【lucene】文档id docid

Lucene文档id docid是否复用解析

删除后文档id 还会被复用吗?不会。

在 Lucene 里,docID 是一次性、不可复用的。  

- 同一个段(segment)内,docID 从 0 开始连续递增;一旦分配给某篇文档,就终身绑定,即使该文档随后被删除,这个号码也永远空出来,不会再次分配给新文档。  

- 当段合并(merge)产生新的段时,旧段被丢弃,新段的 docID 会重新从 0 开始连续编号,但这属于“新生成”的号码空间,与旧段已删除的 docID 没有继承关系。  

- 因此,对于外部调用者而言,docID 在单个 IndexReader/IndexSearcher 生命周期内始终保持稳定且唯一;删除造成的空洞不会被回填。

一句话:

删除只是把 docID 标记为“无效”,但该号码不会被后续新文档复用。

也就是是在一个segment段内,docid是一次性的?

是的——在同一个 segment 内部,docID 是一次性的。  

- 每个文档追加进来时,分配一个只增不减的整数 docID(从 0 开始)。  

- 删除只是把对应 bit 在 `liveDocs` 里置 0;这个 docID 永远不会再被该 segment 里的新文档复用。  

- 当 segment 合并后,新 segment 会重新生成全新的、连续的 docID 序列,但原 segment 的 docID 已随旧 segment 一起被丢弃,因此仍不存在复用。

合并后 文档id仍旧是从0开始分配吧?

对,合并后生成的新 segment,其 docID 会重新从 0 开始连续分配。

 

合并过程会把参与合并的所有旧 segment 里“仍然存活”的文档再写一遍,按写入顺序重新编号:0、1、2… 。旧 segment 及其 docID 随后会被物理删除,因此新 segment 的 docID 与旧 segment 毫不相干,自然也不会保留任何“空洞”。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
<think>好的,用户现在的问题是关于如何在表中查找DOCID。之前的对话历史显示,用户一直在处理Java代码中的数据库操作,特别是涉及字段动态处理和查询特定范围的字段。现在用户提到“还有查找表里的DOCID”,需要明确他们具体的需求是什么。 首先,我需要确认用户是否想查询表中的DOCID字段,或者是否有其他与DOCID相关的操作。根据之前的代码示例,DOCID可能是源数据中的一个唯一标识符,用于关联或更新记录。用户可能希望优化或修改现有的DOCID查询逻辑,或者添加新的功能。 接下来,回顾之前的对话,用户已经讨论了如何动态获取字段范围,比如hyc_khsj1-20和hyc_khjg1-20,并且现在可能需要处理DOCID的查询。可能的场景包括:根据DOCID筛选数据、验证DOCID是否存在、或者使用DOCID进行关联操作。 用户可能的需求可能包括: 1. 查询表中所有DOCID的值。 2. 根据特定条件过滤DOCID。 3. 确保DOCID的唯一性或存在性检查。 4. 优化现有查询DOCID的SQL语句。 考虑到用户之前的问题,他们可能希望将DOCID的查询也纳入动态处理的范畴,或者需要更高效的查询方式。例如,在之前的代码中,DOCID被用作主键或外键,可能需要在导入数据时确保其正确性。 我需要提供具体的代码示例和解释,说明如何在现有的Java代码中处理DOCID的查询。可能需要修改Mapper接口,添加新的查询方法,或者调整现有的SQL语句。同时,要确保这些修改与之前讨论的动态字段处理逻辑兼容。 另外,用户可能关心如何避免重复的DOCID,或者如何处理DOCID为空的情况。因此,在回答中需要考虑这些潜在的问题,并提供相应的解决方案,比如使用唯一约束、添加非空检查等。 最后,需要确保回答符合用户要求的格式,包括代码示例和相关问题部分,并且语言简洁明了,便于用户理解和应用。</think>以下是针对DOCID字段查询的完整实现方案: ```java // 1. Mapper接口新增方法 public interface YiDongMapper { // 根据条件查询DOCID列表 List<String> getDocIdList(String sqltable, String condition); // 检查DOCID是否存在 boolean checkDocIdExists(String sqltable, String docId); } // 2. 业务逻辑调用示例 public void processWithDocId() { // 查询特定条件下的DOCID List<String> docIds = yiDongMapper.getDocIdList("hyc_tablegbgl", "status='未处理'"); // 遍历处理每个DOCID for (String docId : docIds) { if (yiDongMapper.checkDocIdExists("target_table", docId)) { // 执行更新操作 updateRecord(docId); } else { // 执行插入操作 insertRecord(docId); } } } // 3. SQL实现示例(MySQL) SELECT DOCID FROM hyc_tablegbgl WHERE status = '未处理'; SELECT COUNT(*) FROM target_table WHERE DOCID = #{docId}; ``` **实现要点说明**: 1. **DOCID查询优化**: - 使用专用方法分离查询逻辑 - 支持动态条件参数 - 添加存在性检查避免重复操作 2. **字段处理增强**: ```java // 在字段处理时关联DOCID Map params = new HashMap(); params.put("id", map.get(i).get("DOCID").toString()); // 原有逻辑 // 新增DOCID校验 if (StringUtils.isEmpty(params.get("id"))) { throw new IllegalArgumentException("DOCID不能为空"); } ``` 3. **唯一性保障**: ```java // 在插入前检查DOCID唯一性 if (shenDaMapper.existsByDocId(params.get("id").toString())) { shenDaMapper.updateByDocId(params); } else { shenDaMapper.insert(params); } ``` 4. **性能优化建议**: - 对DOCID字段添加数据库索引 - 使用批量操作替代单条处理 - 添加缓存机制减少重复查询 5. **异常处理增强**: ```java try { // DOCID转换校验 String docId = map.get(i).get("DOCID").toString(); if (!docId.matches("^[A-Za-z0-9]{8,20}$")) { // 假设格式要求 logger.warn("Invalid DOCID format: {}", docId); continue; } params.put("id", docId); } catch (Exception e) { logger.error("DOCID处理异常", e); } ``` **完整调用流程图**: ``` 1. 查询符合条件的DOCID列表 └─→ 2. 遍历每个DOCID ├─→ 3. 检查目标表是否存在 │ ├─→ 4. 存在则更新 │ └─→ 4. 不存在则插入 └─→ 5. 记录操作日志 ```
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