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  • 现要一个下载文件的功能,希望每次下载前先检索本地是否已下载过改文件,防止用户每次都从服务器下载浪费流量,数据比较大的时候用户体验也不是很好
  • 请问,怎么用SQL server 全文检索

    千次阅读 2004-11-04 09:57:00
    使用SQL SERVER 2000的全文检索功能步骤:1、 打开NorthWind数据库,右键Products表,选择“全文索引表”,“在表上定义全文索引”,为其创建全文目录。在“全文索引向导”中,选择你需要全文查询条件的列(可以是...

    原来已经有了。
    使用SQL SERVER 2000的全文检索功能

    步骤:

    1、  打开NorthWind数据库,右键Products表,选择“全文索引表”,“在表上定义全文索引”,为其创建全文目录。在“全文索引向导”中,选择你需要全文查询条件的列(可以是文本或图像),我们选择Productname和QuantityPerUnit列。然后下一步,输入一个新的目录proCatalog,点击下一步。在填充调度一项里,我们暂时不建立填充调度。接着“下一步”,全成全文索引向导。完成后,我们可以看到在“全文目录”里,多了一个全文目录proCatalog。右键proCatalog属性,可以看到其状态、表、调度情况。

     

    2、  右键全文目录proCatalog, “启动完全填充”,系统会出现“全文目录填充成功启动”。

     

    3、  这时,我们可以使用Transact-SQL进行全文检索了,我们使用CONTAINS、FREETEXT等谓词。如:

     

    检索ProductName中,即包含b又包含c的所有列

    SELECT *

    FROM Products

    WHERE CONTAINS(ProductName, '"c*" and "b*" ')

     

    检索ProductName中,即包含chai chang tofu之一的所有列

    SELECT *

    FROM Products

    WHERE FREETEXT(ProductName, 'chai chang tofu ')

     

    我们还可以使用CONTAINSTABLE、FREETEXTTABLE等


    4、  我们可以用.NET创建WEB或Form客户端,提供一个良好的全文检索界面,使自己的应用程序得到扩展

    参考:
    全文查询有关的系统存储过程

    (1)启动数据库的全文处理功能(sp_fulltext_datebase);
    (2)建立全文目录(sp_fulltext_catalog);
    (3)在全文目录中注册需要全文索引的表(sp_fulltext_table);
    (4)指出表中需要全文检索的列名(sp_fulltext_column)
    (5)为表创建全文索引(sp_fulltext_table);
    (6)填充全文索引(sp_fulltext_catalog)。

    全文查询支持

    Microsoft® SQL Server™ 2000 在接收带全文构造的 Transact-SQL 语句时,使用全文提供程序从 Microsoft 搜索服务检索所需信息。全文构造是 CONTAINS 或 FREETEXT 谓词,或者是 CONTAINSTABLE 或 FREETEXTTABLE 行集函数。如果不知道包含搜索条件的列,全文构造可以在全文索引中引用多列。该进程的流程如下图所示。

     


    这一进程涉及的步骤包括:

    应用程序给 SQL Server 实例发送带全文构造的 Transact-SQL 语句。

    SQL Server 关系引擎通过查询系统表验证全文构造,确定全文索引是否覆盖列引用。关系引擎将每个 SQL 语句简化为一系列行集操作,并使用 OLE DB 将这些操作传递给基础组件,通常是存储引擎。关系引擎通过全文提供程序而不是存储引擎,将任何全文构造转换成对行集的请求。请求的行集是满足搜索条件和等级的键集,而这个等级表示每个键的数据满足搜索条件的程度。向全文提供程序发送的行集请求命令包括全文检索条件。

    全文提供程序验证请求并将搜索条件更改为由Microsoft 搜索服务的查询支持组件使用的形式。将请求发送到搜索服务。

    查询支持组件使用搜索引擎组件从全文索引析取所请求的数据。然后以行集的形式将这些数据传递回全文提供程序。

    全文提供程序将这个行集返回给关系引擎。

    关系引擎将它从存储引擎和全文提供程序收到的所有行集进行组合,以生成发送回客户端的最终结果集。



    全文目录和索引

    Microsoft® SQL Server™ 2000 全文索引为在字符串数据中进行复杂的词搜索提供有效支持。全文索引存储关于重要词和这些词在特定列中的位置的信息。全文查询利用这些信息,可快速搜索包含具体某个词或一组词的行。

