前言我们的APP部分功能为了满足用户离线使用搜索的场景，使用了内置SQLite数据库的方式，随着内容的日益丰富，数据库记录快速增多，导致搜索速度明显变慢，为了提升搜索速度，给我们的数据做了全文检索的支持，在3W的数据下，搜索速度由原来的数秒提升至几十到几百毫秒（设备不同，搜索效率存在差别）。一、基本概念1.概述

最近做一个社区类的项目：实现全文检索开发完成做一个总结记录。springboot1.5.9.RELEASEES5.6.4首先搭建ES环境引用大佬文章 搭建ES环境：https://blog.csdn.net/u012270682/article/details/72934270(https://www.oschina.net

本文以及后面几篇文章将讲解如何定位Lucene中的倒排索引。内容很多，唯有静下心才能跟着思路遨游。我们可以思考一下，哪个步骤与倒排索引有关，很容易想到检索文档一定是要查询倒排列表的，那么就从此处入手。检索文档通过调用IndexSearcher.search(Queryquery,intn)方法返回匹配的文档。publiccla

本文通俗地介绍了Lucene全文检索的内容及工作原理，以及索引的结构，旨在让以前未了解过Lucene的读者在能在短时间内对Lucene有简单认知，未介绍具体代码，读完本文可知道Lucene是什么，有哪些具体应用，我们一直说的索引是什么。Lucene介绍及应用ApacheLucene是当下最为流行的开源全文检索工具包，基于JAVA语言编写

全文查询包括如下几种模式：matchquerymatch\_phrasequerymatch\_phrase\_prefixquerymulti\_matchquerycommontermsqueryquery\_stringquer

摘要：本Demo使用YOLOv3\_Resnet18模型来检测的视频流中的行人，获取行人坐标（即图中蓝色方框），然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。作者：华为云EI专家厉天一前情提要听到行人社交距离风险提示是不是觉得有点不太明白，简单来说，就是通过某一角度的视觉信息，判断行人的社交距离情况，让我们直接看

Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以Hash索引的查询效率要远高于BTree索引。可能很多人又有疑问了，既然Hash索引的效率要比BTree高很多，为什么大家不都用Hash索引而还要使用BTree索引呢？

第二部分管理字形介绍    这是“FreeType2教程”的第二部分。它将教会你如何\检索字形度量 \便捷地管理字形图像 \检索全局度量（包括字距调整） \渲染一个简单的字符串（采用字距调整） \渲染一个居中的字符串（采用字距调整） \

SearchRequestBuilder常用方法说明(1)setIndices(String...indices)：上文中描述过，参数可为一个或多个字符串，表示要进行检索的index；(2)setTypes(String...types)：参数可为一个或多个字符串，表示要进行检索的type，当参数为0个或者不调用此方法时，表示查询所有的

背景背景1：在日常的工作中，本地磁盘随着工作时间的变长，新建的目录会越来越多存放的文件也越来越多；每次想要找一个文件，确实要浪费一点时间，本着让时间更高效的原则，想着如果借助程序去检索那是不是更快些，于是有了下边的实践。背景2：保险的销售人员也就是业务老师