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lasticsearch的實現(xiàn)原理主要分為以下幾個步驟,首先用戶將數(shù)據(jù)提交到Elasticsearch數(shù)據(jù)庫中,再通過分詞控制器去將對應(yīng)的語句分詞,將其權(quán)重和分詞結(jié)果一并存入數(shù)據(jù),當(dāng)用戶搜索數(shù)據(jù)時候,再根據(jù)權(quán)重將結(jié)果排名,打分,再將返回結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。 Elasticsearch來自:百科
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3、SQL解析層 與MySQL 8.0開源版100%兼容,客戶業(yè)務(wù)從MySQL生態(tài)可以平滑遷移, 從其他 數(shù)據(jù)庫遷移 也能使用MySQL生態(tài)的語法、工具,降低開發(fā)、學(xué)習(xí)成本?;谠?span style='color:#C7000B'>MySQL,在100%兼容的前提下進行大量內(nèi)核優(yōu)化,以及開源加固,開源生態(tài),商用能力。 MySQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景來自:專題華為云計算 云知識 本地MySQL數(shù)據(jù)庫遷移至華為云數(shù)據(jù)庫MySQL_MySQL實時同步 本地MySQL數(shù)據(jù)庫遷移至華為云數(shù)據(jù)庫MySQL_MySQL實時同步 時間:2021-11-11 16:02:55 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) ( Data Replication Service ,簡稱DRS來自:百科99995%,保障數(shù)據(jù)不丟失。 了解更多 文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。來自:專題
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