    全文索引包含在全文目录中。每个数据库可以包含一个或多个全文目录。一个目录不能属于多个数据库,而每个目录可以包含一个或多个表的全文索引。一个表只能有一个全文索引,因此每个有全文索引的表只属于一个全文目录。

    全文目录和索引不存储在它们所属的数据库中。目录和索引由 Microsoft 搜索服务分开管理。

    全文索引必须在基表上定义,而不能在视图、系统表或临时表上定义。 全文索引的定义包括:

    能唯一标识表中各行的列(主键或候选键),而且不允许 NULL 值。

    索引所覆盖的一个或多个字符串列。

    全文索引由键值填充。每个键的项提供与该键相关联的重要词(干扰词或终止词除外)、它们所在的列和它们在列中的位置等有关信息。

    格式化文本字符串(如 Microsoft® Word™ 文档文件或 HTML 文件)不能存储在字符串或 Unicode 列中,因为这些文件中的许多字节包含不构成有效字符的数据结构。数据库应用程序可能仍需要访问这些数据并对其应用全文检索。因为 image 列并不要求每一字节都构成一个有效字符,所以许多站点将这类数据存储在 image 列中。SQL Server 2000 引入了对存储在 image 列中的这些类型的数据执行全文检索的能力。SQL Server 2000 提供筛选,可从 Microsoft Office™ 文件(.doc、.xls 和 .ppt 文件)、文本文件(.txt 文件)及 HTML 文件(.htm 文件)中析取文本化数据。设计表时除包括保存数据的 image 列外,还需包括绑定列来保存存储在 image 列中的数据格式的文件扩展名。可以创建引用 image 列和绑定列的全文索引,以便在存储于 image 列中的文本化信息上启用全文检索。SQL Server 2000 全文检索引擎使用绑定列中的文件扩展名信息,选择从列中析取文本化数据的合适的筛选。

    全文索引是用于执行两个 Transact-SQL 谓词的组件,以便根据全文检索条件对行进行测试:

    CONTAINS

    FREETEXT

    Transact-SQL 还包含两个返回符合全文检索条件的行集的函数:

    CONTAINSTABLE

    FREETEXTTABLE

    SQL Server 在内部将搜索条件发送给 Microsoft 搜索服务。Microsoft 搜索服务查找所有符合全文检索条件的键并将它们返回给 SQL Server。SQL Server 随后使用键的列表来确定表中要处理的行。

    全文索引

    对 Microsoft® SQL Server™ 2000 数据的全文支持涉及两个功能:对字符数据发出查询的能力和创建及维护基础索引以简化这些查询的能力。

    全文索引在许多地方与普通的 SQL 索引不同。

    普通 SQL 索引
     全文索引
     
    存储时受定义它们所在的数据库的控制。
     存储在文件系统中,但通过数据库管理。
     
    每个表允许有若干个普通索引。
     每个表只允许有一个全文索引。
     
    当对作为其基础的数据进行插入、更新或删除时,它们自动更新。
     将数据添加到全文索引称为填充,全文索引可通过调度或特定请求来请求,也可以在添加新数据时自动发生。
     
    不分组。
     在同一个数据库内分组为一个或多个全文目录。
     
    使用 SQL Server 企业管理器、向导或 Transact-SQL 语句创建和除去。
     使用 SQL Server 企业管理器、向导或存储过程创建、管理和除去。
     


     

    这些差异使大量管理任务变得不可缺少。全文管理是在几个层次上实施的:

    服务器

    可以对服务器范围的某些属性(如 resource_usage)加以设置,以便增加或减少全文服务所使用的系统资源数量。


    说明  全文引擎作为名为 Microsoft 搜索的服务在 Microsoft Windows NT® Server 和 Microsoft Windows® 2000 Server 上运行。对于 Microsoft SQL Server 个人版,Microsoft 搜索服务不可用。尽管这意味着 Microsoft 搜索服务既未安装在 Microsoft Windows 95/98 上,也未安装在 Windows NT 工作站或 Windows 2000 Professional 客户端上,但这些客户端在连接到 SQL Server 标准版安装或企业版实例时可以使用这项服务。

