1.先将原索引进行备份 curl -XPOST '192.168.46.163:9200/_reindex?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "source": { "index": "t_finger" }, "dest": { "index": "t_finger180131" } }' 2.创建新索引 curl -X

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 11) --怎么给字符串字段加索引? 日常工作中的登录系统,你很可能会使用emai这个字段.因此也很容易遇到类似这样的语句: mysql> select *from user where email = 'xxx'; 我们知道,如果没有索引那就只能使用全表扫描.并且MySQL是支持前缀索引的,也就是说,你可以顶一个字符串的一部分作为索引.默认地,如果你创建索引的语句不指定前

1. 使用方式 1.1 全字段加索引 给整个字段加索引,索引存储整个字段的值. 数据量较小时,查询成本高,准确度高: 数据量较大时,比较耗费空间: 1.2 前缀索引 MySQL支持前缀索引,可以定义字符串的前面的一部分字节作为索引. 查询成本低,比较节省空间: 使用前缀索引查询时,每次遇到符号查询条件的记录都要回表判断一次,增加查询语句读数据的次数,也就是增加扫描行数: 使用前缀索引时无法使用覆盖索引对查询的性能优化: 2. 使用技巧 没有绝对的技巧,使用时要根据具体情况具体分析.以下技巧仅供参

一.数据量庞大的数据做索引 二.该字段经常出现在where的后面,以条件形式存在,经常被用户搜索的字段 三.很少被增删改的字段,因为增删改后,索引会重新排序 索引的创建 create index 索引的名字 on 表(字段) 例如 给admin_user这个表中id字段加索引 create index id_index on admin_user(id); 索引的删除 drop index 索引的名字 on 表 例如 在admin_user这个表中删除id字段的索引 drop index id_

MySQL性能优化 MySQL性能优化我们可以从以下四个维度考虑:硬件升级.系统配置.表结构设计.SQL语句和索引. 从成本上来说:硬件升级>系统配置>表结构设计>SQL语句及索引,然而效果却是由低到高.所以我们在优化的时候还是尽量从SQL语句和索引开始入手. 硬件升级 硬件升级这里不在过多赘述,升级更好配置的机器.机械硬盘更换为SSD等等. 系统配置优化 调整buffer_pool 通过调整buffer_pool使数据尽量从内存中读取,最大限度的降低磁盘操作,这样可以提升性能.查看bu

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的.毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型. 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

mysql在线修改表结构大数据表的风险与解决办法归纳 - 王滔 - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3504395.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CSDN问答https://ask.csdn.net/questions/261051 MySQL中的锁(表锁.行锁) - 雪山飞猪 - 博客园https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/4845693.html MySQL 加索引 加字段 锁表问题-CS

有朋友和我说他的虚机里面的mysql无法跑sql,但是在本地环境是这个sql是可以跑出来的.碰到这个问题第一反应是:死锁. 于是让他查询数据库的几个状态: 发现连即时锁都非常少,不是锁的问题. 进一步排查,是否是系统瓶颈造成. 使用top命令,发现了端倪: 这是一个单核的服务器,cpu这么高,绝对有问题.登上mysql,发现只有14个线程,但都是在执行下面这个语句: select XX from orders c, area a, city y, province p, customers s,

做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 昨天分享了Mysql中的 explain 命令,使用 explain 来分析 select 语句的运行效果,如 :explain可以获得select语句使用的索引情况.排序的情况等等.链接:顺便提到了explain extended,有小伙伴留言说想知道一些explain extended,那今天就在简单讲解一下. 一.explain extended说明 我昨天的文章使用explain extended是在mysql

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

一:字段修饰符 1:null和not null修饰符 我们通过这个例子来看看 mysql> create table worker(id int not null,name varchar(8) not null,pass varchar(20) not null); mysql> insert into worker values(1,'HA','123456'); mysql> insert into worker values(1,'LB',null); ERROR 1048 (2

背景,随着mongo数据量变大,查询效率变低,要对索引进行优化,所在公司对mongo依赖比较严重,而DBA并不对mongo的权限做控制,所以每个后端开发都有mongo的读写权限,通常每个人各自管理自己的模块的数据. 由于笔者所负责的模块数据增长较快,用户的关键业务数据都存在mongo里面,很快mongo里面的数据就积累到几百万,之前只有一个五个字段的联合索引,所以是时候作死了... 本着作死要有条不紊有依有据的原则,在测试数据库接近百万数据量的相同Collection里面进行了实操,阻塞方式加索

mongodb在存储大数据时,对查询的字段需要添加索引,我测试的是阿里云30多万的数据量,不加索引查询已经到8秒,而添加索引之后是毫秒级! 为集合加索引 mongodb支持内嵌属性添加索引 db.agencyTotal.createIndex({"occurDate ":1}); 添加唯一索引 db.agencyTotal.createIndex({"code ":1},{"unique":1}); createIndex建立索引时的参数 bac

本节所讲内容: 字段修饰符 清空表记录 索引 外键 视图 一:字段修饰符 (约束) 1:null和not null修饰符   我们通过这个例子来看看 mysql> create table worker(id int not null,name varchar(8) not null,pass varchar(20) not null); mysql> insert into worker values(1,'HA','123456'); mysql> insert into worke

1.创建测试表 CREATE TABLE big_data(  id character varying(50) NOT NULL,  name character varying(50),  datetime timestamp with time zone,  CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id))WITH (  OIDS=FALSE);ALTER TABLE big_data  OWNER TO postgres; 2.创建插入数据函数 CRE

PUT /website/blog/ { "title" : "elasticsearchshi是是什么", "author" : "zhangsan", "titleScore" : 66.666 } 在检索出数据之后,我们观察有一个_source这样的字段, [注意]_source字段在我们检索时非常重要: Es除了将数据保存在倒排索引中,另外还有一分原始文档 原始文档就是存储在_source中的: 其

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