索引

本文简单介绍了ES、Kibana和Go语言操作ES。 Elasticsearch 介绍 Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。Elasticsearch还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，ES能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 Elasticsearch能做什么 当你经营一家网上商店，你可以让你的客户搜索你卖的商品。在这种情况下，你可以使用ElasticSearch来存储你的整个产品目录和库存信息，为客户提供精准搜索，可以为客户推荐相关商品。 当你想收集日志或者交易数据的时候，需要分析和挖掘这些数据，寻找趋势，进行统计，总结，或发现异常。在这种情况下，你可以使用Logstash或者其他工具来进行收集数据，当这引起数据存储到ElasticsSearch中。你可以搜索和汇总这些数据，找到任何你感兴趣的信息。 对于程序员来说，比较有名的案例是GitHub，GitHub的搜索是基于ElasticSearch构建的，在github.com/search页面，你可以搜索项目、用户、issue、pull request，还有代码。共有40~50个索引库

Elasticsearch查询语法 关于倒排索引的一点思考： ES在保存文档时，会将原始文档通过_source字段保存，同时构建倒排索引，保存词项跟文档ID的关系。那么接下来有一个问题： 一个Type有一个倒排索引，还是一个Field对应一个倒排索引 ？ 假设一个Type一个倒排索引，那么文档中所有分词的字段，都会进入这个唯一的倒排索引表里。举个例子，Type包含title字段和content字段，文档A的title和content都包含java这个词项，文档B只有content中包含java这个词项，那么在这个唯一的倒排索引表中，java词项对应A、B两个文档，你如果查询title中包含java词项时，ES就不知道要给你返回文档A还是B了！！！ 所以，倒排索引是在Field维度，那么在组合查询时，即有多个查询条件，ES是如何处理的呢？比如查询title中包含java词项，content中包含作者Bruce Eckel的文档。那么，假设title的倒排索引表里，包含java的文档有A、B、C，在content的倒排索引里包含Bruce Eckel的文档有A、D、E，那么计算这2个倒排索引表结果的交集，即A就是满足条件的文档。 故在组合查询时，最终的结果为每个查询子项结果集的交集 cat API 查询当前ES集群相关的消息，包括集群中index数量、运行状态、当前几圈所在的ip

一、索引管理 索引的创建和删除可以通过两种方法： 一种是ALTER TABLE 另一种是CREATE/ DROP INDEX 使用语法 例如下面有一个表，创建表时 指定了一个主键索引 create table t( a int not null, b varchar(8000), primary key(a) )engine=innodb; 现在添加一个字段c，并 对字段c进行索引 alter table t add c int not null; alter table t add key idx_c(c); 也可以只索引一个列的开头部分数据，例如 只对b字段的前100个字段进行索引 alter table t add key idx_b(b(100)); 当然也可以 进行联合索引 alter table t add key idx_a_c(a,c); SHOW INDEX命令 该命令可以用来查看索引的信息，可以看到 表t上有4个索引，分别为： 主键索引 c列上的辅助索引 、 b列的前100字节构成的辅助索引 、以及 (a、c)的联合辅助索引 show index每列的含义如下： Table： 索引所在的表名 Non_unique： 非唯一的索引，可以看到parimary key是0，因为必须是唯一的 Key_name： 索引的名字，用户可以通过这个名字来执行DROP INDEX

集群健康 请求 GET http://192.168.247.8:9200/_cluster/health 结果 { "cluster_name": "kevin-elasticsearch", "status": "green", "timed_out": false, "number_of_nodes": 1, "number_of_data_nodes": 1, "active_primary_shards": 5, "active_shards": 5, "relocating_shards": 0, "initializing_shards": 0, "unassigned_shards": 0, "delayed_unassigned_shards": 0, "number_of_pending_tasks": 0, "number_of_in_flight_fetch": 0, "task_max_waiting_in_queue_millis": 0, "active_shards_percent_as_number": 100.0 } 创建索引 请求 PUT http://192.168.247.8:9200/index_str { "settings": { "index": { "number_of_shards": "2", "number_of

B-Tree 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空 所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 由于B-Tree的特性，在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或找到null指针，前者查找成功，后者查找失败。 例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logd((N+1)/2)，检索一个key，其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。从这点可以看出，B-Tree是一个非常有效率的索引数据结构。 另外，由于插入删除新的数据记录会破坏B-Tree的性质，因此在插入删除时，需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持B-Tree性质. B+Tree（B-Tree变种）（mysql索引存储结构） 非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引 叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接，提高区间访问性能 为什么根节点不存储数据，叶子节点存储数据？ 希望树的横向（根节点）能存储更多的索引，将具体的数据存储到叶子节点上 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据 ？ 一般主键为bigint为8 Byte，指针为6 Byte，InnoDB存储引擎最小储存单元为页（Page），一个页的大小是16KB，16KB （16

