查询

1.查询常用意思: 询问；打听。

例句 1.如果你想进一步了解这位大作家，可以上网查询关于他的资料。
2.你可以拨打客服电话，查询产品的价格和维修方法等。

查询引证解释

1. 查问；调查。

引 1. 每有查询，朝电夕报。 清 《滇缅分界大概情形疏》 薛福成
2. 我们立即向各方面展开了广泛的查询，然而，回答只有一个： 没有见到这样的一位同志。 《刘亚生》 郭鹏

查询是什么意思

查询（Query）是一个广泛应用于计算机科学、数据库管理和信息检索中的概念，其基本含义是向数据库、数据存储系统或索引擎提出问题或请求，以获取特定的信息或数据。查询可以简单地理解为一种信息检索的过程，通过指定条件来提取符合要求的数据。

查询的基本定义和功能

1. 信息请求：查询是一种正式表达的问题或信息请求，通常用于从数据库中提取数据。例如，在SQL中，使用SELECT语句从表中选择数据就是一种查询操作。
2. 动态数据集合：查询的结果一个动态的数据集合，而不是静态的记录集。这意味着每次查询时，结果会根据数据源的变化而更新。
3. 多种类型：查询以分为选择查询、参数查询、更新查询、删除查询等多种类型，每种类型都有不同的用途。例如，选择查询用于检索数据，而更新查询用于修改数据库中的记录。

查询的应用场景

1. 数据库管理：在数据库管理系统中，查询是核心功能之一。用户可以通过SQL等查询语言执行复杂的查询操作，如汇总、过滤、排序和统计等。
2. 搜索引擎：在搜索引擎中，用户输入的关键词或短语即构成一个查询。搜索引擎根据这些查询返回相关的结果。
3. 数据分析和决策支持：查询在商业环境中用于从大型数据库中提取和分析数据，以支持决策制定。例如，通过查询可以获取特定时间段内的销售数据或消费者行为数据。

查询语言

1. SQL（结构化查询语言） ：SQL是最常用的数据库查询语言，支持各种查询操作，包括选择、插入、更新和删除等。SQL语句通过指定条件来检索或操作数据。
2. 其他查询语言：除了SQL，还有其他用于特定场景的查询语言，如Cassandra Query Language、SPARQL等。

查询的理解与优化

1. 查询理解：在人工智能和机器学习领域，查询理解是指解读用户意图的过程。这不仅仅是理解查询中的字面意义，还包括理解上文和用户的目的。
2. 查询优化：为了提高查询效率，数据库管理系统通常会优化查询语句。例如，通过索引、缓存和查询计划优化来减少查询执行时间。

查询与日常应用

在日常生活中，“查询”也常用于图书馆、客户服务、法律等领域。例如，读者可以通过图书馆的查询系统查找书籍，客户可以查询订单状态，律师可以查询法律条文。

查询是一个多用途的概念，涵盖了从简单的数据检索到复杂的数据分析和决策支持的广泛领域。无论是在计算机科学还在日常生活中，查询都是获取信息的重要工具。

根据提供的信息，无法回答关于查询理解人工智能和机器学习中的最新进展的问题。虽然有几篇文章提到了查询理解和相关技术的进展，但这些文章主要集中在其他方面，如DeepSeek V2.5的联网搜索功能、ChatGPT的更新、RAG模型的应用等，而没有直接涉及查询理解的最新进展。

具体来说：

1. DeepSeek V2.5 提到了联网搜索功能的引入，这可以间接提升查询理解的能力，但主要关注的是搜索功能的优化和用户体验的提升。
2. ChatGPT 的最新版本在理解能力和生成文本的质量上所提升，但主要集中在对话和写作辅助方面。
3. RAG模型 通过逻辑与语义路由策略提高了信息检索的精准度，但主要关注的是文档检索和复杂信息处理。
4. 查询理解的发展与挑战 文章详细讨论了查询理解技术的发展历程和当前面临的挑战，但没有提最新的技术进展。

