es搜索是直接搜索数据库吗？

一、es搜索是直接搜索数据库吗？

不是的es的搜索算法是倒排索引，将你录入的文档根据分词算法切片分词，每个分词对应一个档案号，当搜索关键词时，对关键词分片，命中存储的分片，再根据命中的分数将文档结果输出

二、mesh数据库该怎么搜索？

答:mesh数据库该搜索有两种方式,

一是搜索框左侧选择MeSH数据库,进而输入主题词搜索;

二是点击MeSH Database,进入数据库,进而搜索。

三、jsp搜索按钮如何连接数据库？

使用JSP实现SQLSERVER数据库的连接和访问需要以下几个步骤：

1、需要JSP的运行环境例如应用服务器Tomcat或者Weblogic；

2、准备SQLSERVER的JDBC驱动程序，即jar文件；

3、保证应用服务器启动时加载JDBC驱动；

4、在JSP中编写代码进行连接访问。

四、外文文献的搜索与常用数据库？

外文的搜索与常用数据库。

最近与外文文献结缘，撒开渔网下载电子稿，便于打印出来进行翻译，可是在校内数据库网上搜了很多，也没有下载到，我估计大概是此篇文章的所在数据库我学校没有买，校内不提供资源。果不其然，在谷歌学术上搜到标题。

可该文章所在链接需要去注册才提供下载服务，我接着又试了一些比较常用的学校购买的外文网站，比如Springer Link、Proquest、EBSCO等，但是均没有该篇文章。绝望之余，求助理工的图书馆，在Elsebier数据库中还真让我下载到了，还是人家的图书馆数据库全。

经历了前后一番搜索，记录一些心得：

我们都习惯使用cnki期刊数据库来搜索中文文献，对外文文献的搜索与下载有些茫然，一是因为外文搜索界面的设置我们不习惯，不熟悉，不像中文，不知道输入什么，怎么输入；另一原因是外文数据库挺多的。

都是大学字母的缩写，它们内容倾向各不相同，有的偏向于科学技术类，有的偏向于人文经济管理类，我们不知道该去哪个数据库去找；还有一个原因就是平时搜的少，练习的少。

前几天，同学问我搜外文一般在哪个数据库搜，我想了想，感觉一般的外文资料在自己图书馆的电子资源中都可以搜到的，一些常用的数据库学校都会购买的，特殊情况除外。

搜索外文，建议大家先去谷歌那里，将题目或关键字输入，设置文献格式是PDF就可以的（题目：PDF），结果就会显示很多PDF格式的文献，直接点击下载就好的，前提是学校提供这些数据库。

在此，列举一些教育技术学研究生常用的数据库，简单为大家介绍一下，为以后的学习提供一些便捷：

1.Springer Link（综合学科期刊全文）

对研究生而言，是很常用的一个数据库，它是德国施普林格集团提供，其中计算机科学包括44类，我们可以直接登录，辽师提供服务。

2.Elsevier综合学科期刊全文）

全球最大的科学文献出版发行商，涵盖科学、技术和医学等各个领域。ScienceDirect（SDOS）是最全面的全文文献数据库，涵盖了Elsevier公司出版的1800多种期刊，涉及几乎所有学科领域，其中包括计算机科学115类，Elsevier公司出版的期刊是各个学科领域当中所公认的高品质期刊，这个数据库很权威，可惜的是辽师没有购买，所以校内无法下载。

3. Proquest学位论文全文数据库（CALIS）

收录200多万国外高校博硕士论文的文摘索引，辽师提供ProQuest Psychology Journals心理学期刊全文数据库，主要是针对心理学学生，不过，关于教育技术的心理学研究，即有关学习的机制等，可以使用。另外，CALIS外文期刊网中搜到的文献可以在过期期刊类借到纸质稿，貌似电子稿没有。

4.EBSCO （辽师提供，涉及教育、经济、人文等）

5.ERIC (Education resources information center教育资源信息中心)

美国教育部资助的网站系列和世界上最大的教育资源数据库，包括各种文档和教育研究和实践方面的论文摘要，超过100万篇，部分资料可以查找全文。

当然，在外文的学习过程中，还有其他的数据库，搜索不仅仅停止在以上的5个常用数据库中，但是，对于我们一般的需求，大部分可以满足。

五、为何常见的论文数据库搜索不到北大清华的学位论文？

“常见的论文数据库”指的是什么，莫非是知网cnki和万方wanfang？哎，这种文献检索水平。。。目测题主是本科生或者文科生。

对于学位论文，除了保密单位的论文会雪藏更久，所有研究生都有权选择当年公开和三年后公开。正常一点的研究生都会选择三年后公开，这样可以给把学位论文的研究成果发表成期刊论文预留三年的时间。