一、什么是索引 索引（Index）是帮助Mysql高效获取数据的数据结构。所以说索引的本质是：数据结构。 简单理解就是：排好序的快速查找数据的数据结构。 一般来说，索引本身也很大，不可能全部保存在内存中，所以通常以索引文件的形式保存在磁盘上。 二、索引的优势和劣势 1、优势 高效的检索数据 通过索引列队数据排序 2、劣势 更新表（增、删、改）的同时也需要更新索引，降低了更新表的速度。 由于索引通常保存在磁盘上，所以占用了额外的空间。 三、什么情况下适合创建索引 主键自动建立唯一索引。 频繁作为条件查询的字段。 查询中与其他表关联的字段，比如外键。 单键/组合索引对比，组合索引性价比更高。 查询中需要排序的字段。 查询中需要统计或分组的字段。 四、什么情况下不适合创建索引 表记录太少，比如只有几行，几百行记录。 经常增、删、改的表或字段。 where条件里用不到的字段。 过滤性不好的字段。（过滤性不好表示不能唯一定位一条记录或者每次定位记录行数太多，比如性别。而身份证号过滤性就很好。） 来源： CSDN 作者： qq_24552437 链接： https://blog.csdn.net/qq_24552437/article/details/104221548

1、触发器的作用： 触发器是一中特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。 2、什么是存储过程？用什么来调用？ 存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。 调用： 1）可以用一个命令对象来调用存储过程。 2）可以供外部程序调用，比如：java程序。 3、存储过程的优缺点: 优点： 1）存储过程是预编译过的，执行效率高。 2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。 3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。 4）存储过程可以重复使用，可减少数据库开发人员的工作量。 缺点：移植性差 4、存储过程与函数的区别 存储过程 1、用于在数据库中完成特定的操作或者任务（如插入、删除等） 2、程序头部声明用procedure 3、程序头部声明时不需描述返回类型可以使用in/out/in out 三种模式的参数 4、可作为一个独立的PL/SQL语句来执行 5、可以通过out/in out 返回零个或多个值 6、SQL语句(DML

目录 SQL(Structured Query Language)学习笔记 Terminal登录数据库 SQL特性 SQL约束 SQL索引 触发器 SQL优化执行计划 索引唯一扫描(index unique scan) 索引范围扫描(index range scan) 索引全扫描(index full scan) 索引快速扫描(index fast full scan) 检索数据 排序检索数据 过滤数据(字符需要用'' 数值不需要'') 通配符过滤数据 拼接字段(||) SQL函数 分组 select执行顺序 子查询 联结 等值联结/内联结 自联结 自然联结 外联结 组合查询 UNION SQL(Structured Query Language)学习笔记 Terminal登录数据库 1.登录 mysql -u root -p ; 2.显示所有数据库 show databases ; 3.使用数据库 use “database name” ; 4.显示数据库中所有表 show tables; 5.删除表 drop table ”Customers“; SQL特性 SQL约束 1.主键 CREATE TABLE OrderItems ( order_num int NOT NULL PRIMARY KEY, order_item int NOT NULL , prod_id char

文章目录 I . 多点触控事件 II . PointerId 与 PointerIndex 简介 III . 本次 PointerId 与 PointerIndex 获取 IV . PointerId 与 PointerIndex 互相转化 V . 触摸点个数获取 ( getPointerCount ) VI . 触摸点坐标获取 VII . 多点触控 示例代码 ( 参考 ) I . 多点触控事件 1 . 多点触控事件 : ① ACTION_DOWN : 第一个手指按下 ② ACTION_MOVE : 所有的手指移动 ③ ACTION_UP : 最后一个手指抬起 ④ ACTION_POINTER_DOWN : 中间的手指按下 ( 已经有手指按下 ) ⑤ ACTION_POINTER_UP : 中间手指抬起 ( 还有手指在触摸中 ) 2 . 获取多点触控事件 : 调用 MotionEvent 对象的 getActionMasked() 可以获取多点触控事件 , 即上面的 5 种触摸事件 ; 3 . 获取并处理多点触控事件代码示例 : ① 获取多点触控事件 : //获取当前的多点触控触摸事件 int actionMasked = event . getActionMasked ( ) ; ② 处理多点触控事件 : //处理 5种多点触控事件 switch ( actionMasked )

1、独立的列 在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。 例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引： SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5; 2、多列索引 在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。例如下面的语句中，最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。 SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor WHERE actor_id = 1 AND film_id = 1; 3、索引列的顺序 让选择性最强的索引列放在前面。 索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。 例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。 SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity, COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id