一.简介: 映射:在创建索引时,可以预先定义字段的类型(映射类型,也就是type,一个索引可以有一个或多个类型)及相关属性. Elasticsearch会根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段映射.将输入的数据转变成可搜索的索引项.Mapping就是我们定义的字段的数据类型,同时告诉Elasticsearch如何索引数据以及是否可以被搜索. 作用:会让索引建立的更加细致和完善. 二.映射类型: 1.1 动态映射: 字段和属性不需要预先事先定义.在你添加文档的时候,就会自动添加到索引,这个过

因为各种原因,项目经理和产品经理把我做的东西给否定了,所以决定分享出去. 主要功能: 1 .带中文索引的ListView 2.自己定义顶部搜索视图,能够对返回button,搜索button加入事件监听,带动画的咧!~ 3.底部自己定义视图,能够对Listview的adapter加入监听,而且回调选中的数目,另外其它的视图都是能够自己加入的 4.右側的索引视图,依据通讯录的解析后的数据动态生成相关索引列表 5.Adapter的抽象类,想优化自己的Adapter能够看一下,样例中的adapter不过

mapping的写入与查看 首先创建一个索引: curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/productindex" {"acknowledged":true} 现在只创建了一个索引,并没有设置mapping,查看一下索引mapping的内容: curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/productindex/_mapping?pretty" { "productindex&quo

mapping的写入与查看 首先创建一个索引: curl -XPOST "http://127.0.0.1:9200/productindex" {"acknowledged":true} 现在只创建了一个索引,并没有设置mapping,查看一下索引mapping的内容: curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/productindex/_mapping?pretty" { "productindex&quo

[转]SAP建数据库索引   %_hints  db6 'INDEX("MKPF","MKPF~BUD")'           db6 'INDEX("MSEG","MSEG~S")'           db6 'INDEX("MSEG","MSEG~M")'. http://blog.chinaunix.net/u1/40527/showart.php?id=697490

正在用的Neo4j是当前最新版:3.1.0,各种踩坑.说一下如何在Neo4j 3.1.0中使用中文索引.选用了IKAnalyzer做分词器. 1. 首先参考文章: https://segmentfault.com/a/1190000005665612 里面大致讲了用IKAnalyzer做索引的方式.但并不清晰,实际上,这篇文章的背景是用嵌入式Neo4j,即Neo4j一定要嵌入在你的Java应用中(https://neo4j.com/docs/java-reference/current/#tut

对于特殊字段,比如外键,主键,在不知道外键主键名的情况下,需要如下操作select constrname from sysconstraints where constrtype='R' and tabid= ( select tabid from systables where tabname = 'tst_1' ) ;   ----'R'查找外键,'P'查找主键------针对informix数据库-----------------------------------------------

有两个表,表a CREATE TABLE `a` ( `id` mediumint() unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `fid` ) unsigned ', `cnt` ) unsigned ', ... ... ... PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_fid` (`fid`), ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 表b CREATE TABLE `b` (`fid` ) unsigned NO

因为项目开发使用的是Java语言, 项目的开发架构是Spring MVC+ maven的jar包管理,  所以今天重点说说ES 5.4.3 的Java API的源码实战 1. pom.xml文件增加依赖: <!-- elasticsearch --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <

遇到一个问题,有几个结构一个的查询,表的索引建的也一样,但是有的查询很快,有的却很慢,需要半分钟以上才能执行完. 查看执行计划,并没有什么区别.找了很久原因才发现是主查询和子查询所涉及的表的字符编码不一致.改为一致后,问题解决. sql如下: delete from t_diag_detection WHERE reportName NOT IN (SELECT reportName FROM t_diag_reportinfo) 原因是 t_diag_detection表的字符编码是utf8m

问题:长期以来MYSQL搜索对于中文来说不太理想,InnoDB引擎对FULLTEXT索引的支持是MySQL5.6新引入的特性,但是用“初级”一词在“我是一名初级开发者”搜索时是无法出现结果的,原因在于搜索是以空格来分词.因此仅能由第三方插件来完成搜索任务.在MySQL 5.7.6中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们:n-gram parser. 1 安装环境,推荐使用最新的MYSQL https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5

Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索. Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如PHP,Python,Perl,Ruby等,同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件. Sphinx 单一索引最大可包含1亿条记录,在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒(毫秒级). Sphinx创建索引的速度为:创建100万条记录的索引只需 3-4分钟,创建1000

朋友在500w的表上建索引,半个小时都没有结束.所以就讨论如何提速. 一．先来看一下创建索引要做哪些操作:1. 把index key的data 读到内存==>如果data 没在db_cache 中,这时候很容易有大量的db file scatter read wait 2. 对index key的data 作排序==>sort_area_size 或者pga_aggregate_target 不够大的情况下,需要做 disk sort, 会有大量的driect path read/write

例子: package main import ( "fmt" "github.com/blevesearch/bleve" ) func main() { // open a new index mapping := bleve.NewIndexMapping() index, err := bleve.New("example.bleve", mapping) if err != nil { fmt.Println(err) return }

环境:Oracle 11.2.0.3 需求:生产一张表由于前期设计不当,没有主键.现需要添加主键,数据量很大,想并行建立. 1.直接添加,提示ora-3001:未实施的功能;只能单线程建立主键 SQL> alter table t add constraint pk_t primary key (object_id) using index online parallel 2;   alter table t add constraint pk_t primary key (object_id)

接下来看看下面index部分的源码实现: data := struct { Name string Des string }{ Name: "hello world this is bone", Des: "this is a good time", } // index some data index.Index("id", data) 其中, index.Index("id", data) 实现代码: // Index a

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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

下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

一,什么情况下使用索引1. 表的主关键字 自动建立唯一索引 2. 表的字段唯一约束 ORACLE利用索引来保证数据的完整性 3. 直接条件查询的字段 在SQL中用于条件约束的字段 如zl_yhjbqk(用户基本情况)中的qc_bh(区册编号) select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’ 4. 查询中与其它表关联的字段 字段常常建立了外键关系 如zl_ydcf(用电成份)中的jldb_bh(计量点表编号) select * from zl_ydcf a,z

本文转载自:http://blog.csdn.net/iangujun/article/details/8136764 之前从没有用SqlServer数据库处理过大数据量的表,都是用Oracle,然后一般为数据量较大的表添加索引或主键都是用plsql工具,今天正好需要为一张保存于SqlServer数据库的千万级数据表增加索引,于是遇到了下面一系列的问题. 我开始想当然的右键需要增加索引的表名----设计----管理索引和建----添加索引----点击保存,一切看来顺其自然的事情,结果等待了几十秒