问题说明 Logstash用的UTC时间, logstash在按每天输出到elasticsearch时,因为时区使用utc,造成每天8:00才创建当天索引,而8:00以前数据则输出到昨天的索引 # 使用logstash写入elasticsearch时的配置output { elasticsearch { id => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" }}123456logstash和elasticsearch是按照UTC时间的,kibana却是按照正常你所在的时

logstash版本6.3.2,解决方式如下,不需要修改源码: input { redis { host => "127.0.0.1" port => " password => "password" db => key => "key_test" #队列名称 data_type => "list" #队列类型 threads => } } filter { ruby { c

先说点废话 以前有 DBA 在身边的时候,从来不曾考虑过数据库性能的问题,但是,当一个应用程序从头到脚都由自己完成,而且数据库面对的是接近百万的数据,看着一个页面加载速度像乌龟一样,自己心里真是有种挫败感.代码的优化问题,这是属于程序员的职责范围之内,对于我来说,这一方面比较好探查些,因为都是自己熟悉的,用 EF 或 SQL Server Profiler 跟踪一下程序代码产生的 SQL,如果有问题,直接优化程序代码就可以了,如果 SQL 没问题,那就得优化数据库了,对于我来说,这是一个无人区.

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

先说点废话 以前有 DBA 在身边的时候,从来不曾考虑过数据库性能的问题,但是,当一个应用程序从头到脚都由自己完成,而且数据库面对的是接近百万的数据,看着一个页面加载速度像乌龟一样,自己心里真是有种挫败感.代码的优化问题,这是属于程序员的职责范围之内,对于我来说,这一方面比较好探查些,因为都是自己熟悉的,用 EF 或 SQL Server Profiler 跟踪一下程序代码产生的 SQL,如果有问题,直接优化程序代码就可以了,如果 SQL 没问题,那就得优化数据库了,对于我来说,这是一个无人区.

索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因 1.硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2.没有索引或者索引失效.(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引

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

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:下载 ElasticSearch 镜像 docker pull docker.io/elasticsearch:5.6.8 2:创建 ElasticSearch 容器: 注意:5.0默认分配jvm空间大小为2g 5.0之前好像是1g docker run -di --name=my_es -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8 启动成功后在浏览器地址栏输入:h

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

MySQL如何创建一个好索引?创建索引的5条建议 过滤效率高的放前面 对于一个多列索引,它的存储顺序是先按第一列进行比较,然后是第二列,第三列...这样.查询时,如果第一列能够排除的越多,那么后面列需要判断的行数就越少,效率越高. 关于如何判断哪个列的过滤效率更高,可以通过选择性计算来决定.例如我们要在books表创建一个name列和author列的索引,可以计算这两列各自的选择性: select count(distinct name) / count(*) as name, count(di

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 -

package com.chongrui.test;/* *使用while循环遍历数组 *  *  * */public class test {    public static void main(String[] args) {        // TODO Auto-generated method stub           String[] aves = new String[]{"白路","丹顶鹤","百灵"};//创建鸟类数组 

什么是索引 拿汉语字典的目录页(索引)打比方:正如汉语字典中的汉字按页存放一样,SQL Server中的数据记录也是按页存放的,每页容量一般为4K .为了加快查找的速度,汉语字(词)典一般都有按拼音.笔画.偏旁部首等排序的目录(索引),我们可以选择按拼音或笔画查找方式,快速查找到需要的字(词). 同理,SQL Server允许用户在表中创建索引,指定按某列预先排序,从而大大提高查询速度. •          SQL Server中的数据也是按页( 4KB )存放 •          索引:是

索引是hive0.7之后才有的功能,创建索引需要评估其合理性,因为创建索引也是要磁盘空间,维护起来也是需要代价的 创建索引 hive> create index [index_studentid] on table student_3(studentid) > as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' > with deferred rebuild > IN TABLE index_table_

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);-

索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现.(1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下:alter table table_name add index index_name (column_list) ;alter table table_name add unique (column_list) ;alter table ta

摘要:Oracle数据库的库表常用操作:创建与添加表空间.临时表空间.创建表分区.创建索引.锁表处理 1.表空间 ■  详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 --详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 select t.* from (SELECT D.TABLESPACE_NAME, SPACE "SUM_SPACE(M)", BLOCKS SUM_BLOCKS, ) "USED_SPACE(M)", ) , )

1.介绍: 所有mysql索引列类型都可以被索引,对来相关类使用索引可以提高select查询性能,根据mysql索引数,可以是最大索引与最小索引,每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引.总索引长度为256字节. mysim和innodb存储引擎的表默认创建索引都是btree索引,目前mysql还不支持函数索引,但支持前缘索引,对字段前N个字符创建索引 2.mysql创建索引语法 CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_t

对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time