索引加速

本文主要介绍 云数据库 SelectDB 版 中内部创 建 的智能索引以及使用时的注意事项。概述 索引用于帮助快速过滤...用户创建的二级索引,包括倒排索引、Bitmap索引、BloomFilter索引和 NGram BloomFilter索引。索引加速详情,请参见 索引加速。

CREATE INDEX

搜索索引中支持的索引键属性如下所示:索引键属性 类型 描述 indexed STRING 是否为索引键中的指定列创建倒排索引。true:默认值,是。false:不需要搜索索引。rowStored STRING 是否存储原始数据。true:存储原始数据。false:默认值,不...

Lindorm宽表引擎的搜索索引和二级索引的区别

搜索索引是宽表引擎与搜索引擎深度融合的特性,需要单独开通购买,核心功能为倒排索引和列存,适合较为复杂的多维查询,能够覆盖分词、模糊查询、聚合分析、排序翻页等场景,索引列个数最多1000个。如何开通搜索索引,请参见 开通搜索索引...

WHERE

描述 WHERE用于有条件地从表中选取数据。语法格式 select:SELECT[DISTINCT]...如MATCHINDEX,QUERY为兼容ha3查询的语法实现,以及等值条件,如 SELECT*FROM table WHERE f1=10,当f1是建立倒排索引的等值条件场景下,能够自动优化为倒排查找。

如何设计时间线结构提升查询效率

例如,在时间线概念里出现的3条时间线,生成如下所示的倒排索引:最佳实践 减少时间线数量 在TSDB中,唯一决定时间线的有如下因素:metric相同。tags数量相同。每一个tag的TagKey和TagValue都相同。说明 在设计时间线的tag的TagValue时,...

玄武分析型存储

多种索引类型多路归并查找的过程如下所示:结构化与非结构化融合 玄武存储层索引管理器实现结构化索引与非结构化索引的统一管理,如数值类的BKD索引、字符串类的倒排索引、非结构化的JSON索引及向量索引,还有文本数据的全文索引。...

全文检索

倒排索引是一种存放了数据和位置关系的数据结构,在数据系统中通常被用于处理大量文本的检索问题。本文通过以下示例,展示倒排索引如何提升文本的检索性能。现有一张数据表 Document,存放了一系列的文本 Text,同时每条文本都有一个对应的...

RDS MySQL提示“Error 1709:Index column size too ...

可能原因 由于MySQL的InnoDB引擎表索引字段长度的限制为767字节,因此对于多字节字符集的大字段或者多字段组合,创建索引会出现问题。说明 注:以utf8mb4字符集字符串类型字段为例。utf8mb4是4字节字符集,默认支持的索引字段最大长度...

RDS MySQL提示“Error 1709:Index column size too ...

可能原因 由于MySQL的InnoDB引擎表索引字段长度的限制为767字节,因此对于多字节字符集的大字段或者多字段组合,创建索引会出现问题。说明 注:以utf8mb4字符集字符串类型字段为例。utf8mb4是4字节字符集,默认支持的索引字段最大长度...

存储引擎

丰富的索引类型:支持Btree(等值查询/范围查询)、Brin(结合排序实现粗糙集过滤)、GIN(倒排索引)等索引类型,在点查和低选择率场景采用索引可显著提升数据检索性能。数据压缩类型:压缩算法支持ZLIB、ZSTD和LZ4等,高压缩率可显著降低...

RDS MySQL创建索引时提示“Specified key was too ...

问题原因 由于MySQL的InnoDB引擎表索引字段长度的限制为767字节,因此对多字节字符集的大字段或者多字段组合,在创建索引会出现问题。说明 以utf8mb4字符集的字符串类型字段为例,utf8mb4是4个字节字符集,默认支持的索引字段最大长度...

RDS MySQL创建索引时提示“Specified key was too ...

问题原因 由于MySQL的InnoDB引擎表索引字段长度的限制为767字节,因此对多字节字符集的大字段或者多字段组合,在创建索引会出现问题。说明 以utf8mb4字符集的字符串类型字段为例,utf8mb4是4个字节字符集,默认支持的索引字段最大长度...

