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2.MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
3.PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
4.免费网页源代码网站(简单的网站源代码)
5.ES核心源码(二):创建索引和主节点
6.Lucene源码索引文件结构反向
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Prometheus TSDB的Index索引存储格式详解
Prometheus在数据存储过程中，当Head中的索引索引时间范围达到一定阈值时，会将数据归档到Block中，源码源码以保持高效查询性能。网站网站这个过程涉及Compact操作，索引索引具体实现见tsdb/db.go的源码源码登录系统源码Compact方法。整个系统结构包括多个文件，网站网站如G2KPG4ZND4WA3GZYB和ULID标识的索引索引Block，其中包含时间范围内的源码源码样本数据，chunk和index文件组织了这些数据。网站网站
Index文件是索引索引关键，它详细记录了Series的源码源码索引信息。首先，网站网站TOC（目录）部分包含文件中Symbol Table、索引索引Series、源码源码Label Indices等的索引位置，固定长度字节，便于快速定位。Symbol Table存储Series中的标签值对，按照升序排序，包含每个标签值的长度、索引以及CRC校验。
Series部分描述了每个Series对Chunk的引用，包括系列长度、标签对数量、标签值索引引用、chunk位置信息以及元数据，采用差分编码节省空间。Label Indices记录每个标签名下的所有值，同样按照索引存储，便于快速查找。Postings则记录每个标签值对对应的所有系列引用。
Label Offset Table用于记录标签值在Label Index中的位置，而Postings Offset Table则记录每个键值对对应的Postings索引。这些结构共同构成了Prometheus查询的核心索引，理解它们对于理解查询流程至关重要。
本文深入剖析了Prometheus的源码和文档，揭示了Index文件的详细结构，接下来将深入讲解查询流程和Block中Chunk的格式。后续内容将更加详细地揭示Prometheus如何利用这些结构实现高效的数据检索。
MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
本文来源于华为云社区，作者为GaussDB数据库，微名片程序php源码探讨了MySQL全文索引源码中Insert语句的执行过程。
全文索引是一种常用于信息检索的技术，它通过倒排索引实现，即单词和文档的映射关系，如(单词，(文档，偏移))。以创建一个表并在opening_line列上建立全文索引为例，插入'Call me Ishmael.'时，文档会被分为'call', 'me', 'ishmael'等单词，并记录在全文索引中。
全文索引Cache的作用类似于Change Buffer，用于缓存分词结果，避免频繁刷盘。Innodb使用fts_cache_t结构来管理cache，每个全文索引的表都会在内存中创建一个fts_cache_t对象。
Insert语句的执行分为三个阶段：写入行记录阶段、事务提交阶段和刷脏阶段。写入行记录阶段生成doc_id并写入Innodb的行记录，并将doc_id缓存。事务提交阶段对文档进行分词，获取{ 单词，(文档，偏移)}关联对，并插入到cache。刷脏阶段后台线程将cache刷新到磁盘。
全文索引的并发插入可能导致OOM问题，可通过修复patch #解决。当MySQL进程崩溃时，fts_init_index函数会恢复crash前的cache数据。
PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
索引是数据库中的关键结构，它加速了查询速度，尽管会增加内存和维护成本，但效益通常显著。在PG中，索引类型丰富多样，包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。仿映客直播源码所有索引本质上都是独立的数据结构，与数据表并存。
查询时，没有索引会导致全表扫描，效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组，显著提升查询性能。PG中的索引操作函数，如pg_am中的注册，为上层模块提供了一致的接口，这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。
