基本概念 定义 一个分布式的实时文档存储,每个字段 可以被索引与搜索 一个分布式实时分析搜索引擎 能胜任上百个服务节点的扩展,并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据 用途 全文检索 结构化搜索 分析 VS传统数据库 传统数据库 提供精确匹配 ES 提供精确匹配 全文检索 处理同义词 给文档相关性评分 生成分析与聚合数据 实时 专有名词 索引(名词) 类似于数据库 索引(动词) 类似于insert.例如索引一个文档到一个索引 倒排索引 默认每个属性都会有一个倒排索引,可以设置属性不被索引,它只

昨天有一个需求,就是想要根据某个网关url做过滤,获取其下面所有的上下文nginx日志:如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有问题,啥也查不出来,后来仁杰指出来需要使用“”括起来,果然这样就变成了前后匹配的模糊查询了.但是继续,我发现如果我指定了字段"query":"request:\"http://XXX/YYY/ZZZ\""就啥也返回不了了:但是如果是换位message

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

前言 在EF中我们可以通过Linq来操作实体类,但是有些时候我们必须通过原始sql语句或者存储过程来进行查询数据库,所以我们可以通过EF Code First来实现,但是SQL语句和存储过程无法进行映射,于是我们只能手动通过上下文中的SqlQuery和ExecuteSqlCommand来完成. SqlQuery sql语句查询实体 通过DbSet中的SqlQuery方法来写原始sql语句返回实体实例,如果是通过Linq查询返回的那么返回的对象将被上下文(context)所跟踪. 首先给出要操作的

prepare可以解决大访问量的网站给数据库服务器所带来的负载和开销,本文章通过实例向大家介绍预查询prepare与普通查询的性能对比,需要的朋友可以参考一下. 实例代码如下: <?php class timer { public $StartTime = 0; public $StopTime = 0; public $TimeSpent = 0; function start(){ $this->StartTime = microtime(); } function stop(){ $th

今天偶尔看到sql中也有with关键字,好歹也写了几年的sql语句,居然第一次接触,无知啊.看了一位博主的文章,自己添加了一些内容,做了简单的总结,这个语句还是第一次见到,学习了.我从简单到复杂地写,希望高手们不要见笑.下面的sql语句设计到三个表,表的内容我用txt文件复制进去,这里不妨使用上一个随笔介绍的建立端到端的package的方法将这些表导入到数据库中,具体的就不说了. 从这里下载文件employees.txt,customers.txt,orders.txt 参考文章:http://

为什么忘记commit也会造成select查询的性能问题 今天遇到一个很有意思的问题,一个开发人员反馈在测试服务器ORACLE数据库执行的一条简单SQL语句非常缓慢,他写的一个SQL没有返回任何数据,但是耗费了几分钟的时间.让我检查分析一下原因,分析解决过后,发现事情的真相有点让人哭笑不得,但是也是非常有意思的.我们先简单构造一下类似的案例,当然只是简单模拟. 假设一个同事A,创建了一个表并初始化了数据(实际环境数据量较大,有1G多的数据),但是他忘记提交了.我们简单模拟如下: SQL> cre

1.监控等待事件select event,sum(decode(wait_time,0,0,1)) prev, sum(decode(wait_time,0,1,0)) curr,count(*)from v$session_wait group by event order by 4; Lock wait occur when a session attempts to acquire a lock that is already held by another session. A sess

原文:SQL点滴10-使用with语句来写一个稍微复杂sql语句,附加和子查询的性能对比 今天偶尔看到sql中也有with关键字,好歹也写了几年的sql语句,居然第一次接触,无知啊.看了一位博主的文章,自己添加了一些内容,做了简单的总结,这个语句还是第一次见到,学习了.我从简单到复杂地写,希望高手们不要见笑.下面的sql语句设计到三个表,表的内容我用txt文件复制进去,这里不妨使用上一个随笔介绍的建立端到端的package的方法将这些表导入到数据库中,具体的就不说了. 从这里下载文件employ

子查询就是在一条查询语句中还有其它的查询语句,主查询得到的结果依赖于子查询的结果. 子查询的子语句可以在一条sql语句的FROM,JOIN,和WHERE后面,本文主要针对在WHERE后面使用子查询与表连接查询的性能做出一点分析. 对于表连接查询和子查询性能的讨论众说纷纭,普遍认为的是表连接查询的性能要高于子查询.本文将从实验的角度,对这两种查询的性能做出验证,并就实验结果分析两种查询手段的执行流程对性能的影响. 首先准备两张表 1,访问日志表mm_log有150829条记录(相关sql文件已放在

