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SqlServer英文单词全字匹配
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环境:Vs2013+Sql
Server2012
问题:现在数据库记录如下:
Sentence列保存的是英文的句子,我现在想找出所有包含“I”(单词)的句子,如果我用
Sentence
like
'%I',作为条件的话,那么像上图选中的那条有个单词“it“(不区分大小写的情况下),它也会被Select出来,而我只想找出含有“I”这个单词的句子的记录。
解决:SqlServer提供了模式匹配,类似于正则,详细内容查阅相关文档。
我先写了一个这样的条件:
Sentence
like
'%[^a-zA-Z]I[^a-zA-Z]%'
发现上图里的第一条,也就是“I
would...",“I”开头的单词没有被Select出来,也就是说,这个条件所匹配的是前面要一个非字母的符号(没有字符是不可以的),那么同样道理,最后面也需要一个非字母的符号(没有字符也是不可以的),所以可改成:
Sentence
like
'%[^a-zA-Z]I[^a-zA-Z]%'
or
Sentence
like
'I[^a-zA-Z]%'
or
Sentence
like
'%[^a-zA-Z]I'
不过感觉这样比较麻烦,如果把Sentence前后各加一个非字母的数字,像原本“I
would
like
I",把它变成“
I
would
like
I
"(前后各加一个空格),这样就能匹配最开始写的那个条件了:
'
'+Sentence+'
'
like
'%[^a-zA-Z]I[^a-zA-Z]%'
感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
一般情况,使用SQL Server中的全文索引,经过大体4个步骤:
1). 安装full text search全文索引服务;
2). 为数据表建立full text catalog全文索引目录;
3). 进行full text catalog的population操作(使全文索引与数据表内容同步);
4). 使用全文索引进行查询。
为了在数据表内容更新时全文索引数据库的内容也保持最新,可以通过第5步建立full text catalog 的Population自动操作Schedule.
select * from 表名 where 1=1
and 班级='一年一班'
我是故意换行写的,第一行的话就是全部,加上后边的and就是查指定班级
不知你是不是这个意思
数据库备份可以分为4个备份类型。
l 全备份:创建备份完成时数据库内存在的数据的副本。
l 差异备份:只记录自上次数据库备份后发生更改的数据。差异数据库备份比数据库备份小,而且备份速度快,因此可以更经常地备份,经常备份将减少丢失数据的危险。
l 日志备份:是自上次备份事务日志后对数据库执行的所有事务的一系列记录。可以使用事务日志备份将数据库恢复到特定的即时点(如输入多余数据前的那一点)或恢复到故障点。
l 文件组备份:可以备份和还原数据库中的个别文件。可以只还原已损坏的文件,而不用还原数据库的其余部分,从而加快了恢复速度。
不同的备份类型适用的范围也不同。全备份,可以只用一步操作完成数据的全部备份,但执行时间比较长。差异备份和日志备份,都不能独立作为一个备份集来使用,需要进行一次全备份。文件备份必须与事务日志备份一起使用,所以文件备份只适用于完全恢复模型和大容量日志记录恢复模型。
每一种备份类型都有不足之处,要针对需要选择备份类型,或者使用几种备份方式的配合来完成数据库的备份。
经常使用备份方式组合有以下几种:
l 全备份+差异备份:以一周为周期,星期日进行全备份,星期一到星期六每天进行差异备份。
l 全备份+日志备份:以一周为周期,星期日进行全备份,星期一到星期六每天进行日志备份。
l 文件组备份+日志备份:备份周期取决于数据库的大小和能力,每周期分别进行一部分数据文件备份,每天进行日志备份。
建立全文索引中有两项非常重要,一个是如何对文本进行分词,一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。
分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中,早期经常使用分词方式是二元分词法,该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割,不考虑单词含义,只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多,从而产生的索引数量巨大,查询中会将无用的数据检索出来,好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法,该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似,对常用单词生成一个词典,分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词,从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误,比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法,该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链,也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率,最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法,准确度随着取样文本的数量的增大而提高。
二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的,而最大匹配法分词方法是依赖于词典的,词典的内容决定分词结构的好坏。
全文检索的索引被称为倒排索引,之所以成为倒排索引,是因为将每一个单词作为索引项,根据该索引项查找包含该单词的文本。因此,索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序,根据排序后的单词定位包含该单词的文本。
步骤1)读取一整条句子到变量str中,转到步骤2
步骤2)从句子的尾端读取1个字到变量word中,转到步骤3
步骤3)在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word,转到步骤4,否则转到步骤5)
步骤4)如果是字典中最大单词或者超过最大单词数(认定为新词),从句尾去掉该单词,返回步骤2
步骤5)读取前一个字到word中,构成新单词,转到步骤3)
词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法
内存中单词采用层次结构保存
假设字典中有如下的单词:中国 中华民国 国家 人民 民主
在内存中按照如下方式按层排列,其中每一个方块代表一个字,箭头所指向为该单词的前一个字
下面假设有这样一个例子:在DataBase_name。dbo。Table_name中有一个名为Title(标题)和Contents(内容)的字段,现在需要查询在Title或者Contents中包括“qq”字符的所有记录。 面对这样的一个场景,我们通常都会写这样一个脚本:SELECT * FROM DataBase_name。
dbo。Table_name WHERE Title LIKE '%qq%' OR Contents LIKE '%qq%'; 没错,这也是我第一个想到的方法。但是我们需要思考的是:随着时间的推移,数据会越来越大,那个时候我们该如何提高我们的性能?用户随时都有可能再添加对Remark(备注)字段进行查找,难道我们就应该不厌其烦地修改程序代码? 需要指出的是:面对这样的查询条件,即使Title和Contents上都有索引,我们也无法使用到索引,因为在 '%qq%'的“qq”前面使用了通配符,所以无法使用到索引;如果查询的条件是'qq%',那到是可以利用上索引。
在许多数据库性能调优的文章上都说OR这个谓词可以使用SELECT UNION ALL SELECT这样的方式来提高性能,但是需要提醒大家的是:如果在一条记录中字段Title和Contents都同时存在“中国”字符的话,那么返回的结果就会出现两条相同的记录,如果你希望是唯一的记录,那么这个时候你就要注意了。
现在回到我们上面的问题,大概这个时候大家都应该想到了数据库的全文索引了。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引,由 Microsoft SQL Server 全文引擎 (MSFTESQL) 服务创建和维护。创建全文索引的过程与创建其他类型的索引的过程差别很大。
MSFTESQL 不是基于某一特定行中存储的值来构造 B 树结构,而是基于要索引的文本中的各个标记来创建倒排、堆积且压缩的索引结构。(摘自MSDN) 为什么说SQL Server 全文索引不是万能的?可能大家都怀疑我是不是标题党了,呵呵,马上就讲到,那就是这个全文索引能解决我们一开始提到的场景吗?回答是否定。
为什么呢?因为它的分词和倒排索引造成了对字符串“tqq。tencent。com”这样的内容进行‘“*qq*”’这样的条件查询,上面那条记录是不会被返回的。它的分词应该是正向最大值的分词方法,它没有对方向再进行一次分词和索引,索引无法查询到。这个可能会被大家所忽略掉的。