如何优化SQL查询以提高数据库性能？

Cassandra Query Language与SQL相比有哪些优势和局限性？

Cassandra Query Language（CQL）与SQL相比具有以下优势和局限性：

优势：

1. 性能优化：CQL在读写操作上提供了强大的性能，特别是在处理大规模数据时。由于Cassandra是为大数据存储设计的，其分布式架构和分区机制使得它在读写速度上优于传统的SQL数据库。

2. 活性：CQL结合了表格数据库管理系统和键值存储的特点，允许用户使用数据类型操作、定义操作、数据定义操作等。此外，Cassandra不需要预先约定数据结构，使得它在设计时更加灵活。

3. 易于迁移：对于已经熟悉SQL的开发者来说，CQL与SQL有相似之处，因此可以较容易地迁移到Cassandra。

局限性：

1. 不支持JOIN和子查询：CQL不支持JOIN和子查询，这使得跨表查询变得复杂。由于Cassandra的分布式特性，JOIN操作会降低查询效率。

2. 缺乏高级查询功能：CQL不支持OR条件、LIKE模糊询等高级SQL功能。虽然自Cassandra 3.4起支持类似SQL的LIKE操作，但这些功能仍然不如SQL全面。

3. ACID合规性有限：Cassandra在ACID合规性方面存在一些限制，特别是在事务处理上不如传统的关系型数据库。

4. 复杂性：Cassandra是一个复杂数据库系统，需要仔细规划和配置以确保最佳性能。其分布式架构增加了设置和维护的难度。

5. 索引限制：虽然Cassandra支持主索引和次级索引，但次级索引的性能会有一定的折衷。

CQL在性能和灵活性方面具有明显优势，但在高级查询功能和事务处理方面存在局限性。

在搜索引擎中，如何处理和优化大规模数据集的查询？

在索引擎中处理和优化大规模数据集的查询，可以从以下几个方面进行：

1. 数据索引设计与优化：
2. 使用高效的索引结构，如排索引、稀疏索引等，以提高查询性能。例如，ClickHouse使用倒排索引和稀疏索引来优化查询性能。

3. 在涉及频繁查询的字段上创建索引，避免全表扫描。例如，在where及order by涉及的列上建立索引。

4. 查询优化：

5. 避免在where子句中使用=或<>操作符，以免引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
6. 使用合适的JOIN操作，如left join、inner join、right join和outer join，并合理使用LIMIT和TOP来管理数据检索量。
7. 避免where子句中对字段进行null值判断，可以设置默认值以避免全表扫描。

8. 使用常见的表表达式（CTE）来简化复杂的查询逻辑

9. 分布式部署策略：

10. 将数据分散存储在不同节点上，实现数据的并行访问和查询。例如，Greenplum使用数据分区和数据切片技术来支持TB级别的数据存储和查询。

11. 分布式搜引擎通过采用合适的索引结构、查询算法以及分布式架构，显著提高搜索引擎的性能和可扩展性。

12. 内存管理与性能优化：

13. 对内存管理进行优化，减少内存碎片的产生，使得内存使用更加高效。例如，CSDBE版本2.1.6通过引入更高效的数据索引算法和优化存管理，显著缩短了查询响应时间。

14. 分区与分块：

15. 对大型数据集进行水平分区，根据某个字段（如日期）进行分区，从而提高查询效率。

16. 在MicroStrategy Web中，通过创建空白报告或打开现有报告选择添加新数据并导入所需数据，然后根据实体对数据集进行分割。

17. 查询缓存与异步处理：

18. 利用查询缓存来存储频繁查询的结果，减少重复计算。
19. 异步处理和懒加载技术可以进一步提高系统的响应速度和资源利用率。

数据库管理系统中的查询计划优化技术有哪些？

根据提供的信息，无法回答关于数据库管理系统中的查询计划优化技术的问题。我搜索到的资料主要集中在查询优化的必要性、目标、方法和工具，但没有具体提到查询计划优化技术的详细内容。例如， 都提到了查询优化的重要性、执行计划分析、索引优化、SQL语句优化等，但没有具体描述查询计划优化技术的具体方法。

因此，根据提供的信息，无法回答问题。