目录 1 Solr管理页面的查询入口 2 Solr查询输入框简介 3 Solr管理页面的查询方案 1 Solr管理页面的查询入口 选中需要查询的SolrCore, 然后在菜单栏选择[Query]: 2 Solr查询输入框简介 (1) select: 查询请求处理器. (2) q: 是query的简写, 指定查询表达式. *:* --表示查询所有, 比如: product_name:花儿朵朵, 表示"product_name"字段中包含"花儿朵朵". (3) fq:

day44 索引介绍 为何要有索引? ​ 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还有一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重,说起加速查询,就不得不提到索引了 什么是索引? ​ 索引在MySQL中也叫做键或者key(primary key,unique key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

由于性能原因,我们打算将关系型数据库转移到内存数据库中:在内存数据库产品的选型中,我们确定的候选对象有Redis和Berkeley DB: Redis查询效率不错,并且支持丰富的数据存储结构,但不支持多索引,这样对于比较复杂的sql移植可能会造成数据膨胀:Berkeley DB只支持简单的Key/Value, 但支持多索引查询,对我们目前的应用来说,移植起来更有优势: 下面我们看看,如何为DB建立二级索引: 还是用例子来说明: 一张表中记录学生的信息:每个学生有个唯一的ID,这个id通常就是表的

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 

MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果. 因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 为了测试盖索引查询,使用以下 mycol 集合: { "_id" : 1, "name" : "tom&q

我有一个提交的命名crm_geo_org,具有以下结构 ipoid INTEGER 11 NOT NULL PRIMARY KEY beginip INTEGER 14 NOT NULL UNSIGNED endip INTEGER 14 NOT NULL UNSIGNED org VARCHAR 255 country_code CHAR 10 iprange LINESTRING 我已经加载数据,并有一个空间iprange索引.我想查询以下查询 SELECT country_code,org

官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 1. 所有的查询字段是索引的一部分 2. 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果.因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 但是,如果是以下的查询,不能使用覆盖索引查询: 1. 所有索引字段是一个数组 2. 所有索引字段是一个子文档

官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html#explain_rows type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时.如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种,特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或

一 备份数据 备份库: mysqldump:拷贝数据 --database:数据库 基本语法是:mysqldump -h服务器名 -u用户名 -p密码 --database 库名 > 备份路径.sql :后缀名 --all-database:备份所有的库 --databases:备份多个库 备份的数据名里面最好加上时间和日期. 锁住表的操作主要是为了为了一个一个的操作记录,不然记录就会乱. 恢复库: mysqlload -u用户名 -p密码 <文件路径 备份表: mysqldump -u用户名

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

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

我们通常用用_cat API检测集群是否健康. 确保9200端口号可用: curl 'localhost:9200/_cat/health?v' 绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用. 2.通过如下语句,我们可以获取集群的节点列表: curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v' 3.通过如下语句,列出所有索引: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 返回结果: 4.创建索引

前言 本节我们再来穿插讲讲索引知识,后续再讲数据类型中的日期类型,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 强制索引查询条件 前面我们也讲了一点强制索引查询的知识,本节我们再来完整的讲述下 (1)SQL Server使用默认索引 USE TSQL2012 GO SELECT * FROM Sales.Orders 上述就不用我再啰嗦了,使用默认主键创建的聚集索引来执行查询执行计划. (2)SQL Server使用强制索引 USE TSQL2012 GO S

MySQL多索引查询选择 MySQL选择索引-引入 我们知道我们一个表里面可以有多个索引的,那么我们查询数据的时候不指定索引,MySQL就会帮我们自动选择.既然是MySQL程序帮我们自动选择的那么会不会有问题的呢?答案是会的,MySQL的优化器也有bug,有时候选择的索引并不是最优的. 案例1 假如一张表有10w的数据,有id主键和a,b普通索引,执行以下SQL select * from t where a between 10000 and 20000; select * from t fo

什么是索引? “索引”是为了能够更快地查询数据.比如一本书的目录,就是这本书的内容的索引,读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容,然后根据页码去找到具体的章节. 数据库也是一样,如果查询语句使用到了索引,会先去索引里面查询,取得数据所在行的物理地址,进而访问数据. 索引的优缺点 优势:以快速检索,减少I/O次数,加快检索速度:根据索引分组和排序,可以加快分组和排序: 劣势:索引本身也是表,因此会占用存储空间.索引的维护和创建需要时间成本,这个成本随着数据量增大而增大:构建索引会降低数据表的修

首先,复习一下索引的创建: 普通的索引的创建: CREATE INDEX  (自定义)索引名  ON  数据表(字段); 复合索引的创建: CREATE INDEX  (自定义)索引名  ON  数据表(字段,字段,...); 删除索引:DROP INDEX 索引名; 以下通过explain显示出mysql执行的字段内容: id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SELECT 查询的类型. table: 查询的是哪个表

背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

一.背景介绍 Data Lake Analytics(简称DLA)在构建第一天就是支持直接关联分析Table Store(简称OTS)里的数据,实现存储计算分离架构,满足用户基于SQL接口分析Table Store数据需求. 玩转DLA+OTS:https://ots.console.aliyun.com/index#/demo/cn-hangzhou/dla王烨:DLA如何分析Table Store的数据 ​DLA控制台:https://openanalytics.console.aliyun

postman 1.查看es状态 get http://127.0.0.1:9200/_cat/health 红色表示数据不可用,黄色表示数据可用,部分副本没有分配,绿色表示一切正常 2.查看所有索引 get http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v'get 3.删除某个索引 delete  http://127.0.0.1:9200/(索引名) delete  http://127.0.0.1:9200/cybereye_alarmlog_20170110