空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了基于地理位置的动态范围查询中，如何高效检索“最近的k个目标”。针对查询范围不固定的应用场景，如查找最近加油站或医院，传统GeoHash分块检索存在效率瓶颈。文章提出利用四叉树和前缀树优化：通过四叉树实现空间层次划分，支持递归扩展查询范围，避免重复检索；采用非满四叉树动态分裂节点，提升存储利用率；结合GeoHash编码特性，使用前缀树（Trie）实现字符串式层级索引。进一步拓展至高维空间，引入k-d树作为通用方案，为近邻检索提供高效支持。
空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？
本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能。针对大规模系统，提出基于Geohash的区域划分与编码方案，通过将二维坐标转为一维编码，结合索引技术（如跳表、有序数组）快速检索。支持非精准与精准查询：前者直接查所属区域，后者扩展至邻接8区域以避免遗漏。Geohash将经纬度二分编码后转为base32字符串，便于存储与比较，广泛应用于Redis等系统。初期用户少时可用树或跳表动态维护；用户量大后可改用倒排索引提升性能。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
分布式技术通过多台服务器协同处理任务，显著提升检索系统性能。本文介绍如何利用索引拆分实现加速：基于文档的水平拆分可并行处理查询、缩短响应时间；基于关键词的垂直拆分则减少冗余计算。虽各有优劣，但合理拆分能有效提升吞吐量与检索效率，广泛应用于搜索、推荐等大规模系统中。（238字）
序列化
本文深入解析ZooKeeper的序列化机制，重点分析jute包中的核心接口与实现类。通过源码详解InputArchive、OutputArchive、Index和Record四大组件，结合Binary/Csv/Xml三种序列化方式，揭示其在网络通信与数据存储中的应用，并辅以实例演示序列化与反序列化全过程。
索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
为此，工业界采用分治思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘生成有序临时文件；随后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或B+树），关键词查询后从磁盘读取对应posting list。若posting list过长，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销。核心原则是：尽可能利用内存加速检索，同时结合磁盘存储与高效索引结构实现大规模倒排系统的高效构建与查询。
索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模索引，则使用“全量+增量”索引结合方案，并通过删除列表处理删改操作。为应对增量索引膨胀，提出完全重建、再合并和滚动合并三种策略，核心思想是读写分离，兼顾性能与资源。
开源框架MongoDB
本节带你快速入门MongoDB非关系型数据库，无需深厚技术基础。涵盖概念、部署、命令、索引及实战，总时长约45分钟，难度适中。配套视频待上线，欢迎纠错与转载，敬请注明出处。
数据库检索：如何使用 B+ 树对海量磁盘数据建立索引？
本课探讨大规模数据下的检索挑战，重点解析B+树如何通过索引与数据分离、多阶平衡树结构及磁盘友好设计，实现高效磁盘检索。结合内存与磁盘访问差异，讲解B+树的查询、插入、删除机制及其在数据库中的广泛应用，帮助掌握工业级检索系统核心原理。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本题库涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引等数据结构的查询效率、空间代价与应用场景，深入解析时间复杂度、冲突处理与实际设计选择，助你掌握核心原理与优化策略。