PGVector

它将向量空间分为若干个划分区域,每个区域都包含一些向量,并创建倒排索引,用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本,适合于召回精度要求高,但对查询耗时要求不严格(100ms级别)的场景。相比其他算法,...

PGVector

它将向量空间分为若干个划分区域,每个区域都包含一些向量,并创建倒排索引,用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本,适合于召回精度要求高,但对查询耗时要求不严格(100ms级别)的场景。相比其他算法,...

PGVector

它将向量空间分为若干个划分区域,每个区域都包含一些向量,并创建倒排索引,用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本,适合于召回精度要求高,但对查询耗时要求不严格(100ms级别)的场景。相比其他算法,...

名词解释

倒排索引 词组到文档的对应关系组成的链表,query子句用的就是这种排序方式,查询效率高。例如:term1->doc1,doc2,doc3;term2->doc1,doc2。正排索引 文档到字段对应关系组成的链表,filter子句用的就是这种排序方式,性能略慢于倒排。例如...

向量召回过滤优化

流程如下:解析:(建立倒排索引>解析filter表达式>查询优化)对所有的字段都建了单字段倒排索引(目前不支持text字段)解析filter表达式,遍历语法数进行倒排处理:attrName=constValue,过滤条件为=时,如果左边是属性字段且有倒排,右边...

产品架构

多元索引 使用了倒排索引、BKD树、列存等结构,具备丰富的查询能力,例如非主键列的条件查询、多条件组合查询、地理位置查询、全文检索、模糊查询、嵌套结构查询、统计聚合等。冷热分层存储 数据存储支持自动冷热分层,同时 表格存储 支持...

倒排索引介绍

将一些优质文档单独建倒排索引,以提高检索性能 bitmap 用于提高引擎性能,根据用户的配置,将一些倒排结构采用bitmap方式存储,以减少倒排所占空间,提高检索性能 倒排索引检索的基本流程 当用户查询单词M的倒排索引时,首先引擎查询...

倒排索引介绍

倒排索引检索的基本流程 当用户查询单词M的倒排索引时,首先引擎查询词典文件,找到索引词在倒排索引文件(posting文件)的起始位置。随后引擎通过解析倒排链,获取词M存储在倒排链的三部分信息:TermMeta,DocList,PositionList。...

性能调优

基于倒排索引而非BTree。因此,开启多元索引之后,DLA需要通过计算才能得知是否可以使用多元索引。通过控制单节点并发数量实现性能调优 通过 task-concurrency=~32的整数>,控制DLA单节点并发量,默认值为32。由于DLA集群规模较大,默认是...

功能特性

表结构变更 实时分析 倒排索引 您需要快速检索云数据库 SelectDB 版中的大量文本数据时,本文档将指导您如何创建和使用倒排索引,以支持您的文本检索应用,并提高检索速度。倒排索引 物化视图 当您需要优化重复且耗时较长的复杂查询时,您...

独享集群高级功能

指定倒排索引中文档的排序字段,系统将质量好的文档排在倒排表的前面,提升查询效率;对引擎执行超时的时间比较敏感的业务。配置流程:在 线下变更/配置应用>索引结构 配置中找到 高级配置(选填)模块:如需配置 倒排文档排序方式,可以...

独享集群高级功能

指定倒排索引中文档的排序字段,系统将质量好的文档排在倒排表的前面,提升查询效率;对引擎执行超时的时间比较敏感的业务。配置流程:在 线下变更/配置应用>索引结构 配置中找到 高级配置(选填)模块:如需配置 倒排文档排序方式,可以...

索引简介

每个Document都是由多个field组成,每个field中包含一系列的词语,构建索引的目的是为了加快检索的速度,根据映射关系方向的不同,索引可以分为:倒排索引(index)倒排索引存储了从单词到DocID的映射关系,形如:词->(Doc1,Doc2,.,DocN)...

索引简介

每个Document都是由多个field组成,每个field中包含一系列的词语,构建索引的目的是为了加快检索的速度,根据映射关系方向的不同,索引可以分为:倒排索引(index)倒排索引存储了从单词到DocID的映射关系,形如:词->(Doc1,Doc2,.,DocN)...

创建索引

倒排索引是一种数据存储结构,由关键词和指向实际数据的逻辑指针组成,记录了特定文本内容出现在哪些日志中,用于快速根据关键词定位到具体数据行,类似于数据的目录。创建索引后,您才能对日志数据进行查询和分析。本文为您介绍日志服务...

