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亿级消息系统的核心存储:Tablestore发布Timeline 2.0模型

互联网快速发展的今天,社交类应用、消息类功能大行其道,占据了大量网络流量。大至钉钉、微信、微博、知乎,小至各类App的推送通知,消息类功能几乎成为所有应用的标配。根据场景特点,我们可以将消息类场景归纳成三大类:IM(钉钉、微信)、Feed流(微博、知乎)以及常规消息队列。

消息系统 架构 消息队列 索引 表格存储 全文检索 存储 im Feed流 timeline 多元索引

coreseek+lnmp实现站内全文检索

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Lucene7.2.1系列(三)查询及高亮

Lucene我想暂时先更新到这里,仅仅这三篇文章想掌握Lucene是远远不够的。另外我这里三篇文章都用的最新的jar包,Lucene更新太快,5系列后的版本和之前的有些地方还是有挺大差距的,就比如为文档域设置权值的setBoost方法6.6以后已经被废除了等等。

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Lucene7.2.1系列(二)luke使用及索引文档的基本操作

它有以下功能: - 查看文档并分析其内容(用于存储字段) - 在索引中搜索 - 执行索引维护:索引运行状况检查;索引优化(运行前需要备份) - 从hdfs读取索引 - 将索引或其部分导出为XML格式 - 测试定制的Lucene分析工具 - 创建自己的插件

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Lucene7.2.1系列(一)快速入门

Lucene是一套用于**全文检索和搜索**的开放源代码程序库,由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程序接口,能够做全文索引和搜索,在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开放源代码工具;就其本身而论,**Lucene是现在并且是这几年,最受欢迎的免费Java信息检索程序库**。

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实践篇:利用函数计算轻松构建全文检索系统

本文以OSS作为云存储服务的例子,OpenSearch作为搜索服务的例子,通过阿里云函数计算,实现一个简单高效的针对文本文档的全文检索系统。

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【X-Pack解读】阿里云Elasticsearch X-Pack 安全组件功能详解

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包,包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件,用户可以开箱即用。接下来小编将在【X-Pack解读】系列里解读各个Elasticsearch X-Pack 组件功能。

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PostgreSQL 如何高效解决 按任意字段分词检索的问题 - case 1

背景 在有些应用场景中,可能会涉及多个字段的匹配。 例如这样的场景,一张表包含了几个字段,分别为歌手,曲目,专辑名称,作曲,歌词, 。。。 用户可能要在所有的字段中以分词的方式匹配刘德华,任意字段匹配即返回TRUE。 传统的做法是每个字段建立分词索引,然后挨个匹配。

PostgreSQL 全文检索 中文分词

MongoDB源码解析:Full Text Search Index

框架实现 FTS本质上也是Btree索引类型 索引AccessMethod定义: class FTSAccessMethod : public BtreeBasedAccessMethod 关键成员: fts::FTSSpec _ftsSpec; 获取索引的函数入口: void

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PostgreSQL 行级全文检索

在一些应用程序中,可能需要对表的所有字段进行检索,有些字段可能需要精准查询,有些字段可能需要模糊查询或全文检索。这种需求对于应用开发人员来说,会很蛋疼,因为写SQL很麻烦,例子: postgres=# create table t(phonenum text, info text, c1 in

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