ElasticSearch创建动态索引 需求:某实例需要按照月份来维护,所以之前的“写死”索引的方式当然不行了.通过百度和看SpringDataElasticSearch官方文档,最后解决了这个问题. 关键技术点: Spel表达式 (通过调用方法来获取新的索引名,方法内处理新索引名的生成逻辑) 实体类部分代码: 从表达式中可以看出:esConfig 是一个bean,调用了getXX方法. @Document(indexName = "#{esConfig.getApiCallIndexName(

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

ElasticSearch+Kibana 索引操作 一 前言 ElasticiSearch 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 因为在工作的项目中有使用到所以写下相关的内容,并附带源码 感兴趣的朋友可以自

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m

在使用Eleasticsearch进行索引维护的过程中,如果你的应用场景需要频繁的大批量的索引写入,再使用上篇中提到的维护方法的话显然效率是低下的,此时推荐使用bulkIndex来提升效率.批写入数据块的大小取决于你的数据集及集群的配置. 下面我们以Spring Boot结合Elasticsearch创建一个示例项目,从基本的pom配置开始 <dependency>    <groupId>com.google.code.gson</groupId>    <ar

索引的优点 1.加快数据的检索速度,这是创建索引的最主要的原因; 2.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间. 索引的缺点 1.创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加. 2.索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大. 3.当对表中的数据进行增加.删除和修改的时候,索引也要同

mysql索引设计的注意事项 目录 一.索引的重要性 二.执行计划上的重要关注点 (1).全表扫描,检索行数 (2).key,using index(覆盖索引) (3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段 (4) order by和Using filesort 三.索引设计的注意事项 (1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议 (2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引 (3). 索引一定是有益的吗? (4). where条件中不要在索引字段侧进行任何运

1. 编写索引内容 节点解释: settings:配置信息 "number_of_replicas": 0  不需要备份(单节点的ElasticSearch使用) "mappings":  映射内容 "dynamic":false  是否动态索引,这里使用的是false,表示索引的固定的,不需要修改. "properties": 属性结构内容 "index":"true"  需要分词处理

一.简介 在ElasticSearch里没有专门的数组类型,任何一个字段都可以有零个和多个值.当字段值的个数大于1时,字段类型就变成了数组. 下面以视频数据为例,介绍ElasticSearch如何索引数组数据,以及如何检索数组中的字段值. 测试视频数据格式如下: { "media_id": 88992211, "tags": ["电影","科技","恐怖","电竞"] } media_i

mysql索引设计的注意事项(大量示例,收藏再看) 目录 一.索引的重要性 二.执行计划上的重要关注点 (1).全表扫描,检索行数 (2).key,using index(覆盖索引) (3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段 (4) order by和Using filesort 三.索引设计的注意事项 (1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议 (2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引 (3). 索引一定是有益的吗? (4). where条件中不要

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

1. 索引设计原则 索引设计不合理或缺少索引都会对数据库的性能造成障碍,高效的索引对于获得良好的性能非常重要. 设计索引时的一些原则: ◊ 索引并不是越多越好,一个表中如果有大量的索引,不仅占用大量的磁盘空间,而且会影响INSERT.DELETE.UPDATE等语句的性能.当表中数据更改的同时,索引也会进行调整和更新. ◊ 避免对经常更新的表进行过多的索引,并且索引中的列尽可能少.而对经常用于查询的字段应该创建索引,但要避免添加不必要的字段. ◊ 数据量小的表最好不要使用索引,由于数据较少,查询

在我们公司的DB规范中,明确规定: 1.建表语句必须明确指定主键 2.无特殊情况,主键必须单调递增 对于这项规定,很多研发小伙伴不理解.本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法,从而可以帮你释疑如下问题: .为什么innodb表需要主键? .为什么建议innodb表主键是单调递增? .为什么不建议innodb表主键设置过长? .掌握B-Tree和B+Tree基础知识 一.B-tree基础知识 B-tree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构.使用B-tree结构可

索引小知识 篇幅有限,索引的基本知识我们就不赘述了,在此,我们尝试说明其中的一个小点-----B+树与B树的区别到底是什么. InnoDB是使用B+树来实现其索引功能的.在B+树中,内节点(非叶子节点)存储了行数据的键,而叶子节点存储了所有的行数据,而B树的每个节点都存储了真实的数据.这种数据结构,决定了两者有以下不同点: (1)非叶子节点能存放指针的数据量.因为B树的非叶子节点存放的是整行的数据,占用了较多的空间,所以能存放指针就相对较少,因此整个B树的层数就变高.当数据量比较大时,插入更新会

一.守护进程是什么? Linux Daemon(守护进程)是运行在后台的一种特殊进程.它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件.它不需要用户输入就能运行而且提供某种服务,不是对整个系统就是对某个用户程序提供服务.Linux系统的大多数服务器就是通过守护进程实现的.常见的守护进程包括系统日志进程syslogd. web服务器httpd.邮件服务器sendmail和数据库服务器mysqld等. 守护进程一般在系统启动时开始运行,除非强行终止,否则直到系统关机都保持运行.守护进

索引定义:是一个单独的,存储在磁盘上的数据库结构,其包含着对数据表里所有记录的引用指针. 数据库索引的设计原则: 为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引.那么索引设计原则又是怎样的?1．选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建

参考文档:https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/00_README.html 一.索引操作 1.查看当前节点的所有的index 查看当前节点的所有的index [root@es1 ~]# curl -X GET 'http://10.87.6.2:9200/_cat/indices?v' health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size green

本文主要讨论MySQL索引的部分知识.将会从MySQL索引基础.索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开. 一.MySQL——索引基础 首先,我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引,分析索引的几种类型,并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则. 此部分用于测试索引创建的user表的结构如下: 1.什么是索引 “索引(在MySQL中也叫“键key”)是存储引擎快速找到记录的一种数据结构.” ——<高性能MySQL> 我们需要知道索引其实是一种数据结构,其功能是帮助我

近发现elasticsearch近期索引文件大的吓人,清理了下之前的索引文件,发现服务器性能大大的减轻了一半,想一直保留近一个月的索引文件,但是又不想每个月手动清楚,在此写了一个小脚本 查询索引: curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/_cat/indices/?v' 一. 手动删除 rm -rf *--* 二.api删除 curl -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/logstash-2016-07-*' 清理掉了所有 3月份的索引文件