一.问题源起 在elasticsearch的查询中,我们一般直接通过URL来设置要search的index: 如果我们需要查询的索引比较多并且没有什么规律的话,就会面临一个尴尬的局面,超过URL的长度限制: 二.测试环境 elasticsearch 6.8.12 测试数据 新增三个测试的index,每个index里边一个document: PUT test1/_doc/1 { "id":1, "name":"test1-1" } # { # &q

什么是时序索引? 其主要特点体现在两个方面, 一存,以时间为轴,数据只有增加,没有变更,并且必须包含timestamp(日期时间,名称随意)字段,其作用和意义要大于数据的id字段,常见的数据比如我们通常要记录的操作日志.用户行为日志.或股市行情数据.服务器CPU.内存.网络的使用率等: 二取,一定是以时间范围为第一过滤条件,然后是其它查询条件,比如近一天.一周.本月等等,然后在这个范围内进行二次过滤,比如性别或地域等,查询结果中比较关注的是每条数据和timestamp字段具体发生的时间点,而非i

ElasticSearch Roaring map 先把所有数按65535划分, 划分方法就是求商和余数,商代表数字最终在哪一块,余数代表最终在块内的数字 比如 1, 65536, 65537, 131073 则分成三个block: 1 | 1,2 | 3 对每一块的数据做判断,如果数据量大于4096,就用bitmap对这一块编码:否则保持不变,用原来对short格式. bitmap编码: 比如 [1, 2, 5, 7]编码后11001001, 即每一位代表一个数 为什么用4096划分? 固定每

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

select * from t1 left join t2 on t2.sysno =t1.ASysNo left join t3 on t3.sysno =t2.ASysNo left join t4 on t4.sysno =t3.ASysNo left join t5 on t5.sysno =t4.ASysNo left join t6 on t6.sysno =t5.ASysNo left join t7 on t7.sysno =t6.ASysNo where t1.name lik

对于提供全文检索的工具来说,索引时一个关键的过程——只有通过索引操作,才能对数据进行分析存储.创建倒排索引,从而让使用者查询到相关的信息. 本篇就ES的数据索引操作相关的内容展开: 更多内容参考:Elasticsearch资料汇总 索引操作 最简单的用法就是指定索引操作的index索引.type类型.ID(需要区分动词的索引和名次的索引),参考下面的例子: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user"

在进行多个表联合查询的时候,使用索引可以显著的提高速度,刚才用SQLite做了一下测试. 建立三个表: create table t1 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not null);create table t2 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

多表联合查询简介 定义:连接查询是关系型数据库最主要的查询,通过连接运算符可以实现多个表连接数据查询. 分类:内连接,外连接,全外连接. 内连接 定义 内联接使用比较运算符根据每个表的通用列中的值匹配两个表中的行. 语法 select 表1.*,表2.* from 表1 as a [wtih(锁)] inner join 表2 as b [wtih(锁)] on a.值 {= | != } b.值 [条件1] [where 条件] [group by 条件] [having 条件] [order

1. 索引(_index)索引:说的就是数据库的名字.我这个说法是对应到咱经常使用的数据库. 结合es的插件 head 来看. 可以看到,我这个地方,就有这么几个索引,索引就是数据库,后面是这个数据库占用多大空间,以及里面有多少条docs,也就是里面有多少条数据. (下面这些话算是我从其他地方复制官话吧.可以参考,但是,看完的效果不敢保证.) 索引(index)是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储,所以它可以分为更小的部分.你可以把索引看成关系型数据库的表(湿胸我反对,你家的数据库一

使用索引提高查询速度 1.前言 在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机:O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替:E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立

发现index merge局限性,优化器会自动判断是否使用 index merge 优化技术,查询还是需要组合索引[推荐阅读:对mysql使用索引的误解] MySQL单列索引和组合索引(联合索引)的区别详解初始我写这篇文章的原因在于面试到一家大的游戏公司的时候,一个面试题大致的内容是怎么加速这个where a=’1′ 和 where a=’1′ and b=’2′,当时我答题的时候回答的是a加索引,a和b加联合索引.面试官跟我聊题目的时候说 where a=’1′ and b=’2′ 在加一个b

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,

前言: 多表联合查询,其实就是我们MySQL中的join语句,经常会看到有人说join非常影响性能,不建议使用,你知道这是为什么呢?我们究竟可不可以用呢? 测试数据: CREATE TABLE `t2` ( `id` ) NOT NULL, `a` ) DEFAULT NULL, `b` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `a` (`a`) ) ENGINE=InnoDB; drop procedure idata; delimiter ;; cre

今天我们来说一下我们的mysql,个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理,不比收费的oracle差,而且mysql确实好用. 当我们查询慢的时候,我会做一系列的优化处理,例如分库分表,加索引.那么我们底层的索引到底长什么样子呢?为什么可以快速的查询出来数据呢,我们下面来解读一下mysql的索引. 在上面的博客里,我写过一篇基础的数据结构,基础的不能再基础了.https://www.cnblogs.com/cxiaocai/p/11235054.html 主要就是数组,链表,hash,队列,

结论: mysql联合索引,联合索引以哪个字段开始很重要. 如果  联合索引字段为  1,2,3,4 那么如果查询条件为  6,7,8,1 这样也会走上面的联合索引 但是如果查询条件不是从1开始那么则不会触发索引 也就意味着,这条联合索引只有在查询条件存在 "1" 的时候会触发索引

我们在使用mysql数据库时,经常会使用到mysql的联合查询,联合查询分为内连接和外连接,内连接查询结果是联合的表都存在匹配才会有结果,外连接则根据驱动表是否存在匹配来生成结果集. 这里使用mysql用例数据库employees举例,联合查询时的一些优化.这里涉及到的表主要是employees和salaries表. mysql内连接查询时,查询优化器会选择数据量较小的表作为驱动表.employees表大概是30万的数据量,salaries则接近200万. 我们不知道哪些表作为驱动表合适,可以使

一.连接查询(SQL99标准) 1.含义:当要查询的数据来自多张表时要使用连接查询 2.语法: select 查询列表 from 表1 别名 [连接类型] join 表2 别名 on 连接条件 [where 筛选条件] [group by 分组] [having 筛选条件] [order by 排序列表] 注意:SQL99标准支持以下连接方式: #1内连接 #2外连接:左外.右外.全外连接 #3交叉连接(很少用到) 3.内连接: 案例一:查询部门个数>3的城市名和部门个数(分组函数+分组查询)

本文为博客园作者所写: 一寸HUI,个人博客地址:https://www.cnblogs.com/zsql/ 最近在做es相关的工作,所以记录下自己的一些想法,可能很多方面不会很全面,但是基本都是经过验证的.本文主要是围绕着思考,从多个方面进行考虑,怎么设计索引比较好,直接进入主题吧,本文的es版本为elasticsearch7.8.1. 一.索引设计的重要性 首先索引创建后,索引的分片只能通过_split和_shrink接口对其进行成倍的增加和缩减,主要是因为es的数据是通过_routing分

1.access数据库简介 简介:Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统.它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点,是Microsoft Office 的系统程序之一.Microsoft Office Access是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统. 2.access联合注入思路 判断注入点 确定对应表的字段数量 猜表名 判断其显示位 猜列名 爆出数据 3.注入步

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC