降序) 连接的使用 JOIN 用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据 连接分为： INNER JOIN(JOIN)：如果表中有至少一个匹配，则返回行 SELECT 列名 FROM...表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.列名＝表2.列名 LEFT JOIN：即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 SELECT 列名 FROM 表1 LEFT JOIN 表2 ON...表1.列名=表2.列名 RIGHT JOIN：即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行 SELECT 列名 FROM 表1 RIGHT JOIN 表2 ON 表1.列名=表2.列名 FULL JOIN...：只要其中一个表中存在匹配，就返回行 SELECT 列名 FROM 表1 FULL JOIN 表2 ON 表1.列名=表2.列名 **tips：**MySQL 不支持全连接 联合查询union...UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集 SELECT 列名 FROM 表1 UNION SELECT 列名 FROM 表2 tips:默认地，UNION 操作符选取不同的值。
在新查询中设置断点，然后开始单步调试函数。此函数允许您进行许多不同的测试，但我将为您介绍多数人未考虑到的一些内容。...然而，Match 对象并非用于测试匹配而是为在输入字符串中找到的第一个匹配项创建的。Match 对象用于检索指定的组。如果在输入中未找到匹配项，则返回空值。...匹配 并非确定字符串是否与模式匹配，它有时需要提取每个匹配项。以前，这类提取需要游标循环访问字符串的各部分。该过程不仅速度慢，而且代码也难于理解和维护。正则表达式是执行此操作的更好方法。...现在的问题是如何在 SQL 构造中返回全部所需的数据。表值函数可以解决这个问题。 表值函数有点类似先前的函数，但在两个方面有所不同。首先，应用到方法的属性必须完全声明返回的表结构。其次，涉及两个方法。...[Text] 此模式与任何不包含逗号的字符组匹配。如果给定一个名为 Data 的表和一个名为 ID 的整数列，此查询将返回列表中标识的每个记录。
但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。...它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。...14、Elasticsearch 支持哪些类型的查询？ 查询主要分为两种类型：精确匹配、全文检索匹配。...2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树；3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度...1、ElasticSearch可以有一个架构。架构是描述文档类型以及如何处理文档的不同字段的一个或多个字段的描述。
但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。...索引：就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。...14、Elasticsearch 支持哪些类型的查询？ 查询主要分为两种类型：精确匹配、全文检索匹配。...2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度...1、ElasticSearch可以有一个架构。架构是描述文档类型以及如何处理文档的不同字段的一个或多个字段的描述。
所谓全文索引，是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。对于FULLTEXT索引的内容可以使用MATCH(column)…AGAINST(val)语法进行查询。...布尔模式(IN BOOLEAN MODE)，可以为检索的字符串增加操作符，例如“+”表示必须包含，“-”表示不包含，“*”表示通配符(这种情况， 即使传递的字符串较小或出现在停词中，也不会被过滤掉)，其他还有很多特殊的布尔操作符...MySQL指定了最小字符长度，默认是4，必须要匹配大于4的才会有返回结果，可以用SHOW VARIABLES LIKE ‘ft_min_word_len’ 来查看指定的字符长度，也可以在mysql配置文件...(可能甚至有一个零权重)，因为在这个特定的集中，它有较低的语义值。...否则，如果词是较少的，它将得到一个较高的权重，mysql默认的阀值是50%。如果不考虑权重，可以使用MySQL提供的布尔全文检索。
