在之前的文章中,介绍了 ES 整体的架构和内容,这篇主要针对 ES 最小的存储单位 - 文档以及由文档组成的索引进行详细介绍. 会涉及到如下的内容: 文档的 CURD 操作. Dynamic Mapping 和显示 Mapping 的区别 常见 Mapping 类型与常见参数介绍 Index Template 和 Dynamic Template 对文档进行操作 单个文档 CRUD 和常见的数据库类似,ES 也支持 CURD 操作: 下面展示了对单个 ES 文档的操作: 操作名称 URL 解释

索引中文档的属性建立与不建立带来的影响总结   1.依据文档的某属性去查找索引的话,只会返回带有此属性(如果你对当前属性设定了条件,那么需要满足当前条件)的所有文档,没有建立此属性的文档是不会在返回结果文档中的,不管你的属性值类型是什么(string.date.long.int),结果都是一样的 2.查找条件满足,排序不会有任何影响(如果排序的属性文档没有,lucene会按文档建立的先后顺序返回且只会按照这个顺序),只需注意说的第一点 3.索引查找也不会有任何影响,只需注意说的第一点 4.数量查

elasticsearch elasticsearch是一个高性能高扩展性的索引系统,底层基于apache lucene. 可结合kibana工具进行可视化. 概念: index 索引: 类似SQL中的一张表,索引名必须是全小写单词. type(索引类型):设计初衷是用type对相同逻辑结构(字段名)数据的归并,一个index中只能有一种 type,在6.0版本之后被标记为过时(deprecated),在后续大版本(7.x, 8.x+)中会将被完全弃用. document 文档:若干个键值对的数

分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好.举个例子: 词:<<是的>><span>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,

所有MySQL列类型可以被索引.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash,btree 默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引 MySQL的btree索引和hash索引的区别hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引

前几天写过一篇<Elasticsearch 7.x 最详细安装及配置>,今天继续最新版基础入门内容.这一篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档.索引和 REST API. 什么是文档 文档Unique ID 文档元数据 什么是索引 REST API 一.索引文档(Document) 1.1 白话什么是文档 从使用案例出发,Elasticsearch 是面向文档,文档是所有搜索数据的最小单元. 案例一:每个公司都有业务日志平台,比如交易业务日志. 文档:每一条日志文件中的日志项

最近在做sql优化,看到一篇有关sql索引不错的文章,转载一下. 一.索引类型 普通索引:INDEX 允许出现相同的索引内容 (normal) 唯一索引:UNIQUE 不可以出现相同的值,可以有NULL值 主键索引:PROMARY KEY 不允许出现相同的值(唯一性,且只能有一个) 组合索引:实质上是将多个字段建到一个索引里,列值的组合必须唯一 全文索引:FULLTEXT INDEX 可以针对值中的某个单词,但效率低(不建议,可利用添加关键词关联列来实现) //建表时建立CREATE TABLE

问题 现在给出很多份文档,现在对某个搜索词感兴趣,想找到相关的文档. 简单搜索 一种简单粗暴的做法是: 1.读取每个文档:2.找到其中含有搜索词的文档:3.对找到的文档中搜索词出现的次数统计:4.根据搜索词统计次数对文档按降序排序. 这称之为信息获取(Information Retrieval, IR),也叫简单搜索 普通IR方案存在的问题:    文档的体积增大或者数量增多,算法效率会下降    改进搜索的方案 Lucene项目对文档进行索引来快速搜索. 问题又来了:仅有索引仍不够,还有: 链

Elasticsearch 使用小结之索引Rollover 索引名 一般而言,客户端将数据每天写入一个索引,比如直接写入YYYY-MM-HH格式的索引,那么我们只需要在写入的客户端里面获取时间,然后得到相应的格式即可,例如logstash写入ES时索引名就是logstash-YYYY-MM-HH,但是实际使用中,我们总会遇到这种格式的索引名不太适用的情况(比如每天数据量很少,但是又需要保存很久的数据,或者每天数据量极大,每天一个索引已经不能容纳了),这个时候我们就需要考虑一个机制,将索引roll

一.文档 在实际使用中的对象往往拥有复杂的数据结构 Elasticsearch是面向文档的,这意味着他可以存储整个对象或文档,然而他不仅仅是存储,还会索引每个文档的内容使之可以被搜索,在Elasticsearch中可以对文档进行索引.搜索.排序.过滤. Elasticsearch使用JSON作为文档序列化格式. 使用json表示一个用户对象: { "email": "john@smith.com", "first_name": "Joh

oracle唯一索引与普通索引的区别和联系 区别:唯一索引unique index和一般索引normal index最大的差异是在索引列上增加一层唯一约束.添加唯一索引的数据列可以为空,但是只要尊在数据值,就必须是唯一的. 联系:1)unique index就是额外添加唯一性的约束.该约束严格的保证索引列的取值是唯一的,这在一些数据列上的业务约束是很重要的功能.比如一个数据列,不能作为主键,而且允许为空,但是业务上要求唯一特性,这个时候用唯一性索引就是最好的旋转.2)性能上两者并无很大区别. u

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树

MySQL单列索引和组合索引的区别介绍 作者:佚名出处:IT专家网2010-11-22 13:05 MySQL单列索引是我们使用MySQL数据库中经常会见到的,MySQL单列索引和组合索引的区别可能有很多人还不是十分的了解,下面就为您分析两者的主要区别,供您参考学习. 为了形象地对比两者,再建一个表: CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL, vc_City

一般,我们看到术语“索引”和“键”交换使用,但实际上这两个是不同的.索引是存储在数据库中的一个物理结构,键纯粹是一个逻辑概念.键代表创建来实施业务规则的完整性约束.索引和键的混淆通常是由于数据库使用索引来实施完整性约束. 接下来我们看看数据库中的主键约束.唯一键约束和唯一索引的区别. SQL> select * from v$version; BANNER ----------------------------------------------------------------------

原文:Mysql主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引的区别 Mysql索引概念: 说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的. Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是has

分类: DB 2011-12-03 21:34 611人阅读 评论(0) 收藏 举报 oracleconstraintsimmutableusertabledomain 1.  分别用两种方法创建主键 create table test1(id number,name varchar2(10)); insert into test1 values(1,'t1'); insert into test1 values(2,'t2'); commit; alter table test1 add co

一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索引 mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引.Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以它并不支持范围查找和排序等功能. B+Tree索引 B+Tree是mysql

CXF WebService 开发文档-目录索引 上次介绍了Axis的WebService,现在我们来看看CXF是怎么完成WebService的. Axis1 WebService 在线博文: http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2010/12/20/1911349.html Axis2 WebService 在线博文: http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/03/16/1985160.html 百度文库:htt

FROM : http://database.ctocio.com.cn/353/11664853.shtml MySQL单列索引是我们使用MySQL数据库中经常会见到的,MySQL单列索引和组合索引的区别可能有很多人还不是十分的了解,下面就为您分析两者的主要区别,供您参考学习. 为了形象地对比两者,再建一个表: CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_Name ) NOT NULL, vc_City ) N

MySQL Hash索引和B-Tree索引的区别究竟在哪里呢?相信很多人都有这样的疑问,下文对两者的区别进行了详细的分析,供您参考. MySQL Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引