sqlserver 2012 全文索引 中文分詞方法怎樣使用第三方分詞插件

(1) 導(dǎo)入。

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這個(gè)動(dòng)作使用in命令完成，后面跟需要導(dǎo)入的文件名。

(2) 導(dǎo)出。

這個(gè)動(dòng)作使用out命令完成，后面跟需要導(dǎo)出的文件名。

(3) 使用SQL語句導(dǎo)出。

這個(gè)動(dòng)作使用queryout命令完成，它跟out類似，只是數(shù)據(jù)源不是表或視圖名，而是SQL語句。

(4) 導(dǎo)出格式文件。

這個(gè)動(dòng)作使用format命令完成，后而跟格式文件名。

Lucence.net 分詞后搜索，怎么樣才能滿足一個(gè)詞就可以被搜索出來？不用滿足所有的分詞？

一個(gè)數(shù)據(jù)庫可以包含一個(gè)或多個(gè)全文目錄，一個(gè)全文目錄可以包含一個(gè)或多個(gè)全文索引，但一個(gè)數(shù)據(jù)表只能隸屬于一個(gè)數(shù)據(jù)庫全文目錄和全文索引。

sqlserver 全文索引 多個(gè)or條件 獲取匹配次數(shù)的問題！

有兩個(gè)全文索引是非常重要的，一個(gè)是如何字的文字，一個(gè)索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。分割方法基本上是一個(gè)二元分詞法，最大匹配方法和統(tǒng)計(jì)方法。索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本上是倒排索引結(jié)構(gòu)。

字查詢生成的索引大小的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。在中文分詞的發(fā)展，及早并經(jīng)常使用的方法是一個(gè)二進(jìn)制字的詞匯，這種方法的基本原理是開展句子包含中國二元，沒有一個(gè)字的意思，只是一個(gè)字的二進(jìn)制索引。因此，該方法的分離的較大數(shù)目的話，在一個(gè)巨大的索引數(shù)，該查詢將是無用的檢索數(shù)據(jù)時(shí)，好處是簡單的算法，將不會(huì)錯(cuò)過檢索到的數(shù)據(jù)。后來發(fā)展的最大匹配的分割方法，其中分為子字的最大正向和反向的最大字。的原理和字典，生成公共字的字典，所分析句子的最大匹配字典中的字詞的過程，因此，分割成有意義的詞的句子鏈。正向最大匹配分詞官員容易出錯(cuò)的部分決議字，如“珠寶和服裝，”將要“和服”字分離。達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫是用來改善逆向最大的分割方法，該方法是更積極的詞的準(zhǔn)確性提高。是最復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法分割方法。使用隱馬爾可夫鏈，這是一個(gè)字后，取決于前一個(gè)字的概率發(fā)生的概率的方法，最后一個(gè)單詞出現(xiàn)所有的最大字的基礎(chǔ)上的統(tǒng)計(jì)概率。這種新的名詞和地名的識(shí)別方法是遠(yuǎn)高于最大匹配方法，文本的準(zhǔn)確性隨著樣品的數(shù)量增加，分別。 / /兩個(gè)元的分割方法和統(tǒng)計(jì)方法不依賴于詞典中，最大匹配的圖像分割方法是依賴于詞典，字典的內(nèi)容所決定的結(jié)構(gòu)的詞語是好還是壞。

全文索引被稱為倒排索引，倒排索引，因?yàn)槊總€(gè)單詞的索引條目，根據(jù)索引項(xiàng)查找包含單詞文本。因此，索引的話，唯一的唱片公司是文本到很多的關(guān)系。的索引詞排序，根據(jù)包含分類文本的字的字定位。

