Luke 5 发布,可视化 Lucene 索引查看工具  oschina 发布于2015年08月31日  这是一个主要版本,该版本支持 Lucene 5.2.0. 它支持 elasticsearch 1.6.0(Lucene的4.10.4) 已解决的问题:#20增加支持重建索引并不会存储领域,不暴露位置的字段值. Pull Requests:#23 Elasticsearch 支持和阴影插件组装#26 添加 .gitignore 文件#27 支持 Lucene 5#28 luke.sh 新增LU

Solr学习笔记之3.Solr导入SQLServer数据建立索引 一.下载MSSQLServer的JDBC驱动 下载:Microsoft JDBC Driver 4.0 for SQL Server 地址:http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774 二.配置Solr dataimport for SQLServer 1.依赖jar包配置 将MSSQLServer的JDBC驱动中的sqlj

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72894187 通过上文的学习,我相信大家已经学会了如何使用Solrj来操作索引库.本文我们将把商品数据导入到索引库中的Service层代码编写完毕! 首先在taotao-search-interface工程中新建一个接口,如下图所示. 可以看到importAllItemToIndex方法的返回值类型是TaotaoResult,当你纠结返回值是什么的时候,你就可以使用TaotaoResult.

转载:http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51707023 ElasticSearch JAVA API官网文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-docs-index.html 目录: 一.生成JSON 1.1手写方式生成 1.2使用集合 1.3使用JACKSON序列化 1.4使用ElasticSearch 帮助类 二.创建索引

PS:第一个版本号里未做输入的schema_name和table_name推断,改动了一下!再次share! #统计指定架构的全部表的数据和索引大小情况 #tablesize.sh #!/bin/sh #ocpyang@126.com if [ "$#" -gt 2 -o "$#" -lt 1 ];then echo "**********************************" echo "too many input pa

如果想查看 Mysql 数据库的总的数据量或者某个表的数据或者索引大小,可以使用系统库 information_schema 来查询,这个系统库中有一个 TABLES 表,这个表是用来记录数据库中表的大小.行数.索引大小等信息 mysql > use information_schema; Database changed mysql > show create table TABLES; mysql > desc TABLES; 表结构如下: sql: CREATE TEMPORARY

使用VS开发的一个开机自启动启动.可接收指定数据关闭电脑或打开其他程序需要注意的几点 为了能够在其他电脑上运行自己写的程序,需要在VS改一下编译的运行库.(项目->属性->配置属性->C/C++->代码生成->运行库->多线程调试(/MTd)) 其中用到了开机自启动,我用到了注册表的方法. //定义路径最大程度 //定义写入的注册表路径 #define SELFSTART_REGEDIT_PATH "Software\\Microsoft\\Windows\\

MySQL数据和索引占用空间查询 查询所有数据库占用磁盘空间大小的SQL语句 SELECT table_schema, -- 数据库名称 concat( TRUNCATE ( sum( data_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS data_size, -- 数据占用空间 concat( TRUNCATE ( sum( index_length ) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) AS index_size -- 索引占用空间 FR

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(

目录 分析框图 配置数据库与solrconfig.xml 回到顶部 分析框图 框图画的粗糙!勿喷啊!勿喷啊! 回到顶部 配置数据库与solrconfig.xml Dataimport插件 可以批量把数据库中的数据导入到索引库中. 1.添加jar包 需要的jar包,再solr,目录的dist下,找到solr-dataimporthandler-4.7.0.jar,solr-dataimporthandler-extras-4.7.0.jar,移动到collection1下,lib包,如果没有lib

SELECT CONCAT(ROUND((INDEX_LENGTH+DATA_LENGTH)/1024/1024, 2), 'MB') AS '总大小',CONCAT(ROUND(DATA_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB')  AS '数据大小',CONCAT(ROUND(INDEX_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB') AS '索引大小' FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='youwoapp

查看索引 mysql> show index from tblname; mysql> show keys from tblname; · Table 表的名称. · Non_unique 如果索引不能包括重复词,则为0.如果可以,则为1. · Key_name 索引的名称. · Seq_in_index 索引中的列序列号,从1开始. · Column_name 列名称. · Collation 列以什么方式存储在索引中.在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类). · Cardi

1.创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字:columns是列索引,即每一列的名字.建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入. import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取数据帧的行索引和列索引 2.1 获取行索引 # 以数组形式返回 row_name = df.ind

elasticsearch 中的地理信息存储, 有geo_point形式和geo_shape两种形式 此篇只叙述geo_point, 地理位置需要声明为特殊的类型, 不显示在mapping中定义的话, 需要 { "pin" : { "location" : { "lat" : 40.12, "lon" : -71.34 }, "tag" : ["food", "family&q

我们看到的图形, 实际是由点来完成的, 有2种类型的格子模型可用于地理星座, 默认使用的是geoHash, 还有一种4叉树(quad trees), 也可用于 判断形状与索引的形状关系 1), intersects: 查询的形状与索引形状有重叠(默认) 2), disjoint: 查询的形状与索引的ixngzhuang完全不重叠 3), within: 索引的形状被包含在查询中 建立mapping时, 需要明确映射: PUT /attractions { "mappings": { &

两种方法: 1>使用excel 的自文本导入功能,具体方法: 1) 打开 Excel 2) 执行“数据”->“自文本” 3) 选择 CSV 文件,出现文本导入向导 4) 选择“分隔符号”,下一步 5) 勾选“逗号”,去掉“ Tab 键”,下一步,完成 6)在“导入数据”对话框里,直接点确定 参考 2>使用notepad++ 打开该csv文件,编码 --> 以UTF-8格式编码,保存,重新使用excel打开

最近在优化日结存储过程,日结存储过程中大概包含了20多个存储过程. 发现其有一个存储过程代码有问题,进一步发现结存的数据中有一个 日期字段business_date 是有问题的,这个字段对应的类型是varchar,但是存储过程传入参数的类型是char,导致最后结存进去的数据末尾多了几个空格. 比如,应该是'2016-12'的,但现在是'2016-12  '. 为了解决这个问题,要修改这个字段的值,去掉尾部的空格,于是运行如下语句: update TB_CUSTOMER_FROZEN set BU

1.numpy读取数据 CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件 显示:表格状态 源文件:换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录 由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便教学,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的 加载数据: np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None

一 简介:本文介绍创建自动删除数据的TTL索引 二 目的 定时删除数据三 创建方法   db.collection.createIndex(keys, options)   options:   expireAfterSeconds 指定多少秒或者包含日期值的数组 创建示例   db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 },{backgroup: true}) 四 何时失