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

由于业务上的需求 ,最近在研究elasticsearch的相关知识 ,在网上查略了大部分资料 ,基本上对elasticsearch的数据增删改都没有太大问题 ,这里就不做总结了  .但是,在网上始终没找到合适的Java语言自动创建索引映射mapping的文章 , 经过自己的研究测试 ,这里做个简单总结 ,方便自己以后查略 . 首先声明 ,本代码只对elasticsearch5.6.4版本做了测试 ,其他版本,未测 ,根据以往经验 ,至少5.x版本应该是没有问题的 ,好了直接上代码 . packa

一般索引按月.季或年为单位创建索引.我这里写成logstash-www-2019-03,www是URL的二级域名.格式类型完全根据自己方便就行. 当ELK集群中的索引过多时,我这里有100多个不同的日志,也就是得有100多个索引.如果要手动在在kibana界面上创建,还不得累死.所以就想到用程序调用API接口来做.如下是脚本: #type_log.txt 文件中的有用部分全都是logstash中的type字段的值,其实可以写个程序将logstash配置文件中所有type类型给抽出来并与此文件进行

基础环境: 1.安装apach 版本hadoop2.6 2.部署hbase1.0.0 3.下载phoenix-4.6.0-HBase-1.0.下载地址(http://mirror.nus.edu.sg/apache/phoenix/phoenix-4.6.0-HBase-1.0/bin/phoenix-4.6.0-HBase-1.0-bin.tar.gz) 4.phoenix 集成HBase : 将hoenix-4.6.0-HBase-1.0-server.jar拷贝到每一个RegionServ

需要先创建表: CREATE TABLE IF NOT EXISTS population ( state CHAR() NOT NULL, city VARCHAR NOT NULL, population BIGINT CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city)); 在phoenix 目录下执行 hadoop jar /home/phoenix-4.6.0-HBase-1.0-bin/phoenix-4.6.0-HBase-1.0-client.ja

1. MongoDB中数据查询的方法 (1)find函数的使用: (2)条件操作符: (3)distinct找出给定键所有不同的值: (4)group分组: (5)游标: (6)存储过程. 文档查找 1.数据准备,find函数() var persons = [{ name:"jim", age:25, email:"75431457@qq.com", c:89,m:96,e:87, country:"USA", books:["JS&

使用索引别名和Rollover滚动创建索引 在ElasticSearch6.3.2 集群做节点冷(warm) 热(hot) 分离中,实现了ElasticSearch集群节点的冷热分离,新创建的索引只允许分配到hot节点上,而随着时间推移,旧的历史索引数据需要迁移到warm节点上.因此,ES索引上存储的数据一般是按时间划分的:比如每个月自动生成一个索引,用来存储这个月生产的所有数据.为了更方便地管理按时间生成的索引,可采用索引模板并结合ES的Rollover功能来方便地管理索引. 先创建索引模板,

elasticsearch保存在一个索引中数据量太大无法查询,现在需要将索引按照天来建,查询的时候关联查询即可 有时候es集群创建了很多索引,删不掉,如果是测试环境或者初始化es集群(清空所有数据),可以直接关掉elastic进程,然后删除nodes下面的所有数据,再次启动集群即可,记录一下避免忘记 导出mapping信息放到/root/index_mapping目录下 1.导出的语句yum install epel-release -yyum install nodejs -yyum inst

集群环境: CenterOS 1台 Kafka:0.10.2.1版本. 今天在测试环境下,我们的Kafka集群工作不正常,具体现象为,使用confulentkafka向kafka集群生产消息失败,且并没有任何异常. 检查server配置.broker日志.程序异常日志等等都没有发现,网上搜索资料,并没有类似的现象出现,这就很令人绝望. 没办法,自己写测试程序,注册confluentkafka的producer error事件一点点打印日志. 发现一个有规律的现象: 发送每经过一段时间之后,pro

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

python进阶10 MySQL补充    编码.别名.视图.数据库修改 一.编码问题 #MySQL级别编码 #修改位置: /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf default-character-set = utf8 character-set-server =utf8 collation-server= utf8_general_ci #最佳实践 #1.无论mysql是否设置了对的编码都无所谓 #2.创建数据库的时候指定CHARSET utf8 #3.如果数据

 一.什么是索引? 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息. 二.索引的作用? 索引相当于图书上的目录,可以根据目录上的页码快速找到所需的内容,提高性能(查询速度) 三.优点: 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性. 可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候,可以减少查询中分组和排序的时间 四.缺点 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. 索引需要占用物理空

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

原文地址:http://www.jb51.net/article/55332.htm   本文实例讲述了C#实现通过模板自动创建Word文档的方法,是非常实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 引言:前段时间有项目要用c#生成Word格式的计算报告,通过网络查找到很多内容,但是都很凌乱,于是自己决定将具体的步骤总结整理出来,以便于更好的交流和以后相似问题可以迅速的解决! 现通过具体的示例演示具体的步骤: 第一步,制作模板 1.新建一个文档,设置文档内容. 2.在相应位置插入书签:将

这段时间AX查询变得非常慢,每天都有很多锁. 最后发现是数据库统计信息需要更新. ------------------------------------------------------------------------------ 原文译自:http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2766/sql-server-auto-update-and-auto-create-statistics-options/?utm_source=dailynewslet

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

物化视图是一种特殊的物理表,“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询.这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处. 1.物化视图的类型:ON DEMAND.ON COMMIT 二者的区别在于刷新方法的不同,ON DEMAND顾名思义,仅在该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性:而ON COMMIT是说,一旦基表有了C

索引是什么?索引是提高查询性能的一个重要工具,索引就是把查询语句所需要的少量数据添加到索引分页中,这样访问数据时只要访问少数索引的分页 就可以.但是索引对于提高查询性能也不是万能的,也不是建立越多的索引就越好.索引建少了,用WHERE子句找数据效率低,不利于查找数据.索引建多了, 不利于新增.修改和删除等操作,因为做这些操作时,SQL SERVER除了要更新数据表本身,还要连带地立即更新所有的相关索引,而且过多的索引也会浪 费硬盘空间.因此要建得恰到好处,这就需要经验了.   一:索引的基本目的

原文:性能优化--统计信息--SQLServer自动更新和自动创建统计信息选项 原文译自:http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2766/sql-server-auto-update-and-auto-create-statistics-options/?utm_source=dailynewsletter&utm_medium=email&utm_content=headline&utm_campaign=2012913 统计信息是如何提高S