[背景] 索引的重要是在些不表.在这里我想说的另一个问题:索引和数据一样在innodb中都是以page的形式来组织的,那么问题就来了. 比如果说索引 ix_person_name 的内容只要8个页面就能完整的保存下来,如果这个时候一条insert语句来了,由于索引的8个 页面都是满的.我们只能在新的页面中保存这条insert(所插入数据)的索引. 1): 如果insert插入数据的索引值比当前的都要大或是都要小,那么新的索引页面只要加入到列表的尾部或首部就行了,这两种情况 相对来说还是比较“廉价

在索引算法确定的情况下,最为影响Lucene索引速度有三个参数--IndexWriter中的 MergeFactor, MaxMergeDocs, RAMBufferSizeMB .这些参数无非是控制内外存交换和索引合并频率,从而达到提高索引速度.当然这些参数的设置也得依照硬件条件灵活设置. MaxMergeDocs(针对doc)该参数决定写入内存索引文档个数,到达该数目后就把该内存索引写入硬盘,生成一个新的索引segment文件. 所以该参数也就是一个内存buffer,一般来说越大索引速度越快

前言 mysql的索引合并并不是什么新特性.早在mysql5.0版本就已经实现.之所以还写这篇博文,是因为好多人还一直保留着一条sql语句只能使用一个索引的错误观念.本文会通过一些示例来说明如何使用索引合并. 什么是索引合并 下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明: The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. The

8.2.1.4 Index Merge Optimization 索引合并优化: 索引合并方法是用于检索记录 使用多个 范围扫描和合并它们的结果集到一起 mysql> show index from ClientInvestOrder; +-------------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+------

简介 参考https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/index-merge-optimization.html#index-merge-intersection. 索引合并是通过多个range类型的扫描并且合并它们的结果集来检索行的.仅合并来自单个表的索引扫描,而不是跨多个表的索引扫描.合并会产生底层扫描的三种形式:unions(合并).intersections(交集).unions-of-intersections(先取交集再合并). 以下四个例子会产生

参考书籍<mysql是怎样运行的> 非常推荐这本书,通俗易懂,但是没有讲mysql主从等内容 书中还讲解了本文没有提到的子查询优化内容, 本文只总结了常见的子查询是如何优化的 系列文章目录和关于我 一丶单表访问方法 mysql执行查询语句的方法叫做访问方法,同一语句使用不同的访问方法执行,查询结果都是一样的,但是不同的查询方法效率差距很大,mysql优化器会选择成本最低的访问方法,理解访问方法对我们理解索引有益处 1.const 查询可以通过主键或者唯一索引与常数进行等值比较来定位一条记录,这

重建主索引和增量索引: [plain] view plain copy /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_main /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_add 合并建主索引和增量索引: [plain] view pla

IndexWriter.addIndexes(ramDirectory); http://blog.csdn.net/qq_28042463/article/details/51538283 在lucene索引库的创建的时候,我们有两种不同的索引库创建方式 1.文件索引库 final Path docDir = Paths.get("index");Directory directory=FSDirectory.open(Paths.get("index")); 这

深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一.理解了 index merge 技术,我们才知道应该如何在表上建立索引. 1. 为什么会有index merge 我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段,它们之间进行 AND 或者 OR,那么此时就有可能会使用到 index merge 技术.index merge 技术如果简单的说,其实就是:对多个索引分别进行条件扫描,然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union). MySQL5.

利用 Lucene,在创建索引的工程中你可以充分利用机器的硬件资源来提高索引的效率.当你需要索引大量的文件时,你会注意到索引过程的瓶颈是在往磁盘上写索引文件的过程中.为了解决这个问题, Lucene 在内存中持有一块缓冲区.但我们如何控制 Lucene 的缓冲区呢?幸运的是,Lucene 的类 IndexWriter 提供了三个参数用来调整缓冲区的大小以及往磁盘上写索引文件的频率. 1．合并因子(mergeFactor) 这 个参数决定了在 Lucene 的一个索引块中可以存放多少文档以及把磁盘

参考地址:http://cwiki.apachecn.org/display/Elasticsearch/Reindex+API 1.首先插入准备数据,创建两个索引. (1).PUT  http://IP:port/my_test1/test/1 { "name":"张三", "address":"重庆市潼南县", "age":"26"} (2).PUT  http://IP:port/

深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一.理解了 index merge 技术,我们才知道应该如何在表上建立索引. 1. 为什么会有index merge 我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段,它们之间进行 AND 或者 OR,那么此时就有可能会使用到 index merge 技术.index merge 技术如果简单的说,其实就是:对多个索引分别进行条件扫描,然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union). MySQL5.

