RavenDB索引中的LoadDocument by查询

RavenDB是一种开源的文档数据库，它提供了强大的索引功能来优化查询性能。在RavenDB索引中，可以使用"LoadDocument"语法通过查询来加载其他文档。

"LoadDocument"是RavenDB中的一个内置函数，它允许在索引过程中加载其他文档。通过使用"LoadDocument"函数，可以在查询期间获取其他相关文档的内容，以便进行更复杂的数据处理和查询操作。

使用"LoadDocument"函数可以实现多种功能，例如：

关联查询：通过加载其他文档，可以在索引中执行关联查询操作，以获取相关文档的信息。这对于需要在查询结果中包含其他相关数据的情况非常有用。
数据聚合：通过加载其他文档，可以在索引中执行数据聚合操作。例如，可以加载相关文档的某个字段，并计算其总和、平均值或其他统计信息。
数据转换：通过加载其他文档，可以在索引中执行数据转换操作。例如，可以加载相关文档的某个字段，并根据其值进行条件判断或计算新的字段值。

在RavenDB中，使用"LoadDocument"函数的语法如下：

LoadDocument("documentId")

其中，"documentId"是要加载的文档的唯一标识符。可以通过文档的ID或其他唯一标识符来指定要加载的文档。

RavenDB提供了丰富的查询语法和功能，可以根据具体的业务需求和数据模型来灵活使用"LoadDocument"函数。通过合理地使用索引和"LoadDocument"函数，可以提高查询性能并实现复杂的数据处理操作。

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join查询没有走索引的原因

把行数最小的作为主表，然后去join行数多的，这样对于索引而言扫描的行数会少很多在join之后On的条件，类型不同是无法走索引的，也就是说如果on A.id = B.id，虽然A表和B表的id都设置了索引...，但是A表的id是Int，而B表的id是varchar，则无法走索引字符编码也会导致无法走索引。...字符编码常见的是utf8和utf8mb4，utf8mb4是可以兼容utf8的，也就是说如果A表是utf8mb4，B表是utf8，则on A.uinstanceid = B. uinstanceid是可以走索引的...，但是如果把B表当作主表，让B去join A on B.uinstanceid = A. uinstanceid则无法走索引在我的项目里，就是上面的字符编码问题导致的join后没有走索引改表和字段的字符编码

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RavenDB数据建模--总结

在本专题中我们首先将 RavenDB 视为一个简单的键/值存储。只需将数据存储进去并通过键访问数据即可。同时我们还学习了使用过期功能来存储与时间相关的数据。...然后，我们介绍了更高级的建模技术，例如如何处理引用和配置数据，以及如何处理时态信息和分层结构。接下来，我们讨论了建模时必须考虑的一些约束，例如如何处理文档的增长以及RavenDB中文档的良好大小。...我们学习了并发控制以及变化向量如何用于乐观并发和缓存，并且学习了为什么我们应该避免在模型中缓存聚合数据。...然后我们学习了如何处理带有附件的二进制数据，以及使用修订功能进行审计和更改跟踪，并且了解了我们可以在 RavenDB 中如何让文档数据过期。简要介绍了索引和查询时的引用处理。...我们介绍的最后一个主题是 ACID模式 VS BASE模式。在RavenDB中文档以某种方式存储和访问，而我们默认使用查询以获得更高的性能并有更多的优化机会。

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RavenDB起步--客户端API（三）

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聚簇索引就是innodb默认创建的基于主键的索引结构，而且表里的数据就是直接放在聚簇索引里，作为叶节点的数据页：基于主键的数据搜索：从聚簇索引的根节点开始进行二分查找，一路找到对应数据页，基于页目录就直接定位到主键目标数据...比如你插入数据时：把完整数据插入聚簇索引的叶节点的数据页，同时维护好聚簇索引为你其他字段建立的索引，重新再建立一颗B+树比如你基于name字段建立了一个索引，当插入数据时，就会重新搞一颗B+树，B...+树的叶节点也是数据页，但该数据页里仅放主键字段和name字段：这是独立于聚簇索引之外的另一个name字段的B+索引树，其叶节点的数据页仅存放主键和name字段值。...整体排序规则都跟聚簇索引按照主键的排序规则是一样，即：叶节点的数据页中的name值都是排序的下一个数据页里的name字段值都＞上一个数据页里的name字段值 name字段的索引B+树也会构建多层级的索引页...然后这个name+age的联合索引的B+树的索引页存放：下一层节点的页号最小的name+age的值所以当你根据name+age搜索时，就会走name+age联合索引树，搜索到主键，再根据主键到聚簇索引里去搜索

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Mysql中的索引

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深入了解clickhouse的索引查询过程

关于Clickhouse的索引的查询过程，我们先手来了解几个概念，MarkRange：在ClickHouse中是用于定义标记区间的对象。...MergeTree的索引粒度index_granularity=3，根据索引的生成规则，primary.idx文件内的索引数据会如图：根据索引数据，MergeTree会将此数据片段划分成192/3=...其中，所有MarkRange（整个数据片段）的最大数值区间为[A000,+inf)，其如下图：在引出了数值区间的概念之后，对于索引的查询过程就很好解释了。索引查询其实就是两个数值区间的交集判断。...其中，一个区间是由基于主键的查询条件转换而来的条件区间；而另一个区间是刚才所讲述的与MarkRange对应的数值区间。整个索引查询过程可以大致分为3个步骤。...1：生成查询条件区间：首先，将查询条件转换为条件区间。即便是单个值的查询条件，也会被转换成区间的形式。 2：递归交集判断：以递归的形式，依次对MarkRange的数值区间与条件区间做交集判断。

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PostgreSQL 如果想知道表中某个条件查询条件在索引中效率？

在一些大表存在的数据库，去不断查询某一个值在这个大表里面的行数，一直是不受欢迎的事情，最后找到了一个还算靠谱的方案。...当然今天的文字并不是要说这个问题，我们提高难度，如果有需求问你，怎么知道现在的表中，某个字段的值，如果被查询的在有索引的情况下，效率如何，通过这个问题，我们可以判断我们的索引该怎么建立。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引，在查询的时候被作为条件时，可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊中的列大致有那些列的值，并且这些值在整个表中占比是多少，通过这个预估的占比，我们马上可以获知，这个值在整个表行中的大约会有多少行，但基于这个值是预估的，所以不是精确的值，同时根据analyze...中对于数据的分析，他们是有采样率的表越大行数越多，这个采样率会变得越小，所以会导致上面的结果和实际的结果是有出入的。

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