Index 缓存：缓存索引查询的结果，以便后续索引调用可以从内存中提供，而不是调用索引后端，并且（通常）等待一次或多次网络往返。 这两者的大小由 transaction cache size决定。...此高速缓存中维护的最大顶点数等于事务高速缓存大小。如果事务工作负载是迭代遍历，则顶点缓存将显着加快速度。如果在事务中不再访问相同的顶点，则事务级缓存将没有区别。...因此，包含大量修改的事务最终可能会使用大于配置的顶点缓存。 2.2 Index缓存 索引缓存包含在此事务的上下文中执行的索引查询的结果。随后的相同索引调用将从此缓存提供，因此明显更便宜。...请注意，无论配置的缓存过期时间如何，给定的JanusGraph实例将始终立即看到自己对图形的修改。...这些缓存受益于压缩，数据紧凑性，协调过期，并且通常在堆外维护，这意味着可以使用大型缓存而不会遇到垃圾收集问题。虽然这些缓存可能比数据库级缓存大得多，但它们访问速度也较慢。
这归功于其简单的查找操作，无需连接，仅使用一个索引，所需数据量也很少等等。然而，解析（处理数据）却耗费了大量时间：DateTime::parse。...至于查询（读取）方面，可以通过增加复杂性来解决：读取副本（曾称为 “从属”）。几乎所有常见的关系数据库服务器都支持此方法。...由于 Ruby 处理数据相对较慢（参见下文），数据传递的代码越多，结果就越慢。这对所有软件都是如此，但 Ruby 放大了这一点。Rails 的 163500 行 Ruby 代码当然无助于加快速度。...即使是最小的 Rails 项目也包含数十万行代码，即使你只使用其中一小部分数据。 针对 Rails 的基准测试已经进行了许多次。我现在将获得更多元数据，而不是继续讨论整个堆栈的 “基准” 和火焰图。...因为只有当你已经有了以前没有使用过的索引时，才需要为这种新的查询方式优化数据库（这意味着它以前优化得很差）。
它们也仅限于匹配确切的用户输入，这意味着即使存在包含相关信息的文档，查询也可能不会产生任何结果。 使用FTS，您可以构建更强大的文本搜索引擎，而无需在更高级的工具上引入额外的依赖关系。...LIKE在这里使用运算符而不是FTS会产生空结果。 现在我们知道如何为FTS准备文档以及如何构建查询，让我们来看看如何提高FTS的性能。...它的小尺寸和定制的数据结构允许索引比使用主表空间选择查询更有效地运行。 最终，索引通过使用特殊数据结构和算法进行搜索，帮助数据库更快地查找行。此用例最相关的是GiST索引和GIN索引。...添加新数据时构建GIN的速度较慢，但查询速度更快;GIST构建速度更快，但需要额外的数据读取。 因为GiST比GIN检索数据慢大约3倍，所以我们在这里创建一个GIN索引。...sammy=# CREATE INDEX idx_fts_search ON news USING gin(document); 使用索引document列，我们的SELECT查询也变得更加简单。
搜索索引：通过用户的查询请求搜索创建的索引，然后返回查询结果的过程。...2.索引：把非结构化数据重新设计成有一定的结构，利用结构化的数据采取一定的搜索算法加快速度。把非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，称之为索引。...然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。...索引的目的可以理解为把非结构化的数据按某些特性抽离出，形成结构化的数据，然后再使用抽离出的结构化的数据，使用一定的检索方法去快速查询非结构的话数据。...同样，Lucene是一个程序化库，不能按原样使用，而Solr是一个完整的应用程序，可以立即使用它。 4.lucene的底层原理 / 什么是倒排索引 倒排索引。由item查询key的过程，是倒排索引。
在性能测试中使用行业标准的基准测试，在相同的硬件条件下，使用四个不同案例的数据集进行测试。...欲了解更多关于我们如何实现这一目标的内容，请阅读我们的技术博客 技术博客 我们的用户正在构建 高吞吐，低延迟的创新应用。...通过使查询能够并发访问索引，Redis 实现了纵向扩展，不仅使 Redis 操作的吞吐量得到提升，也使查询的吞吐量得到提升。新的 Redis 查询引擎为需要更高吞吐量的大型数据集解锁了新的性能层级。...多线程：每个分片内部采用多线程并发访问索引，提高数据查询和检索速度，使系统能高效地处理更多请求。...Redis 被广泛使用的原因之一是我们加速了传统数据库的数据访问。同样地，我们的客户也更喜欢 Redis，因为我们以同样的方式加速了 GenAI 应用。
