正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础,本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型的问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引列的计算,导致索引失效,例如 explain select...,第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长,可以仅对前面N个字符建立索引,从而提高索引效率,但会降低索引的选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中,说明有必要建立多列联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` ) 多列索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (...这是最基本的索引,它没有任何限制。...它与前面的"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。......], UNIQUE [indexName] (tableColumns(length)); 3.主键索引 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。...一般是在建表的时候同时创建主键索引:CREATE TABLE testIndex(i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,vc_Name VARCHAR(16) NOT
散列(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列,这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重,但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决,但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题,我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数,所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化,分散开来,每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善,本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密,然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
前言 相信在此之前,很多人都只是记忆,没去理解,只知道count(*)、count(1)包括了所有行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL,count(列名)只统计列名那一列,在统计结果的时候,...经常会看到这样的例子: 当你需要统计表中有多少数据的时候,会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的,而非聚集索引记录中包含的列...如果我们使用非聚集索引执行上述查询,即统计一下非聚集索引uk_key2中共有多少条记录,是比直接统计聚集索引中的记录数节省很多I/O成本。所以优化器会决定使用非聚集索引uk_key2执行上述查询。...注意:这里已经验证过了,uk_key2比其他索引成本更低。 详情可见MySQL查询为什么选择使用这个索引?...而对于其他二级索引列,count(二级索引列),优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询,只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ,可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。
今天正在吃饭,一个朋友提出了一个他面试中遇到的问题,MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = latin1 COLLATE = latin1_swedish_ci ROW_FORMAT = Dynamic; 然后,我们给name字段添加一个唯一索引...); INSERT INTO `test` VALUES (2, NULL); 并没有报错,说明MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...我们可以看出,此约束不适用于除BDB存储引擎之外的空值。对于其他引擎,唯一索引允许包含空值的列有多个空值。...网友给出的解释为: 在sql server中,唯一索引字段不能出现多个null值 在mysql 的innodb引擎中,是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。
所以索引失效! 总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件为有序的 所以索引失效 再进一步,假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序的...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n),所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效),难道不能查完c之后,把c的结果当成索引继续吗?...综上所述,范围后的查询字段都不是有序的,所以索引都失效了。
在Elasticsearch,有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据,这时就要用到ES提供的日期数学表达式 描述: 特别在日志数据中,只是查询一段时间内的日志数据,这时就可以使用日期数学表达式...,这样可以限制检索的索引数量,减少集群的负载,提高系统性能。 ...几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。 ... date_math_expr:动态的日期表达式 date_format:格式化,默认是YYYY.MM.dd time_zone:时区,默认是UTC 需要注意的是,在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在...,支持日期索引中数学参数值。
索引的出现其实是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样,根据目录可以快速定位到内容,类比于索引,根据索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,根据指针找到包含该值的行。...索引的常见模型 哈希表 有序数组 B+树 哈希表 哈希表模型是将待查询的值放入key中,value值放入数组中, 图片 当使用哈希表时,key值计算成确定位置,将value值放入该地址对应的哈希槽,取值通过...**比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。 等值查询:确定的条件查询,即可以使用等号的查询 与之对应的是模糊查询、范围查询。...有序数组 有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀。 仅看查询效率,有序数组是最好的数据结构,使用二分法查询可以快速查询到目标值,时间复杂度是O(log(N))。...N叉树 概念:允许树的每个节点可以有两个以上的子节点,那么这个树就称为N阶多叉树。
在elasticsearch中,有时会想要通过索引日期来筛选查询的数据,此时就需要用到日期数学表达式。...,在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在尖括号内。...,在使用elasticsearch时是很必要的。...now/d,但是符号/必须经过编码才行 2 大括号需要进行转义 查询数据的例子 使用起来跟索引数据时一样。...中,都支持上面的用法。
♣ 题目部分 在Oracle中,虚拟列索引(Virtual Column Indexes)的作用是什么?...♣ 答案部分 在Oracle 11g之前的版本中,如果需要使用表达式或者一些计算公式,那么需要创建数据库视图;如果需要在这个视图上使用索引,那么会在表上创建基于函数的索引。...虚拟列是Oracle 11g新引入的一项技术,虚拟列是一个表达式,在运行时计算,不存储在数据库中,不能更新虚拟列的值。...③ 可以通过视图DBA_TAB_COLS的DATA_DEFAULT列来查询虚拟列的表达式,当创建了虚拟列索引(其实是一种函数索引)后,在视图DBA_IND_EXPRESSIONS中不能查询索引列。...⑪ 在已经创建的表中增加虚拟列时,若没有指定虚拟列的字段类型,则Oracle会根据关键字“GENERATED ALWAYS AS”后面的表达式计算的结果自动设置该字段的数据类型。
创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖: ...restful的es java客户端jest,所以还需要在pom.xml中添加jest依赖: io.searchbox...数据插入效果 我们来做一下搜索的测试:例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入: http://localhost:6325/entityController/search?...关键字“南京”的搜索结果 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了!...当然这里用的是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他的一些分词方式,此时需要其他分词插件的支持,此处暂不涉及
