1、“我以为会留在上海感觉已经没有必要了何必耽误彼此”

2、(115)、悔

3、发现他的置顶哥们家人饭馆老板而他的女朋友却没有置顶

4、就能看到我之前分享的所有生成小工具了(搜索昵称)。

5、给我一个鼓励就够了～

6、20)、绝汩九川

7、04)、月影至尊

8、我现在一个人很怕安静下来

9、从中可以看出，如果我们把可搜索文本内容设置在第一列的话(多个可搜索文本列的话，把内容多的列放到第一列)，就可以少保存列分割符0x01和列号，这样可以明显降低索引文件大小。

10、赖床锦标赛冠军得主国家一级废话大赛总冠军著名可爱选手可爱又迷人的反派角色

11、音乐/ 《忘了我》Fine乐团

12、39)、十八里街禁

13、42)、无人街角(搜索昵称)。

14、23)、点到为止

15、其实分手之后太多事情会放不下经常跟朋友聊天他们无意提了一点关于你的事大致跟我预想一样并没有特别惊讶却让他们惊讶于从前你和我说过的那么小的事我居然还记得而我也不是记性很好的人

16、自动merge逻辑执行的流程图如下：

17、遇见的都是天意拥有的都是幸运

18、男生们，当你们为自己自己挑选一个好听的昵称时，会和梦君整理的一样运用简短好听的昵称来为自己起名，还是会运用其他方法来为自己起名字等等。但不管怎样，还在查找昵称的你都不妨来参考一下。

19、下划线昵称等等实在太多了

20、因为OneOrBinaryTokenizer用接近三倍的索引内容增长才换取不到两倍的搜索性能提升，不是很划算，所以我们在FTS5上重新开发了一种新的分词器VerbatimTokenizer，这个分词器只采用基本的按字分词，不保存冗余索引内容。同时在搜索时，每两个字用引号引起来组成一个Phrase，按照FTS5的搜索语法，搜索时Phrase中的字要按顺序相邻出现的内容才会命中，实现了跟OneOrBinaryTokenizer一样的搜索精度。VerbatimTokenizer的分词规则示意图如下：

21、技术她力量，鹅厂女博士的寻“豹”之旅

22、30)、往事难厌弃

23、我们在WCDB中实现FTS5的segment自动merge机制，将这些merge操作集中到一个单独子线程执行，并且优化执行参数，具体如下：

24、02)、少了不甘

25、前面提到，倒排索引主要保存文本中每个Token对应的行号(rowid)、列号和字段中的每次出现的位置偏移，其中的行号是SQLite自动分配的，位置偏移是根据业务的实际内容，这两个我们都决定不了，但是列号是可以调整的。

26、性能方面，对一个包含100w条中文内容，每条长度100汉字的fts5的表查询三个词，optimize状态下耗时9ms，分别限制每个level的segment数量为4时的查询耗时分别为7ms、9ms、15ms。100w条内容每次写入100条的情况下，按照WCDB的方案执行merge的耗时在10s内。

27、39)、大化不争

28、(110)、騙

29、收藏的优化前后索引性能数据如下：

30、所以读取内容越少输出结果的速度越快，而且读取内容过多也会有消耗内存的隐患。我们采用的方式是搜索时只读取业务数据id和用于排序的业务属性，排好序之后，在需要给用户展示结果时，才用业务数据id按需读取业务数据具体内容出来展示。这样做的扩展性也会很好，可以在不更改存储内容的情况下，根据各个业务的需求不断调整搜索结果展示的内容。

31、(06)、儚

32、不过腾讯这个昵称搜索，确实不是所有的号码都会在结果里面，只是部分号码。

33、05)、感动是毒

34、FTS5的默认merge操作都是在写入时同步执行的，会对业务逻辑造成性能影响，特别是crisismerge会偶然导致某一次写入操作特别久，这会让业务性能不可控。之前的测试中FTS5的建索引耗时较久，也主要因为FTS5的merge操作比其他两种引擎更加耗时。

35、04)、九点钟的你

36、45)、枕边故事.

37、09)、野趣味

38、(112)、炫ヾ

39、03决定

40、01起初

41、42)、好笑.

42、33)、孤星

43、20)、吉他及她

44、24)、抽象情绪

45、历史文章推荐

46、好朋友楠楠在大学毕业以后留在了上海读研原本计划在上海工作找个合适的伴侣被家人劝回了老家重庆上班异地恋了半年楠楠跟我抱怨最多的是就是她男朋友不及时回复信息的这回事他们的标准是这样的：

47、综合一下再发表 考虑到大家

48、50)、温柔的废话

49、SQLite的FTS索引表不支持在建表后再添加新列，但是随着业务的发展，业务数据支持搜索的属性会变多，如何解决新属性的搜索问题呢？特别是在联系人搜索这个业务场景，一个联系人支持搜索的字段非常多。一个直接的想法是将新属性和旧属性用分隔符拼接到一起建索引。但这样会引入新的问题，FTS5是以整个字段的内容作为整体去匹配的，如果用户搜索匹配的Token在不同的属性，那这条数据也会命中，这个结果显然不是用户想要的，搜索结果的精确度就降低了。

50、(114)、紫

51、搜索任务支持中断的实现方式是给每个搜索任务设置一个CancelFlag，在搜索逻辑执行时每搜到一个结果就判断一下CancelFlag是否置位，如果置位了就立即退出任务。外部逻辑可以通过置位CancelFlag来中断搜索任务。逻辑流程如下图所示：