我有一个包含多个字段的数据库word_id—INTEGERPRIMARY_KEYword—TEXT.....和约15万行。由于这是一本字典，我正在使用LIKE搜索带有掩码'search_string%'的单词。它过去工作得很好，需要15毫秒才能找到匹配的行。该表具有字段'word'的索引。最近我修改了表(该表的某些字段超出了范围)并且发生了一些事情-执行查询需要400毫秒，所以我理解它现在无法使用索引。使用=而不是like的直接查询显示10ms结果。有人知道这里发生了什么吗？ 最佳答案 在这种情况下不能安全地使用索引。天真的实现会改
我有一个包含多个字段的数据库word_id—INTEGERPRIMARY_KEYword—TEXT.....和约15万行。由于这是一本字典，我正在使用LIKE搜索带有掩码'search_string%'的单词。它过去工作得很好，需要15毫秒才能找到匹配的行。该表具有字段'word'的索引。最近我修改了表(该表的某些字段超出了范围)并且发生了一些事情-执行查询需要400毫秒，所以我理解它现在无法使用索引。使用=而不是like的直接查询显示10ms结果。有人知道这里发生了什么吗？ 最佳答案 在这种情况下不能安全地使用索引。天真的实现会改
所以'awesomedocument'LIKE'%doc%'是真的，因为doc是一个子字符串。但是，我希望它是假的，而'awesomedoc'或'docawesome'或'awesomedocawesome'应该是真的。我该如何处理点赞？我正在使用sqlite，所以我希望我不必使用不可用的东西。 最佳答案 如何将它分成四个部分-[MyColumn]Like'%doc%'OR[MyColumn]Like'%doc'OR[MyColumn]Like'doc%'OR[MyColumn]='doc'编辑:另一种方法(仅适用于ascii字符)
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我有一个类似sqlite3的查询:SELECTwordFROMtableWHEREwordNOTLIKE'%a%';这将选择单词中没有出现'a'的所有单词。这样我就可以完美地工作了。问题是如果我想进一步限制结果不在单词的任何地方包含“b”。我正在想象这样的事情。SELECTwordFROMtableWHEREwordNOTIN('%a%','%b%','%z%');这显然行不通，但就是这个想法。只是添加一个AND子句是我要避免的:SELECTwordFROMtableWHEREwordNOTLIKE'%a%'ANDNOTLIKE'%b%';如果这是唯一的选择，那么我将不得不使用它，但我
我有一个类似sqlite3的查询:SELECTwordFROMtableWHEREwordNOTLIKE'%a%';这将选择单词中没有出现'a'的所有单词。这样我就可以完美地工作了。问题是如果我想进一步限制结果不在单词的任何地方包含“b”。我正在想象这样的事情。SELECTwordFROMtableWHEREwordNOTIN('%a%','%b%','%z%');这显然行不通，但就是这个想法。只是添加一个AND子句是我要避免的:SELECTwordFROMtableWHEREwordNOTLIKE'%a%'ANDNOTLIKE'%b%';如果这是唯一的选择，那么我将不得不使用它，但我
我想深入了解各种公司如何解决计算/增加“喜欢”/“观看”/“转推”或类似规模的数量的问题。在超过5000万月活跃用户的用户群中，我看到Redis和Cassandra都用于存储用户ID集以快速检索设置的基数(例如，观众人数)。这些解决方案有一些缺点，但效果很好，可以而且正在被扩展。不过，我很好奇其他商店在这种情况下使用什么。具体解决办法:使用集合或其他数据结构，还是只是简单的键值对？准确或近似计数，？仅在内存中还是混合？开源解决方案，还是自行开发？是否有人构建了一个轻量级的仅集合存储系统，并在其之上进行了hyperloglog估计？ 最佳答案
我想深入了解各种公司如何解决计算/增加“喜欢”/“观看”/“转推”或类似规模的数量的问题。在超过5000万月活跃用户的用户群中，我看到Redis和Cassandra都用于存储用户ID集以快速检索设置的基数(例如，观众人数)。这些解决方案有一些缺点，但效果很好，可以而且正在被扩展。不过，我很好奇其他商店在这种情况下使用什么。具体解决办法:使用集合或其他数据结构，还是只是简单的键值对？准确或近似计数，？仅在内存中还是混合？开源解决方案，还是自行开发？是否有人构建了一个轻量级的仅集合存储系统，并在其之上进行了hyperloglog估计？ 最佳答案
准确率、精确率、召回率、F1-score概念理解准确率（accuracy）精确率（也叫查准率，precision)召回率（也叫查全率，recall）F1-score概念理解TP（TruePositives)：真正例，预测为正例而且实际上也是正例；FP（FalsePositives)：假正例，预测为正例然而实际上却是负例；FN（falseNegatives)：假负例，预测为负例然而实际上却是正例；TN（TrueNegatives)：真负例，预测为负例而且实际上也是负例。真实值（True）真实值（False)预测值（Positive）真正例（TP）假正例（FP）预测值（Negative）假负例（F
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