互联网搜索系统所面临的主要问题是如何获取要索引的文档，如何高效处理大容量的数据，以及如何应对互联网特有的问题，例如跟踪挖掘超链接，防止站点欺骗(鉴于互联网的商业价值，有的站点会修改网页内容从而获得更高排名...此类系统所面临的主要问题包括如何处理个人计算机上多种多样的文档类型，系统可免费维护，在启动，处理及磁盘使用方面足够的轻量级，不妨碍用户正常使用。...然而对于互联网搜索系统中的并行及分布式检索的等方面相对涉及较少，因为有关此方面的论文也相对较少。然而除了几家互联网搜索的公司外，大多数程序员更多可能接触的是个人信息检索系统和企业级搜索系统。...因为每篇文档仅包含1000个词，此矩阵有不超过十亿个1，也即至少99.8%项是0。所以一个更好的表示方法是仅仅记录值为1的项。...变长数组在空间需求方面避免了指针带来了额外空间，在时间需求方面也因使用连续内存可以加快速度。实践中，额外的指针可以编码为偏移量放在链表中。如果更新相对不频繁，变长数组会更加紧凑和易于遍历。
做数据处理的时候，会经常遇到在当前行读取上一行数据的问题，在Excel里，可以直接通过单元格的相对引用来实现。 但是，在Power Query里，这个问题处理起来需要通过表的行索引来实现。...(x)=>x[索引]=[索引]-1 )[产品]{0} otherwise null 这时刷新加载数据，你会发现，数据加载的过程会比较慢。...其实，即使给数据加上Buffer，也没有多大改善——如果您细看上面的截图，我已经给“已添加索引”的步骤加了Table.Buffer了。...当然是有的——我在此称之为“合并查询法”，操作过程也很简单，而且不用写任何公式、代码： Step-01 添加从1开始的索引列 Step-02 再添加1个从0开始的索引列 Step-03 合并查询...在使用Power Query或者Power BI的过程中，尤其是数据量较大的情况下，的确可能会碰到数据刷新较慢的情况，这时，我们就可以多想一下，在哪些方面可能可以适当的改进？是否可能换个更好的方法？
一、MySQL存储引擎 存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。...因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）。MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎。 下图是MySQL中各种存储引擎的对比。 ?...相对于静态MyISAM，这种表存储空间比较小，但由于每条记录的长度不一，所以 多次修改数据后，数据表中的数据就可能离散的存储在内存中，进而导致执行效率下降。同时，内存中也可能会出现很多碎片。...因此，散列索引值适合使用在"="和""的操作符中，不适合使用在""操作符中，也同样不适合用在order by字句里。...如果确实要使用""或betwen操作符，可以使用btree索引来加快速度。
运行比较慢的情况下，你首先要做的就是检查此表的索引是否正常创建。...如果表的索引已经创建了，接下来就要检查一下此 SQL 语句是否正常触发了索引查询，如果发生以下情况那么 MySQL 将不能正常的使用索引： 在 where 子句中使用 !...； 如果条件中有 or 即使其中有条件带索引也不会正常使用索引，要想使用 or 又想让索引生效，只能将 or 条件中的每个列都加上索引才能正常使用； 在 where 子句中对字段进行表达式操作。...因此你要尽量避免以上情况，除了正常使用索引之外，我们也可以使用以下技巧来优化索引的查询速度： 尽量使用主键查询，而非其他索引，因为主键查询不会触发回表查询； 查询语句尽可能简单，大语句拆小语句，减少锁时间...； eq_ref — 在 join 查询中使用主键或唯一索引关联； const — 将一个主键放置到 where 后面作为条件查询， MySQL 优化器就能把这次查询优化转化为一个常量，如何转化以及何时转化
前言 使用webgl开发三维应用的时候，经常会发现三维场景加载比较慢，往往需要等待挺长时间，这样用户的体验就很不友好。...为了加快三维场景的加快速度，可以使用IndexedDB在客户端进行资源缓存。IndexedDB，即客户端持久化数据库！...使用本缓存技术，在初次访问后，3D场景中的文件级别数据将写入访问设备本地缓存数据库，在客户端实现永久的生命周期，清除浏览器缓存也不影响已缓存的3D模型文件。...查询高效。IndexedDB是一种轻量级NOSQL数据库，是由浏览器自带。相比Web Sql更加高效，包括索引、事务处理和查询功能。 异步操作。...three.js使用IndexedDB的思路 有关具体如何使用IndexedDB，有很多资料进行介绍，此文不在赘述。