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中,索引(index)是一种附加于原始数据之上的数据结构,能够通过减少磁盘访问来提升查询速度,与现实中的书籍目录异曲同工。...可见,index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射,而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中,MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中,用了下面一幅图来说明。 ?...这样,每一列都通过ORDER BY列进行了索引。查询时,先查找到数据所在的parts,再通过mrk2文件确定bin文件中数据的范围即可。...不过,ClickHouse的稀疏索引与Kafka的稀疏索引不同,可以由用户自由组合多列,因此也要格外注意不要加入太多索引列,防止索引数据过于稀疏,增大存储和查找成本。
依赖,来张图说明一下吧: [创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项] 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖:...restful的es java客户端jest,所以还需要在pom.xml中添加jest依赖: io.searchbox <artifactId...我们在浏览器中输入: http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下: [关键字“南京”的搜索结果] 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了!...当然这里用的是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他的一些分词方式,此时需要其他分词插件的支持,此处暂不涉及
在MySQL中,只有Memory存储引擎支持显式的哈希索引,但是可以按照InnoDB使用的方式模拟自己的哈希索引。这会让你得到某些哈希索引的特性,例如很大的键也只有很小的索引。...想法非常简单:在标准B-Tree索引上创建一个伪哈希索引。它和真正的哈希索引不是一回事,因为它还是使用B-Tree索引进行查找。然而,它将会使用键的哈希值进行查找,而不是键自身。...你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数。 一个不错的例子就是URL查找。URL通常会导至B-Tree索引变大,因为它们非常长。...通常会按照下面的方式来查找URL表: select id from url where url='http://www.mysql.com'; 但是,如果移除url列上的索引并给表添加一个被索引的...你可以手工进行维护,在MySQL 5.0及以上版本中,可以使用触发器来进行维护。下面的例子显示了触发器如何在插入和更新值的时候维护url_crc列。
背景 在ELK架构中,使用logstash收集服务器中的日志并写入到Elasticsearch中,有时候需要对日志中的字段mapping进行特殊的设置,此时可以通过自定义模板template解决,但是因为...logstash默认会向Elasticsearch提交一个名为logstash的模板,所以在定义logstash配置文件时有一些关键点需要注意。...不使用logstash默认模板创建索引 如果不想使用logstash默认创建的模板创建索引,有两种解决方式,一是可以在logstash配置文件中的output中指定index索引名称, 如2.conf所示...索引的type问题 默认情况下,logstash向Elasticsearch提交创建的索引的type为"logs",如果需要自定义type, 有两种方式,一种是在output里指定document_type...参数,另一种是在input里指定type参数, output里的document_type优先级大于input里的type.
由一对多或者几对多的“点到面”的传播路径,转变为基于社交网络的“点对点”的网状传播路径。这使得新闻从生产到消费的路径海量增长,并且传播时间显著减少。 新闻的消费方式愈加碎片化。...由于不同网站具有不同的权威性、不同的内容质量,搜索引擎针对不同的新闻源网站设置不同的权重,在爬取以及检索过程中,会作为参照因素。...搜索引擎聚合第三方的新闻内容,除了对新闻真实性和合法性等负责外,不会做其他人工干预,进而保持客观中立。但是搜索引擎会对新闻内容按照热度、重要性、网页质量进行排序和友好的页面呈现。...在处理用户搜索请求时,首先基于友好的考虑,搜索引擎会对用户的搜索请求进行自然语言理解和分词;然后在已经建好的索引中检索结果,根据新闻热度、质量等排序、去重;进行呈现。...对于集成的新闻信息如何进行二次加工甚至多次加工,挖掘和释放其附加价值。 因此,搜索引擎在信息集成中,扮演一个再次加工的新闻终端角色。
项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖: 本项目中我们使用开源的基于restful的es java客户端jest,...所以还需要在pom.xml中添加jest依赖: 除此之外还必须添加jna的依赖: 否则启动spring项目的时候会报JNA not found. native methods will be disabled...项目的配置文件application.yml中需要把es服务器地址配置对 ---- 代码组织 我的项目代码组织如下: ?...我们来做一下搜索的测试:例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入: 搜索结果如下: ? 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了!...当然这里用的是standard分词方式,将每个中文都作为了一个term,凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来,只是评分不同而已,当然还有其他的一些分词方式,此时需要其他分词插件的支持,此处暂不涉及
稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型,它适用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同,稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引,而不会对缺失该字段的文档进行索引。...例如,如果需要查询包含某个字段的文档,并且该字段只在部分文档中存在,那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档,从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...由于稀疏索引不对缺失特定字段的文档进行索引,因此在查询时可以避免查询无用的文档,从而减少查询时间。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外,还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能: 稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率,但是在某些情况下可能会影响查询性能。...在MongoDB应用程序中,根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引,并遵循稀疏索引的最佳实践,可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。
本文实例讲述了Android开发中数据库升级且表添加新列的方法。...分享给大家供大家参考,具体如下: 今天突然想到我们android版本升级的时候经常会遇到升级版本的时候在新版本中数据库可能会修改,今天我们就以数据库升级且表添加新列为例子写一个测试程序。...name, int version){ this(context, name, null, version); } 我们在Activity中初始化DbHelper传入当前应用的版本号, try {...方法中做了表添加新列操作如下: @Override public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {...,并且为表添加新的一列。
提到数据库索引的时候,一般都会提到 B+Tree,因为主流数据库都使用它。我们的DawnSql使用的是 H2 中的存储引擎,因此也是使用 B+Tree。...这篇文章的目的是帮助读者更快的掌握 B+Tree 在存储引擎中的作用,以及具体的实现。...H2中的主键索引使用的是B+Tree1、在 h2 中节点分为叶子结点和非叶子节点叶子节点:包含数据和索引 (values 和 keys)非叶子节点:只包含索引 (keys)2、数据 page 的定义public...keys 的 index,然后在 page 中插入相应的 keys 和 values。...keys 的 index,然后在 page 中插入相应的 keys 和 values。
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