当构建一个Web应用时,经常被要求加上搜索功能.其实有时候我们也不知道我要搜索个啥,反正就是要有这个功能.搜索确实很重要的特性,这也是为什么像Elasticsearch和Solr这样基于Lucene的数据库越来越流行.这两个是好用,但是在构建Web应用时,有时候感觉像是杀鸡用牛刀.所以我们需要选择轻量好用的东西来搜索. 如何定义足够好用? 足够好用的搜索引擎需要有以下几点特征: Stemming 关键词,词干 Ranking/Boost 排名和权重分配 多语言支持 错误纠正/模糊查询 口音支持

http://blog.csdn.net/adrastos/article/details/9093739 1. 下载PostgreSQL的源代码.解压. 2. 在Windows平台下编译需要跳过一个权限的检测,否则在编译的时候可能会出现错误. 在\src\backend\main\main.c文件中将  check_root(progname);  注释掉. 3. 在\src\tools\msvc\Mkvcbuild.pm文件中将  my $vsVersion = DetermineVisua

postgres中的中文分词zhparser postgres中的中文分词方法 基本查了下网络,postgres的中文分词大概有两种方法: Bamboo zhparser 其中的Bamboo安装和使用都比较复杂,所以我选择的是zhparser zhparse基于scws scws是简易中文分词系统的缩写,它的原理其实很简单,基于词典,将文本中的内容按照词典进行分词,提取关键字等.github上的地址在这里.它是xunsearch的核心分词系统. 而zhparser是基于scws来做的postgr

最近对postgres数据库进行深入研究,将原来项目中使用的sqlserver数据库中的数据表导入postgres,网上搜索postgres数据导入,除空间数据库可以通过PostGIS 2.0 Shapefile and DBF Loader Exporter进行导入外,没发现其他的数据导入工具. 今天使用Navicat Preminm操作数据库时,偶然发现可以使用其数据传输菜单,从其他数据库中导入数据到postgres,利用此菜单可以将mysql.oracle.sqlserver.sqlite

众所周知,缓存是提高数据库性能的一个重要手段.本文着重讲一讲PostgreSQL中的缓存相关的东西.当然万变不离其宗,原理都是共同的,理解了这些,你也很容易把它运用到其它数据库中. What is a cache and why do we need one 不同的计算机组件运行的速度是不一样的,他们的差距很大,一般都是数量级级别的差距.比如速度上磁盘<RAM<system cache(如下图).在数据量小的时候你可能觉察不出差异,但是尤其在现在这个大数据的时代,你很轻易就能感知他们的差异,比

表的模式信息存放在系统表中,因此要访问表,就需要首先在系统表中取得表的模式信息.对于一个PostgreSQL系统来说,对于系统表和普通表模式的访问是非常频繁的.为了提高这些访问的效率,PostgreSQL设立了高速缓存(Cache)来提高访问效率. Cache中包括一个系统表元组Cache(SysCache)和一个表模式信息Cache(RelCache).其中: SysCache中存放的是最近使用过的系统表的元组: RelCache中包含所有最近访问过的表的模式信息(包含系统表的信息).RelC

mysql 不支持 Array 类型 一.Postgres 原生SQL 适用场景:可以用于实现贴标签功能 1.定义 CREATE TABLE "Students" ( name VARCHAR(255), interest VARCHAR(255)[] ) 2.插入 (1) 方法一 INSERT INTO "Students" VALUES ('colin', '{"音乐", "电影", "读书"}' )

在PG数据库的基础上加装zhparser中文全文搜索插件,说实话,挺怕这些单独编译安装的插件的,因为安装PG数据库方法的不同,最后可能导致安装的插件各种安装不上,这里说一下我遇到的坑,系统环境是Centos7, yum安装的PG9.6. 1.INSTALL 关于安装方法,可以直接到上面看https://github.com/amutu/zhparser 2.make的时候缺少pgxs.mk [root@az zhparser]# PG_CONFIG=/usr/pgsql-9.6/bin/pg_c

转载:https://www.cnblogs.com/flying-tiger/p/9567213.html#4121483#undefined PostgreSQL为开发者提供了一组丰富的工具来管理对数据的并发访问.在内部,数据一致性通过使用一种多版本模型(多版本并发控制,MVCC)来维护.这就意味着每个 SQL 语句看到的都只是一小段时间之前的数据快照(一个数据库版本),而不管底层数据的当前状态.这样可以保护语句不会看到可能由其他在相同数据行上执行更新的并发事务造成的不一致数据,为每一个数据