步驟1）閱讀整個(gè)句子的變量str，請(qǐng)轉(zhuǎn)到步驟2

步驟2）句末可變字讀一個(gè)字，去第3步

步驟3）查找單詞在字典中保存的話。如果有保存的字，則轉(zhuǎn)到步驟4，否則轉(zhuǎn)到步驟5）

步驟4）如果它是最大的字典中的字，或超過的最大數(shù)目字（確定為新詞），除去尾部條款的話，返回到步驟2

步驟5）讀字一個(gè)字前，形式新詞，請(qǐng)轉(zhuǎn)至步驟3）

詞庫和單詞記憶的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)庫字匹配算法

不停地使用這個(gè)詞的內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)

承擔(dān)以下字典中的字：中國全國人民民主共和國

在存儲(chǔ)器方式如下，其中每個(gè)方塊代表一個(gè)字符，箭頭指向的第一個(gè)字被安排在層中的

sqlserver全文索引的原理

建立全文索引中有兩項(xiàng)非常重要，一個(gè)是如何對(duì)文本進(jìn)行分詞，一是建立索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。分詞的方法基本上是二元分詞法、最大匹配法和統(tǒng)計(jì)方法。索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本上采用倒排索引的結(jié)構(gòu)。

分詞的好壞關(guān)系到查詢的準(zhǔn)確程度和生成的索引的大小。在中文分詞發(fā)展中，早期經(jīng)常使用分詞方式是二元分詞法，該方法的基本原理是將包含中文的句子進(jìn)行二元分割，不考慮單詞含義，只對(duì)二元單詞進(jìn)行索引。因此該方法所分出的單詞數(shù)量較多，從而產(chǎn)生的索引數(shù)量巨大，查詢中會(huì)將無用的數(shù)據(jù)檢索出來，好處是算法簡單不會(huì)漏掉檢索的數(shù)據(jù)。之后又發(fā)展出最大匹配分詞方法，該方法又分為正向最大分詞和逆向最大分詞。其原理和查字典類似，對(duì)常用單詞生成一個(gè)詞典，分析句子的過程中最大的匹配字典中的單詞，從而將句子拆分為有意義的單詞鏈。最大匹配法中正向分詞方法對(duì)偏正式詞語的分辨容易產(chǎn)生錯(cuò)誤，比如“首飾和服裝”會(huì)將“和服”作為單詞分出。達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫采用的是改進(jìn)的逆向最大分詞方法，該分詞方法較正向正確率有所提高。最為復(fù)雜的是通過統(tǒng)計(jì)方式進(jìn)行分詞的方法。該方法采用隱式馬爾科夫鏈，也就是后一個(gè)單詞出現(xiàn)的概率依靠于前一個(gè)單詞出現(xiàn)的概率，最后統(tǒng)計(jì)所有單詞出現(xiàn)的概率的最大為分詞的依據(jù)。這個(gè)方法對(duì)新名詞和地名的識(shí)別要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于最大匹配法，準(zhǔn)確度隨著取樣文本的數(shù)量的增大而提高。

二元分詞方法和統(tǒng)計(jì)方法是不依賴于詞典的，而最大匹配法分詞方法是依賴于詞典的，詞典的內(nèi)容決定分詞結(jié)構(gòu)的好壞。

全文檢索的索引被稱為倒排索引，之所以成為倒排索引，是因?yàn)閷⒚恳粋€(gè)單詞作為索引項(xiàng)，根據(jù)該索引項(xiàng)查找包含該單詞的文本。因此，索引都是單詞和唯一記錄文本的標(biāo)示是一對(duì)多的關(guān)系。將索引單詞排序，根據(jù)排序后的單詞定位包含該單詞的文本。

