欢迎关注笔者的公众号: 小哈学Java, 每日推送 Java 领域干货文章,关注即免费无套路附送 100G 海量学习.面试资源哟!! 个人网站: https://www.exception.site/elasticsearch/elasticsearch-create-index 一.开始创建索引 您可以通过 Elasticsearch 的 RESTFul API 来创建索引: PUT http://127.0.0.1:9200/commodity 注意:默认情况下,创建的索引分片数量是 5 个

1.建立索引PUT /index_trans_detail 2.建立mappingPOST /index_trans_detail/type_trans_detail/_mapping{ "type_trans_detail": { "properties": { "id": { "type": "long" }, "entId": { "type": "l

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息. 什么是索引 数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度. 例如这样一个查询:select * from table1 where id=44.如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于44的这一行被找到为止:有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),直接在索引里面找44(也就是在ID这一列找),就可以得知这一行的位置,也就是找到了这一行.可见,索引是用来定位的. 第一,通过创建唯一性

(转)仅供自己学习,特此记录 1．选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY.GROUP BY.DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间.如果为其建立索引,可以有效地避免排序操作. 3．为常作为查询条件的字段建立索引 如

elasticsearch-jdbc 环境 Ubuntu 14.04 JDK 1.8.0_66 Elasticsearch 2.3.1 Elasticsearch-jdbc 2.3.1.0 Elasticsearch单节点环境 进入es目录~/cluster/elasticsearch-2.3.1 下载elasticsearch-jdbc包,并解压 $ wget http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elastics

索引类型:Unique(唯一索引,一般为主键),Normal(一般索引,普通字段,可做组合索引),索引方法:BTREE 1．选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建立索引 经常需要ORDER BY.GROUP BY.DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很

除了公共属性外,基于字符串的字段还有私有属性 term_vector  是否计算该字段的Lucene词向量term vector no  默认值 yes with_offsets with_positions with_positions_offset analyzer 定义用于索引和搜索的分析器名称 默认为全局定义的分析器名称 index_analyzer 定义用于建立索引的分析器名称 serach_analyzer  查询 postion_offset_gap 指定索引中在不同实例中具有相同

工作中处理数据时,发现某个表的数据达近亿条,所以要为表建索引提高查询性能,以下两篇文章总结的很好,记录一下,以备后用. 数据库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

数据库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A

from:http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4370771 SQL Server中的XML索引分为两类:主XML 索引和辅助XML索引.其中辅助XML索引又分为:PATH 辅助XML索引,VALUE 辅助XML索引,PROPERTY辅助XML索引. 创建XML索引的语法示例如下: create table XMLTable(Id int primary key, XMLCol xml); go --XML主索引 create primar

今天使用kettle从mysql导数到oracle,发现只导了7行后,数据传输就终止了,查看日志信息,报错如下: 报:Couldn't get row from result set问题. 发现从这行开始这个时间字段除了正常的时间数据以外还有NULL值,难道这类的值引起的错误,在查询了相关资料后,才知道jdbc(默认行为)认为null或'0000-00-00'这样的日期时间值是无效的.如果想避开这个问题,需要编辑jdbc的连接属性,添加如下属性值: zeroDateTimeBehavior=co

---恢复内容开始--- 在EF的官方文档上只提到了用 Fluent API来设置默认值. 但是我们日常开发中,会把公用字段都写成基类.比如行创建时间 在需要默认时间的字段加上一个特性 [DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Computed)] 然后再Add-Migration 就可以看到生成了一条迁移数据,更新到数据库去,再次插入这张表,加特性的字段就有了一条默认数据了

背景: 时间字段展示默认值,开始时间为当天 0点,结束时间为当天晚上12点 代码: <input style="Width: 180px;float:left ;" type="date" id="start_time" name="start_time" placeholder="请选择具体时间" data-format="YYYY-MM-DD HH:mm"/> <i

开发中经常有这样的场景,需要给某个日期或者时间的字段默认值: 例如: 日期,默认今天 时间,默认当前时间 可以在odoo模型定义中进行设置, 如下样例提供参考: test_data = fields.Date(string=u"日期", default=fields.Date.today) # 默认值为:当天 test_time = fields.Datetime(string=u"时间", default=fields.Datetime.now) #默认值为:系统

用过 Solr 的朋友都知道,Solr 可以直接在配置文件中配置数据库连接从而完成索引的同步创建,但是 ElasticSearch 本身并不具备这样的功能,那如何建立索引呢?方法其实很多,可以使用 Java API 的方式建立索引,也可以通过 Logstash 的插件 logstash-input-jdbc 完成,今天来探讨下如何使用 logstash-input-jdbc 完成全量同步以及增量同步. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch

基本上创建索引需要三个步骤: 1.创建索引库IndexWriter对象 2.根据文件创建文档Document 3.向索引库中写入文档内容 这其中主要涉及到了IndexWriter(索引的核心组件,用于创建或追加索引).Document(代表一些域Field的集合).Field(具体的域,如文档创建时间.作者.内容等).Analyzer(分词器).Directory(用于描述索引存放位置)这些主要的类. 我们参照上一节的代码来看建立索引. 1.创建IndexWriter // 索引文件的保存位置

目录 1 标识元字段 1.1 _index - 文档所属的索引 1.2 _uid - 包含_type和_id的复合字段 1.3 _type - 文档的类型 1.4 _id - 文档的id 2 文档来源元字段 2.1 _source - 文档原始JSON内容 2.1.1 关闭_source功能 2.1.2 查询时指定返回字段 2.2 _size - _source字段占用的字节数 3 索引元字段 3.1 _all - 文档所有字段的值 3.2 _field_names - 文档所有非空字段名 4

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac

实践中如何优化MySQL 实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化.数据表结构的优化.系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示: SQL语句及索引的优化 SQL语句的优化 SQL语句的优化主要包括三个问题,即如何发现有问题的SQL.如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL,下面将逐一解释. 怎么发现有问题的SQL?(通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控) MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具

一.简介 ES中的索引都进行分片,每个分片都会保存多个副本.这些副本称为复制组,在添加或删除索引时必须同步副本.如果不这样,从不同的副本中读取的索引可能截然不同.保持分片副本同步并从中提供读取的过程被称为数据复制模型. ES的数据复制模型基于主备份模型.该模型基于单一复制的副本组,该模型对应的分片充当主分片[primary shard].其它副本称为备份分片[replica shards].主分片作为全部索引操作的主入口,它负责验证副本并确保副本的正确性.当主分片接受到一个索引操作请求时,它还负

建立索引的优缺点: 为什么要创建索引呢? 这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能.         第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.         第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因.         第三.可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义.         第四.在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间.         第五.通过使用索引,可以在查询的过程中