下面我具体描述一下我遇到的问题. 在kibana上面创建索引点击创建时,一直显示下面的页面 就看到不停的在那转,始终创建不成功. 查看后台日志,看到状态码为403,报了如下的错误 由于我用的是es6版本,所以怀疑是.kibana没有写入权限 我尝试修改index.blocks.write 执行: PUT .kibana/_settings{ "index.blocks.write": true}发现报了错: 然后我开放了kibana关于elasticsearch的索引权限 执行成功:

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

好博客:MySQL http://webnoties.blog.163.com/blog/#m=0&t=1&c=fks_084071081087081070085085086095085094082070086083087071085 http://www.cnblogs.com/mailingfeng/archive/2012/09/26/2704344.html 索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等来查看相同的SQL语句查询的不同性能   例一:没有任何索引的查询访问 1.表的碎片情况:   2.SQL查询语句与查询执行计划成本   --要求返回IO统计,也就是数据页访问的数量 SET STATISTICS IO ON --没有任何索引情况下的数据页访问数量 SELECT  [WBOOK_NO

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 索引的基

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

[摘要]本文从DBMS的查询优化器对SQL查询语句进行性能优化的角度出发,结合数据库理论,从查询表达式及其多种查询条件组合对数据库查询性能优化进行分析,总结出多种提高数据库查询性能优化策略,介绍索引的合理建立和使用以及高质量SQL查询语句的书写原则,从而实现高效的查询,提高系统的可用性. [关键词]SQL查询语句,索引,性能优化 1.引言 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,索引的运用与复杂视图的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是应用系统实际应用后,随

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的. 修改mysql数据库配置: 0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件(版本和平台最好要相同或相似):1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ,相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

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 索引的基

1.关于SQL查询效率,100w数据 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null default '',classid int not null default 0,writetime datetime not null default getdate())go -- 建

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

前言 上一节我们简单讲述了表表达式的4种类型,这一系列我们来讲讲使用视图的限制,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 避免在视图中使用ORDER BY 上一节我们也讲述了使用表表达式必须满足的3个要求,其中就有一个无法保证顺序,也就是说的ORDER BY的问题,我们还是重点看看在视图中的限制.在常规查询中对于排序我们是这样做的. USE AdventureWorks2012 GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

首先需要说明的是这篇文章的内容并不是如何调节SQL Server查询性能的(有关这方面的内容能写一本书),而是如何在SQL Server查询性能的调节中利用SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这二条被经常忽略的Transact-SQL命令的. 从表面上看,查询性能的调节是一件十分简单的事.从本质上讲,我们希望查询的运行速度能够尽可能地快,无论是将查询运行的时间从10分钟缩减为1分钟,还是将运行的时间从2秒钟缩短为1秒种,我们最终的目标都是减少运行的时间. 尽

SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(一) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(二) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(三) 上接SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(四) (四)未检测到的分布式死锁 某应用程序持有数据库资源,开启事务之后又与用户交互,而在与用户的交互过程中出现了错误,导致数据库资源迟迟不能释放.SQL SERVER 2005/2008 动态管理视图sys.dm_exec_requests提供相关信息,该SESSIO