B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法，每个非根节点有兄弟指针，页面包含"high key"，用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构，包括创建、插入、扫描等操作。
哈希索引在硬盘上实现，支持故障恢复。它的页面结构复杂，包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时，需要动态管理元页缓存以提高效率。
GiST和GIN索引提供了更大的灵活性，支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索，而GIN专为复合值索引设计，支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。
尽管索引维护有成本，但总体上，它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。
免费网页源代码网站(简单的网站源代码)
哪里有免费的网址导航源代码，网站导航代码网址导航模板下载
网址导航站很多，android微信源码下载可是真正具有代表性的主要有hao,万能导航网，，百度导航等
具体的是：
我也做了一个导航网站，主要是参考“万能导航网”来制作的
因为万能导航网是纯手工制作的导航网页
下载下来只需要改个头和尾就行了
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懒汉搜索引擎简介
"懒汉搜索"，是一款专门为全国行业网站、门户网站、电子商务网站定做的专业搜索引擎。它通过对网站数据库的数据建立索引，查询时不访问数据库，能有效减轻数据库和系统的压力，目前可以支持万级的数据，毫秒级的查询时间，每秒人的并发访问，从而实现大容量、高速的目标；可以适应linux和window平台，支持多种数据库接口，具备较强的兼容性；它具备通用搜索引擎的构架和功能，可以对用户的输入进行分词，可以进行多关键字搜索、关键词组合搜索、句子搜索，大大提高了用户操作的友好度；同时能够根据客户的需求进行用户的数据挖掘，提高网站系统的价值。
1.符合现代网民对搜索的惯性和依赖
据权威机构调查表明，.5％的网名使用过搜索引擎，.3％的网民经常使用搜索引擎。在信息爆发时代的今天，一级一级往下展开的栏目分类检索已经让网民失去了耐心，他们已经习惯使用搜索引擎来找他们感兴趣的东西，同时对搜索引擎的功能要求也越来越高。
这样用户进入一个网站之后，如果不能让用户方便的查找到他所需要的信息，他们也找不到熟悉的搜索输入框，他们会感到很陌生和意外，可能马上会离开，您的网站可能提供了很好的内容，但用户不习惯也没耐心去挖掘。
"懒汉搜索"根据客户的搜索，按照一个主题把所有相关文档提供给访问者，微信小说系统源码可以让访问者更全面的了解他所想要的东西，这增加了网站信息间的组织性和逻辑性，方便了访问者的使用，提升用户体验度。
2.多关键字组合、句子查询，达到毫秒级的速度
为了迎合大多数网民对搜索功能的惯性和依赖性，很多网站只好提供通过SQL语句查询数据库来实现一些简单的模糊匹配，但是这种"搜索"功能通常只能匹配一个关键字，匹配的数据库字段也非常有限。"懒汉搜索"不仅仅具备通用搜索引擎的构架和功能，同时可以对用户的输入进行分词，用户可以随便地输入一个或多个关键词，甚至输入一句话，大大提高了用户操作的友好度。同时"懒汉搜索"在数据容量、查询速度、功能性、适用性、兼容性等方面也具有很高的专业水平。
3.查询不访问数据库，降到数据库负担，减轻系统压力
当用户直接查询数据库，不但查询速度慢，而且会导致数据库的压力增大，当数据库记录超过一定数量时，频繁地查询数据库，会导致数据库的负载直线上升，从而波及其它功能的使用，尤其是同时有很多用户访问的时候，对数据库和系统会产生较大的压力，严重时会导致信息塞车，甚至会导致系统崩溃。
"懒汉搜索"是一套真正的搜索引擎，它通过对数据库的数据进行索引，在查询时不访问数据库，可以实现毫秒级的检索速度和每秒上百次的并发访问，用户搜索对数据库的压力为零。
4.完善的统计功能，掌握用户需求，抓住市场动向
"懒汉搜索"还具备完善的统计功能，其日志功能能记录检索词和结果，可以统计一段时间内关键字的访问频度，列出前个热门关键字。让客户能较好能够把握其用户的需求，抓住市场动向，在当今信息万变的时代把握用户心理变化，创造最大的财富。
5.按关键字投放广告，实现网站盈利