在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度的极大降低。 1....也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。 2....Order by语句 ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中（象联接或者附加等）。...相对于IN子句来说，EXISTS使用相连子查询，构造起来要比IN子查询困难一些。 通过使用EXIST，Oracle系统会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项，这就节省了时间。...一个糟糕的Schema设计即使在性能调优的MySQL Server上运行，也会表现出很差的性能；和Schema相似，查询语句的设计也会影响MySQL的性能，应该避免写出低效的SQL查询。
有人可能会说，对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度），那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？...搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。 于是全文检索就存在三个重要问题： 1. 索引里面究竟存些什么？(Index) 2. 如何创建索引？...非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相对容易，也即是从文件到字符串的映射。...这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一：一次索引，多次使用。 三、如何创建索引 全文检索的索引创建过程一般有以下几步： 第一步：一些要索引的原文档(Document)。...如何像Google一样，在成千上万的搜索结果中，找到和查询语句最相关的呢？ 如何判断搜索出的文档和查询语句的相关性呢？ 这要回到我们第三个问题：如何对索引进行搜索？
有人可能会说，对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度）， 那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？...非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相对容易，也即是从文件到字符串的映射。...而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串，也即已知字符串，欲求文件，也即从字符串到文件的映射。两者恰恰相反。于是 如果索引总能够保存从字符串到文件的映射，则会大大提高搜索速度。...这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一：一次索引，多次使用。 三、如何创建索引 全文检索的索引创建过程一般有以下几步： 第一步：一些要索引的原文档(Document)。...如何像Google一样，在成千上万的搜索结果中，找到和查询语句最相关的呢？ 如何判断搜索出的文档和查询语句的相关性呢？ 这要回到我们第三个问题：如何对索引进行搜索？
有人可能会说，对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度），那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？...非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相对容易，也即是从文件到字符串的映射。...而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串，也即已知字符串，欲求文件，也即从字符串到文件的映射。两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射，则会大大提高搜索速度。...这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一：一次索引，多次使用。 三、如何创建索引 全文检索的索引创建过程一般有以下几步： 第一步：一些要索引的原文档(Document)。...如何像Google一样，在成千上万的搜索结果中，找到和查询语句最相关的呢？ 如何判断搜索出的文档和查询语句的相关性呢？ 这要回到我们第三个问题：如何对索引进行搜索？