那么三年之后公开的论文会发布在哪里？所有硕士和博士学位论文纸质版都在自己大学图书馆的自建数据库里，可以在该大学图书馆馆藏资源里检索纸质版和电子版。同时，已经公开的博士学位论文纸质版会被收藏到中国国家图书馆，可以在中国国家图书馆官网上检索到对应题录，但是纸质版借阅需要到北京入馆借阅。

六、搜索引擎和文献数据库的异同？

1、都是数据库。收集了网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。而这里的收录信息，就是数据库。

2、都是软件技术。它们都是运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。

3、都是为利用而建立。它们包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等，可以算最新一代的网络共享。

不同点：

1、职责分工不同。搜索引擎主要由搜索器 、索引器 、检索器 和用户接口四个部分组成，它要保证信息的丰富度。而数据库它的主要职责是能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除。

2、关键技术不同。搜索引擎技术主要对外，通过SEO这样一套基于搜索引擎的营销思路，为网站提供生态式的自我营销解决方案，让网站在行业内占据领先地位，从而获得品牌收益。而数据库技术则是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。

两者虽然有相同与不同点，但是它们却是相辅相承的。

七、搜索引擎和数据库有哪些异同？

相同点：

1、都是数据库。收集了网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。而这里的收录信息，就是数据库。

2、都是软件技术。它们都是运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。

3、都是为利用而建立。它们包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等，可以算最新一代的网络共享。

不同点：

1、职责分工不同。搜索引擎主要由搜索器 、索引器 、检索器 和用户接口四个部分组成，它要保证信息的丰富度。而数据库它的主要职责是能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除。

2、关键技术不同。搜索引擎技术主要对外，通过SEO这样一套基于搜索引擎的营销思路，为网站提供生态式的自我营销解决方案，让网站在行业内占据领先地位，从而获得品牌收益。而数据库技术则是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。

两者虽然有相同与不同点，但是它们却是相辅相承的。

八、如何实现数据库多关键字模糊搜索？

你可以限定一一个字符串

string sql='select * from tb where '

for(数组循环取值)

{

sql=sql+"title like '%"+数组值+"%' or";

}

然后处理掉sql最后的or，用；替代即可

为确保sql语句正确，加一句system.out.println(sql);输出到控制台看看sql语句是否正确

记得如果你是说满足数据中任意一个元素即可那就不能用and，因为你是满足其中一个即可

九、sql数据库搜索，同时满足两个搜索关键词~怎么弄？

在SQL Server中，存储数据的最小单位是页，每一页所能容纳的数据为8060字节.而页的组织方式是通过B树结构（表上没有聚集索引则为堆结构，不在本文讨论之列)如下图:

在聚集索引B树中，只有叶子节点实际存储数据，而其他根节点和中间节点仅仅用于存放查找叶子节点的数据.

每一个叶子节点为一页，每页是不可分割的. 而SQL Server向每个页内存储数据的最小单位是表的行(Row).当叶子节点中新插入的行或更新的行使得叶子节点无法容纳当前更新或者插入的行时，分页就产生了.在分页的过程中，就会产生碎片.

理解外部碎片

首先，理解外部碎片的这个“外”是相对页面来说的。外部碎片指的是由于分页而产生的碎片.比如，我想在现有的聚集索引中插入一行，这行正好导致现有的页空间无法满足容纳新的行。从而导致了分页:

因为在SQL SERVER中，新的页是随着数据的增长不断产生的，而聚集索引要求行之间连续，所以很多情况下分页后和原来的页在磁盘上并不连续.

这就是所谓的外部碎片.

由于分页会导致数据在页之间的移动，所以如果插入更新等操作经常需要导致分页，则会大大提升IO消耗，造成性能下降.

而对于查找来说，在有特定搜索条件，比如where子句有很细的限制或者返回无序结果集时，外部碎片并不会对性能产生影响。但如果要返回扫描聚集索引而查找连续页面时,外部碎片就会产生性能上的影响.

在SQL Server中，比页更大的单位是区(Extent).一个区可以容纳8个页.区作为磁盘分配的物理单元.所以当页分割如果跨区后，需要多次切区。需要更多的扫描.因为读取连续数据时会不能预读，从而造成额外的物理读，增加磁盘IO.

