全文检索简介(转)


全文索引和全文检索是sql server 7.0的新增功能,它能够对数据中的字符类型列(如varchar、text等类型列)进行索
引,并通过索引实现全文搜索查询。sql server常规索引与全文检索相比,二者的区别如下:

常规索引 全文索引
使用create index或约束定义创建 使用全文索引存储过程创建和删除
通过删除或执行drop index语句删除

当插入、修改或删除数据时,sql server 只能通过任务调度或执行存储过 
能够自动更新常规索引内容 程来填充全文索引

每个表可以建立多个常规索引 每个表只能有一个全文索引
索引不能分组 同一个数据库中的多个全文索引可
以组织为一个全文目录
常规索引存储在数据库文件中 全文索引存储在文件系统中

为了支持全文索引操作,sql server 7.0新增了一些新存储过程和transact-sql语句,使用这些存储过程创建全文索引的
具本步骤为(括号内为每步所调用的存储过程名称):

(1)启动数据库的全文处理功能(sp_fulltext_datebase);
(2)建立全文目录(sp_fulltext_catalog);
(3)在全文目录中注册需要全文索引的表(sp_fulltext_table);
(4)指出表中需要全文检索的列名(sp_fulltext_column)
(5)为表创建全文索引(sp_fulltext_table);
(6)填充全文索引(sp_fulltext_catalog)。

例:
use pubs
go
exec sp_fulltext_database 'enable'
--为titles表建立全文索引数据元,其中create为建立,activate为激活,deactivate为关闭表全文索引的激活状态,使
它不再参加全文目录填充,drop为删除;create参数中,后面跟的是全文目录名称和索引列名。
--下面语句为pubs数据库中的titles表创建全文索引数据元,存储该数据元的全文目录为FT_pubs,所使用的唯一索引为
UPKCL_titleidind(title表中为title_id列的PRIMARY KEY约束所建立的唯中索引)
sp_fulltext_table titles,'create','FT_pubs','upkcl_titledind'

--激活它
sp_fulltext_table titles,'activate'

--指定参加全文索引的列
sp_fulltext_column 'titles','title','add'
sp_fulltext_column 'titles','notes','add'

下面是一个完整的例子:
--在执行该脚本程序之前启动sql server的全文搜索服务,即microsoft search服务
use pubs --打开数据库
go
--检查pubs是否支持全文索引,如果不支持全文索引,则使用sp_fulltext_datebase打开该功能
if (select databaseproperty ('pubs','IsFulltextEnables'))=0
execute sp_fulltext_database 'enable'
--建立全文目录FT_pubs
execute sp_fulltext_catalog 'FT_pubs','create'
--为titles表建立全文索引数据元
execute sp_fulltext_table 'titles','FT_pubs','UPKCL_titleidind'
--设置全文索引列名
execute sp_fulltext_column 'titles','title','add'
execute sp_fulltext_column 'titles','notes','add'
--建立全文索引
execute sp_fulltext_table 'FT_pubs','activate'
--填充全文索引目录
execute sp_fulltext_catalog 'FT_pubs','start_full'
GO
--检查全文目录填充情况
WHILE FulltextCatalogProperty("FT_pubs','PopulateStatus')<>0
BEGIN
--如果全文目录正处于填充状态,则等待30秒后再检测一次
WAITFOR DELAY ‘0:0:30’

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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