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...batch_no索引列，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。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...); 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。
关于映射 实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下，Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下，一行代码存入ES。 ?...剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射。索引映射的生成方式有两种： 动态映射 字段和映射类型不需要在使用前定义，新字段名可以自动被添加到索引。...指定索引可以在创建索引时指定，也可以使用PUT API来在已经存在的索引里添加。 使用模板创建索引 索引可使用预定义的模板进行创建，这个模板称作Index templates。...模板设置包括settings和mappings，通过模式匹配的方式可以使得多个索引重用一个模板。 别名 说起来容易做起来难。调试中，需要反复的权衡和实践。...但是如果是海量的日志，可以容忍发生故障时丢失一定的数据，可以设成异步来提高写效率。设置参数是：index.translog.durability=async。
定义：Sphinx是一个全文检索引擎。 Why/为什么使用Sphinx？...id 插入到sph_counter表做标记 #使用多次查询，那么这个多次查询就需要有个范围和步长,sql_query_range和sql_range_step就是做这个使用的。...这时候你可以去看一下E:\PRO\2\sphinx\bin\data目录里面已经生成了索引文件（如下图所示，索引文件的名字对应你sphinx.conf中主索引index定义path的article_main...添加数据库内容时更新索引文件原理： 1.新建一张表，记录一下上一次已经创建好索引的最后一条记录的ID 2.当索引时，然后从数据库中取出所有ID大于上面那个sphinx中的那个ID的数据， 这些就是新的数据...，然后创建一个小的索引文件 3.把上边我们创建的增量索引文件合并到主索引文件上去 4.把最后一条记录的ID更新到第一步创建的表中 sphinx.bat 脚本内容 E:\PRO\2\sphinx\bin\
二、Elasticsearch中的倒排索引 Elasticsearch使用了一种称为Lucene的库来实现倒排索引。在Elasticsearch中，每个文档的每个字段都被索引为一个独立的倒排索引。...词项索引的目的是提供一个更紧凑、更快速的方式来查找词典中的词项。它通常使用Trie树（或前缀树）结构来存储词项的前缀信息。...基于词项索引的查找流程 通过Term Index定位：首先，系统使用Term Index（以FST的形式保存在内存中）来快速定位到词典中可能包含目标词项的区块（Block）。...通过这种方式，词项索引（Term Index）和词典（Term Dictionary）的结合使用可以在不消耗大量内存的情况下实现高效的词典查找，从而支持全文检索系统中的快速查找操作。...在实际应用中，Elasticsearch还使用了许多优化技术来提高搜索性能，例如： 压缩技术：倒排列表可以被压缩以减少存储空间和提高查询速度。
根据存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度，每种引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节。 ...myisam和innodb引擎的表默认是btree索引，支持前缀索引，前缀索引长度跟存储引擎相关，对于myisam引擎 ，长度可达1000字节长，对于innodb 长度可达767字节，在使用多字节字符集的列指定前缀长度时要考虑...利用最左前缀，在创建一个n列索引时，实际是创建了mysql 可利用的n个索引，多列索引可起几个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。...只用于使用=或 操作符的等式比较。 2. 优化器不能使用hash索引来加速order by 操作。 3. mysql 不能确定在两个值之间大约有多少行。...如果将一个myisam表改为hash索引的memory表，会影响一些查询的执行效率。 4. 只能使用整个关键字来搜索一行。
表中id和物理地址是保持一致顺序的，id较大的行，其物理地址也比较靠后。因为聚集索引的特性，它的建立有一定的特殊要求： 在Innodb中，聚簇索引默认就是主键索引。...，但会使用a列索引筛选出a>2的记录行，再在这些行中条件 c >3逐条过滤） SELECT * FROM table WHERE a>2 AND c>5; 索引的原理探究到此结束，这部分内容堪称最难啃的骨头...全文索引允许在索引列中插入重复值和空值。 索引在实际使用上分为单列索引和多列索引。 单列索引：单列索引就是索引只包含原表的一个列。在表中的单个字段上创建索引，单列索引只根据该字段进行索引。...指定使用列前的 length 个字符来创建索引。使用列的一部分创建索引有利于减小索引文件的大小，节省索引列所占的空间。在某些情况下，只能对列的前缀进行索引。...另外，BLOB 或 TEXT 类型的列也必须使用前缀索引。 ASC|DESC：可选项。ASC指定索引按照升序来排列，DESC指定索引按照降序来排列，默认为ASC。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102796160 简介：手把手进行索引的操作 新增 请求 curl -X
