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

数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索引B+树存储,

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

该指数是一个有力的武器,以提高数据库的查询性能. 没有索引,喜欢同样的标签库没有书籍,找书,他们想预订比登天还难.中,尤其是在批量的DML的情形下会产生对应的碎片.以及B树高度会发生对应变化.因此能够对这些变化较大的索引进行重构以提高性能.N久曾经Oracle建议我们定期重建那些高度为4.已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引.但Oracle如今强烈建议不要定期重建索引. 详细能够參考文章:Oracle 重建索引的必要性. 虽然如此重建索引还是有必要的.仅仅是不建议定期

字段约束 MySQL的字段约束共四种: 约束名 关键字 描述 主键约束 PRIMARY KEY 字段值唯一,且不能为NULL 非空约束 NOT NULL 字段值不能为NULL 唯一约束 UNIQUE 字段值唯一,但可以为NULL 外键约束 FOREIGN KEY 保持关联数据的逻辑性 关于主键约束 主键约束字段要求字段值的唯一性,且不能为NULL 建议使用数字类型的主键,提高检索速度,一般设置自增主键或GUID CREATE TABLE t_emp( id INT PRIMARY KEY AUT

但是如果是同样的sql如果在之前能够使用到索引,那么现在使用不到索引,以下几种主要情况: 1. 随着表的增长,where条件出来的数据太多,大于15%,使得索引失效(会导致CBO计算走索引花费大于走全表) 2. 统计信息失效      需要重新搜集统计信息 3. 索引本身失效      需要重建索引 下面是一些不会使用到索引的原因 索引失效 1) 没有查询条件,或者查询条件没有建立索引 2) 在查询条件上没有使用引导列 3) 查询的数量是大表的大部分,应该是30%以上. 4) 索引本身失效 5)

使用索引时,有以下一些技巧和注意事项: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快.(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址.(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL.在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引.索引的统计信息以及比较运算

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

背景 众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务.当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变. 那如果后续业务发生变化,需要改变数据结构或者更换ES更换分词器怎么办呢?为此,Elastic团队提供了很多通过辅助⼯具来帮助开发⼈员进⾏重建索引的方案. 如果对 reindex API 不熟悉,那么在遇到重构的时候,必然事倍功半,效率低下.反之,就可以方便地进行索引重构,省时省力

前言 我们使用Elasticsearch索引文档时,最理想的情况是文档JSON结构是确定的,数据源源不断地灌进来即可,但实际情况中,没人能够阻拦需求的变更,在项目的某个版本,可能会对原有的文档结构造成冲击,增加新的字段还好,如果要修改原有的字段,只能重建索引了. 概要 本篇以实战方式讲解如何零停机完成索引重建的三种方案. 外部数据导入方案 整体介绍 系统架构设计中,有关系型数据库用来存储数据,Elasticsearch在系统架构里起到查询加速的作用,如果遇到索引重建的操作,待系统模块发布新版本后

ORACLE数据库中的索引到底要不要定期重建呢? 如果不需要定期重建,那么理由是什么? 如果需要定期重建,那么理由又是什么?另外,如果需要定期重建,那么满足那些条件的索引才需要重建呢?关于这个问题,网上也有很多争论,也一直让我有点困惑,因为总有点不得庐山真面目的感觉,直到上周看到了一些资料,遂整理于此,方便以后翻阅: 首先来看看网上关于索引需要重建的准则或标准: 一:分析(analyze)指定索引之后,查询index_stats的height字段的值,如果这个值>=4 ,最好重建(rebuild

1 字段属性 主键.唯一键和自增长. 1.1 主键 主键:primary key,一张表中只能有一个字段可以使用对应的键,用来唯一的约束该字段里面的数据,不能重复. 一张表只能有最多一个主键. 1.1.1 增加主键 在SQL操作中欧有多种方式可以给表增加主键,大体分为三种: 方案1:在创建表的时候,直接在字段之后,跟primary key关键字(主键本身不能为空). -- 增加主键 create table my_pri( id int primary key, name ) not null

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

转载地址:http://donlianli.iteye.com/blog/1924721?utm_source=tuicool&utm_medium=referral Elasticsearch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,

昨晚某现场报一个重建索引失败的问题,远程查看后发现是自动收缩的内部会话引发的锁申请超时,突然想起来自己的加锁实验还没完成索引重建部分,今天有空正好做一下: USE [数据库名] GO ALTER INDEX <索引名> ON dbo.<表名> REBUILD PARTITION = ALL WITH ( MAXDOP = 4, ONLINE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF ) GO 先试了下聚集索引的重建,以下是相关会话的所有加锁情况: 从以上的锁分布情况来

导出数据库备份文件 1. 备份服务器数据,采用并行方式,加快备份速度(文件日期根据具体操作日期修改) expdp jhpt/XXXX directory=databackup dumpfile=dpfile_201511271500_%U.dmp filesize=5G parallel=8 compression=all 导出为多个文件,最大一个文件5g. 4. 执行导入脚本,进行数据库导入,排除索引和主键(文件日期根据导出文件修改) impdp jhpt/XXX directory=data

本文同时发布在我的个人博客 之前尝试了用mysql做大规模数据的检索优化,可以看到单字段检索的情况下,是可以通过各种手段做到各种类型索引快速检索的,那是一种相对简单的场景. 但是实际应用往往会复杂一些 -- 各类索引(关键词匹配.全文检索.时间范围)混合使用,还有排序的需求.这种情况下mysql就有点力不从心了,复杂的索引类型,在多索引检索的时候对每个字段单独建索引于事无补,而联合索引无法在如此复杂的索引类型下建起来. 用ElasticSearch来解决这个场景的问题就要简单的多了.那么如何用e

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

原文:http://donlianli.iteye.com/blog/1924721?utm_source=tuicool&utm_medium=referral Elasticsearch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

铺垫知识点: 数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索