RavenDB索引中的LoadDocument by查询

RavenDB是一种开源的文档数据库，它提供了强大的索引功能来优化查询性能。在RavenDB索引中，可以使用"LoadDocument"语法通过查询来加载其他文档。

"LoadDocument"是RavenDB中的一个内置函数，它允许在索引过程中加载其他文档。通过使用"LoadDocument"函数，可以在查询期间获取其他相关文档的内容，以便进行更复杂的数据处理和查询操作。

使用"LoadDocument"函数可以实现多种功能，例如：

关联查询：通过加载其他文档，可以在索引中执行关联查询操作，以获取相关文档的信息。这对于需要在查询结果中包含其他相关数据的情况非常有用。
数据聚合：通过加载其他文档，可以在索引中执行数据聚合操作。例如，可以加载相关文档的某个字段，并计算其总和、平均值或其他统计信息。
数据转换：通过加载其他文档，可以在索引中执行数据转换操作。例如，可以加载相关文档的某个字段，并根据其值进行条件判断或计算新的字段值。

在RavenDB中，使用"LoadDocument"函数的语法如下：

LoadDocument("documentId")

其中，"documentId"是要加载的文档的唯一标识符。可以通过文档的ID或其他唯一标识符来指定要加载的文档。

RavenDB提供了丰富的查询语法和功能，可以根据具体的业务需求和数据模型来灵活使用"LoadDocument"函数。通过合理地使用索引和"LoadDocument"函数，可以提高查询性能并实现复杂的数据处理操作。

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join查询没有走索引的原因

把行数最小的作为主表，然后去join行数多的，这样对于索引而言扫描的行数会少很多在join之后On的条件，类型不同是无法走索引的，也就是说如果on A.id = B.id，虽然A表和B表的id都设置了索引...，但是A表的id是Int，而B表的id是varchar，则无法走索引字符编码也会导致无法走索引。...字符编码常见的是utf8和utf8mb4，utf8mb4是可以兼容utf8的，也就是说如果A表是utf8mb4，B表是utf8，则on A.uinstanceid = B. uinstanceid是可以走索引的...，但是如果把B表当作主表，让B去join A on B.uinstanceid = A. uinstanceid则无法走索引在我的项目里，就是上面的字符编码问题导致的join后没有走索引改表和字段的字符编码

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RavenDB起步--客户端API（三）

我们修改或者删除文档后，同样也需要调用SaveChanges 方法来更新 RavenDB，而且利用 Query 查询出来的文档在会话中也只有一个实例，不管你查询了多少次。...这里要注意 RavenDB 不允许在查询期间进行计算（例如：SUM、AVG 这类的计算），并且它不存在表扫描或慢查询的问题。...我们将在第三部分中详细说明原因并介绍有关索引的详细信息，但现在您可以看到大多数查询都适合您。 Store() Store 方法是会将实体与会话关联在一起。只有在我们要创建一个新文档的时候才会这么去做。...RavenDB 中，并且对于新增来说，RavenDB 会为新实体提供一个 ID。...那么就可以调用 Store 方法来将实体和会话绑定在一起，并且它的 ID 不是空的，RavenDB 认为它以存在于库中，因此将会以更新的形式存入库中。

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MySQL二级索引的查询过程

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Mysql中的索引

单列索引:索引中只包含一个列。组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...将查询结果返回客户端(如果查询可以被缓存,Mysql也会将结果放到查询缓存) 什么是索引索引是一种数据结果,用来提高获取数据的效率。...非聚簇索引,索引的逻辑顺序和磁盘上物理存储顺序不一样,非聚簇索引在叶子节点存储的是主键和索引列,当我们使用非聚簇索引查询数据时,需要拿到叶子节点上的主键在去表中查需要的数据,这个过程叫做回表。...从磁盘中读取数据时,都是按磁盘块来读取的,并不是一条一条读的,如果我们尽可能多的把数据放进磁盘块中,那么一次磁盘读取就会读取更多的数据,那么查询数据的时间也就会降低。...B+树采用双向链表串联所有的叶子节点,区间查询效率更高,但是B树要通过中序遍历才能完成范围查询 B+树的查询效率更稳定,B+树每次需要查到叶子节点才能找到数据,而B树查询的数据可能不在叶子节点,所以查询效率不稳定

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在一些大表存在的数据库，去不断查询某一个值在这个大表里面的行数，一直是不受欢迎的事情，最后找到了一个还算靠谱的方案。...当然今天的文字并不是要说这个问题，我们提高难度，如果有需求问你，怎么知道现在的表中，某个字段的值，如果被查询的在有索引的情况下，效率如何，通过这个问题，我们可以判断我们的索引该怎么建立。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引，在查询的时候被作为条件时，可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊中的列大致有那些列的值，并且这些值在整个表中占比是多少，通过这个预估的占比，我们马上可以获知，这个值在整个表行中的大约会有多少行，但基于这个值是预估的，所以不是精确的值，同时根据analyze...中对于数据的分析，他们是有采样率的表越大行数越多，这个采样率会变得越小，所以会导致上面的结果和实际的结果是有出入的。

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关于Clickhouse的索引的查询过程，我们先手来了解几个概念，MarkRange：在ClickHouse中是用于定义标记区间的对象。...MergeTree的索引粒度index_granularity=3，根据索引的生成规则，primary.idx文件内的索引数据会如图：根据索引数据，MergeTree会将此数据片段划分成192/3=...其中，所有MarkRange（整个数据片段）的最大数值区间为[A000,+inf)，其如下图：在引出了数值区间的概念之后，对于索引的查询过程就很好解释了。索引查询其实就是两个数值区间的交集判断。...其中，一个区间是由基于主键的查询条件转换而来的条件区间；而另一个区间是刚才所讲述的与MarkRange对应的数值区间。整个索引查询过程可以大致分为3个步骤。...1：生成查询条件区间：首先，将查询条件转换为条件区间。即便是单个值的查询条件，也会被转换成区间的形式。 2：递归交集判断：以递归的形式，依次对MarkRange的数值区间与条件区间做交集判断。

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