这篇博客将MVCC讲的很透彻,以前自己懂了,很难给别人讲出来,但是这篇文章给的例子就让人很容易的复述出来,因此想记录一下,转载给更多的人 转自:https://www.cnblogs.com/flying-tiger/p/9567213.html PostgreSQL为开发者提供了一组丰富的工具来管理对数据的并发访问.在内部,数据一致性通过使用一种多版本模型(多版本并发控制,MVCC)来维护.这就意味着每个 SQL 语句看到的都只是一小段时间之前的数据快照(一个数据库版本),而不管底层数据的当前

postgres=# help 您正在使用psql, 这是一种用于访问PostgreSQL的命令行界面 键入: \copyright 显示发行条款 \h 显示 SQL 命令的说明 \? 显示 pgsql 命令的说明 \g 或者以分号(;)结尾以执行查询 \q 退出 postgres=# \? 一般性 \copyright 显示PostgreSQL的使用和发行许可条款 \g [文件] or; 执行查询 (并把结果写入文件或 |管道) \h [名称] SQL命令语法上的说明,用*显示全部命令的语法说

目录[-] 理解Postgres性能 理解缓存和缓存命中率 理解索引用途 Heroku Dashboard示例 索引缓存命中率 理解Postgres性能 对于很多应用程序开发人员来说数据库就是一个黑盒子.在数据进进出出之间,开发人员希望它的时间跨度短点.不用成为DBA,这里有一些可以为大多数应用程序开发人员所理解的数据来帮助他们理解他们的数据库表现是否足够好.这篇文章将会提供一些小提示,帮助你判断是否你的数据库的性能降低了程序的性能,以及如果那样的话你该怎么做. 理解缓存和缓存命中率 对于大多数

上一篇讲了在已经安装了PG数据库的情况下,安装全文搜索插件zhparser遇到的问题.在一个全新的环境中安装带有全文搜索插件zhparser的PG数据库,可以使用已经做好的Docker镜像,在安装的过程中,我来说说我遇到过的问题,大部分问题来自postgresql镜像. 1.拉取zhparser的镜像 基本运行命令docker run -p 5432:5432 chenxinaz/zhparser 在docker hub中zhparser项目的地址,https://hub.docker.com/

原文:http://big-elephants.com/2015-10/writing-postgres-extensions-part-iii/ 编译:Tacey Wong 在上一篇关于编写Postgres Extensions的文章中,我们从头开始创建了一个新的数据类型base36. 然而,我们留下了一个导致我们的服务器崩溃的严重bug. 现在让我们用调试器来查找这个错误并完成测试工具. 我们根据这些系列中关于编写PostgreSQL扩展的内容创建了一个专用的github repo.上一篇文

摘要: PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用作者digoal日期2016-11-26标签PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重背景图像处理的业务场景比较多,例如 图像搜索.视频去重.人脸识别.美图.图片去... PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用 作者 digoal 日期 2016-11-26 标签 PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重

显示数据库\l \l+ dw=# \l List of databases Name | Owner | Encoding | Collate | Ctype | Access privileges -------------+---------------------+----------+-------------+-------------+----------------------- crawl | bm_repo | UTF8 | en_US.UTF-8 | en_US.UTF-8

起因 在postgress下删除表的时候报错 解决 简单的百度了一下,有些人说是用户权限的问题,需要切换到库的拥有者下删除,但是切换后还是没有解决··· 最后换了一种方式搜索,不直接搜索报错命令,直接搜postgres无法删除表的解决方法,成功解决~ 还是依赖问题 DROP TABLE [table] CASCADE; 参考:https://www.postgresql.org/docs/8.3/ddl-depend.html

Citus 11.0 来了! Citus 是一个 PostgreSQL 扩展,它为 PostgreSQL 添加了分布式数据库的超能力. 使用 Citus,您可以创建跨 PostgreSQL 节点集群透明分布或复制的表. Citus 11.0 是一个新的主版本,这意味着它带有一些非常令人兴奋的新功能,可以实现更高级别的可扩展性. https://www.youtube.com/watch?v=X-aAgXJZRqM Citus 11.0 中最大的改进是您现在可以始终从集群中的任何节点运行分布式查询

SQLSERVER走起微信公众帐号已经开通搜狗微信搜索 请打开下面链接 http://weixin.sogou.com/gzh?openid=oIWsFt-hiIb_oYqQHaBMoNwRB2wM 可以查找所有历史文章,也可以关注本公众帐号,在电脑浏览器上看更方便! 可以看到最近推送的文章一目了然 妈妈再也不用担心我找不到历史文章了o(∩_∩)o  关注我

注意事项:首先要保证部署solr服务的Tomcat容器和检索solr服务中数据的Tomcat容器,它们的端口号不能发生冲突,否则web程序是不可能运行起来的. 一:solr服务的端口号.我这里的solr服务的tomcat容器的端口号已经修改为8083: 二:检索solr服务中数据的tomcat容器的端口号.我这里是8080: 最后必须要保证2个容器能正常访问. 需求:使用Solr实现电商网站中商品信息搜索功能,可以根据关键字搜索商品信息,根据商品分类.价格过滤搜索结果,也可以根据价格进行排序,实