与 CHECK 约束不同，触发器可以引用其它表中的列。例如，触发器可以使用另一个表中的 SELECT 比较插入或更新的数据，以及执行其它操作，如修改数据或显示用户定义错误信息。...join，若干表中有至少一个匹配，则返回行： 全连接：full outer join：返回左右表中所有记录 左连接left join 如果表中有至少一个匹配，则返回行 有链接：right join，即使左表中没有匹配...：union，合并两个或多个select语句的结果 union使用规则 union必须有两个或者两个以上的select组成，语句之间用union分离 union中的每个查询必须包含相同的列、表达式或聚集函数...列数据类型必须兼容，类型不必完全相同，但必须是DBMS可以隐含转换的类型（例如不同的数值类型，不同的日期类型） union使用场景 在一个查询中从不同的表返回结构数据 union只会选取结果中的不同的值...多表查询 等值联结（内联结） 自联结 外联结（left join，right join，full join） 联结 要考虑的问题 使用基表 结合多个主键 笛卡尔积 根据数据字典写多表联结 子查询 只能查询单个列
“字体”和“字体”这两个词看起来不一样。它们听起来不一样。它们的意思也不一样。 为什么我们经常混淆它们？ 被这些话弄糊涂的不只是外行。即使是那些专门从事平面设计和排版的人也会将两者混为一谈。...字体是指字体中的不同粗细和大小。 考虑这两个术语的一个有用方法是将字体视为音乐专辑，而字体是构成专辑的歌曲。 这个定义看起来很简单，那么为什么这两个术语会混淆呢？ 让我们回顾一下它们的原始用法。...也称为类型箱，这些是带有多个隔间的木箱，用于存放类型。字母、数字和所有你能想到的标点符号都有空格。例如，加州公司工作案例在美国是一个流行的变体。...与字体保持一致很容易，不再有各种字母用完（这就是“I'm all out sorts”这句话的来源！），也不再需要翻箱倒柜。 如今，在字体和字体之间切换只需几秒钟。 我如何处理这些信息？...但如果你是一个排版员或者希望扩展您的排版和图形设计知识，请知道这两个术语不是同义词，即使它们今天是这样使用的。
有表才能查询，那么如何创建这样一个表？ CREATE TABLE – 创建表 CREATE TABLE 语句用于创建数据库中的表。...实例： 本例演示如何创建名为 “Persons” 的表。...即使两个人的姓名完全相同，Id_P 也可以区分他们。 ❤️ 为了下面实验的继续，我们需要再创建一个表：Orders。...JOIN: 如果表中有至少一个匹配，则返回行 INNER JOIN: 内部连接，返回两表中匹配的行 LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配...，也从右表返回所有的行 FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配，就返回行 实例： 如果我们希望列出所有人的定购，可以使用下面的 SELECT 语句： SELECT p.LastName, p.FirstName
有表才能查询，那么如何创建这样一个表？ ???? CREATE TABLE – 创建表 CREATE TABLE 语句用于创建数据库中的表。...实例： 本例演示如何创建名为 “Persons” 的表。...即使两个人的姓名完全相同，Id_P 也可以区分他们。 ❤️ 为了下面实验的继续，我们需要再创建一个表：Orders。...JOIN: 如果表中有至少一个匹配，则返回行 INNER JOIN: 内部连接，返回两表中匹配的行 LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配...，也从右表返回所有的行 FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配，就返回行 实例： 如果我们希望列出所有人的定购，可以使用下面的 SELECT 语句： SELECT p.LastName, p.FirstName
以 mysql 来举例，我们知道 mysql 的数据库中数据条目超过千万条就会出现数据瓶颈，即使你把数据采用各种主从模式进行部署，对于涉及到的有关数据的汇总需求的业务部分，也会因为不同机房的数据同步机制...ES 是比较依赖内存的，并且对内存的消耗也很大，内存对 ES 的重要性甚至是高于 CPU 的，所以即使是数据量不大的业务，为了保证服务的稳定性，在满足业务需求的前提下，我们仍需考虑留有不少于 20%的冗余性能...内存： 根据业务量不同，内存的需求也不同，一般生产建议不要少于 16G。...ES 是比较依赖内存的，并且对内存的消耗也很大，内存对 ES 的重要性甚至是高于 CPU 的，所以即使是数据量不大的业务，为了保证服务的稳定性，在满足业务需求的前提下，我们仍需考虑留有不少于 20%的冗余性能...} 这个例子展示了如何用elastic库创建一个Elasticsearch客户端的例子，创建新文档，然后在Elasticsearch中做索引。
这几乎是最简单的正则表达式了，它可以精确匹配这样的字符串：由两个字符组成，前一个字符是h,后一个是i。...不幸的是，很多单词里包含 hi 这两个连续的字符，比如 him,history,high 等等。用 hi 来查找的话，这里边的 hi 也会被找出来。...比如下面这个例子： 0\d\d-\d\d\d\d\d\d\d\d匹配这样的字符串：以0开头，然后是两个数字，然后是一个连字号“-”，最后是8个数字(也就是中国的电话号码。...(或整个字符串的第一个单词，具体匹配哪个意思得看选项设置) 字符类 要想查找数字，字母或数字，空白是很简单的，因为已经有了对应这些字符集合的元字符，但是如果你想匹配没有预定义元字符的字符集合(比如元音字母...我们也可以轻松地指定一个字符范围，像[0-9]代表的含意与 \d 就是完全一致的：一位数字；同理[a-z0-9A-Z_]也完全等同于\w（如果只考虑英文的话）。 下面是一个更复杂的表达式：\(?
