query Parser转换