广告是目前互联网盈利的最重要也是最直接的途径，网络广告也有着很好的发展前景。据Jupiter调研公司发布的一项研究报告指出，美国网络广告开支年将达到亿美元，占到广告开支总额的9%，而付费搜索将是主要动力，互联网搜索广告年已经超过了显示广告，搜索广告的大幅增长是由于新客户和广告商争夺广告位，这提高了价格。而且，随着搜索广告商的成熟，他们开始采用更多关键词，但盲目的投放广告，也可能会导致用户的反感，怎么办？只投放用户感兴趣的广告！"懒汉搜索"可以根据用户输入的关键字，自动匹配广告，让你的广告有的放矢，做到真正的分众！
6.迅速提高自己的技术门槛
有没有专业网站检索其实已经不只是用户体验度的问题了，还是一个网站专业身份的象征，也是网站所属公司形象的体现。浏览国外公司的网站，会发现几乎所有网站都在首页最明显的区域放置了一个搜索框，这传达的信息是：专业的网站都有专业网站检索。网民的心态是：我不能很快找到我需要的信息，甚至找不到我所需要的信息，那这个网站在我的心里根本就没有体验度和口碑了，你要是没有就说明你不够专业。所以为了树立形象，也需要用到专业网站检索。
同时另外一点最大的好处就是，具有一套为您打造的专业网站搜索引擎，您的网站就不会被同类网站轻松模仿，这是因为一般的模仿者是不会有实力开发或购买一套专业的搜索引擎系统的。这样自己作为先驱者积累出来的用户、技术、资金上面的优势能够体现出来，让您在互联网上能够抓住更多客户的心。
7.原理概述
"懒汉搜索"引擎通过嵌入到企业网站中，具有较好的移植性，可通过远程的安装调试，使系统正常并良好的运行。不会影响企业原有的网站运行，原有网站基本上也不需要改动。
"懒汉搜索"引擎不需要中转数据库，站内数据库的数据加载自动完成，同时在后期具备实时性的主动更新方式，可以设置更新时间少于分钟。同时维护非常简单，安装完之后，所有操作（包括数据初始化、动态更新等）会自动完成，每天都会生成统计报表，不需要人工干预，整个过程简单，方便。
有谁知道网络电视的网页代码啊!!!ma网络电视,
代码一：
script
varw='';//宽度
varh='';//高度
vars='yes';//是否显示滚动条，yes显示，no不显示
document.write('iframewidth='+w+'height='+h+'src=""frameborder=0border=0marginwidth=0marginheight=0scrolling='+s+'/iframe');
/script
代码二(单独频道调用,如江苏卫视):
iframesrc=""height=""width=""frameborder="0"marginwidth="0"marginheight="0"scrolling="no"/iframe
单独频道调用pid获取地址：
如嫌麻烦，也可直接使用下面这个调用电视代码，可以设置网络电视的宽度（）和高度（）：
iframeid=TVname=TVframeborder=0scrolling=nosrc=width=height=/iframe
怎么查看网页的源文件工具/原材料
IE8浏览器、电脑。
1、打开电脑在桌面上找到并点击IE8浏览器，IE7浏览器的操作也是类似步骤；
2、点击进入浏览器主页以后，选择并点击你要查看网页源代码的网站，这里以新华网为例；
3、点击进入新华网以后，在任意的空白部位点击鼠标右键，在下拉选项中选择“查看源”；
4、点击选择查看源以后，在最右边的标记的红色框中就是网页的源代码。
ES核心源码(二):创建索引和主节点
在ElasticSearch系统中，写请求的流程引发了一个关键问题：主节点(master node)在数据写入过程中是否扮演了关键角色？让我们深入源码探讨这个话题，解答疑问。
首先，ElasticSearch的核心在于如何高效地管理和存储数据。其主节点的职责之一是在索引创建和管理过程中提供协调服务。当用户发起创建索引的请求时，流程从接收HTTP请求开始，具体在`org.elasticsearch.ty4.Netty4HttpRequestHandler`中进行。随后，请求经过`RestController`处理，这个组件负责将请求检验和分发至相应的服务。
在分发请求过程中，关键在于请求对象的结构——它分为Action和Request。Action描述了请求的类型，如新建、删除等操作。在新建索引的请求中，系统通过URI匹配发现需要使用`TransportCreateIndexAction`来处理。这个Action继承自`TransportMasterNodeAction`，意味着其设计目标就是与主节点进行交互。
`TransportMasterNodeAction`的执行逻辑在于，它通过`transportService.sendRequest`方法向主节点发起请求。如果当前节点是主节点，该操作会直接在内部执行；若非主节点，则通过网络请求主节点完成。
