source mysql { type = mysql sql_host = 10.10.3.181 sql_user = root sql_pass = dsideal sql_db = dsideal_db sql_port = sql_sock = /usr/local/mysql/mysql.sock sql_query_pre = SET NAMES utf8 sql_query = SELECT id,resource_title,resource_type from info sq…

1.行业调查 索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息,一个简单的实现是整个表的数据到内存,但是这可能会导致整个表被锁定,并且使其它操作被阻止(例如:在MyISAM格款式上INSERT操作).同时,会浪费大量的内存来存储查询结果.喜欢它的问题. 为了避免出现这样的情况.CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据.建立索引.现举比例如以下: s…

1.区段查询 索引系统须要通过主查询来获取所有的文档信息,一种简单的实现是将整个表的数据读入内存,可是这可能导致整个表被锁定并使得其它操作被阻止(比如:在MyISAM格式上的INSERT操作),同一时候,将浪费大量内存用于存储查询结果,诸如此类的问题吧. 为了避免出现这样的情况,CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先.CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值.将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份.一次获取数据,建立索引.现举比例如以…

原文件地址:http://blog.itpub.net/29806344/viewspace-1400942/ 在数据库数据非常庞大的时候,而且实时有新的数据插入,如果我们不更新索引,新的数据就search不到,全部重新建立索引又很消耗资源,在这种情况下我们就需要使用“主索引+增量索引”的思路来实现实时更新的功能. 因为这时我们有了主索引和增量索引,主索引只需在每天凌晨更新,而增量索引的更新频率设置的很短,这样用户在搜索的时候,可以同时在这两个索引里查找. 首先创建一个计数器: 1.先在mysq…

项目中文章的信息内容因为持续有新增,而文章总量的基数又比较大,所以做搜索的时候,用了主索引+增量索引这种方式来实现索引的实时更新. 实现原理: 1. 新建一张表,记录一下上一次已经创建好索引的最后一条记录的ID 2. 当索引时,然后从数据库中取出所有ID大于上面那个sphinx中的那个ID的数据, 这些就是新的数据,然后创建一个小的索引文件 3. 把上边我们创建的增量索引文件合并到主索引文件上去 4. 把最后一条记录的ID更新到第一步创建的表中 值得注意的两点: 1)当合并索引的时候,只是把增量…

上一节我们实现了索引基本操作的类以及索引缓存工具类,本小节我们开始实现加载全量索引数据,在加载全量索引数据之前,我们需要先将数据库中的表数据导出到一份文件中.Let's code. 1.首先定义一个常量类,用来存储导出文件存储的目录和文件名称 因为我们导出的文件需要在搜索服务中使用到,因此,我们将文件名 & 目录以及导出对象的信息编写在mscx-ad-commom项目中. public class FileConstant { public static final String DATA_RO…

index rt { type = rt rt_mem_limit = 512M path = /usr/local/sphinx/data/rt rt_field = title rt_field = content rt_attr_uint = gid } searchd { workers = threads listen listen :mysql41 log = /usr/local/sphinx/var/log/searchd.log query_log = /usr/local/s…

sphinx实时索引和高亮显示 时间 2014-06-25 14:50:58  linux技术分享 -欧阳博客 原文  http://www.wantlearn.net/825 主题 Sphinx数据库 上次介绍了coreseek与sphinx的区别,并详细记录了安装coreseek文档说明,以及给php加上sphinx模块,详细内容请参考我写的coreseek详解这篇文档,这次主要介绍sphinx是如何做到实时索引.首先配置进入到coreseek配置文件目录,对原始配置文件进行配制,这里介略说…

数据库中的数据很大,然后我有些新的数据后来加入到数据库中,也希望能够检索到,全部重新建立索引很消耗资源,这样需要用到“主索引+增量索引”的思路来解决,这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引. 1.创建一个计数器 一个简单的实现是,在数据库中增加一个计数表,记录将文档集分为两个部分的文档 ID,每次重新构建主索引时,更新这个表 先在 mysql 中插入一个计数表 CREATE TABLE sph_counter( counter_id INTEGER PRIMARY KEY NOT NU…

