数据搜索

㈠ 利用数据库如何实现海量数据批量搜索

用循环语句生成字段值insert

SQL 如下：

create procere InsertTest

as

begin

declare @i int

declare @s varchar(20)

set @i=1

while @i<=100

begin

select @s=cast(@i AS varchar(20)) 

insert into test (A,B,C,D) VALUES ('a'+@s,'b'+@s,'ccccc','ddddd')

SET @i=@i+1

end

end

㈡ 对整个数据库进行搜索的方法

一个完整的SQL SERVER数据库全文索引的示例。
（以pubs数据库为例） 首先，介绍利用系统存储过程创建全文索引的具体步骤：
1) 启动数据库的全文处理功能 (sp_fulltext_database)
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) 指出表中需要全文索引的列名 (sp_fulltext_column)
5) 为表创建全文索引 (sp_fulltext_table)
6) 填充全文目录 (sp_fulltext_catalog)
---------********示例********-------------
以对pubs数据库的title和notes列建立全文索引，之后使用索引查询title列或notes列中包含有datebase 或computer字符串的图书名称：
在这之前，需要安装Microsoft Search服务，启动SQL server全文搜索服务 user pubs
--打开数据库 go --检查数据库pubs是否支持全文索引，如果不支持 --则使用sp_fulltext_database 打开该功能
if(select databaseproperty('pubs','isfulltextenabled'))=0
execute sp_fulltext_database 'enable'
--建立全文目录FT_PUBS execute sp_fulltext_catalog 'FT_pubs','create'
--为title表建立全文索引数据元 execute sp_fulltext_table 'title','create','FT_pubs','UPKCL_titleidind'
--设置全文索引列名 execute sp_fulltext_column 'title','title','add' execute sp_fulltext_column 'title','notes','add'
--建立全文索引 --activate，
是激活表的全文检索能力，也就是在全文目录中注册该表 execute sp_fulltext_table 'title','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' end
--全文目录填充完成后，即可使用全文目录检索 select title form where CONTAINS(title,'database') or CONTAINS(title,'computer') or CONTAINS(notes,'database') or CONTAINS(notes,'database') '--------------
以下介绍一下全文操作类的系统存储过程 过程名称：sp_fulltext_service 执行权限：serveradmin或系统管理员 作 用：
设置全文搜索属性 过程名称：sp_fulltext_catalog
执行权限：db_owner及更高角色成员
作 用：创建和删除一个全文目录，启动或停止一个全文目录的索引操作 过程名称：sp_fulltext_database 执行权限：
db_owner角色成员 作 用：初始化全文索引或删除数据库中所有全文目录 过程名称：sp_fulltext_table 执行权限：
db_ddladnmin或db_owner角色成员 作 用：将一个表标识为全文索引表或非全文索引表 过程名称：sp_fulltext_column 执行权限：
db_ddladnmin角色成员 作 用：指出一个全文索引表中的那些列假如或退出全文索引

㈢ 数据查找

从数据的第一行开始，找一个空白列，输入：
=if(countif($b$2:$b8000,b2)>1,"重复","不重复")
回车。然后，选中数据区域（不选标题），点数据-排序，选中以有“重复”字样这一列排序，这样所有重复的数据就在一起了，然后点右键删除重复的行就行了，注意重复的数据要留一行，不要删完。
也可以用筛选，然后按住Alt不放，按鼠标左键选中这些数据，注意留一行，点右键删除行

㈣ 什么是大数据搜索引擎

这个概念好大，网络、腾讯、阿里，谷歌、微软都在做的事情。
在现有搜索引擎的基础上，增加对“大数据”处理和分析的能力，大数据的应用在探索阶段，没有哪家公司具备完整意义的大数据搜索引擎。
现在BAT处理的数据都很大。

㈤ 请问怎么实现从大量数据中搜索相关数据

楼主这个问题提的很笼统。

首先说，看你要访问什么数据库，不同的数据库不同操作响应速度都是有所差别的。
至于控件还是sql，有些控件写的很好很快，有些则不然。自己写的sql脚本也有快有慢，跟你的数据库结构也有关。
总之，效率不是一个简单的一句两句可以概括的东西

㈥ sql数据库中检索数据

这个可能复杂点,我有一个方案,
首先做一个自定义方法,然后进行查询
-----自定义方法------
CREATE FUNCTION SplitStr (@splitString varchar(8000), @separate varchar(10))
RETURNS @returnTable table(col_Value varchar(20))
AS

BEGIN

declare @thisSplitStr varchar(20)
declare @thisSepIndex int
declare @lastSepIndex int

set @lastSepIndex = 0

if Right(@splitString ,len(@separate)) <> @separate set @splitString = @splitString + @separate
set @thisSepIndex = CharIndex(@separate,@splitString ,@lastSepIndex)

while @lastSepIndex <= @thisSepIndex
begin
set @thisSplitStr = SubString(@splitString ,@lastSepIndex,@thisSepIndex-@lastSepIndex)
set @lastSepIndex = @thisSepIndex + 1
set @thisSepIndex = CharIndex(@separate,@splitString ,@lastSepIndex)
insert into @returnTable values(@thisSplitStr)
end
return