    数据库

    必须启用数据库才能使用全文服务。可以在已启用的数据库中创建和除去一个或多个全文目录的元数据。

    全文目录

    全文目录包含数据库中的全文索引。每个目录可以用于数据库内的一个或多个表的索引需求。该目录中的索引是使用这里介绍的管理功能来填充的。(全文目录必须驻留在与 SQL Server 实例相关联的本地硬盘驱动器上。不支持可移动的驱动器、软盘和网络驱动器)。在每个服务器上最多可创建 256 个全文目录。


    说明  Windows NT 故障转移群集环境完全支持全文索引。有关更多信息,请参见在故障转移群集中运行全文查询。

    首先,必须为全文支持启用表。然后,为与该表相关联的全文索引创建元数据(如表名及其全文目录)。表启用后,可以用为全文支持而启用的列中的数据填充它。如果表的全文定义被更改(例如,添加一个也将为全文检索而索引的新列),则必须重新填充相关的全文目录以使全文索引与新的全文定义同步。

    可以从非活动的注册表中添加或除去支持全文查询的列。

    在所有这些级别上,可使用工具检索元数据和状态信息。

    和常规 SQL 索引一样,当在相关表中修改数据时,可自动更新全文索引。或者,也可以适当的间隔手工重新填充全文索引。这种重写可能既耗时又大量占用资源,因此,在数据库活动较少时,这通常是在后台运行的异步进程。

    应将具有相同更新特性的表(如更改少的与更改多的,或在一天的特定时段内频繁更改的表)组合在一起,并分配给相同的全文目录。通过以此方法设置全文目录填充调度,使得全文索引和表保持同步,且在数据库活动较多时不对数据库服务器的资源使用产生负面影响。

    为全文目录中的表安排全文索引的位置是非常重要的。在为全文目录指定表时,应该注意下列基本原则:

    始终选择可用于全文唯一键的最小唯一索引。(4 个字节且基于整数的索引是最佳的。)这将显著减少文件系统中 Microsoft 搜索服务所需要的资源。如果主键很大(超过 100 字节),可以考虑选择表中其它唯一索引(或创建另一个唯一索引)作为全文唯一键。否则,如果全文唯一键的大小达到允许的上限(450 字节),全文填充将无法继续进行。

    如果进行索引的表有成千上万行,请将该表指定给其自己的全文目录。

    应该考虑对其进行全文索引的表中发生的更改数以及表的行数。如果要更改的总行数,加上上次全文填充期间表中出现的行数达到成千上万行,请将该表指定给其自己的全文目录。

    请参见

    sp_fulltext_table

    CONTAINS

    一个谓词,用于搜索包含基于字符的数据类型的列,该列与单个词和短语,以及与另一个词一定范围之内的近似词精确或模糊(不太精确的)匹配或者加权匹配。CONTAINS 可以搜索:

    词或短语。

    词或短语的前缀。

    另一个词附近的词。

    由另一个词的词尾变化生成的词(例如,词 drive 是 drives、drove、driving 和 driven 词尾变化的词干)。

    比另一个词具有更高加权的词。

    语法
    CONTAINS
        ( { column | * } , '< contains_search_condition >'     )

     

    FREETEXT

    是个谓词,用于搜索含有基于字符的数据类型的列,其中的值符合在搜索条件中所指定文本的含义,但不符合表达方式。使用 FREETEXT 时,全文查询引擎内部将 freetext_string 拆分为若干个搜索词,并赋予每个词以不同的加权,然后查找匹配。

    语法

    FREETEXT ( { column | * } , 'freetext_string' )

     

    CONTAINSTABLE 和 FREETEXTTABLE 函数用来指定返回每行的相对排名的全文查询。这两个函数与全文谓词 CONTAINS 和 FREETEXT 很相似,但是用法不同。

    (此文部分资料来自MSDN)

    Author:李洪根

    E-MAIL:lihonggen0@163.com

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  • MSSql Server基础学习系列———索引

    千次阅读 2015-09-16 21:57:22
    大家小时候学语文的时候应该都用过新华字典,回想一下我们查找某个汉字的时候是怎么做的呢?我们应该都会先查找字典前面的目录,然后根据目录指示的页数进行汉字查询,这大大节约了我们的查询效率。试想一

    MSSql Server 对于那些未建立索引的表格数据的检索是从第一行开始,从上往下,一条一条的检索。如果我们程序中经常要用到查询操作,而且数据库中的数据量很庞大,毫无疑问,每次的数据查询都会比较浪费时间。