索引表加载策略

使用示例 mmap策略示例 {"load_config":[{"file_patterns":["/attribute/price/.*",#属性字段price"/index/title/.*",#倒排索引title"/index/body/dictionary",#倒排索引body的词典"/index/vector/aitheta.*"#向量索引vector],"load_...

索引表加载策略

使用示例 mmap策略示例 {"load_config":[{"file_patterns":["/attribute/price/.*",#属性字段price"/index/title/.*",#倒排索引title"/index/body/dictionary",#倒排索引body的词典"/index/vector/aitheta.*"#向量索引vector],"load_...

指标含义与异常处理建议

模糊匹配 通配符和正则表达式、模糊查询,需要遍历倒排索引中的词条列表来找到所有的匹配词条,进而逐个词条地收集对应的文档ID。尤其在未压测的前提下,大批量的查询,耗用大量的计算资源,建议使用前结合场景压测,选择合适的量级。...

设置跨集群OSS仓库

对于多类型索引,由于5.5.3版本的实例只支持多类型索引,而6.7.0版本不支持多类型索引,所以恢复可能会出现问题。添加OSS仓库引用 登录 阿里云Elasticsearch控制台。在左侧导航栏,单击 Elasticsearch实例。进入目标实例。在顶部菜单栏处,...

索引介绍

倒排索引不仅可以解决单列值的检索问题,还可以解决多条件组合查询的问题。例如下表为一个订单记录。表中一共16个字段,需要按照任意多个字段组合查询,例如查询某一售货员、某一产品类型、单价在xx元之上的所有记录。这样的排列组合有...

常见问题

搜索索引是宽表引擎与搜索引擎深度融合的特性,需要单独开通购买,核心功能为倒排索引和列存,适合较为复杂的多维查询场景,一个宽表只能创建一个搜索索引表,索引列个数最多1000个(默认)。二级索引是Lindorm宽表内置的特性,无需开通...

加工历史数据

索引是一种倒排的数据存储结构,由关键词和指向实际数据的逻辑指针组成,用于快速根据关键词定位到具体数据行,类似于数据的目录。您只有创建索引后,才能看到加工结果数据。具体操作,请参见 创建索引。重建索引 创建索引只对新写入目标...

倒排查询

语法 倒排查询(sub_syntax)的语法类似ES查询语法。sub_syntax 用 JSON 描述...解答:f1 字段配置索引字段时需要特别配置分词器(请看索引配置小节),索引创建时分别以a b c d创建倒排索引。然后即可使用 match,or,and等进行组合查询。

搜索增强

它是文本分析过程中的一个重要组件,用于构建倒排索引,以便能够对文本进行搜索和匹配。分析器将输入的文本按照一定的规则进行分割,分析器可以将一个长文本分割成多个独立的单字或者词汇片段,以便能够对这些片段进行索引和搜索。企业搜索...

使用aliyun-codec插件

调整source_reuse_doc_values特性配置 说明 原生Elasticsearch底层存储多份数据,例如数据同时存储在_source、倒排索引和doc_values中,source_reuse_doc_values将_source中存储的相同部分的JSON数据进行裁剪,来降低整体索引的大小...

倒排索引类型

format_version_id:指定倒排索引的版本id,默认为0(代表indexlib迁移aios基准版本的倒排格式),可选设置为1(ha【3.9.1】版本引入,支持一系列倒排存储格式优化,包括:短链vByte压缩、newPForDelta压缩算法优化、连续docid区间...

倒排索引类型

format_version_id:指定倒排索引的版本id,默认为0(代表indexlib迁移aios基准版本的倒排格式),可选设置为1(ha【3.9.1】版本引入,支持一系列倒排存储格式优化,包括:短链vByte压缩、newPForDelta压缩算法优化、连续docid区间...

倒排索引

当您需要快速检索 云数据库 SelectDB 版 中的大量文本数据时,本文档将指导您如何创建和使用倒排索引,以支持您的文本检索应用,并提高检索速度。背景信息 倒排索引,是信息检索领域常用的索引技术。通过将文本分割成一个个词然后构建索引...
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