步驟1）讀取一整條句子到變量str中，轉(zhuǎn)到步驟2

步驟2）從句子的尾端讀取1個(gè)字到變量word中，轉(zhuǎn)到步驟3

步驟3）在字典查找word中保存的單詞。如果存在則保存word，轉(zhuǎn)到步驟4，否則轉(zhuǎn)到步驟5）

步驟4）如果是字典中最大單詞或者超過最大單詞數(shù)（認(rèn)定為新詞），從句尾去掉該單詞，返回步驟2

步驟5）讀取前一個(gè)字到word中，構(gòu)成新單詞，轉(zhuǎn)到步驟3）

詞庫的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和詞庫中單詞的匹配算法

內(nèi)存中單詞采用層次結(jié)構(gòu)保存

假設(shè)字典中有如下的單詞：中國 中華民國 國家 人民 民主

在內(nèi)存中按照如下方式按層排列，其中每一個(gè)方塊代表一個(gè)字，箭頭所指向?yàn)樵搯卧~的前一個(gè)字

關(guān)于SQLServer查詢，高手進(jìn)來幫忙！?。?/h2>

select * from [table_name]|[view_name]

where colum_name like "%家%" or colum_name like "%人%" or colum_name like "%愛%" or colum_name like "%我%"

為什么說SQLServer全文索引有局限性

下面假設(shè)有這樣一個(gè)例子：在DataBase_name。dbo。Table_name中有一個(gè)名為Title(標(biāo)題)和Contents(內(nèi)容)的字段，現(xiàn)在需要查詢?cè)赥itle或者Contents中包括“qq”字符的所有記錄。 面對(duì)這樣的一個(gè)場景，我們通常都會(huì)寫這樣一個(gè)腳本：SELECT * FROM DataBase_name。

dbo。Table_name WHERE Title LIKE '%qq%' OR Contents LIKE '%qq%'; 沒錯(cuò)，這也是我第一個(gè)想到的方法。但是我們需要思考的是：隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)會(huì)越來越大，那個(gè)時(shí)候我們?cè)撊绾翁岣呶覀兊男阅?用戶隨時(shí)都有可能再添加對(duì)Remark(備注)字段進(jìn)行查找，難道我們就應(yīng)該不厭其煩地修改程序代碼? 需要指出的是：面對(duì)這樣的查詢條件，即使Title和Contents上都有索引，我們也無法使用到索引，因?yàn)樵?'%qq%'的“qq”前面使用了通配符，所以無法使用到索引;如果查詢的條件是'qq%'，那到是可以利用上索引。

在許多數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)的文章上都說OR這個(gè)謂詞可以使用SELECT UNION ALL SELECT這樣的方式來提高性能，但是需要提醒大家的是：如果在一條記錄中字段Title和Contents都同時(shí)存在“中國”字符的話，那么返回的結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)兩條相同的記錄，如果你希望是唯一的記錄，那么這個(gè)時(shí)候你就要注意了。

現(xiàn)在回到我們上面的問題，大概這個(gè)時(shí)候大家都應(yīng)該想到了數(shù)據(jù)庫的全文索引了。全文索引是一種特殊類型的基于標(biāo)記的功能性索引，由 Microsoft SQL Server 全文引擎 (MSFTESQL) 服務(wù)創(chuàng)建和維護(hù)。創(chuàng)建全文索引的過程與創(chuàng)建其他類型的索引的過程差別很大。

MSFTESQL 不是基于某一特定行中存儲(chǔ)的值來構(gòu)造 B 樹結(jié)構(gòu)，而是基于要索引的文本中的各個(gè)標(biāo)記來創(chuàng)建倒排、堆積且壓縮的索引結(jié)構(gòu)。(摘自MSDN) 為什么說SQL Server 全文索引不是萬能的?可能大家都懷疑我是不是標(biāo)題黨了，呵呵，馬上就講到，那就是這個(gè)全文索引能解決我們一開始提到的場景嗎?回答是否定。

為什么呢?因?yàn)樗姆衷~和倒排索引造成了對(duì)字符串“tqq。tencent。com”這樣的內(nèi)容進(jìn)行‘“*qq*”’這樣的條件查詢，上面那條記錄是不會(huì)被返回的。它的分詞應(yīng)該是正向最大值的分詞方法，它沒有對(duì)方向再進(jìn)行一次分詞和索引，索引無法查詢到。這個(gè)可能會(huì)被大家所忽略掉的。

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