Elasticsearch 索引的全量/增量更新 当你的es 索引数据从mysql 全量导入之后,如何根据其他客户端改变索引数据源带来的变动来更新 es 索引数据呢. 首先用 Python 全量生成 Elasticsearch 和 ik 初始的分词索引数据,增量更新索引实现如下: 服务端(Python+redis-sub)# Python-redis 开启监听 'leon' 等待客户端推送消息,来增量更新es文档 #-*- coding:utf8 -*-import sysimport redi…

索引创建完毕,就要考虑怎么定时的去重建, 除了写solrj,可以定时调用下面两条url进行增量或者全量创建索引   全量:http://ip:port/webapp_name/core_name/dataimport?command=full-import   增量:http://ip:port/webapp_name/core_name/dataimport?command=delta-import   全量索引直接调用就可以,因为是完全删除重建   如果是增量索引,就稍微麻烦一些,首先你必须…

说明 在MySQL中,并不是你建立了索引,并且你在SQL中使用到了该列,MySQL就肯定会使用到那些索引的,有一些情况很可能在你不知不觉中,你就“成功的避开了”MySQL的所有索引. 索引列参与计算 如果where条件中age列中使用了计算,则不会使用该索引.如果需要计算,千万不要计算到索引列,想方设法让其计算到表达式的另一边去. SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `age`=20; -- 会使用索引 SELECT `sname` FROM `t_stu` WH…

lucene的实时搜索可以分成:实时和近实时的搜索. 实时只能依靠内存了. 近实时可以用lucene中提供org.apache.lucene.index.DirectoryReader.open(IndexWriter writer, boolean applyAllDeletes) throws IOException,可以在不十分影响性能的前提下,实现近实时的效果(比如每1s打开一次搜索,这类似于solr中的实现). 一.实时搜索 lucene一般有ramdirectory和fsddirec…

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row…

1.字段 Filed:<field name="_id" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> name:字段名 type:字段类型,影响分词结果 indexed:是否需要索引 stored:是否需要存储 required:是否唯一 multiVal…

一.前言 迄今为止,Wish3D已经出品推出了6篇系列教程,从倾斜摄影的原理方法.采集照片的技巧.Smart3D各模块的功能应用.小物件的照片重建.大区域的地形重建到DSM及正射影像的处理生产,立足于建模软件的基本功能点和原始数据的采集,通过不同的重建目标,不同的生产目的多方位地介绍说明了Smart3D建模软件对倾斜摄影数据的处理生产过程.具体的教程全文可以在Wish3D微信公众号历史消息中查阅.在本讲,也是我们Smart3D系列最后一篇教程中,我们将要讲述如何手动配置一个S3C索引,将处理完毕…

SqlServer中在查询时,我们为了优化性能,通常会为where条件的字段建立索引,如果条件比较固定还会建立组合索引,接下来,我们来看一下索引与查询的相关知识及相关陷阱. SQL表自动为主键加聚集索引的猜想 我认为应该是对查询的优化,因为如果聚集(最多只能有一个)索引的话,在SQL查询时,将进行全表扫描,反之,进行聚集索引(B树结构)扫描,这将大大加快检索的速度:有时,我们感觉对主键(自增的)加聚集索引没什么用,所以就把它改为非聚集索引,但当我们为表的其它字段索引后,发展查询时没有按着索引检索…

Lucene版本:3.0 一般情况下,lucene的IndexSearcher都要写成单实例,因为每次创建IndexSearcher对象的时候,它都需要把索引文件加载进来,如果访问量比较大,而索引也比较大,那就很容易造成内存溢出! 但是如果仅仅按照一般的单实例来写的话,如果更新了索引,那么在不重启服务的情况下,Searcher对象是搜索不到索引更新后的内容的.如何解决呢,这里给出一个方法! 在这个方法里,建造了一个Factory类,分别管理IndexReader和IndexSearcher的单实…

