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ElasticSearch 中的倒排索引的概念

ElasticSearch 中可以进行全文索引，而且可以快速的将数据从海量的数据中提取出来， 其中倒排索引是ElasticSearch 中比较核心的处理数据的概念。...那么理解倒排序是理解ElasticSearch 快速处理数据的一个关键....正排索引, 是一个数据库结构,一个将文档中的词和文档之间进行关联的功能, 首先他将扫描文档中的所有单词,将单词添加到索引的页面当中,直到将文档中的所有词都遍历一遍,如果在一个文档中,查询某个单词的速度是非常快的...这里就需要另一个方法来进行查询, inverted index 倒排索引,通过将上面的数据存储的结构反过来通过"词" 作为索引的主结构, 通过搜寻文档来获得所有的词, 在搜索文档中的词的时候,如果这个条目在索引的原结构上没有...,则创建新的词标签,如果有的情况下,将添加这个词发现的位置到这个词所在的索引列. ?

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索引中的b树索引

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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Python中如何获取列表中重复元素的索引？

一、前言 昨天分享了一个文章，Python中如何获取列表中重复元素的索引？，后来【瑜亮老师】看到文章之后，又提供了一个健壮性更强的代码出来，这里拿出来给大家分享下，一起学习交流。...= 1] 这个方法确实很不错的，比文中的那个方法要全面很多，文中的那个解法，只是针对问题，给了一个可行的方案，确实换个场景的话，健壮性确实没有那么好。 二、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Python中如何获取列表中重复元素的索引的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【KKXL的螳螂】提问，感谢【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示。

13.3K10

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。...哈希索引的缺点 哈希索引没有办法利用索引完成排序 不能进行多字段查询 在有大量重复键值的情况下,哈希索引的效率也是很低的(哈希碰撞问题) 不支持范围查询 如何高效设计索引的数据结构 MySQL的存储结构...表->段->区->页->行 在数据库中,不论读哪一行数据,还是读多行数据,都是将这些行所在的页进行加载。也就是存储空间的基本单位就是页。...一个页就是一颗B+树的节点,数据库I/O操作的最小单位是页,与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。 img 在一棵B+树中,每个节点都是一个页,每次新建节点的时候,就会新建一个页。...应用：B树在数据库中有一些应用，如mongodb的索引使用了B树结构。但是在很多数据库应用中，使用了是B树的变种B+树。

3.3K20

java使用jest连接操作Elasticsearch2.2.0中的索引

前言 在了解jest框架前，楼主一直尝试用官方的Elasticsearch java api连接es服务的，可是，不知何故，一直报如下的异常信息，谷歌了很久，都说是jvm版本不一致导致的问题，可我是本地测试的...: Failed to deserialize exception response from stream 我的测试代码是参考官方api实例的，官方api地址：Elasticsearch java...，感激不尽了，我的es版本是2.2.0 进入正题 了解jest jest是一个基于 HTTP Rest 的连接es服务的api工具集，功能强大，能够使用es java api的查询语句，.../elasticsearch-analysis-ik ，es的很多功能都是基于插件提供的，es版本升级都2.2.0后，安装插件的方式不一样了，如果你安装ik分词插件有问题，请点击右上角的qq联系博主...新建索引 curl -XPUT http://localhost:9200/indexdata 创建索引的mapping，指定分词器 curl -XPOST http://localhost

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使用Python将Oracle已使用过索引存入MySQL中

这个专题讲述如何讲这些监控数据保存在MySQL中为日后所用 上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称 这节讲如何将他们存入MySQL数据库中 环境设置 Linux系统为 Centos...6.8 Python环境为 Python 3.6 MySQL版本 MySQL 5.7 (GA) 连接Oracle模块:cx_Oracle 连接MySQL模块:PyMySQL 存入MySQL脚本内容 将上节获取...再遍历每个索引 针对不在MySQL的数据库的存入MySQL数据库中 经过一段时间的运行即可知道哪些索引未被使用过 运行结果 运行完脚本后我们查看MySQL数据库，应该可以看到表里应该有数据，而且没有重复数据...由于v$sql_plan中的数据可能被刷出内存空间，我们需要较为频繁的运行该程序 我在实际监控中是每隔十五分钟，大家可以使用crontab 来设定 这样经过一段时间(半年甚至一年)，可知道哪些索引未被使用过...源码位置 全部代码请查看我的Github主页 https://github.com/bsbforever/wechat_oms 至此该专题已经讲解完毕，介绍了监控索引的一种思路，日常运维中可横向展开对其他指标进行监控

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【Python】掌握Python中的索引和切片

另外，Python支持切片，这是一个特性，可以让我们提取原始sequence对象的子集。 在本文中，我们将探讨索引和切片是如何工作的，以及如何使用它们来编写更干净、更具python风格的代码。...从技术上讲，当使用负偏移量时，Python会将该偏移量添加到序列的长度中，以便推断准确的位置。例如，假设我们要使用负偏移量从字符串my_string = 'Hello’中提取字符e。...要在Python中对序列执行切片，需要提供两个由冒号分隔的偏移量，尽管在某些情况下可以只定义其中一个，甚至不定义（下面将讨论更多关于这些情况的内容）。...为了弄清楚这一点，让我们跳到另一个例子中，我们实际上定义了所有三个可能的偏移量。...结论 在本文中，我们探讨了在Python中索引和切片是如何工作的。这两种符号在大多数Python应用程序中都被广泛使用，因此你需要确保了解它们是如何工作的。