SQL Server 2016已经发布了有半年多,相信还有很多小伙伴还没有开始使用,今天我们来谈谈SQL Server 2016 查询存储性能优化,希望大家能够喜欢 作为一个DBA,排除SQL Server问题是我们的职责之一,每个月都有很多人给我们带来各种不能解释却要解决的性能问题. 我就多次听到,以前的SQL Server的性能问题都还好且在正常范围内,但现在一切已经改变,SQL Server开始糟糕, 疯狂的事情不能解释.在这个情况下我介入,分析下整个SQL Server的安装,最后用一些

有个语句最近性能下降很厉害,原本1秒就可以查询完毕的事情现在居然需要3-4分钟. 首先我的做法是先快速找出导致整个语句下降的元凶.在这个例子里面查询语句有3个JOIN字句,我通过删除某一个JOIN节点来观察执行时间是否出现本质的变化,这样我就找到了原来是包含了递归查询的视图导致了整个查询语句性能的下降严重.然后我运行了一遍查询语句获取真实的执行计划(图形).通过执行计划我观察到属于递归查询的那一部分执行计划的节点每次都会输出非常大量的数据流,比如一个聚集索引扫描操作符输出的数据行数是真实表内数据

目录(?)[-] 数据库查询性能的提升也是涉及到开发中的各个阶段在开发中选用正确的查询方法无疑是最基础也最简单的 SQL语句的优化 使用正确的查询方法 使用正确的抓取策略 Hibernate的性能优化 Hibernate查询方法与缓存的关系 Hibernate查询缓存 查询缓存 Hibernate二级缓存 二级缓存 二级缓存的工作内容 二级缓存的适用范围 二级缓存组件 Hibernate一级缓存 并发控制悲观锁乐观锁 Hibernate中的事务处理 事务的隔离级别 Hibernate事务 Spr

查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能. 一. 通过查询缓冲提高查询速度 一般我们使用

1.背景 由于历史原因,笔者所在的公司原有的ES查询驱动采用的是 PlainElastic.Net, 经过询问原来是之前PlainElastic.Net在园子里文档较多,上手比较容易,所以最初作者选用了该驱动,而发布也由于历史原因都部署在 windows 服务器上,基于 .NET Framework开发. 后来由于迁移 .NET CORE 平台的需要,对代码进行了升级,同时部署平台也迁移至 CentOS7 服务器,升级过程比较顺利,由于没有使用特殊API,所以几乎没有对业务代码做更多的修改,同时

Kibana按照索引过滤数据 1.创建索引模式 2.查询索引中的数据 Es查询不返回数据 创建索引的时候指定mapping mappings={ "mappings": { "_doc": { "_source": { "enabled": True } } } } # print("创建新的索引") es.indices.create(index=indexname,body=mappings) 查询的时

记录常用的es 查询 聚合 GET _cat / indices GET / p_ext_develop / _mapping / g GET / p_ext_develop / _analyze { "field": "other_name_en", "text": "(3S)-N-Boc-2-azabicyclo[2.2.1]heptane-3-carboxylicacid;"} GET / hs2840 / _analy

Es查询结果集默认是10000,结果集大小是int,最大为21亿左右 PUT _all/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window" : "2000000000" } 将所有的索引结果窗口集改为20亿,这个是已经存在的索引 新建的索引还会默认是10000,需要修改模板配置 删除模板,在原模板加入"max_result_window":2000000000     然后重新

MySQL limit分页查询的性能优化 Mysql的分页查询十分简单,但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了. 传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录,然后抛弃前n条,读后面m条想要的,所以n越大,偏移量越大,性能就越差. 推荐分页查询方法: 1.尽量给出查询的大致范围 SELECT c1,c2,cn... FROM table WHERE id>=20000 LIMIT 10; 2.子查

# es 查询更新操作# _*_ coding: utf-8 _*_ import time import datetime import pymysql from elasticsearch import Elasticsearch from urllib3.connectionpool import xrange # class EsClient(): es_host = "192.168.8.190" port = 9200 timeout = 15000 global inde

ES查询区分大小写 ES查询在默认的情况下是不区分大小写的,在5.0版本之后将string类型拆分成两种新的数据类型,text用于全文搜索(模糊搜索),keyword用于关键字搜索(精确搜索). 注意: 5.0之后 ES字符串将默认同时映射成text,keyword类型,将会自动创建字面的动态映射,这是在你没有修改任何设置的情况下的默认配置,如下: { "appname-2021.10.28" : { "mappings" : { "properties&