同样的，在以a开头中的单词中，我们只要考虑以b作为第二个字母的，一次次缩小范围和提高针对性，这样一个树的模型就渐渐清晰了。...这样一来我们查询和插入可以一起完成（重点体会这个查询和插入是如何一起完成的，稍后，下文具体解释），所用时间仅仅为单词长度，在这一个样例，便是10。...搭建Trie的基本算法也很简单，无非是逐一把每则单词的每个字母插入Trie。插入前先看前缀是否存在。如果存在，就共享，否则创建对应的节点和边。...每当创建一条新边, 我同时也在上一个叶节点的父亲那儿创建一个后缀指针来指向当前新边开始的节点. (显然, 我们不能在第一条新边上做这样的操作, 但除此之外都可以这么做.)...当然这些都是比较高级的数据结构和算法，而这里面最常用和最熟悉的大概是kmp，即使如此还是有相当一部分人也不理解kmp，更别说其他的了。
例如，小数位数是固定的，并且值的货币可能取决于数据库设置。它们也特定于数据库系统，这使得移植变得困难。你可以在数据库中创建一个用户定义的货币类型，但这有类似的挑战。...例如，在货币域中，汇率是一个不受约束的number。你可以使用不同的 API 来获取产品价格和付款金额的汇率。这些 API 可能会为汇率提供不同的位数。...两个太少；四个太多。 这就是 iso_currency_code 上的 strict 子句的用武之地。这意味着域和表列之间必须有完全的类型匹配，例如，在此示例中，它们必须是char(3 char)。...不过，在不同应用程序中使用这些值时仍然存在挑战。例如，您如何确保它们在对值进行排序或显示时都使用相同的货币转换公式？...因此，即使 JPY 和 INR 在转换为相同货币后金额较小，它们的行也会出现在排序结果的底部。 为了克服这个问题，首先将值转换为通用货币。然后按标准化值排序。 这可能是一个常见的操作。
所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。 1.1、B-Tree B-Tree索引即使用B-Tree数据结构来存储数据。...全文搜索和其他几类索引的匹配方式完全不一样。它有许多需要注意的细节，如 停用词、词干和复数、布尔搜索等。全文索引更类似于搜索引擎做的事情，而不是简单 的WHERE条件匹配。...3.4、选择合适的索引顺序 正确的索引顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好的满足排序和分组的需要； 索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的ORDER BY 、GROUP...3.6、覆盖索引 通常开发人员会根据查询的where条件来创建合适的索引，但是优秀的索引设计应该考虑到整个查询。其实mysql可以使用索引来直接获取列的数据。...；维护准确的索引统计信息；减少碎片 4.1、更新索引统计信息 MySQL的查询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息，已决定如何使用索引信息。
即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。 一、B-Tree 索引 ---- 我们通过提到索引时，多半说的都是 B-Tree 索引，使用 B-Tree 数据结构来存储数据。...之所以称之为“B-Tree” 是因为 MySQL 在创建表和其他语句中也使用该关键字。不过，底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构，例如：InnoDB 则使用 B+Tree。...【5】精准匹配某一列并范围匹配另外一列：前面提到的索引也可用于查找姓为 Allen，并且名字是字母 K 开头的人。即第一列 last_name 全匹配，第二列 first_name 范围匹配。...因为这两个函数计算出来的哈希值是非常长的字符串，会浪费大量空间，比较时也会更慢。...如果数据表非常大，CRC32() 会出现大量的哈希冲突，则可以考虑自己实现一个简单的 64位哈希函数。这个自定义函数要返回整数，而不是字符串。
也可以在承载了 PB 级数据的成百上千台服务器上运行。 （5）弹性 ： Elasticsearch 运行在一个分布式的环境中，从设计之初就考虑到了这一点。 （6）灵活性 ： 具备多个案例场景。...基于 SSD 的节点，查询和索引性能都有提升。如果你负担得起，SSD 是一个好的选择。 （4）即使数据中心们近在咫尺，也要避免集群跨越多个数据中心。绝对要避免集群跨越大的地理距离。...但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。...Trie 的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。它有 3 个基本性质： 1）根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。...（2）实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； （3）对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度