索引 一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: 单列:普通索引,唯一索引,主键索引 多列:联合索引(多列),比如:联合主键索引.联合唯一索引.联合普通索引 联合索引,也称之为组合索引. 总结: 单列: 唯一索引: 加速查找 + unique(约束)可以为空 普通索引: 仅有一个功能:加速查找 create index ix_nam…

接上文 在MySQL中,有一些语句即使逻辑相同,执行起来的性能差异确实极大的. 还记得我们上文中的结论吗:如果想使用索引树搜索功能,就不能使用数据库函数来处理索引字段值,而是在不改变索引字段值的同时,自己通过SQL语句来实现逻辑. 而本文中,我们将基于上述结论进行分析,为什么隐式替换,不能使用索引树搜索功能. 首先,什么是隐式替换? 隐式替换,指的是不用我们主动去转型的数据类型转换规则.以Java代码为例: int intNum = 3; double doubleNum = 3.5; intN…

vue教程2-05 v-for循环 重复数据无法添加问题  加track-by='索引' 解决问题的代码示例: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> </style> <script src="vue.js"&g…

在MySQL中,有一些语句即使逻辑相同,执行起来的性能差异确实极大的. 先抛出一个结论:如果想使用索引树搜索功能,就不能使用数据库函数来处理索引字段值,而是在不改变索引字段值的同时,自己通过SQL语句来实现逻辑 条件字段函数操作 假设我们现在维护了一张系统交易表: mysql> CREATE TABLE `tradelog` ( `id` ) NOT NULL, `tradeid` ) DEFAULT NULL, `operator` ) DEFAULT NULL, `t_modified` d…

DB2 数据库会根据DB层的统计值决定 根据查询条件走哪一个索引,某些情况下,由于未知原因,索引会走偏,故程序中可以规定程序走哪一个索引来避免索引走偏的情况发生. 强制走索引的 实例代码如下: SELECT vbeln zorgdn vstel zstaff zvtweg vsbed zacty zlifsk erdat lfdat AS zdtday zebeln INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE it_likp FROM likp WHERE vbeln…

2013年10月28日 15:01:16 首先对新增的商品建立增量索引,搜索时只使用增量索引: array (size=1) 0 => array (size=6) 'gid' => string '300233' (length=6) 'weight' => string '1500' (length=4) 'comweight' => float 1 'ge' => string '70' (length=2) 'ce' => string '34' (length…

 一.索引的概念 索引的用途:我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准,而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法. 索引是什么:数据库中的索引类似于一本书的目录,在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息,而不需要读完全书.在数据库中,数据库程序使用索引可以重啊到表中的数据,而不必扫描整个表.书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表,数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表. 索引的利弊:查询执行的大部分开销是I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫…

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的…

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.…

索引介绍 日常开发中,对于数据的查询如果需要优化,常听说要加个索引.但是为什么加了索引,数据的查询就快了呢?那是不是加了索引就一定会是有效或者有利的呢? Oracle中常见有BTREE索引,位图索引和函数索引. 我们今天就先介绍一下这个BTREE索引吧.既然叫BTREE索引,那就从它的树结构说起: 建BTREE索引其实是先拿出所有数据排序,将有序的索引列的值和rowid存进Oracle的各个数据块中,形成索引块,存在内存中.这些数据块以树结构的形式组织起来,父节点只记录子节点的键值位置信息,不存…

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询…

转自 http://blog.itpub.net/27099995/viewspace-1295099/ 先简单介绍一下这个工具:innobackupexinnobackupex比xtarbackup有更强的功能,它整合了xtrabackup和其他的一些功能,他不但可以全量备份/恢复,还可以基于时间的增量备份与恢复.innobackupex备份原理innobackupex首先调用xtrabackup来备份innodb数据文件,当xtrabackup完成后,innobackupex就查看文件xtr…