使用索引别名和Rollover滚动创建索引 在ElasticSearch6.3.2 集群做节点冷(warm) 热(hot) 分离中,实现了ElasticSearch集群节点的冷热分离,新创建的索引只允许分配到hot节点上,而随着时间推移,旧的历史索引数据需要迁移到warm节点上.因此,ES索引上存储的数据一般是按时间划分的:比如每个月自动生成一个索引,用来存储这个月生产的所有数据.为了更方便地管理按时间生成的索引,可采用索引模板并结合ES的Rollover功能来方便地管理索引. 先创建索引模板,

和splunk对比: ES中各个倒排索引文件的分布: 测试说明:ES2.41版本,数据使用500次批量插入,每批数据都不同,大小500条,每条数据50个字段,对应的字符串使用长度为1-10个单词随机生成!

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

一.快速入门1. 查看集群的健康状况http://localhost:9200/_cat http://localhost:9200/_cat/health?v 说明:v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional),即最佳状态Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is

一.快速入门 1. 查看集群的健康状况 http://localhost:9200/_cat http://localhost:9200/_cat/health?v 说明:v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional),即最佳状态Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster i

建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引:3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引:5.索引应该建在选择性高的字段上:6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引:7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段: B.复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-1 所指

我们在使用SQL Server数据库的时候常常会创建主键和索引,那么主键和索引到底有什么样的不同呢?本文我们主要介绍了主键和索引的区别. 主键和索引的区别如下: 主键是索引,但索引不一定是主键. 主键具有唯一性,而只有唯一性索引才具有唯一性;主键的值不能为空,不能重复. 索引可以在程序中动态创建删除.也可以是任何有序的字段. 如果在一个表中,列A.B.C   被设为主键的情况下,当需要将A,B,C 设为索引时,A,B,C被设为主键,数据库自动会建立索引,不需要再建索引:另外需要对列A,B,C,D

我们都知道,提高sql server的数据查询速度,最有效的方法,就是为表创建索引,而索引在对数据进行新增,删除,修改的时候,会产生索引碎片,索引碎片多了,就需要重新组织或重新生成索引,以达到索引的最大效率. 那么我们要如何知道索引的碎片大小呢?在sql server中,碎片的大小是使用碎片比来体现的,按msdn上面的说法,如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引,如果碎片比大于等于30%,我们可以选择重新生成索引. 那么我们在那里可以查看到碎片比呢?最简单的就是在microsoft sql 

B-树和B+树的应用:数据搜索和数据库索引  B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指

准备工作 继续连接到mongo C:\Users\zouqi>mongo MongoDB shell version: 3.0.7 connecting to: test 查看数据库和集合 > show dbs demo 0.078GB local 0.078GB myDatabase 0.078GB myTest 0.078GB > use myTest switched to db myTest > show collections persons system.indexes

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-

  在Oracle数据库中如何找出损坏索引呢? 下面我们人为构造一个案例,将索引块损坏.如下案例所示: SQL> create tablespace test_data   2  datafile  '/u01/app/oracle/oradata/gsp/test_data_01.dbf'    3  size 200M autoextend off   4  logging   5  segment space management auto   6  extent management l

我们都知道,提高sql server的数据查询速度,最有效的方法,就是为表创建索引,而索引在对数据进行新增,删除,修改的时候,会产生索引碎片,索引碎片多了,就需要重新组织或重新生成索引,以达到索引的最大效率. 那么我们要如何知道索引的碎片大小呢?在sql server中,碎片的大小是使用碎片比来体现的,按msdn上面的说法,如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引,如果碎片比大于等于30%,我们可以选择重新生成索引. 那么我们在那里可以查看到碎片比呢?最简单的就是在microsoft sql

1.为什么要重建索引? 总结,一个type下的mapping中的filed不能被修改,所以如果需要修改,则需要重建索引 2.怎么zero time重建索引? 一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个Field,那么应该重新按照新的mapping,建立一个index,然后将数据批量查询出来,重新用bulk api写入index中 批量查询的时候,建议采用scroll api,并且采用多线程并发的方式来reindex数据,每次scoll就查询指定日期的一段数据,交给一个线程即可. 过程:

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够 很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等 比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等 所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我

项目中数据库根据月份水平划分,由于没有用数据库中间件,没办法一下查询所有订单信息,所有用Elasticsearch做订单检索. Elasticsearch索引和数据库分片同步,也是根据月份来建立索引. 思路: 建立索引时用“order_yyyyMM”命名: 为这些订单索引建立别名“order”: 写数据时把数据写到对应的月份索引,读时根据别名读取,就可以查询到所有订单数据: 对索引分片也可以根据业务灵活的删除老数据. 具体实现需要用到模板, template可以修改索引的默认配置.我们以下面这个