也可以在承载了 PB 级数据的成百上千台服务器上运行。 （5）弹性 ： Elasticsearch 运行在一个分布式的环境中，从设计之初就考虑到了这一点。 （6）灵活性 ： 具备多个案例场景。...基于 SSD 的节点，查询和索引性能都有提升。如果你负担得起，SSD 是一个好的选择。 （4）即使数据中心们近在咫尺，也要避免集群跨越多个数据中心。绝对要避免集群跨越大的地理距离。...但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。...它有 3 个基本性质： 1）根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 2）从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。...（2）实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； （3）对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度
集中式、一站式查询 在查询方面，日志分析平台应该是集中式、一站式的查询，不再需要登录不同机器或者容器去低效地手动查看日志，而只需要在一个统一的页面上输入一些查询语句，就能轻松查询所有容器的日志了。...，如果发现匹配项，就会进一步通过你提前配置的告警渠道，通知到具体的人； 自动发现“异常”，其实有点类似目前的机器学习、深度学习，也就是说，即使你没有配置任何规则，但是系统可以通过对日志流的监听和学习，去发现异常的日志...存储要有过期机制 数据的实效性对存储机制也提出了要求，对于数据的过期机制，需要考虑，如何保证和限制执行数据过期删除时的性能消耗不会对整个系统的吞吐有过大影响。 3....这些数据能否采用一个统一的存储内核来降低系统的复杂度，同时可以对不同数据类型做专项优化来平衡成本和性能，这些都是我们考虑自研存储的出发点。 2....另外的一个方向就是智能化，基于日志的自动异常检测。在上文中有简单提到这点，就是说即使用户没有显式的去配置任何规则，系统也可以帮助用户去发现预期之外的一些异常。
同样的，索引也有Hash索引，B-Tree索引，GIN索引等不同索引类型，根据查询的场景不同，可以选择创建对应的索引类型。...类型，其中b-tree的多列索引，仅在索引的第一个字段出现在查询条件中才有效(最左匹配原则)，而其他类型的多列索引可以支持任意字段查询 对于多字段查询，多列索引要比单列索引的查询速度快，可以避免回表查询...此外，即使SQL本身符合索引的使用条件，MySQL也会通过评估各种查询方式的代价，来决定是否走索引，以及走哪个索引。...跨表进行分组、排序，当涉及到跨表分组、排序时，需要把两个表的结果集汇总到一起进行排序、分组，这里的消耗是非常大的，此时可以考虑去冗余部分字段，使分组、排序操作在一个表中完成，这样能够利用到索引，起到优化效果...InnoDB是如何存储和查询数据的 MySQL把数据存储和查询操作抽象成了存储引擎，不同的存储引擎，对数据的存储和读取方式各不相同。MySQL支持多种存储引擎，并且可以以表为粒度设置存储引擎。
FST有两个优点 ： 空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间； 查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。...但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片会在一个不同的节点上重建。...它有 3 个基本性质： 1、根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 2、从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。...2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度...它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。
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