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2025年12月

  • 12.17 21:04:10
    发表了文章 2025-12-17 21:04:10

    精准 Top K 检索:搜索结果是怎么进行打分排序的?

    搜索引擎排序直接影响用户体验,核心是Top K检索。本文介绍三种打分算法:经典TF-IDF衡量词项权重;BM25在此基础上优化,引入文档长度、词频饱和等因子;机器学习则融合数百特征自动学习权重,提升排序精度。最后通过堆排序高效实现Top K结果返回,兼顾性能与效果。(239字)
  • 12.17 21:03:20
    发表了文章 2025-12-17 21:03:20

    索引拆分:大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索?

    本文介绍了分布式技术在大规模检索系统中的应用,重点探讨了如何通过索引拆分提升检索效率。常见的拆分方式有基于业务、文档(水平拆分)和关键词(垂直拆分)。其中,基于文档的拆分更易维护:新增文档仅影响一个分片,且负载更均衡,支持副本扩容应对热点查询,系统可扩展性强,是工业界主流方案。(238字)
  • 12.17 21:01:40
    发表了文章 2025-12-17 21:01:40

    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。针对小规模索引,采用Double Buffer实现无锁读写;对于大规模索引,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、再合并或滚动合并等方式管理增量数据,提升系统性能与稳定性。
  • 12.17 21:00:41
    发表了文章 2025-12-17 21:00:41

    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,可通过分治与多路归并生成内存外倒排索引:先将文档分批在内存建索引,再写入有序临时文件,最后归并为全局有序的磁盘索引。检索时结合内存词典(哈希表或B+树)与磁盘倒排表,辅以分层加载、缓存优化,实现高效查询。
  • 12.17 20:59:39
    发表了文章 2025-12-17 20:59:39

    NoSQL 检索:为什么日志系统主要用 LSM 树而非 B+ 树?

    B+树适用于关系型数据库,但面对高频写入的日志、监控等大数据场景,随机写入性能差。LSM树通过将数据先写入内存C0树,再批量合并到磁盘C1树,实现高效写入。结合WAL保障数据恢复,利用清空块与填充块进行滚动归并,提升磁盘读写效率。检索时优先查内存,支持近期数据快速访问,并通过删除标记延迟清理过期数据,是高频写入场景下的理想选择。
  • 12.17 20:58:37
    发表了文章 2025-12-17 20:58:37

    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,数据需存储于磁盘,而磁盘随机访问效率远低于内存。为减少磁盘I/O,采用索引与数据分离的设计,典型代表是B+树。B+树通过将节点大小对齐磁盘块、区分内部与叶子节点、支持顺序访问等机制,实现高效的磁盘数据索引,广泛应用于数据库系统如MySQL、Oracle中,是工业界处理海量数据检索的核心技术之一。
  • 12.17 20:57:28
    发表了文章 2025-12-17 20:57:28

    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,对比讲解正排索引与倒排索引的原理与应用。正排索引以文档ID为键,适合精确查找;而倒排索引以关键词为键,记录包含该词的文档列表,显著提升多关键字联合查询效率。文章详细介绍了倒排索引的构建步骤、查询过程中的归并优化,并拓展到作者维度查询等实际应用场景,是搜索引擎、数据库全文检索的核心技术基础。
  • 12.17 20:56:20
    发表了文章 2025-12-17 20:56:20

    状态检索:如何快速判断一个用户是否存在?

    本文探讨高效判断对象是否存在的技术方案,对比有序数组、二叉搜索树和哈希表后,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;布隆过滤器通过多个哈希函数进一步压缩数组长度,实现O(1)查询,适用于允许误判的场景,如注册去重、爬虫去重等。虽不支持直接删除,但可通过引用计数或重建优化。二者在时间与空间效率上优于传统结构,广泛应用于大型系统中。
  • 12.17 20:55:18
    发表了文章 2025-12-17 20:55:18

    哈希检索:如何根据用户 ID 快速查询用户信息?

    本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转为数组下标,利用数组随机访问特性实现O(1)查询。针对哈希冲突,讲解了开放寻址法(线性探查、二次探查、双散列)和链表法,并分析其优劣。最后指出哈希表需足够空间以减少冲突,且不支持有序操作,适用场景有限。
  • 12.17 20:54:27
    发表了文章 2025-12-17 20:54:27

    非线性结构检索:数据频繁变化的情况下,如何高效检索?

    本文探讨如何通过非线性结构提升数据检索效率。类比文件系统的树状结构,引出二叉检索树与跳表,二者均通过有序组织和二分查找思想实现O(log n)查询。二叉检索树需平衡控制(如AVL、红黑树)以防退化;跳表则以随机层数简化平衡维护,兼具高效查询与灵活插入,适用于频繁更新场景。
  • 12.17 20:52:58
    发表了文章 2025-12-17 20:52:58

    线性结构检索:从数组和链表的原理初窥检索本质

    本文探讨数组与链表的存储特性及其对检索效率的影响。数组连续存储,支持随机访问,适合二分查找,检索效率为O(log n);链表非连续存储,不支持随机访问,检索效率为O(n),但插入删除更高效。通过合理组织数据结构,如结合两者优势改进链表,可提升检索性能,体现“减少查询范围”的核心思想。
  • 发表了文章 2025-12-18

    2.映射关系(1-1 1-n n-n)

  • 发表了文章 2025-12-18

    1-MongoDB相关概念

  • 发表了文章 2025-12-18

    3-MongoDB单机部署

  • 发表了文章 2025-12-18

    Thread.sleep(0) 到底有什么用(读完就懂)

  • 发表了文章 2025-12-18

    JVM

  • 发表了文章 2025-12-18

    Java泛型类型擦除以及类型擦除带来的问题

  • 发表了文章 2025-12-18

    零拷贝

  • 发表了文章 2025-12-18

    线程池

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    生产环境缺陷管理

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    One Trick Per Day

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