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超 10 倍查询加速,N-Gram Index 设计与优化全解析

在数据库和搜索系统的日常应用中,模糊查询与拼写纠错已成为提升用户体验与系统智能化不可或缺的功能。如何在保证查询准确性的同时,实现极致低延迟和低内存消耗? 什么是 N-Gram Index? N-Gram Index 是一种基于字符串切分的倒排索引结构,主要用于模糊匹配、全文检索以及自动补全等场景。这项技术常应用于类似 Elasticsearch 这样的文本搜索引擎,或 AI 数据检索场景中。 其基本原理是将字符串按照长度为 n 的滑动窗口进行切分,得到多个子串,其中 n 被称为 gram。举个例子,比如对字符串 "hello" 进行切分(假设 n=2),则会得到 "he"、"el"、"ll" 和 "lo" 这几个子串。 N-Gram 的基本使用流程是:在插入数据时,将目标列按 n 进行切分;在查询时,也会将 like 查询条件按相同方式切分,最后判断查询子串是否为数据集的子集,从而实现高效匹配。 目前,Databend 作为一款高性能数据湖仓,支持 N-Gram Index 和全文索引(Full-text Index)两种文本索引,可以满足各类文本检索加速需求。全文索引在数据库中是非常...

深度解析 Cursor(逐行解析系统提示词、分享高效制定 Cursor Rules 的技巧...)

编者按: 我们今天为大家带来的这篇文章,作者的观点是:只有深入理解 AI 编程工具的底层原理和能力边界,才能真正驾驭这些工具,让它们成为提升开发效率的"外挂神器"。 本文从 LLM 的基础工作机制出发,解释了 Cursor 等工具本质上是 VSCode 的复杂封装,通过聊天界面、工具集(如 read_file、write_file 等)和精心设计的提示词来实现智能编程辅助。作者还逐行解析了 Cursor 的系统提示词,分析了其中的工程设计细节。此外,作者还提供了制定高效 Cursor Rules 的具体指导,强调 Cursor Rules 应该像百科词条般详实,而非简单的命令列表。 作者 | Shrivu Shankar 编译 | 岳扬 透彻了解 Cursor[1]、Windsurf[2] 和 Copilot[3] 这类 AI 编程工具的运作原理细节,能大大提升你的开发效率,并让这些工具在不同场景下都更加稳定地工作 ------ 尤其在庞大、复杂的代码库中。当人们难以让 AI 编程工具高效工作时,往往是把它们当成了传统工具来使用,却忽略了一个关键:只有清楚这些工具的先天不足和最佳应对策...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。