1.2K30

MySQL索引中的前缀索引和多列索引

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。

4.4K00

MySQL中的哈希索引

mySQL中的哈希索引 在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？...从这个层面上来说，Innodb使用自适应哈希索引更像是对索引创建的一种索引，这种哈希索引为什么能加快查询速度？...，这个时候，哈希索引高概率发生碰撞，这种情况下效率会很低； 目前的理解就这么多了，后续有新的内容会进行补充。

1.6K20

InnoDB中的索引类型

每一个索引B+树结构都会有一个独立的存储区域来存放，并且在需要进行检索时将这个结构加载到内存区域。真实情况是InnoDB引擎会加载索引B+树结构到内存的Buffer Pool区域。...而聚簇索引B+树的非叶子节点一般由数据表中的主键负责构造（当然也可能不是主键，这个后文会进行说明）。...如果还是没有找到那样的字段**，InnoDB引擎将使用一个隐含字段作为主索引（ROWID）**。 B+树的构造特性在这里就得到了充分利用，因为只需要将主索引B+树的非叶子节点加载到内存中。...非聚簇索引（非聚集索引） 非聚族索引首先也是一颗B+树，只是非聚簇索引的叶子节点不再关联具体的Data Page信息，而是关联另一个索引值。...非主索引（辅助索引/二级索引） 数据表索引列表中除去主索引以外的其它索引都称为非主索引。非主索引都是使用非聚簇索引方式组织数据，也就是说它们实际上是对聚簇索引进行检索的数据结构依据。

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初识MongoDB中的索引

索引就像图书的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容，关系型数据库中有索引，NoSQL中当然也有，本文我们就先来简单介绍下MongoDB中的索引。...---- 索引创建 默认情况下，集合中的_id字段就是索引，我们可以通过getIndexes()方法来查看一个集合中的索引： db.sang_collect.getIndexes() 结果如下： [..."key" : { "x" : 1.0 }, "name" : "myfirstindex", "ns" : "sang.sang_collect" } 当然索引在创建的过程中还有许多其他可选参数...，默认为false 4.unique是否创建唯一索引，默认false 5.sparse对文档中不存在的字段是否不起用索引，默认false 6.v表示索引的版本号，默认为2 7.weights表示索引的权重...好了，MongoDB中的索引入门我们就说到这里，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。 参考资料： 1.《MongoDB权威指南第2版》

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ElasticSearch搜索引擎在SpringBoot中的实践

:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ---- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...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： .../artifactId> 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： ...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： ?...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

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logstash在Elasticsearch中创建的默认索引模板问题

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默认模板创建索引 使用logstash收集日志时， 如果对日志中的字段mapping没有特殊的要求，使用以下的logstash 配置文件1.conf就可以满足需求： 1.conf: input...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...} 使用3.conf配置，logstash会向Elasticsearch提交创建一个名为"logstash-%{+YYYY.MM.dd}"的索引,并且只有一个名为“logs”的type....使用自定义模板 使用自定义模板有两种方式，一种是启动logstash之前先调用Elasticsearch的API创建模板，并指定模板匹配的索引名称pattern以及模板优先级，具体可参考官方文档 https

7.1K60

ElasticSearch搜索引擎在SpringBoot中的实践

:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） --- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...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：... 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： <dependency...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： [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”...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

2.8K110

【Elasticsearch专栏 06】深入探索：Elasticsearch如何处理倒排索引中的分词问题

Elasticsearch如何处理倒排索引中的分词问题？ 在Elasticsearch中，处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面：索引时的分词和查询时的分词。...01 索引时的分词 在索引文档时，Elasticsearch会对文档中的字段进行分词处理。分词是将文本拆分成单词或词组的过程，对于搜索引擎来说非常重要，因为它决定了文档如何被索引和搜索。...02 查询时的分词 在查询时，Elasticsearch也需要对查询语句进行分词，以便将其与倒排索引中的词条进行匹配。查询时的分词通常使用与索引时相同的分析器，但也可以为查询指定不同的分析器。...通过合理地配置和使用分析器，可以处理倒排索引中的分词问题，确保文档被正确地索引和搜索。...在索引文档时，Elasticsearch会先对文本字段进行分词处理，将连续的文本拆分成独立的词条。这一步骤至关重要，因为它决定了词条的粒度以及如何在倒排索引中表示这些词条。

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【Elasticsearch专栏 04】深入探索：Elasticsearch倒排索引中的词条是如何存储和管理

Elasticsearch的倒排索引中的词条是如何存储和管理？ 倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。...下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。...词条的更新 如果文档的内容发生更改，ES会重新对该文档进行分词处理，并更新倒排索引中相应的词条条目。...在这个简化示例中，使用FST数据结构来构建词典，然后创建一个FST实例，并使用add方法将词条添加到词典中。...然后使用IndexSearcher来执行查询，并获取一个包含查询结果的TopDocs实例。 相关代码片段只是Elasticsearch中倒排索引词条存储和管理的一部分。

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