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

https://www.elastic.co/cn/blog/managing-time-based-indices-efficiently Anybody who uses Elasticsearch for indexing time-based data such as log events is accustomed to the index-per-day pattern: use an index name derived from the timestamp of the logg

索引合并并不会判断uniqueKey,所以主键有重复不会判断主键会重复. 官方的解释是不要有重复. 要合并索引,它们必须满足以下要求: 这两个索引必须兼容:它们的架构应该包含相同的字段,并且它们应该以相同的方式分析字段. 索引不得包含重复的数据. 1, Solr 合并索引数据有两种方法,第一种是 1.4 版本中引入的,通过 CoreAdminHandler 来实现,示例如下: http://localhost:8983/solr/admin/cores?action=mergeindexes&c

一.索引,分页性能,执行计划,慢日志 (1)索引的种类,创建语句,名词补充(最左前缀匹配,覆盖索引,索引合并,局部索引等): import sys # http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5716963.html 武老师索引补充 ''' 索引种类: 单列: 1.普通索引 : 加速查找 2.主键索引 : 加速查找 + 不能为空+ 唯一 3.唯一素银 : 加速查找 + 唯一 多列: 4.联合(组合)索引 : 1.联合唯一 2.联合不唯一 联合主键索引 联合

在进行数据库查询的时候,索引是非常重要的,当然前提是达到一定的数据量.索引就像字典一样,通过偏旁部首来快速定位,而不是一页页 的慢慢找. 索引依赖存储引擎层实现,所以支持的索引类型和存储引擎相关,同一种索引底层实现在不同存储引擎也是不一样的 本文基于MySQL8.0版本,关于explain用法,可以参考:MySQL高级 之 explain执行计划详解 创建索引语法: CREATE TABLE table_name[col_name data_type] [UNIQUE|FULLTEXT|SPAT

1.MySQL逻辑架构 日常在CURD的过程中,都避免不了跟数据库打交道,大多数业务都离不开数据库表的设计和SQL的编写,那如何让你编写的SQL语句性能更优呢? 先来整体看下MySQL逻辑架构图: MySQL整体逻辑架构图可以分为Server和存储引擎层. Server层: Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期.时间.数学和加密函数等),以及存储过程.触发器.视图等跨存储引擎的实现也在这一层来实现. 连接器:负责跟客户端建立连接.获取权限.维持和管理连接

我想很多人对mysql的认知可能就是CRUD(代表创建(Create).更新(Update).读取(Retrieve)和删除(Delete)操作),也不敢说自己会用和熟悉mysql,当然我就是其中一个,虽然知道mysql有很多东西,但是一直都没有深入的了解和掌握,最近想着好好的把Mysql原理学习下,这篇就是开胃菜吧,以后的慢慢道来.本篇文章内容主是基于mysql的InnoDB存储引擎. 一.Mysql索引介绍 索引是一个单独的.存储在磁盘上的数据库结构,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.

在上一篇文章:Mysql索引(一篇就够le) 中介绍了索引的基本使用,分类和原理,也强烈建议先读Mysql索引(一篇就够le),然后继续本文的阅读 我们也知道mysql的优化可以从很多的方面进行,比如硬件,换个ssd的磁盘也很爽,环境的搭建,比如读写分离等,参数的配置,表结构的设计,字段类型的合理选用,sql的正确书写方式,索引的构建等,这里我们主要从sql的查询做优化,主要是基于走索引的方式去学习. 一.优化能够带来什么 优化能带来的肯定是爽!!!当你作为一个用户去体验某个网页正在加载中...

参考了: https://www.jianshu.com/p/ace3cd6526c4 推荐up主https://space.bilibili.com/377905911 推荐书籍<mysql是怎样运行的> 推荐极客时间<MySQL实战45讲>--林晓斌 系列文章目录和关于我 一丶什么是索引 索引是存储引擎快速找到记录的一种数据结构.数据库中的数据可以理解成字典中的单词,而索引就是目录,显而易见这是一种空间换时间的做法,目录占用了空间,但是加快了我们找到单词的速度,正如索引需要空间