基于这一痛点，我们通过将腾讯时序数据库 CTSDB 与 TARS 结合的方式，解决了海量服务、海量监控以及监控输出相对较慢等问题。...我们从下方的监控表 SQL 中就能发现这个问题：当索引使用15～16个维度的时候，插入速度会非常慢，索引占用磁盘空间也非常大。...在确认使用 CTSDB 后，我们如何去进行操作和替换呢？ 我们选择了TarsJava重构了Tars-QueryStat（查询） 与Tars-querystat(写入)服务。...Java语言ElasticSearch客户端可以直接连接到 CTSDB， 此客户端在商业应用上和开源的历史上拥有大量的成功的使用案例 。...当然，我们目标也并不是为了替换掉原本 C++ 的服务，而是我们希望在查询和处理以及需求的产出能够得到相对比较好的平衡。
引言 数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环，尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。...如何创建索引 创建数据表时添加索引 CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name ( column1, column2,...); 以修改数据表的形式添加索引...= '陈静'; 使用DDL语句给数据表Name字段增加索引： alter table employee add index name_index (name); 再次执行查询语句，使用explain...索引是如何工作的 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。...查询复杂度是O(log(N))。 二叉树是搜索效率最高的，但是实际上没有多少数据库存储使用，因为索引不止存在于内存中，还要写在磁盘上。
线程并不是越多越好，而且考虑到计算机本身的性能，即使设置了 99 线程，速度也未必会比 2 线程更快。在大多数情况下，它就单纯只能起到一个心理安慰的作用。...专家搜索 软件右上角有搜索模式选择，选择专家模式，会在基本搜索基础上添加更多选项，可以通过相应的配置项，精准界定文件的类型，修改时间，创建时间，但是相对的，专家模式没有内置的搜索向导，若是想要使用脚本搜索...索引搜索 相比起基本搜索和专家搜索，索引搜索需要率先构建索引，然后在需要用到的时候顺着索引来查询内容，一开始构建索引需要耗费一定时间，但是之后的搜索就会非常快速。 首先需要创建一个新索引， ?...优缺点总结 基本搜索 专家搜索 索引搜索 优点 准确度高 准确度高，范围选择更丰富，界定范围后能比基本搜索更快速的完成搜索 速度极快 缺点 速度较慢，若是大量文件，可能需要较长检索时间 操作较难，但大部分功能还是可以通过...GUI界面直接调整的 准确度堪忧，部分文件没有办法构建索引也会被算成默认匹配，索引文件需要定期更新，确保与本地保持相对一致
2、MySIAM锁的粒度是表，而InnoDB支持行级锁定，所以InnoDB多线程时，速度更快 3、MySIAM不支持外键，InnoDB支持外键 4、MySIAM相对简单...，持久性)，实现标准的数据库隔离级别 2、使用count（*）会扫描整个表，才能计算出来多少行 3、使用行锁，粒度更小，写操作，不会锁定全部表，多线程效率更高，即使存在更新、插入性能也比较好...4、清表比较慢(是一条一条处理数据)，先把操作写入事务日志，然后再删除，所以清表的时候 最好直接drop，再建新表 存储优化 1、禁用索引：插入记录时,Mysql会为每个记录加入索引...索引失效是：当需要查询的时候，建立的索引没有使用，导致的全表扫描，造成的效率低下！ 如何解决呢？...1、查询使用like 比如查询姓名name = '%aaa'不会失效，但是name = 'aaa%'，就会导致索引失效 2、查询使用or，如果必须要使用or，那就让or上面所有字段加上索引
在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法，并以门户网站 deliciousbrains.com 出现的拖慢查询速度的情况作为实际的案例...要是不愿意在生产安环境装调试插件(性能开销原因)，也可以打开MySQL Slow Query Log，这样在特定时间执行的所有查询都会被记录下来。这种方法配置和设置存放查询位置相对简单。...由于这是一个服务级别的调整，性能影响会小于使用调试插件，但当不用的时候也应该关闭。 理解 一旦你找到了一个你要花很大代价找到的查询，那么接下来就是尝试去理解它并找到是什么让查询变慢。...此查询的目的是获取那些我们知道客户号的客户的所有订阅。...如果您发现查询的帖子类型较慢，那么可以考虑从自定义帖子类型的存储模型移动到自定义表格中 - 更多内容将在后面的文章中介绍。
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