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【Elasticsearch专栏 02】深入探索：Elasticsearch为什么使用倒排索引而不是正排索引

为什么使用倒排索引而不是正排索引？ Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。...正排索引可以快速找到文档中包含的单词，但对于查找包含特定单词的所有文档则不是很高效。...3.小结 Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理搜索查询时的优势。正排索引是一种基于文档的索引结构，它将文档中的每个词汇作为关键词进行排序和存储。...因此，综合考虑倒排索引在处理搜索查询时的优势和正排索引的局限性，Elasticsearch选择使用倒排索引作为其主要的索引结构。...同时，在实际应用中，Elasticsearch也会结合使用正排索引等其他索引结构，以提高搜索性能和准确性。

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php简单使用sphinx 以及增量索引和主索引来实现索引的实时更新

定义：Sphinx是一个全文检索引擎。 Why/为什么使用Sphinx？...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...这样是不是太不灵活了。我们可以写一个sphinx.bat脚本，加入到windows 的计划任务中，这样就可以了。...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\

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MySQL中InnoDB引擎的辅助索引扩展

而对于辅助索引，非叶子节点只存储辅助索引对应的索引字段，而叶子节点的data字段存储主键索引的值。...所以当我们需要根据辅助索引查找行记录时，需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。...我们知道，当往表中插入新数据时，主键索引和辅助索引文件都会发生调整，以保证索引的顺序性。...当我们执行的查询语句的where条件中同时包含辅助索引字段和主键索引字段时，扩展索引可以发挥作用，而不用回表查询。...，在两张表中插入同样内容的数据之后，发现两张表的索引大小完全一样。

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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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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。

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索引的使用

在5年之后在祺源做Java开发的时候才有使用索引的感觉。索引在面试中是十分频繁地被问到。索引分为聚簇索引和非聚簇索引。从古至今，人类都是从文盲到文明的演变过程。书籍的使用，文字的发明和记载信息。...在计算机的抽象概念中索引集合和目录是相似，但是有很多不同的地方。Hashmap有hash索引表，数据库有数据库索引表，全文检索有全文索引表。...开发数据库软件的时候就有对数据库表的索引进行构建。数据量一大的时候，不使用索引是不可能实现特定数据的高效检索。...堆表其实就是索引表，堆块是正真存储数据的随机存储区域。数据库开发软件也是应用工具，管理的是持久化的数据，也会有索引表的存在。Java中的数据结构hashmap 使用哈希索引对数据进行索引查询。...索引为什么会更快，索引是使用整型int 进行存储，体积相对较小，使用相应的搜索算法进行优化计算之后，查询性能会有相应的提高。看书的时候通常的习惯是不会看书籍的分类目录，但是计算机不一样。

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使用Elasticsearch的动态索引和索引优化

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。...发现索引的类型定义不合理，需要在ES平台上进行索引的字段类型修改。如果使用的是模板方式，修改模板后需要将索引删除后重建生效。如果只是想重命名一个字段而不修改映射，可以使用别名(alias)字段。...2>对索引进行合理分片 ES的分片分为两种，主分片(Primary Shard)和副本(Replicas)。分片越少写入速度越快。如果过度分配，会增大合并分片查询结果的复杂度，从而耗时增加。...静儿解读：如果某项技术在开发时间和能力中作用不大，不要盲目的采用它，不要为了用而用。

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Mysql索引-不会使用索引的场景

可以看到extra的值是Using index,说明使用了覆盖索引。虽然使用了索引，但是也是全索引扫描。...，会破坏索引的有序性，是无法使用索引快速定位的功能，而只能全索引扫描，需要注意的是，函数没有破坏索引的有序性，优化器也不会考虑使用索引的快速定位能力的，案例二：隐式类型转换我们先看看下面语句...tradeid他的类型是varchar(32),而输入的参数值确实int,索引要做类型转换。...在这个执行计划中，是从tradelog表中取tradeid字段，在到trade_detail表查询匹配字段，因此我们称tradeLog叫驱动表，而trade_detail为被驱动表.把tradeid称为关联字段...=null,说明是按照遍历主键索引的方式，一个个判断tradeid的值是否符合正常按照我们的理解，第二行的tradeid它也是有索引的，应该也是使用索引才对，为什么没有使用索引的其实第三步，相当是下面语句

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MySQL索引失效及使用索引的优缺点

联合索引使用时遵循最左匹配原则，如果不是从最左列开始时，整个索引失效，如果最左匹配则依次往右使用索引，直到碰到不匹配的地方之后生效之前匹配到的索引 ? ?...like查询失效使用模糊查询时，%只有在最右方的时候才能生效为title设置一个单独的索引 ? ? ? 查询中含有不等于或者or则索引不生效 ? ? ?...注意事项在进行索引使用测试时，可能会因为测试数据太少从而MySQL会认为查询语句走全表扫描比走索引更有效，所以会自动去除索引，为避免测试结果误导可使用如下方式强制MySQL使用索引 explain...select * from book FORCE index(索引名称) where price=1+1; 使用索引的优点唯一索引或主键索引可以保证数据库表的唯一性可以提高查询效率和性能加速表连接的速度...加快排序的效率使用索引的缺点每次更新修改删除都需要维护索引、从而消耗性能索引文件会占用物理空间

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MySQL索引算法原理以及常见索引的使用

InnoDB 的 B+Tree 索引分为主索引和辅助索引。主索引的叶子节点 data 域记录着完整的数据记录，这种索引方式被称为聚簇索引。...因为无法把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。辅助索引的叶子节点的 data 域记录着主键的值，因此在使用辅助索引进行查找时，需要先查找到主键值，然后再到主索引中进行查找。...image.png 3、全文索引 MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。...常见的索引 1、独立的列索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。...，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。

