1、Arraylist使用数组方式存储，允许直接按照序号索引元素。但是插入元素或者删除元素需要移动等内存操作。所以查询速度快而插入数据慢。   2、Linklist是双向列表方式存储，按照序号索引向前或者向后遍历。但是插入数据时候只要记录前后项，所以插入数据速度快但是查询慢。ArrayList和LinkList在性能上各有优缺点，但

一、insertinto...ONDUPLICATEKEYUPDATE...      如果在INSERT语句末尾指定了ONDUPLICATEKEYUPDATE，　　并且插入行后会导致在一个UNIQUE索引或PRIMARYKE

ElasticSearch支持如下数据类型：基本类型string(字符串类型)字符串类型包含text与keyword两种类型。1.text文本类型,在索引文件中，存储的不是原字符串，而是使用分词器对内容进行分词处理后得到一系列的词根，然后一一存储在index的倒排索引中。text类型支持如下

前面我们聊了Elasticsearch的索引、搜索和分词器，今天再来聊另一个基础内容——Mapping。Mapping在Elasticsearch中的地位相当于关系型数据库中的schema，它可以用来定义索引中字段的名字、定义字段的数据类型，还可以用来做一些字段的配置。从Elasticsearch7.0开始，Mapping中不在乎需要

一、命名规则策略规则1：对于板载设备命名合并固件或BIOS提供的索引号，如果来自固件或BIOS的信息可读就命名，比如eno1，这种命名是比较常见的，否则使用规则2。规则2：命名合并固件或BIOS提供的PCIE热插拔口索引号，比如ens1，如果信息可读就使用，否则使用规则3。规则3：

什么是ElasticSearch？ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch能够做到实时搜索并且稳定，

简介term\_level查询操作的是存储在反向索引（倒排索引）中的准确词根，这些查询通常用于结构化数据，如数字、日期和枚举，而不是全文字段，无需进行分析（分词），termlevel查询类似于关系型数据库的（where条件过滤）。其查询模式如下：termquery查找包含指定字段中精确匹配查询字符串的文档。

想做向量搜索确又不知道该选择什么索引吗？怎么样可以又快又准又最不占内存？相信这个问题很多Milvus用户都非常想知道。然而，在不同的应用场景下该如何选择一种合适的索引并非显而易见，需要在资源使用量、查询效率、查询召回率等多个指标中做权衡。!(https://oscimg.oschina.net/

CollectionList（列表）特点：1，有序(存储元素的顺序和取出元素的顺序一致)2，该集合中的元素都有索引，所以可以通过索引(角标)来访问元素。3，它可以存储重复元素。常见子类对象:记住：具体的子类对象，我们要学习应该是该对象的特有的数据结构，以及相关的特点。Vector:jdk1.0

作者：京东物流京东物流一、前言在做MySQL的SQL优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。然而，在实际生产中，除了单表查询，更多的是多个表的