    大家小时候学语文的时候应该都用过新华字典,回想一下我们查找某个汉字的时候是怎么做的呢?我们应该都会先查找字典前面的目录,然后根据目录指示的页数进行汉字查询,这大大节约了我们的查询效率。试想一下,如果没有这个目录,查询一个我们不认识的汉字该是多么可怕的一件事情啊。微软当然也为我们的查询提供了优化操作。MSSql Server数据库中的索引就相当于对我们的数据创建了一个目录,有了目录查找数据时就会更快了

    建立索引固然提高了我们的查询效率,可也带来了一些弊端

    (1)空间成本的消耗

    我们需要在数据库中建立所以,固然就需要一些空间来保存这些索引,舍空间求时间。

    (2)可能会降低删修的时间(性能)。

    数据库中为某个表格建立索引之后,数据库中的数据就已经进行了排序。如果我们想插入一条数据,而这条数据根据建立的索引原则应该插入到表格的中间位置,那为了维持这个索引,在这个新插入数据之后的所有数据都需要向后移动,如果数据量很大,这也是比较耗性能的。同样是删除操作。

    索引分为两类:

         聚集索引:数据在索引中的顺序与数据的物理顺序一致.(如字典中的音序查字法)

         非聚集索引数据在索引中的顺序与数据的物理顺序不一致.(如部首查字法)

    一旦一个表创建了一个主键,那么也就创建了一个聚集索引。


    非聚集索引建立:

    选择某个表格->设计->选择某一列->右键 索引/键->左边区域点击添加->选择需要建立非聚集索引的列以及排序规则、是否唯一

    建索引的原则:

    1) where 后经常搜索的列

    2) 不经常改变的列

    3) 数据差别要大(如性别列,就不要建索引了)


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  • 那么问题是,在检索名称时,由于mc被认为是一个最小的单位,那么该怎么查询。 这里不知道谁有个好的思路? 其实我想问的问题是如何在搜索引擎中使用精确搜索。lucene中将文本进行分词,再来进行匹配。但是有一些...
  • )-想想检索命令怎么做?查看函数源码怎么做? 3.魔术命令(%开头)——怎么运行脚本,怎么计算时间、获取路径等 4.浅拷贝 5.强类型(type,isinstance)_所有的对象都拥有一个指定的类型。-但是类型之间可以相互...

    搞个目录:

    1.Tab补全。

    2.内省 ——用来查询函数的用法,或检索函数(变量+?)-想想检索命令怎么做?查看函数源码怎么做?

    3.魔术命令(%开头)——怎么运行脚本,怎么计算时间、获取路径等

    4.浅拷贝

    5.强类型(type,isinstance)_所有的对象都拥有一个指定的类型。-但是类型之间可以相互转换

    6.鸭子类型

    7.二元运算的比较——is 和 == 的区别

    8.可变对象及不可变对象——字符串为不可变对象

    9.标量类型——很重要:None为Nonetype类型的唯一实例。-

    10.format的语法

    11.编码

    12.时间表达式

    13.三元表达式

     

    这一章主要讲基础内容,但是我把不太基础的东西整理了下。

    1.Tab补全。

    这个是ipython的优点。可以为任意变量(对象、函数等)搜索命名空间。但是默认不能搜索出下划线开始的属性和方法。

    2.内省 ——用来查询函数的用法,或检索函数(?)

    说实话第一次见。其实很简单,用于显示对象的信息。

    (1)方法:变量名前后使用? 显示该对象的概要信息。

    (2)对于函数,下那是函数的概要信息,例如:

    可以用来查询函数的使用方法。

    (3)如果对象是一个函数或者实例方法且文档字符串已经写好了,则文档字符串会显示出来。

    (4)??可以显示函数的源代码

    (5)终极用途:用于检索函数

    3.魔术命令(%开头)