(a=3 b=3 c=5) (a=3 b=8 c=6) 查找 select a,b,c from table where a = 2 and b = 5 and c = 2 先根据a = 2找到第二行的四条数据...select a,b,c from table where a = 2 and b >1 and c = 2 先根据a = 2找到第二行的四条数据 (a=2 b=2 c=3) (a=2 b=2 c=5...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。...但对于c 只有(1,2)和(3,4)两组数据内部分别有序，如果想让他有序 则需要进行再一次的排序。...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。
mysql中还支持全文索引，这种索引可以做全文检索使用，但是全文索引只限于char、varchar和text字段列。...索引的列的基数越大索引效果越好。例如存放出生日期的列具有不同值，很容易区分，而使用性别的话区分度不大。...Btree和Hash索引 memory可以选择btree和hash索引，但是hash索引的使用要注意哦！...因为hash索引是通过计算得出的具体数据地址，索引hash索引肯定不能使用= 或者》= 和《=等运算符，当然也不能使用order by进行排序。hash索引只能通过关键字来检索一行数据。...对于in查询来说，btree和hash索引并没有什么差别。在对范围进行查询的时候，只能使用btree索引。如果对hash索引采用范围查询，那么将是全表扫描式的检索。
与传统的行存储（将文档的每个字段值作为文档的一部分存储）不同，Doc Values 采用列式存储，这意味着它们按字段组织数据，而不是按文档。...问题在于，为了使用倒排索引收集Doc_1和Doc_2中的所有词项，我们必须遍历索引中的每个词项，检查它是否属于这两个文档。...因此，当需要收集Doc_1和Doc_2中所有唯一的词项时，我们只需直接访问这两个文档的词项列表，并执行集合的并集操作。这比使用倒排索引要快得多，因为无需遍历整个索引来收集特定文档的词项。...由于它们是按列存储的，因此可以高效地加载到操作系统的文件系统缓存中（OS cache）。...例如，数字类型的 Doc Values 可能会使用高效的压缩算法来减少存储空间，而日期类型的 Doc Values 则可能会存储为可快速比较的长整型时间戳。
然而，需要注意的是，es并不建议大量使用Stored Fields。这是因为存储原始字段值会增加磁盘使用量，并可能降低性能。相反，es更倾向于使用Doc Values和倒排索引来高效地检索和分析数据。...3、 如何使用 可以通过映射（Mapping）来定义哪些字段应该被存储为Stored Fields。映射是定义文档结构和字段属性的过程。...，并定义了两个字段：counter和tags。...然而，行存储也有一些潜在的开销和限制： 存储成本：由于每个文档的完整原始数据都被存储在索引中，这可能会增加存储空间的需求，尤其是对于大量文档或大型文档而言。...在使用ES时，开发者需要根据具体的应用场景和需求来权衡行存储的利弊，并合理地配置和优化索引结构。
然后，这些嵌入向量可以用于各种应用，比如通过计算两个向量之间的距离来找到语义上相似的文本。...易于使用： Redis 向量数据库提供了友好的 API，可以轻松地将向量数据存储、查询和检索。...Redis 向量数据库的一些典型应用场景包括： 文本相似度分析： 将文本编码成向量，然后使用向量相似度来衡量文本之间的相似性。...图像相似度搜索： 将图像编码成向量，然后使用向量相似度来搜索与查询图像相似的图像。 推荐系统： 将用户和物品编码成向量，然后使用向量相似度来推荐用户可能感兴趣的物品。...欺诈检测： 将正常的交易和欺诈交易编码成向量，然后使用向量相似度来检测欺诈交易。 如果您需要存储和处理向量数据，那么 Redis 向量数据库是一个非常好的选择。
概念 索引映射（Index Mapping）是用来定义文档的数据结构和字段类型的过程。它类似于数据库中的表结构定义，为每个字段指定数据类型、分析器和其他属性。...索引映射在创建索引时指定，也可以在索引已经存在的情况下进行更新。 目的 索引映射的目的是告诉 Elasticsearch 如何解析和处理文档中的字段数据，以便它能够正确地进行搜索、聚合和排序等操作。...如果不定义映射，Elasticsearch 会尝试自动推断字段类型，但这可能会导致意外的结果和不必要的资源浪费。...是否索引（Indexing）：指定字段是否应该被索引，允许字段进行搜索。对于某些字段，可能不需要索引，例如用于存储大量纯文本数据的字段。 是否存储（Stored）：指定字段是否应该被存储在索引中。...简单使用 在dev tools执行如下代码将会创建一个索引并设置了静态mapping 创建索引与mapping PUT lglbc_demo { "settings": { "number_of_replicas
sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...merge 按照指定列合并矩阵或者数据框 一、数据合并 1、merge()函数 最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起...，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。...rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。...rowSums函数对行求和，使用colSums函数对列求和。
