随着数据量和查询需求的增长，索引在数据库性能优化中扮演着至关重要的角色。在MongoDB 3.0之前，创建或重建索引的过程可能会阻塞数据库的其他操作，导致性能下降和用户体验不佳。为了解决这个问题，MongoDB 3.0引入了后台索引构建功能，使索引创建过程与其他操作并行进行，从而提高了性能和可用性。接下来，将详细介绍MongoDB 3.0后台索引构建功能的使用方法和优势。
七、更多参考 MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB 多键索引 MongoDB 执行计划获取(db.collection.explain()) MongoDB 唯一索引 MongoDB 部分索引 MongoDB 稀疏(间隙)索引(Sparse Indexes)
我们在使用 MongoDB 的时候，会出现需要给一个已经存在的大集合的某个字段增加索引的情况。
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库mongodb负责人，负责数万亿级数据量文档数据库mongodb内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。
线上某MongoDB集群存储影响公司收入流水的核心数据，本文分享该集群为何多个索引串行后台会引起集群抖动，并且部分节点出现了连接数耗光等问题。同时通过本案例，给出时延敏感业务该最优方式添加索引，做到对业务最小化影响或者无影响。
对于进行关键词排名，没有固定的模式，仅仅是基于传统经验之上慢慢摸索出来的一条道路，通过网站的一些设置让搜索引擎觉得网站更友好，提升搜索引擎蜘蛛停留时间，增加收录。
admin和local是两个特殊的数据库，它们当中的用户可对任何数据库进行操作，这两个数据库中的用户可作为超级用户
首先祝大家节日快乐, 利用放假时间把之前的案例整理下,希望对大家有帮助,如有疑问可以留言区或者私信沟通。
创建MONGODB 的索引，属于基本操作，但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引，也属于基本操作，实际上量变产生质变，很多问题的考虑都不在那么简单。
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
TTL索引是一种特殊类型的单字段索引，主要用于当满足某个特定时间之后自动删除相应的文档。也就是说集合中的文档有一定的有效期，超过有效期的文档就会失效，会被移除。也即是数据会过期。过期的数据无需保留，这种情形适用于如机器生成的事件数据，日志和会话信息等等。本文主要描述TTL索引的使用。 一、TTL索引 创建方法 db.collection.createIndex(keys, options) options: expireAfterSeco
用户中心，几乎是所有互联网公司，必备的子系统。随着数据量不断增加，吞吐量不断增大，用户中心的架构，该如何演进呢。
微信的移动客户端全文搜索中的多音字问题一直是搜索体验的痛点之一。微信客户端全文搜索在上线以后，也经常收到用户关于多音字问题的反馈。所以，微信全文搜索中的多音字搜索成了一个迫切需要解决的问题。本文重点讲述微信安卓客户端在SQLite FTS5的基础上，多音字问题的解决方案。
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
小程序也和我们的日常网站一样需要做好seo优化工作，那么微信小程序的seo如何做呢？有哪些经验技巧
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
提醒，本文较长，可提前收藏/转发。 本文将以“用户中心”为例，介绍“单KEY”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践： 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一、用户中心 用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务，其核心元数据为： User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname, …) 其中： uid为用户ID，主键 login_name, passwd,
由于自动刷新过程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内段数量暴增。段数目太多会带来比较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和 CPU 运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须按顺序检查每个段。所以段越多，搜索也就越慢。
必应搜索在国内的市场份额占比可能不算大，但是一些站点大概也有10%-20%左右的流量占比，所以不容忽视，所以做好了这个必应搜索，也能获取到比较不错的流量。其次就是很多站百度很难收录，收录慢等问题比较严重，其他的搜狗，so什么的就更不用说了。
在2015年初我们创建了一个微服务，它只做一件事（也确实做得很好）就是地理围栏查询。一年后它成了Uber高频查询（QPS）服务，本次要讲的故事就是我们为什么创建这个服务，以及编程语言新秀Go如何帮我们
看到脚本语言是PHP的，我就习惯性的在域名后面加上robots.txt，robots.txt是什么文件呢？
爱可生南区交付服务部 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 故障处理以及相关技术支持。爱好电影，旅游。
Robots协议，也称为爬虫协议、机器人协议等，其全称为“网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol）”。网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。也既是Robots的用法有两种，一种是告诉搜索引擎哪些页面你不能抓（默认其他的就可以抓）；一种是告诉搜索引擎你只能抓取哪些页面（默认其他的不可以抓）。