END
---------测试语句--------

select * from
(
select 'a,b,c,a,d' as b
union all
select 'c,f,d,e,t'
union
select 'd,d,f,g,h'
) as a
where
(select COUNT(1)
from
dbo.SplitStr(b,',')
group by col_Value
having COUNT(1)>1)>0

--------查询结果--------
a,b,c,a,d
d,d,f,g,h

㈦ 请百度的是如何进行数据搜索的

真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了因特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。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。
现在的搜索引擎已普遍使用超链分析技术，除了分析索引网页本身的内容，还分析索引所有指向该网页的链接的URL、AnchorText、甚至链接周围的文字。所以，有时候，即使某个网页A中并没有某个词比如“恶魔撒旦”，但如果有别的网页B用链接“恶魔撒旦”指向这个网页A，那么用户搜索“恶魔撒旦”时也能找到网页A。而且，如果有越多网页（C、D、E、F……）用名为“恶魔撒旦”的链接指向这个网页A，或者给出这个链接的源网页（B、C、D、E、F……）越优秀，那么网页A在用户搜索“恶魔撒旦”时也会被认为更相关，排序也会越靠前。
搜索引擎的原理，可以看做三步：从互联网上抓取网页→建立索引数据库→在索引数据库中搜索排序。
从互联网上抓取网页
利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。
建立索引数据库
由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息（包括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等），根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面内容中及超链中每一个关键词的相关度（或重要性），然后用这些相关信息建立网页索引数据库。
在索引数据库中搜索排序
当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。因为所有相关网页针对该关键词的相关度早已算好，所以只需按照现成的相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。
最后，由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。
搜索引擎的Spider一般要定期重新访问所有网页（各搜索引擎的周期不同，可能是几天、几周或几月，也可能对不同重要性的网页有不同的更新频率），更新网页索引数据库，以反映出网页内容的更新情况，增加新的网页信息，去除死链接，并根据网页内容和链接关系的变化重新排序。这样，网页的具体内容和变化情况就会反映到用户查询的结果中。
互联网虽然只有一个，但各搜索引擎的能力和偏好不同，所以抓取的网页各不相同，排序算法也各不相同。大型搜索引擎的数据库储存了互联网上几亿至几十亿的网页索引，数据量达到几千G甚至几万G。但即使最大的搜索引擎建立超过二十亿网页的索引数据库，也只能占到互联网上普通网页的不到30%，不同搜索引擎之间的网页数据重叠率一般在70%以下。我们使用不同搜索引擎的重要原因，就是因为它们能分别搜索到不同的内容。而互联网上有更大量的内容，是搜索引擎无法抓取索引的，也是我们无法用搜索引擎搜索到的。

㈧ 在excel中，怎样跟踪搜索数据呢

1. 打开一个数据表，点击菜单栏的【查找和选择】旁的倒三角。
   

   

2. 还可以选择后再进行查找，但不要将鼠标选中某个单元格后进行查找，那样只是在选中的单元格中查找。

㈨ 数据搜寻

JZSearch大数据搜索引擎是灵玖软件联合中科院与北理工的信息检索专家，针对大数据搜索业务需求而打造的一套搜索引擎，具有专业精准、高扩展性和高通用性的特点。可支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型的高效索引，支持邻近搜索、负面搜索、语义关联搜索，可提供各类数据库的实时搜索服务，并支持少数民族语言。目前已经应用于中国邮政搜索引擎、河北省标准搜索引擎、富基融通（纳斯达克上市公司：EFUT）商品搜索以及新疆维文搜索引擎。

㈩ 如何查找数据

解决方案见我上传的文档.这里说下大意。
综合了诸位朋友提供的答案。
设订单数据在第三行开始，对方数据在AB列，我方数据在DE列。
公式输入也从第三行开始:
G3为我方单号主部：
=LEFT(D3,8)
H3为以他方所在行单号为据对我方订单数据小计。
=SUMIF(G:G,A:A,E:E)
I3为差额：我方-他方
=H3-B3
J3为基于他方单号看我方有无：
=IF(AND(COUNTIF(A:A,A3)>0,COUNTIF(G:G,A3)=0),"他有我无","都有")

反之，我方与他方的比较，与之类似。
以我方单号对我方数据进行小计：
=IF(COUNTIF($G$3:G3,G3)=1,SUMIF(G:G,G:G,E:E),MID(D3,5,4)&"_"&TEXT(COUNTIF($G$3:G3,G3),"@"))

其中出现公式的重复项时，出现的结果是单号的月日和重复的次数，与单号不一定对应。也可以设计成与单号对应，
=IF(COUNTIF($G$3:G3,G3)=1,SUMIF(G:G,G:G,E:E),D3)
还可以置空。
=IF(COUNTIF($G$3:G3,G3)=1,SUMIF(G:G,G:G,E:E),"")

上述小计与他方数据的差：
=IF(COUNTIF($G$3:G3,G3)=1,SUMIF(G:G,G:G,E:E)-SUMIF(A:A,G:G,B:B),"")

以我方单号为基准看对方单号的有无：
=IF(AND(COUNTIF(G:G,G3)>0,COUNTIF(A:A,G3)=0),"他无我有","都有")
也可以将“都有”替换成上面所讲到的重复次数，或者我方单号的内容。
希望对你有点帮助。
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