前言 ItemsControl和ListBox都可以用做列表，既然是列表，那么我们怎样获取列表点击的项呢。...item.IsSelected; } base.OnSelected(e); } } } 使用 <views:MyListBox...return; MessageBox.Show(o.ToString()); } ItemsControl Item中添加Button,对Button添加事件，获取Button所在Item的Index...{ var child = VisualTreeHelper.GetChild(parent, i); // 如果子控件不是需查找的控件类型...{ var child = VisualTreeHelper.GetChild(parent, i); // 如果子控件不是需查找的控件类型
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能（mysql索引的使用），但很少会去关注索引的类型该如何选择，在mysql中支持有两种类型，最常用的也是默认的Btree类型，其次就是最容易被忽略的...例如,orderby等场景都可使用。 Hash索引，其检索效率非常高的一种精确定位索引。...Hash索引不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引，它会将计算出的Hash值和对对应的行指针信息记录在...但是虽然Hash效率很高但是同样也有很多的弊端存在和限制存在。 （1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和""查询，不能使用范围查询。 （2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。...经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样，数据库自然也无法利用索引的数据来避免任何排序运算。
2、索引使用原则 索引的使用并不是越多越好，而是针对业务下的查询场景，不断的改进和优化，例如电商系统中用户订单的场景，假设存在如下表结构： CREATE TABLE `ds_user` ( `id`...2、组合索引 组合索引包含两个或两个以上的列，组合索引相比单列索引复杂很多，如何建立组合索引，和业务关联度非常高，在使用组合索引时，还需要考虑查询条件的顺序。...create_time列和单列索引order_no保证查询条件都使用了索引。...通过上面几个查询案例，索引组合索引使用的注意事项如下： 组合索引必须按索引最左列开始查询； 不能跳过组合字段查询,这样无法使用索引； 四、索引其他说明 1、索引的优点 基于注解或唯一索引保证数据库表中数据的唯一性...； 索引通过减少扫描表的行数提高查询的效率； 2、索引的缺点 创建索引和维护索引，会耗费空间和实际； 查询以外的操作增删改等，都需要动态维护索引； 3、索引使用总结 索引机制在MySQL中真的非常复杂，
以及基于 Redis 来快速实现一个高性能的本地图片搜索引擎，在本地环境中，使用最慢的稠密向量检索方式来在一张万图片中查找你想要的图片，总花费时间都不到十分之一秒。...这篇分享中提到的“图片搜索引擎”的话题，我在一年前就写过啦：《向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎[3]》。...此外，距离我发布上一篇“图片搜索引擎”后，不论是文章中使用的向量数据库 Milvus、还是用来快速做 Embedding 的 Towhee 不论是项目还是团队，都经历了比较多的迭代，面向的目标客户群体和场景也更明确...图片等数据的向量化处理 言归正传，我们先来实现第一套搜索引擎的处理逻辑，将图片进行向量化处理和存储到向量数据库中。...引构建完毕后，我们就能够使用程序来进行向量查询检索啦。 实现以图搜图功能 图片搜索引擎，可以有很多能力，我们先来实现相对技术含量最高的一种：以图搜图。
本篇文章我们来继续聊聊轻量的向量数据库方案：Redis，如何完成整个图片搜索引擎功能。...写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）[1]》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引...接下来，我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化，让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库的索引 除了提升参与计算机器的数量和性能之外，对向量数据库进行索引优化，能够带来非常明显的性能提升。...在《向量数据库入坑指南：聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss[7]》一文中，我提到过 “为向量索引进行分区优化” 和 “尝试使用基于量化的索引类型” 两种优化方案。...那么，在搜索的时候，就不单单能够通过“关键词”的向量和“图片”向量的相似度来返回结果了，还可以直接使用“关键词”的文本向量和“图片描述”的文本向量进行相似匹配。
本篇文章我们来继续聊聊轻量的向量数据库方案：Redis，如何完成整个图片搜索引擎功能。...写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引，...接下来，我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化，让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库的索引 除了提升参与计算机器的数量和性能之外，对向量数据库进行索引优化，能够带来非常明显的性能提升。...在《向量数据库入坑指南：聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》一文中，我提到过 “为向量索引进行分区优化” 和 “尝试使用基于量化的索引类型” 两种优化方案。...那么，在搜索的时候，就不单单能够通过“关键词”的向量和“图片”向量的相似度来返回结果了，还可以直接使用“关键词”的文本向量和“图片描述”的文本向量进行相似匹配。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