因为客户环境的堡垒机经常会莫名的断开连接，也不是简单的超时，因为有时候即使你一直在操作，也可能会断。 这样对于操作一些耗时长且中途中断可能会导致异常的操作就很危险，而最简单的避免方法就是将其写到脚本中，nohup挂到后台去执行。 本文以在线创建索引为例，比如给jingyu用户下T1表创建table_name,table_type两个字段的联合索引。
这次的渗透目标是我朋友的官网，做完这次渗透测试以后已经告诉我朋友了。问题有点小严重，而且他的网站是托管在建站公司。直接开始吧。
品自行博刚开博客，但是在加了百度统计以后，在百度统计后台的百度索引量那里却看不到百度对站点的索引数据。如下图所示：
链接：https://pan.baidu.com/s/1y3vEMEkQQiErs5LeujWZ-A 提取码：3e1b
当查询时同时使用sort,skip,limit，无论位置先后，最先执行顺序 sort再skip再limit。 11. MongoDB 排序
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
1.那是一个阳光明媚的下午，老婆和她的闺蜜正在美丽的湖边公园闲逛（我是拎包拍照的）。
导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
MongoDB 提供范围广泛的索引类型和功能以及特定于语言的排序顺序，以支持对数据的复杂访问模式。 MongoDB 索引可以按需创建和删除来适应不断变化的应用程序需求和查询模式，并且可以在文档中的任何字段上声明，包括嵌套在数组中的字段。本文介绍一下 MongoDB 中的索引底层结构、索引遍历过程、建索引以及如何使用。
MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
作者：王小雪。滴滴出行架构师，原快的打车架构师。 来源：程序员杂志 某知名打车平台从随着业务的发展，系统访问量迅速膨胀，很多复杂的问题要在短时间内解决，且不能影响线上业务，这是比较大的挑战，本文将会阐
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为： order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中： oid，订单ID，主键 date，下单日期，有普通索引，管理后台经常按照date查询 uid，用户ID，有普通索引，用户查询自己订单 status，订单状态，有普通索引，管理后台经常按照status查询 money/time，订单金额/时间，被查询字段，无索引 … 假设订单有三种状态：0已下单，1已支付，2已完成 业务需求，查询未完成的订单，
0x00 前言 搜索引擎语法是一个本该经常使用但是却一直被我忽略工具。它可以在很大程度上满足一些特殊需求，比如：渗透时查找网站后台或者上传文件页面等。 目前主要常用的搜索引擎主要baidu、google、bing，每个搜索引擎的语法有细微的差别，但是很多地都非常类似，由于google在国内经常无法访问（比如我现在用了Chromebook，在家里面整笔记时候还没弄好FQ，就没法用goole），所以baidu依然是最常用所搜引擎。 0x01 常用搜索引擎语法 1.site 把搜索范围规定在特定的站点中 。但
在 maven 私服 Nexus 界面搜索，也搜索不到相关组件，Central 仓库的索引中也找不到相关索引
使用过hbase、cassandra之类nosql数据库的小伙伴对LSM树结构应该有所耳闻，那么这种数据结构有哪些优劣势呢，本文做下简单介绍。
目录扫描可以让我们发现这个网站存在多少个目录，多少个页面，探索出网站的整体结构。通过目录扫描我们还能扫描敏感文件，后台文件，数据库文件，和信息泄漏文件等等
快的打车从2013年年底到2014年下半年，系统访问量迅速膨胀，很多复杂的问题要在短时间内解决，且不能影响线上业务，这是比较大的挑战，看下打车架构演变过程遇到的一些有代表性的问题和解决方案。
通过前面的文章，我们已经知道在elasticsearch中每个shard每隔1秒都会refresh一次，每次refresh都会生成一个新的segment，按照这个速度过不了多久segment的数量就会爆炸，所以存在太多的segment是一个大问题，因为每一个segment都会占用文件句柄，内存资源，cpu资源，更加重要的是每一个搜索请求都必须访问每一个segment，这就意味着存在的segment越多，搜索请求就会变的更慢。 那么elaticsearch是如何解决这个问题呢？ 实际上elasticsearc
本文讨论了一种在web开发过程中，实现数据生命周期和过期时间功能的技术方案。文章首先介绍了数据生命周期的概念，然后分别对MongoDB和Redis两种数据库在实现该功能时的特点和方式进行详细阐述。最后，通过一个具体的例子，展示了如何在实际项目中应用该技术方案。
我记得之前不仅写过图文教程，还专门委托研究生做了视频。于是我自己打开公众号往前翻，希望很快找到后，给他发送过去。
1.客户端与服务端通信会遇到哪些问题？ 2.怎样基于Storm和HBase打造实时监控平台？ 3.怎样对Web系统进行分布式改造？ 快的打车从2013年年底到2014年下半年，系统访问量迅速膨胀，很多
2015年初，我们建立了一个微服务来负责这项任务：地理围栏查找（geofence lookups），结果完成很出色。如今已过一年，这项技术在Uber数以百计的生产应用中脱颖而出，成为了每秒查询量最高（QPS）的服务。本文讲述了我们建立这个服务的原因，还有近来Go语言对构建和扩展该服务速度的贡献。 背景 在Uber，地理围栏指的是地面上由人为定义的地理区域（或几何术语中的多边形），广泛用于地理位置的配置中。向用户展示在指定位置上有哪些产品可用，根据特定需求（比如机场）定义区域，在同时有多人请求搭车的周边区
本文重点讲述微信安卓客户端在 SQLite FTS5 的基础上，多音字问题的解决方案。
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
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