关于主节点如何通知其他节点这一问题，答案在于请求的分发机制。当请求到达主节点后，如果当前节点是主节点，它会通过一系列内部操作生成新的集群状态信息，并通过`org.elasticsearch.action.admin.indices.create.TransportCreateIndexAction#masterOperation`执行索引创建的逻辑。这个过程中，关键步骤是通过`clusterService.submitStateUpdateTask`将索引创建任务包装为集群状态更新任务，然后通过`MasterService#runTasks`方法向集群中的其他节点分发集群状态信息。
集群状态的分发通过`ZenDiscovery`服务完成，具体实现为`publish`方法。这个流程确保了主节点在集群中的协调作用，使得创建索引的操作能够有效地在集群范围内进行。
关于主节点如何验证索引创建的合法性，答案是通过自创建索引并随后删除的方式完成。这样，主节点确保了新索引符合集群的规则和需求。
总结起来，创建索引的请求首先通过Bulk请求的形式执行，先发起对主节点的请求。主节点验证索引创建请求后，内部生成新的集群状态信息，执行索引创建任务。主分片所在的节点根据集群状态信息创建对应的索引，从而完成了索引的创建过程。整个流程中，主节点扮演了协调和验证的关键角色，确保了索引创建的正确性和集群的一致性。
Lucene源码索引文件结构反向
Lucene的索引结构复杂且详尽，不仅保存了从Term到Document的正向映射，还包括了从Document到Term的反向信息。这种反向信息的核心是反向索引，它由词典(Term Dictionary)和倒排表(Posting List)两部分组成。词典存储在tii和tis文件中，包含Term的频率、位置信息以及元数据；而倒排表分为文档号和词频的frq文件，以及位置信息的prx文件。
词典(.tim)存储Term的统计信息，如包含文档数量和词频，以及Term的元数据，包括其在文档中的位置。词典索引(.tip)则是对tim文件的索引，便于快速访问。在tim中，NodeBlock以个entries为一组，包含Term的相关数据和FieldSummary。OuterNode和InnerNode是NodeBlock的两种类型，OuterNode按Term大小顺序存储，用RAMOutputStream记录相关信息。
倒排表的存储则更复杂，如PackedBlock压缩和SKIPLIST结构。LIV文件通过FixBitSet记录文档状态，而TermVector保存的信息与Field Data相似，Norms用于存储Boost加权信息，可能在Lucene7后减少。Doc Values和Point Values分别处理数字类型数据和多维数据索引，这些内容在后续的文章中会有更详细的解释。
总的来说，理解Lucene的索引结构对于优化搜索引擎性能、诊断生产环境问题至关重要，因为它构成了分布式搜索引擎如Solr和ElasticSearch的基础。深入剖析这些文件结构有助于我们从更高层次上进行问题分析。
java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤及源代码
Java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤
Elasticsearch，作为基于Lucene的开源搜索引擎，提供了分布式、RESTful接口和无模式JSON文档支持，其特性包括自动发现、分布式、可扩展性和高可靠性等。下面，我们将详细介绍如何使用Java Client API在Java项目中实现全局检索功能。步骤1：添加依赖
首先，你需要在项目中添加Elasticsearch Java客户端的Maven依赖，找到对应版本号（例如：{ version}）后，将以下代码添加到pom.xml文件中：步骤2：连接Elasticsearch
通过RestHighLevelClient连接Elasticsearch，如示例所示：步骤3：创建索引
在进行检索前，需创建索引，如下所示：步骤4：添加文档
创建索引后，向其中添加文档，例如：步骤5：执行全局检索
执行检索操作，查找符合条件的文档，如代码所示：步骤6：处理和展示结果
获取并处理搜索结果，将匹配的文档信息展示给用户：步骤7：关闭连接
检索操作结束后，别忘了关闭与Elasticsearch的连接： 通过以上步骤，你已经掌握了在Java中使用Elasticsearch进行全局检索的基本流程。Elasticsearch的强大功能远不止于此，包括排序、分页和聚合等，可以满足更多复杂搜索需求。深入学习，你可以参考Elasticsearch官方文档。