理解内部碎片

和外部碎片一样，内部碎片的”内”也是相对页来说的.下面我们来看一个例子:

我们创建一个表，这个表每个行由int(4字节),char(999字节)和varchar(0字节组成），所以每行为1003个字节,则8行占用空间1003*8=8024字节加上一些内部开销，可以容纳在一个页面中:

当我们随意更新某行中的col3字段后，造成页内无法容纳下新的数据，从而造成分页:

分页后的示意图:

而当分页时如果新的页和当前页物理上不连续，则还会造成外部碎片

内部碎片和外部碎片对于查询性能的影响

外部碎片对于性能的影响上面说过，主要是在于需要进行更多的跨区扫描，从而造成更多的IO操作.

而内部碎片会造成数据行分布在更多的页中，从而加重了扫描的页树，也会降低查询性能.

下面通过一个例子看一下,我们人为的为刚才那个表插入一些数据造成内部碎片:

通过查看碎片，我们发现这时碎片已经达到了一个比较高的程度:

通过查看对碎片整理之前和之后的IO，我们可以看出，IO大大下降了:

对于碎片的解决办法

基本上所有解决办法都是基于对索引的重建和整理，只是方式不同

1.删除索引并重建

这种方式并不好.在删除索引期间，索引不可用.会导致阻塞发生。而对于删除聚集索引，则会导致对应的非聚集索引重建两次(删除时重建，建立时再重建).虽然这种方法并不好，但是对于索引的整理最为有效

2.使用DROP_EXISTING语句重建索引

为了避免重建两次索引，使用DROP_EXISTING语句重建索引，因为这个语句是原子性的，不会导致非聚集索引重建两次，但同样的，这种方式也会造成阻塞

3.如前面文章所示，使用ALTER INDEX REBUILD语句重建索引

使用这个语句同样也是重建索引，但是通过动态重建索引而不需要卸载并重建索引.是优于前两种方法的，但依旧会造成阻塞。可以通过ONLINE关键字减少锁，但会造成重建时间加长.

4.使用ALTER INDEX REORGANIZE

这种方式不会重建索引，也不会生成新的页，仅仅是整理，当遇到加锁的页时跳过，所以不会造成阻塞。但同时，整理效果会差于前三种.

理解填充因子

重建索引固然可以解决碎片的问题.但是重建索引的代价不仅仅是麻烦，还会造成阻塞。影响使用.而对于数据比较少的情况下，重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼.

填充因子的作用正是如此。对于默认值来说，填充因子为0（0和100表示的是一个概念）,则表示页面可以100%使用。所以会遇到前面update或insert时，空间不足导致分页.通过设置填充因子，可以设置页面的使用程度:

下面来看一个例子:

还是上面那个表.我插入31条数据，则占4页:

通过设置填充因子，页被设置到了5页上:

这时我再插入一页，不会造成分页:

上面的概念可以如下图来解释:

可以看出，使用填充因子会减少更新或者插入时的分页次数，但由于需要更多的页，则会对应的损失查找性能.

十、如何使用MySQL搜索整个数据库？

在使用MySQL数据库时，搜索整个数据库是一个非常常见且有用的操作。不管是为了找到特定的表或者是某个字段，或者是为了查询包含特定信息的数据，搜索数据库都是数据库管理中的基本操作之一。接下来我们将介绍如何使用MySQL来搜索整个数据库，以便快速准确地找到所需的信息。

利用SHOW命令搜索数据库

要搜索整个数据库，一种简单的方法是使用SHOW命令。通过执行SHOW DATABASES;可以列出所有数据库，从而方便地找到目标数据库。接着，使用USE命令选择目标数据库，然后执行SHOW TABLES;命令列出该数据库中的所有表。

使用LIKE和SELECT语句搜索数据

当需要在数据库的表中搜索特定的信息时，可以使用SELECT语句结合LIKE进行模糊搜索。例如，执行SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%keyword%';可以找出表中所有包含特定关键词的数据。这种方法非常有用，可以帮助我们快速筛选出需要的数据。

利用Information Schema进行高级搜索

如果需要进行更加高级的搜索，可以利用MySQL的Information Schema来查询数据库中的元数据信息。通过查询INFORMATION_SCHEMA.TABLES和INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS表，可以获取关于数据库和表的详细信息，从而更加精确地进行搜索和筛选。

总之，使用MySQL搜索整个数据库并不困难，只需要掌握一些简单的SQL语句和命令，就可以快速、准确地找到所需的信息。希望这些方法可以帮助你更好地利用MySQL数据库进行工作。

感谢您阅读本文，希望这些搜索数据库的方法对您有所帮助！