elasticsearch-jdbc 环境 Ubuntu 14.04 JDK 1.8.0_66 Elasticsearch 2.3.1 Elasticsearch-jdbc 2.3.1.0 Elasticsearch单节点环境 进入es目录~/cluster/elasticsearch-2.3.1 下载elasticsearch-jdbc包,并解压 $ wget http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elastics

通过jdbc获取数据库中的表结构 主键 各个表字段类型及应用生成实体类   1.JDBC中通过MetaData来获取具体的表的相关信息.可以查询数据库中的有哪些表,表有哪些字段,字段的属性等等.MetaData中通过一系列getXXX函数,将这些信息存放到ResultSet里面,然后返回给用户.关于MetaData的说明网上也有不少,这里我只是从我自身学习的角度来记录一下简单使用JDBC以及获取数据表相关信息的方法. DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

公司内部培训SQL Server传统索引结构PPT分享 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/lyhabc/SQLServer%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BB%93%E6%9E%84.ppt SQL优化 讲课 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/lyhabc/SQL%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%AE%B2%E8%AF%BE.rar PPT有不对的地方,多多拍砖o

原文链接:http://jiauwu.iteye.com/blog/1307617 package com.util.jdbc; import java.sql.Connection; import java.sql.Driver; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.ResultSetMetaData; impor

jdbc 得到表结构.主键 标签: jdbctablenullschema数据库mysql 2012-02-16 22:13 11889人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Java(71)  假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getString(DATA_TYPE) Java.sql.Ty

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) 

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

前言: 在前面一文中,已经提到了三类常见的索引问题,那么问题来了,当系统出现这些问题时,该如何应对? 简单而言,需要分析现有系统的行为,然后针对性地对索引进行处理: 对于索引不足的情况:检查缺少索引的情况,也需要检查现有索引定义是否有问题. 对于索引过多的情况:分析每一个索引的使用情况,判断是否有存在的必要或者可合并.可修改的可能. 对于索引不合理的情况:也要分析每个索引的定义,及其使用情况,确定索引是否有存在必要,如果有,是否能很好地支持查询并且对现有系统的影响也不大. 从上面描述可知,我们的

1.定义 索引是一种数据结果,帮助提高获取数据的速度 为了提高查找速度,有很多查询优化算法.但是每种查找算法都只能应用于特定数据结构之上. 索引就是数据库创建的满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据 2.目前大部分数据库系统及文件系统都采用B Tree或其变种B+Tree作为索引结构 3.为什么使用B Tree(B+Tree) 红黑树也可用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B/+Tree,何也? 一般来说,索引本身也很大,不可能全存内存,往往以索引文件的形式

从问题出发,这篇内容可以解决以下几个问题: 一:如何开启关闭Es索引(数据库)? 二:如何创建索引(数据库)结构? 三:如何向已有索引(数据库)中添加类型(表)结构? 四:如何向已有类型(表)中添加新字段? 五:如何更改现有类型(表)中的字段类型? 六:如何删除索引(数据库)? 七:如何删除索引中某一个类型结构(同时删除数据以及数据结构)? 八:如何删除索引中某一类型结构的全部数据而不删除类型结构? 九:为什么同一索引下不同类型的结构如果字段名称相同会报错? 十:创建索引结构时注意事项以及问题?

分形树简介 原文:http://www.bitstech.net/2015/12/15/tokudb-index-introduction/ 分形树是一种写优化的磁盘索引数据结构. 在一般情况下, 分形树的写操作(Insert/Update/Delete)性能比较好,同时它还能保证读操作近似于B+树的读性能.据Percona公司测试结果显示, TokuDB分形树的写性能优于InnoDB的B+树), 读性能略低于B+树. 类似的索引结构还有LSM-Tree, 但是LSM-Tree的写性能远优于读性

B+树在数据库中的应用 { 为什么使用B+树?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关.) 3.局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k) 4.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入,(由于节点中有两个数组,所以地址连续).

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

索引是什么 mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引.可简单理解为排好序的快速查找数据结构.如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql. 索引分类 单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个. 唯一索引: 索引列的值必须唯一,但允许有空值 create unique index idx_XX on

//两个步骤,第一步读取文件,并且初始化索引结构体,把初始化的索引结构体写入到文件,第二步,读取这个文件到索引结构体 //并对这个结构体进行快速排序,得到顺序的索引,再写入文件 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> ] = "QQ.txt"; ] = "QQindex8848.txt"; ] = "QQsortindex8848.tx

第一部分:基础知识第二部分:MYISAM和INNODB索引结构1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)   

问题1. 数据库为什么要设计索引? 图书馆存了1000W本图书,要从中找到<架构师之路>,一本本查,要查到什么时候去? 于是,图书管理员设计了一套规则: (1)一楼放历史类,二楼放文学类,三楼放IT类… (2)IT类,又分软件类,硬件类… (3)软件类,又按照书名音序排序… 以便快速找到一本书. 与之类比,数据库存储了1000W条数据,要从中找到name=”shenjian”的记录,一条条查,要查到什么时候去? 于是,要有索引,用于提升数据库的查找速度. 问题2. 哈希(hash)比树(tre

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索

我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,在关系数据库中,索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数