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2025年12月

• 12.18 12:11:58
  发表了文章 2025-12-18 12:11:58

  空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？

  本文探讨了在动态查询范围内高效检索“最近的K个目标”的技术方案。针对GeoHash固定范围查询的局限，提出利用四叉树与非满四叉树实现空间动态划分，通过父子节点层级关系快速扩大检索范围，避免重复查找。同时，结合前缀树优化GeoHash字符串编码的索引效率，提升查询性能。进一步扩展至高维场景，介绍k-d树等结构的应用与挑战，为地理位置服务、推荐系统等提供底层支持。（238字）
• 12.18 12:11:15
  发表了文章 2025-12-18 12:11:15

  空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？

  本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能，提出基于Geohash的区域编码与索引方案。通过将二维地理位置转换为一维编码，结合非精准与精准检索策略，可在大规模系统中快速查询附近用户，兼顾效率与准确性，适用于社交、出行等多种场景。
• 12.18 12:07:37
  发表了文章 2025-12-18 12:07:37

  非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？

  本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频得分、分层索引两层检索。核心思想是将计算前移至离线阶段，降低在线打分开销，快速缩小检索范围，提升整体效率。
• 12.18 12:06:04
  发表了文章 2025-12-18 12:06:04

  精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？

  搜索引擎排序核心在于相关性打分。本文介绍TF-IDF、BM25及机器学习三种打分方法，解析如何高效实现Top K检索，提升搜索质量与性能。
• 12.18 12:05:20
  发表了文章 2025-12-18 12:05:20

  索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？

  在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，并支持灵活扩容；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与维护难题。前者因扩展性强、运维简单成为主流方案。
• 12.18 11:58:24
  发表了文章 2025-12-18 11:58:24

  索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？

  本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写切换；对于大规模数据，则使用“全量+增量”索引方案，结合删除列表处理删改操作，并通过完全重建、再合并或滚动合并策略优化性能，核心思想是读写分离，兼顾实时性与检索效率。（238字）
• 12.18 11:57:27
  发表了文章 2025-12-18 11:57:27

  索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引

  针对超大规模数据场景，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。工业界采用分治思想：先将文档分批，在内存中为每批构建小型倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件；最后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如用哈希表或FST压缩存储），结合B+树等结构实现高效查询； posting list则按需分段加载或建立分层索引，辅以LRU缓存热点数据，减少磁盘IO，提升性能。核心思想是“分而治之”与“内存优先”，兼顾效率与存储。
• 12.18 11:56:28
  发表了文章 2025-12-18 11:56:28

  NoSQL 检索：为什么日志系统主要用 LSM 树而非 B+ 树？

  针对日志、监控等高频写入场景，LSM树通过内存树（C0）与磁盘树（C1）结合，利用批量顺序写替代随机写，显著提升写入性能。配合WAL保障数据恢复，滚动合并优化读写效率，更适合写多读少、查新数据的应用需求。
• 12.18 11:55:25
  发表了文章 2025-12-18 11:55:25

  数据库检索：如何使用 B+ 树对海量磁盘数据建立索引？

  本讲探讨磁盘环境下大规模数据检索的挑战与解决方案。由于内存有限，数据常存储于磁盘，而磁盘随机访问远慢于内存，因此需减少磁盘IO。B+树通过将索引与数据分离、节点大小对齐磁盘块、分层存储等设计，实现高效磁盘检索。其内部节点仅存索引，叶子节点存数据，并通过链表连接，支持快速查找与范围查询。即使数据在磁盘，也能通过少量IO完成检索，广泛应用于数据库如MySQL。
• 12.18 11:52:48
  发表了文章 2025-12-18 11:52:48

  倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？

  本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合根据标题查内容；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升按内容检索的效率。文中详细讲解了倒排索引的构建过程、查询方法（如多关键字交集查询）及链表归并优化，并探讨其在搜索引擎、推荐系统等场景的应用，帮助读者掌握高效检索的核心技术。
• 12.18 11:51:39
  发表了文章 2025-12-18 11:51:39

  状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？

  本文探讨了高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉树和哈希表后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数映射，以极小错误率换取更高空间效率，适用于注册去重、爬虫判重等场景，是时间与空间权衡的典范。
• 12.18 11:50:45
  发表了文章 2025-12-18 11:50:45

  哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？

  哈希表通过哈希函数将键转化为数组下标，实现O(1)级高效查询。面对哈希冲突，开放寻址法和链表法是两大解决方案：前者通过线性、二次探查或双散列寻找空位，后者则在数组中存储链表或红黑树以容纳多个元素。JDK1.8的HashMap即结合了数组、链表与红黑树，兼顾查询与动态操作性能。但哈希表需预留空间控制装载因子，并牺牲了数据有序性，不适合范围查询。其核心在于均衡分布数据，提升检索效率。
• 12.17 11:34:33
  发表了文章 2025-12-17 11:34:33

  非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？

  通过树状结构与跳表，将无序数据组织为可高效检索的非线性结构。二叉检索树利用有序分层实现二分查找，跳表则通过多层指针加速链表访问，二者均在动态数据场景下兼顾查询与更新效率，优于传统数组。
• 12.17 11:33:25
  发表了文章 2025-12-17 11:33:25

  线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质

  本课探讨数组与链表的检索原理。数组连续存储，支持随机访问，适合二分查找，效率为O(log n)；链表非连续存储，检索需遍历，效率为O(n)，但插入删除更高效。通过理解二者存储特性对检索的影响，掌握“合理组织数据以缩小查询范围”的核心思想，并学会改造链表等结构优化性能，为深入学习高级检索技术打下基础。（238字）
• 12.17 11:31:11
  发表了文章 2025-12-17 11:31:11

  认识AI

  人工智能（AI）历经三阶段发展，核心突破在于Transformer神经网络。其注意力机制让模型理解上下文，支撑大语言模型（如GPT、DeepSeek）实现文本生成、翻译等智能任务。通过持续预测下一个词，LLM能生成连贯长文本，推动AI飞速进步。