我们经常会遇到问题.为什么指定的文档没有被搜索到.许多情况下, 这都归因于映射的定义和分析例程配置存在问题. 针对分析过程的调试,ElasticSearch提供了专用的REST API. _analyze, _explain是Elasticsearch提供的辅助API.经常不为人所知和所用. _explain 用来帮助分析文档的relevance score是怎样计算出来的,而_analyze是Elasticsearch一个很实用的API,它能够帮助你分析每个field或者某个analyzer/

今天丁原问我mysql执行计划中的key_len是怎么计算得到的,当时还没有注意,在高性能的那本书讲到过这个值的计算,但是自己看执行计划的时候一直都没有太在意这个值,更不用说深讨这个值的计算了: ken_len表示索引使用的字节数,根据这个值,就可以判断索引使用情况,特别是在组合索引的时候,判断所有的索引字段都被查询用到. 在查看官方文档的时候,也没有发现详细的key_len的计算介绍,后来做了一些测试,在咨询了丁奇关于变长数据类型的值计算的时候,突然想到innodb 行的格式,在这里的计算中有

以前我很好奇通过执行计划Explain去分析SQL的时候看到的key_len值有时很小,有时看到很大,那时也不知道它是怎么算出来的,现在终于搞懂了,嘻.因为网上对key_len的长度的计算的资料也很少,官网也如此.我相信还有很多人不关心key_len的值是怎么来的,或者key_len有什么用的.key_len表示索引使用的字节数,根据这个值,就可以判断索引使用情况,特别是在组合索引的时候,判断所有的索引字段是否都被查询用到.好啦,废话不多说,我们通过例子来说明吧! 在说key_len长度计算长度

ken_len表示索引使用的字节数,根据这个值,就可以判断索引使用情况,特别是在组合索引的时候,判断是否所有的索引字段都被查询用到. key_len显示了条件检索子句需要的索引长度,但 ORDER BY.GROUP BY 子句用到的索引则不计入 key_len 统计值: 关于 key_len 的计算规则: • 当索引字段为定长数据类型,比如:char,int,datetime,需要有是否为空的标记,这个标记需要占用1个字节:• 当索引字段为变长数据类型,比如:varchar,除了是否为空的标记外

总结: 变长字段需要额外的2个字节,固定长度字段不需要额外的字节.而null都需要1个字节的额外空间,所以以前有个说法:索引字段最好不要为NULL,因为NULL让统计更加复杂,并且需要额外一个字节的存储空间.这个结论在此得到了证实. key_len的长度计算公式: varchr(10)变长字段且允许NULL : 10*(Character Set:utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段) varchr(10)变长字段且不允许NULL : 10*(Charact

接触MySQL已经有一段时间了,了解如何优化它也迫在眉睫了,话说工欲善其事,必先利其器.最近我就打算了解下几个优化MySQL中经常用到的工具.今天就简单介绍下EXPLAIN. 环境准备 Explain 介绍 id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra Explain extended 选项介绍 环境准备 1. MySQL版本 mysql> select version(); +---------------

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

一.修改配置文件 1.节点配置 1.vim elasticsearch.yml # ======================== Elasticsearch Configuration ========================= # # NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings. # Before you set out to tweak and tune the configuratio

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G .30G heap 大概能处理的数据量

移动端图形标准中,目前 OpenGL ES 仍然是比较通用的标准(Vulkan 则是新一代),这里新开一个系列用于记录学习 OpenGL ES 的历程,以便查阅理解. OverView OpenGL ES OpenGL ES 是移动设备中主流图形API,由Khronos 组织创立.其支持平台包括 iOS.Android.BlackBerry.bada.Linux和Windows,同时,它还是浏览器中 3D 图形 WebGL 标准的基础. 目前,Khronos 已经发布了一下几个版本: OpenG

​作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换)

多索引多type搜索 分页搜索 每页5条 查询一到3页数据 第一页:http://127.0.0.1:9200/blogs2/product/_search?size=5&from=0 第二页:http://127.0.0.1:9200/blogs2/product/_search?size=5&from=5 第三页:http://127.0.0.1:9200/blogs2/product/_search?size=5&from=10 size参数为每页显示数量 from为跳过前面

从第一章翻译Elasticsearch官方指南Controlling Relevance一章. 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比方日期.数值和字符枚举值)的数据库,它们仅仅须要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询就可以. 虽然布尔类型的YES|NO匹配也是全文搜索的一个必要组成.它们本身是不够的.我们还须要知道每份文档和查询之间的相关程度.全文搜索引擎不仅要找到匹配的文档,还须要依据相关度对它们进行排序. 全文搜索相关度的公式,或者被

顾名思义,most_field就是匹配词干的字段数越多,分数越高,也可设置权重boost. 下面是简易公式(详细评分算法请参考:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50623948): score=match_field1_score*boost+match_field2_score*boost+...match_fieldN_score*boost. 在很多情况下,这种搜索很有效,但存在一个弱点,就是当文档中的字段冗余信息过多,将会影响那些文档比

一.常用术语 索引(Index).类型(Type).文档(Document) 索引Index是含有相同属性的文档集合.索引在ES中是通过一个名字来识别的,且必须是英文字母小写,且不含中划线(-):可类比于 MySQL 中的 database :在 7.0中,由于类型(Type)的移除,我们可以理解为,一个索引就是一张 table. 一个索引中可以定义一个或多个类型Type,文档必须属于一个类型:可类比于 MySQL 中的 table: 文档Document是可以被索引的基本数据单位.文档是Ela

Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ,它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大. Aggregations种类分为: Metrics, Metrics 是简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作,是一个单一的数值. Bucket, Bucket 你则可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集,然后Metrics会分别作用在这些小数据集上. 对于最后聚合出来的结果,其实我们还希望能进一步做处理,所

Android Lollipop 面向开发人员的主要功能 Material Design 设计 注重性能 通知 以大屏幕呈现 以文档为中心 连接性能再上一级 高性能图形 音频处理功能更强 摄像头和视频处理进一步完好 Android 在办公中的应用 屏幕截图和共享 新型传感器 Chromium WebView 辅助功能和输入 构建低电耗应用 欢迎使用 Android 5.0 Lollipop,这是迄今为止规模最大最为雄心勃勃的 Android 版本号! 此版本号为用户推出了各种崭新的新功能,为开发

*Tamic 专注移动开发! 更多文章请关注 http://blog.csdn.net/sk719887916 虽然Android已到了7.0 ,但是我们还是不能忘怀视觉革命性改变的5.0,今天回顾下android5.0做出的改变! Android 5.0 Lollipop,这是迄今为止规模最大最为雄心勃勃的 Android 版本! 此版本为用户推出了各种崭新的新功能,为开发者则提供了数千个新的 API.不仅如此,它将 Android 的领域扩展得更远,小到手机.平板电脑和穿戴式设备,大到电视和

1,Mac上安装(指定java8) brew cask install java8 vim .base_profile 文件内容: JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1..0_162.jdk/Contents/Home PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar source .base_profile echo

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi