中文索引

Coreseek 的中文全文检索能力，确实挺值得一说的。基于 Sphinx 做的二次开发，专门优化了对中文的，适合那种对检索精度要求高的业务场景。你要是做论坛、站内搜索或者行业类的数据挖掘，Coreseek 还挺对胃口的，能省你不少功夫。GPLv2 开源协议，放心大胆用。它不光能对接 MySQL、SQLite，甚至直接搞文档、文献检索也不在话下。部署起来也不复杂，命令行配置一通走，响应也快，索引更新效率也不错。比如你想给一个文档管理系统加个搜索功能，直接用 CoreseekPDF 或 Word 的内容索引就行，结合 Sphinx 的搜索语法，能做到精准匹配。配置好charset_type是关键

中文搜索需求多？那你得看看 Sphinx2-0.4。它是基于 Sphinx 做的优化版本，专门为中文环境下的搜索体验下了不少功夫，像拼音、同义词、近音词这些都支持，效果还挺不错。 实时索引做得蛮稳的，数据一改，结果就能马上反映。背后是用倒排索引来搞全文检索的，效率确实挺高，像论坛、文档、数据库这种大文本场景用起来合适。 数据来源也比较灵活，MySQL、PostgreSQL 甚至 XML 数据流都能接，迁移起来基本不用大改结构，兼容性这块省心不少。 查询语法也比较亲民，SELECT * FROM index WHERE MATCH('关键词') 这种格式是不是有点 SQL 的味道？支持 AND、

B树索引 B树索引是一种数据结构，用于快速查找表中的数据。 唯一索引 唯一索引确保指定列中的值唯一。Oracle自动为表的主键创建唯一索引，也可以使用CREATE UNIQUE INDEX语句创建。

在SQL中创建反转索引SQL> create unique index i1_t1 ON t1(c1) 2 REVERSE pctfree 30 3 storage(initial 200k next 200k 4 pctincrease 0 maxextents 50) 5 tablespace indx; SQL> create unique index i2_t1 ON t1(c2); SQL> alter index i2_t1 REBUILD REVERSE; 这些索引操作是在Oracle数据库中基本的反转索引创建原理示例。

MySQL索引详解 MySQL索引是一种数据结构，用于加速数据库查询。索引就好比书籍的目录，可以帮助数据库快速定位到需要查找的数据，从而提升查询效率。 索引的类型： B+树索引: MySQL中最常用的索引类型，适合大多数场景。 哈希索引: 针对特定场景的索引类型，例如Memory存储引擎。 全文索引: 用于加速文本搜索。 索引的优势： 提高查询速度: 索引可以帮助数据库快速定位数据，从而减少磁盘I/O操作。 优化排序和分组: 索引可以帮助数据库快速排序和分组数据。 提升查询效率: 索引可以减少数据库需要扫描的数据量，从而提升查询效率。 索引的缺点： 占用存储空间: 索引需要额外的存储

Oracle 索引 本章节深入探讨 Oracle 9i 关系数据库中的索引机制。

一、使用OEM查看索引的界面类似于创建索引的界面。在OEM中，选择要查看的索引，右键点击该索引，在快捷菜单中选择“查看/编辑详细资料…”，如图所示。

一、使用OEM查看索引时，界面类似于创建索引的操作。在OEM中，选中目标索引，右键点击并选择“查看/编辑详细资料…”以进一步管理索引。

在检索记录时，聚集索引比非聚集索引速度更快，因为它们按索引键值的顺序排列记录。然而，添加或更新记录时，使用聚集索引会稍慢，因为需要对记录排序后再存储。一个表中只能有一个聚集索引，但可以有多个非聚集索引。惟一性索引保证字段或字段组合的唯一性，而复合索引由多个字段组合而成，在多字段查询中尤为有用。

索引列参与函数运算时，优化器无法利用索引，会退化为全表扫描。 解决方法：将函数从索引列中分离出来。例如：低效：SELECT ... FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000高效：SELECT ... FROM DEPT WHERE SAL > 25000 / 12