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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。...总的来说，红黑树的统计性能高于AVL。因此在实际中AVL树使用相对比较少,而红黑树使用非常广泛。如Java中的TreeMap使用红黑树存储排序键值对。...但是对于数据在磁盘等辅助存储的设备情况中(如:Mysql数据库),红黑树并不适用,因为红黑树相对很高。...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。...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。

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为什么MySQL索引要用B+树，而不是B树？

在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是 512 字节，而文件系统（例如 XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是 4K。...索引组织表通过非叶子节点的二分查找法以及指针确定数据在哪个页中，进而在去数据页中查找到需要的数据。那么回到我们开始的问题，通常一棵B+树可以存放多少行数据？...其实这也很好算，我们假设主键 ID 为 bigint 类型，长度为 8 字节，而指针大小在 InnoDB 源码中设置为 6 字节，这样一共 14 字节。...因为主键索引 B+ 树的根页在整个表空间文件中的第 3 个页开始，所以可以算出它在文件中的偏移量：16384*3=49152（16384 为页大小）。...最后回顾一道 MySQL 面试题：为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构？比如 B 树？现在这个问题的复杂版本可以参考本文。

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索引的基础使用

： show index from book; Non_unique :0(唯一索引)，1(不是唯一索引) 性能分析： EXPLAIN SELECT * from book where book_name...，但不一定被查询实际使用 key：实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引 simple：简单SELECT(不使用UNION或子查询等) index_type:存储引擎类型创建普通表：索引的其他设置方式...KEY idx_pri(id) 删除索引及新特性 --删除索引 ALTER table book1 drop index uk_idk_cmt; --删除索引中的字段(可将联合索引降至单列索引) alter...table test3 drop COLUMN name 支持降序索引和隐藏索引 MySQL8.0之前创建的索引是升序索引，使用时反向扫描，效率低；MySQL8.0之后支持降序索引。...当表中没有显式主键时，表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键，也不能设置为隐藏索引。注意：当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。

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对索引的使用

什么情况下使用索引？1、索引应该建在where 子句和 order by 经常查询的列上。2、对于两表连接的字段，应该建立索引。3、不应该在小表上建设索引(例如表中只有三四个字段)。...）），避免select *5、用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。...12、尽量使用复合索引，而少使用单列索引select xxx,xxx 若字段为索引则使用索引，若包含非索引字段则都不走索引如何验证MySQL索引是否满足需求？...检查语句是否走索引, 使用explain 关键执行一下 key是否有值, 有值就说明走了索引,null就表示索引失效使用索引注意事项：1、索引不会包含有null值的列只要列中包含有null值都将不会被包含在索引中...3、索引列排序 MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。

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用sql创建索引_sqlserver索引的建立与使用

CREATE INDEX 语法在表上创建一个简单的索引。...允许使用重复的值： CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); 注释：“column_name” 规定需要索引的列。...2.创建唯一索引 SQL CREATE UNIQUE INDEX 语法在表上创建一个唯一的索引。唯一的索引意味着两个行不能拥有相同的索引值。...”，在 Person 表的 LastName 列： CREATE INDEX PersonIndex ON Person (LastName); 4.索引添加约束如果您希望以降序索引某个列中的值，您可以在列名称之后添加保留字...DESC： CREATE INDEX PersonIndex ON Person (LastName DESC); 5.组合索引假如您希望索引不止一个列，您可以在括号中列出这些列的名称，用逗号隔开

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MySQL数据库为什么索引使用B+树而不是B树

前言 MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...B+树空间利用率更高、可减少I/O次数,磁盘读写代价更低(因为索引文件较大,一般不直接存储在内存中,一般是以索引文件的形式存储在磁盘上,这样,索引的查找就存在磁盘I/O ,B+树的内部节点没有指向具体信息的指针...,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多,相对的I/O次数也减少了,而I/O读写次数是影响索引检索效率的最大因素) B+树的查询效率更加稳定...B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。增删文件（节点）时，效率更高。...(列名) ) 2、使用alter table 添加(可以添加普通、唯一、主键索引) alter table 表名 add index indexname(字段名) 3、使用create index命令创建普通索引和唯一索引

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索引不是越多越好，理解索引结构原理，才有助于我们建立合适的索引！

可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。...了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大...缓冲池是数据和索引缓存的地方：这个值越大越好，这能保证你在大多数的读取操作时使用的是内存而不是硬盘。

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MySQL数据库索引选择为什么使用B+树而不是跳表？

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...（2）局限性由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...中TreeMap的实现； B树/B+树说了上述的三种树：二叉查找树、AVL和红黑树，似乎我们还没有摸到MySQL为什么要使用B+树作为索引的实现，不要急，接下来我们就先探讨一下什么是B树。...i])的子树； 8、所有叶子结点位于同一层；这里只是一个简单的B树，在实际中B树节点中关键字很多的，上面的图中比如35节点，35代表一个key(索引)，而小黑块代表的是这个key所指向的内容在内存中实际的存储位置...2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。

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「Mysql索引原理（三）」Mysql中的Hash索引原理

哈希索引限制哈希索引只保存哈希码和指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。...不过访问内存中的行速度非常快（因为是MEMORY引擎），所以对性能影响并不大哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序哈希索引不支持部分索引列查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希码...自定义哈希索引在InnoDB中，某些索引值被使用的非常频繁的时候，它会在内存中基于B+Tree的基础上再创建一个哈希索引，使其不必要在从根节点就行查找。...全文索引全文索引是一种特殊类型的索引，它查找的是文本中的关键字，而不是直接比较索引中值。全文索引和其他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、复数和布尔搜索等。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。

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索引的数据结构及算法原理--索引使用策略及优化（中）

情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date...，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no...如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引，此时上面的查询会使用这个索引。...除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。...当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。

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