    列举一些常见的:
    (1)%run:在空白命名空间(没有导入模块或者其他定义变量)中运行,相当于执行脚本,等效与 python test.py。

    文件中定义的所有的变量、函数,在运行后都可以在ipython中使用。

    (2)%timeit:用来检查python语句的执行时间。

    (3)%pwd

    (4)%debug?查询“命令行”的选项

    (5)%matplotlib inline

    设置matplotlib与ipython命令行的集成。

    4.浅拷贝

    这个是重点。python默认是浅拷贝。

    直接等于是浅拷贝、传递参数属于浅拷贝。

    只有指定[:]才是深拷贝。

    5.强类型(type,isinstance)_所有的对象都拥有一个指定的类型。

    6.鸭子类型

    大家关心属性及方法,而不会更多的关注类型。

    7.二元运算的比较——is 和 == 的区别

    这个涉及浅拷贝和深拷贝

    8.可变对象及不可变对象——字符串为不可变对象

    9.标量类型——很重要:None为Nonetype类型的唯一实例。

    (1)可以任意转化类型。

    10.format的语法

    11.编码

    今天看了下编解码

    历史:首先出现的是ascii,后来非英语国家都有自己的编码系统,中国为GB2312,

    想想每次浏览网页好心累啊,都是乱码,后来就出现了各国编码的大集合unicode,

    但是unicode只是定义了编码方法,没有定义储存格式,于是就出现了其的实现版本,

    其中应用最多的是utf-8

    有一些规律:

    英语字母至少在以上提到的各个中文编码系统中都一样。但是中文就不一样了。

    中文不能用ascii编码,会直接报错。

    英文字符串的编码是其本身,也可以理解。当个字符都是其自身,更何况字符集的编码呢?

    在扩展一些东西,a 97又是什么关系呢?

    计算机本来是处理数字的,但是a是字符(其实我们看到的为图像),计算机不会去处理字符,

    怎么办呢?将字符编码为数字。

    也就是,对于a,其实计算机看到的是97,但是需要转给我们看是,就转化为a。

    【虽然被欺骗了,但是还是很开心,善意的谎言吧】

    字符编码,通常用于存储和通信中。

    ascii由8位二进制数表示。

     

     

    12.时间表达式

    13.三元表达式

    以前经常见,但是一直没有搞懂。

    【有不对的,欢迎大家一起讨论,共享才能富有。】

    展开全文
  • 索引

    2019-10-07 04:43:14
    什么是索引?...为了提高检索的速度,可以为经常进行检索的列添加索引,相当于创建目录怎么创建索引? 一个表中有一个到多个字段,我们使用索引查找一条记录的时候,也能是以一个字段为准 创建...

    什么是索引?它可以做什么用?

    如果不在数据库中建立索引,那么执行一条select语句就会进行全表扫描,也就是一条一条的找。

    打个比方:如果没有目录,查汉语字典就要一页页的翻,而有了目录只要查询目录即可。为了提高检索的速度,可以为经常进行检索的列添加索引,相当于创建目录。   

    怎么创建索引?

    一个表中有一个到多个字段,我们使用索引查找一条记录的时候,也能是以一个字段为准

    创建索引的方式,在表设计器中点击右键,选择“索引/键”→添加→在列中选择索引包含的列。

    引入一个概念:索引树

        以查找汉语词典中的一个字为例子:假设我们使用的是拼音检索的方式,查“猪”这个字,它的拼音是”zhu”先找的是z,然后是h再是u,找z的时候是从a-z这26个字母中找到的,找h的时候,也是从一系列的字母中找到的,u同样也是的,这样下来,就是一棵树。

    索引的坏处

    使用索引能提高查询效率,但是索引也是占据空间的,而且添加、更新、删除数据的时候也需要同步更新索引,因此会降低Insert、Update、Delete的速度。只在经常检索的字段上(Where)创建索引。

    有了索引,有时也会进行全表扫描

    即使创建了索引,仍然有可能全表扫描,比如like、函数、类型转换等。

    聚集索引与非聚集索引

    聚集索引:在物理位置上,是放在一起的,比如说拼音检索,词典中的汉字就是按从a到z的顺序放的。

    非聚集索引:就像是偏旁检索方式。
    填充因子

    因为针对一个列的索引可能有很多,比如a-z,那么这些索引在一个页面中是放不完的,于是分开几个页面来放,假设第一页面放a-e,第二页放f-k,当我们后面要在a-e这中间加一个索引的时候,如果之前我们就反第一页的空间放满了,那么后面所有的页面都要往后面移,如果第一页没有放满,就只要移第一页了。填充因子也就是这个页面的留下的空间。

    转载于:https://www.cnblogs.com/La5DotNet/archive/2013/01/28/2879578.html

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空空如也

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