从问题出发,这篇内容可以解决以下几个问题: 一:如何开启关闭Es索引(数据库)? 二:如何创建索引(数据库)结构? 三:如何向已有索引(数据库)中添加类型(表)结构? 四:如何向已有类型(表)中添加新字段? 五:如何更改现有类型(表)中的字段类型? 六:如何删除索引(数据库)? 七:如何删除索引中某一个类型结构(同时删除数据以及数据结构)? 八:如何删除索引中某一类型结构的全部数据而不删除类型结构? 九:为什么同一索引下不同类型的结构如果字段名称相同会报错? 十:创建索引结构时注意事项以及问题?

elasticsearch更改mapping(不停服务重建索引)原文 http://donlianli.iteye.com/blog/1924721Elasticsearch的mapping一旦创建,只能增加字段,而不能修改已经mapping的字段.但现实往往并非如此啊,有时增加一个字段,就好像打了一个补丁,一个可以,但是越补越多,最后自己都觉得惨不忍睹了.怎么办??这里有一个方法修改mapping,那就是重新建立一个index,然后创建一个新的mapping.你可能会问,这要是在生产环境,可行

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) 

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

ElasticSearch+Kibana 索引操作 一 前言 ElasticiSearch 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 因为在工作的项目中有使用到所以写下相关的内容,并附带源码 感兴趣的朋友可以自

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m

一,模板简述:template大致分成setting和mappings两部分:索引可使用预定义的模板进行创建,这个模板称作Index templates.模板设置包括settings和mappings,通过模式匹配的方式使得多个索引重用一个模板. 1. settings主要作用于index的一些相关配置信息,如分片数.副本数,tranlog同步条件.refresh等. 2. mappings主要是一些说明信息,大致又分为_all._source.prpperties这三部分:      (1)

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

1 OSC介绍 在我们的数据库操作中,更改表结构是一个常见的操作,而当我们的表数据量非常大时,我们更改表结构的时间是非 常的长,并且在跟改期间,会生成一个互斥锁,阻塞对整个表的所有操作,这样,对于我们线上数据来说是无法容忍 的,以往的做法中,为了不影响线上业务,我们一般采用:先在线下从库更改表结构,然后替换线上从库,这样一台 台的修改,最后做一下主库切换,这个过程会耗费很长时间,并且在做主库切换时,风险也非常的大,OSC(Online Schema Change)大多都是利用了触发器的原理,实现

正向索引的结构如下: “文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现位置列表:单词2:出现次数,出现位置列表:…………. “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表. 一般是通过key,去找value.  当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“华为手机”的文档,再根据打分模型进行打分,排出名次后呈现给用户.因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字,这样的索引结构根本无法满足实时

简介 curator 是一个官方的,可以管理elasticsearch索引的工具,可以实现创建,删除,段合并等等操作.详见官方文档 功能 curator允许对索引和快照执行许多不同的操作,包括: 从别名添加或删除索引(或两者!) 更改分片路由分配 关闭索引 创建索引 删除索引 删除快照 打开被关闭的索引 对索引执行forcemerge段合并操作 reindex索引,包括来自远程集群的索引 更改索引的每个分片的副本数 rollover索引 生成索引的快照(备份) 还原快照 版本 安装 有多种安装方

第一部分:基础知识第二部分:MYISAM和INNODB索引结构1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)   

原文出处:http://www.phpernote.com/MySQL/1120.html 查看表结构: desc tabl_name; show columns fromtable_name: 常用的通过mysql命令来更改表结构的一些sql语句,包括添加.删除.修改字段.调整字段顺序. 添加字段: alter table `user_movement_log` Add column GatewayId int not null default 0 AFTER `Regionid`; (在哪个

一.简介 在ElasticSearch里没有专门的数组类型,任何一个字段都可以有零个和多个值.当字段值的个数大于1时,字段类型就变成了数组. 下面以视频数据为例,介绍ElasticSearch如何索引数组数据,以及如何检索数组中的字段值. 测试视频数据格式如下: { "media_id": 88992211, "tags": ["电影","科技","恐怖","电竞"] } media_i

公司内部培训SQL Server传统索引结构PPT分享 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/lyhabc/SQLServer%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BB%93%E6%9E%84.ppt SQL优化 讲课 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/lyhabc/SQL%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%AE%B2%E8%AF%BE.rar PPT有不对的地方,多多拍砖o

B-树 B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.下图是 B-树的简化图. B-树有如下特点: 所有键值分布在整颗树中: 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 搜索有可能在非叶子结点结束: 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找: B+ 树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于: 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于