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?

es修改索引副本个数 PUT index01/_settings { "number_of_replicas": 2 }

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

1.创建索引 创建索引的语法PUT /my_index{ "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, "type_two": { ... any mappings ... }, ... }} 创建索引的示例PUT /my_index{ "settings": { "

原理: 修改的原理是先删除,后增加一个,这也是常用的一种修改的方式. 删除的文档的id不会被新增加的文档占用,类似于mysql的自增,当删除一个id=2时,以后id=2就是空着的,不会上来一个把2给占用.再添加是往后面增加. 代码: 删除fileName 为 javaweb的索引,然后新增加一个索引,索引的term是fileN与fileC,值分别是"测试文件名"与"测试文件内容". 原来的索引结构:

[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

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

整理这篇文章的缘由: 互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是

今天因为要对一套数据库的数据抽取进行io优化,希望通过修改表结构将抽取io降下来,因为抽取只针对标签HAVE_FLAG为"0"的值进行抽取,抽取之后更新HAVE_FLAG为其他值,所以计划将HAVE_FLAG在时间分区里面再按照"0"和其他值进行list分区,控制SQL扫描的范围,再配合索引,降低IO. 准备工作 提取表和索引的语句. SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL(OBJECT_TYPE => 'TABLE', NAME =>

前一阵无意中和同事讨论过一个SQL相关的题(通过一个小问题来学习SQL关联查询),很惭愧一个非常简单的问题由于种种原因居然没有回答正确,数据库知识方面我算不上技术好,谈起SQL知识的学习我得益于2008年进的一家公司,有几个DBA技术相当专业,正好手上有一个项目遇到了一些数据库查询性能问题,就试着想办法优化,于是自己将相法和DBA沟通后,居然得到了他们的赞同,让我信心大增,后来一段时间我又主动找他们聊了一些其它的知识,所以在数据库索引这块我算是相对一般的.net程序员要更加有见解一些.当时我们部

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)

转载:SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼

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

SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:  其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是

原文:http://www.ywnds.com/?p=4442 一.背景 MySQL大字段的DDL操作:加减字段.索引.修改字段属性等,在5.1之前都是非常耗时耗力的,特别是会对MySQL服务产生影响.在5.1之后随着Plugin Innodb的出现在线加索引的提高了很多,但是还会影响(时间缩短了),主要是在更改期间,会生成一个互斥锁,阻塞对整个表的所有操作.不过MySQL 5.6可以避免上面的情况,支持在线DDL操作了.但目前大部分在用的版本都是5.6之前的,所以DDL操作一直是运维人员头疼的

分形树简介 原文:http://www.bitstech.net/2015/12/15/tokudb-index-introduction/ 分形树是一种写优化的磁盘索引数据结构. 在一般情况下, 分形树的写操作(Insert/Update/Delete)性能比较好,同时它还能保证读操作近似于B+树的读性能.据Percona公司测试结果显示, TokuDB分形树的写性能优于InnoDB的B+树), 读性能略低于B+树. 类似的索引结构还有LSM-Tree, 但是LSM-Tree的写性能远优于读性

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)

前言 Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结.自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家. 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法,以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构. 从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, hei

SQL Server 修改表结构 本文链接:https://blog.csdn.net/petezh/article/details/81744374 查看指定表结构 exec sp_help Reports 修改表名 exec sp_rename 'Reports','Reports2' 删除数据表 不能删除有外键约束的表. drop table Reports 表字段 alter table Reports add NewColumn nchar(5) null --新增字段 alter t