---- 从事数据库运维工作的你，是否有遇到过慢日志大小飙升的经历？是否有见过 Slow_queries 变量数值布灵布灵跳动的场景？是什么原因导致的这个现象，是数据库出了 bug？...） log_queries_not_using_indexes 在启用慢查询日志的情况下启用此变量，会记录预期将检索所有行的查询，此选项不一定意味着不使用索引，参数默认是关闭状态。...，此类查询每分钟写入慢日志中的数量，默认值是 0 表示无限制。...慢查询日志不记录 ? 情景 2：不使用索引，扫描行大于 6，查询数量大于 3 ? 执行 3 次 ? 执行 2 次 ? 查看慢查询日志发现，仅仅记录了前三条查询 ?...慢日志中有记录：通过慢日志记录可知，alter table 操作 Rows_examined 为 0，所以如果 min_examined_row_limit 参数大于 0 的话，该 sql 就不会被记录到慢日志中
不管线上数据还是离线数据，应该有个消亡的过程。比如梳理过程甚至发现3年前的数据还存在，这极大的浪费了磁盘空间。 合理的分片数量规划。分片数量的规划其实和我们的数据量有很密切的关系的。...典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢 Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题： 索引梳理，是否所有信息都要写入？ 分片数量是否合理？...禁止私自接入新索引，接入账号权限限制匹配特定索引前缀 非日志类应用： 这类多是数据检索类的服务。...另外因为Kafka存储的数据时间有限制，我们将Kafka的数据写入到线下的KV存储系统或者一些检索系统中。监控报警系统可以提供一定的监控。...有些公司对异常有补偿机制：如果写入ES失败，先把写失败的数据记录下来，通过独立后端程序进行异常的数据修复。
通过倒排索引代价却很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 Token。 这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...③增加 Segments 的刷新时间，通过上面的原理知道，Segment 作为一个最小的检索单元。...为了减少对其他操作的影响（如检索），Elasticsearch 进行阈值限制，默认是 20MB/s，可配置的参数（根据磁盘性能调整）： "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec...：使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录。...在我们的案例中，首先使用 from+size，检索出结果后再使用 search_after，在页面上我们限制了用户只能跳 5 页，不能跳到最后一页。
索引最大包含2,147,483,519 (= Integer.MAX_VALUE - 128)个文档数量) Replicas 分片备份，用于保障数据安全与分担检索压力 ES依赖一个重要的组件Lucene...通过倒排索引代价却很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...3、增加segments的刷新时间，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment 分别查询10条，共500条记录...: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录，在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳5页，不能跳到最后一页。...性能的测试组合有很多，通常也很花时间，不过作为评测标准时间上的投入有必要，否则生产出现性能问题很难定位或不好改善。
通过倒排索引代价缺很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...3、增加segments的刷新时间，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment 分别查询10条，共500条记录...7、关于段合并，合并在后台定期执行，比较大的segment需要很长时间才能完成，为了减少对其他操作的影响(如检索)，elasticsearch进行阈值限制，默认是20MB/s， 可配置的参数...(2)search_after: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录，在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳...性能的测试组合有很多，通常也很花时间，不过作为评测标准时间上的投入有必要，否则生产出现性能问题很难定位或不好改善。
通过倒排索引代价缺很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...增加segments的刷新时间，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment分别查询10条，共500条记录，再进行排序或者分数比较后...这种机制导致越往后分页获取的代价越高，达到50000条将面临沉重的代价，默认from + size默认如下：index.max_result_window ：10000 search_after: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录...，在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳5页，不能跳到最后一页。...在我们的案例中： 单节点5千万到一亿的数据量测试，检查单点承受能力。 集群测试1亿-30亿的数量，磁盘IO/内存/CPU/网络IO消耗如何。 随机不同组合条件的检索，在各个数据量情况下表现如何。
通过倒排索引代价缺很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...3、增加segments的刷新时间，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment分别查询10条，共500条记录...这种机制导致越往后分页获取的代价越高，达到50000条将面临沉重的代价，默认from + size默认如下：index.max_result_window ： 10000 search_after: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录...，在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳5页，不能跳到最后一页。...在我们的案例中： 单节点5千万到一亿的数据量测试，检查单点承受能力。 集群测试1亿-30亿的数量，磁盘IO/内存/CPU/网络IO消耗如何。 随机不同组合条件的检索，在各个数据量情况下表现如何。
，会对每条记录计算分数，按分数从高到底排序。...按其他字段排序的话，查询会更慢，每条记录会去 DocValues 中获取记录对应的排序字段值，该次查询可能触发 IO 操作，造成更慢的性能。...2、_shards里结果的failed是否为0，如果不为0，说明有部分shard查询失败，不为0时，会附带上异常说明。...3.11 关于wildcard查询建议 1、限制 wildcard 字符串长度 建议 wildcard 查询的字符串字符串长度进行限制，不能超过20个字。...2、限制 wildcard 不要前缀传递*号。 前缀传递*号，ES 会遍历全部索引匹配是否命中，这种方式效率非常低，消耗资源非常大，难以利用ES的高效索引查询，建议不要前缀带*查询。
不使用ICP时，存储引擎通过索引检索基础表中的行并将符合WHERE条件中的行返回给客户端。...启用ICP后，如果只需要通过索引中的列就能够评估行是否符合WHERE中的一部分条件，MySQL将这部分WHERE条件下推到存储引擎中，然后存储引擎评估使用索引条目来评估下推的索引条件，并只从表中读取符合条件的行...ICP限制 对于InnoDB表，ICP只适用于辅助索引。因为ICP的目标是减少全表读的数量从而减少I/O操作。...对表中的数据测试是否符合WHERE条件，基于测试结果接收或拒绝行 使用索引下推时，扫描过程如下： 获取下一行的索引元组（不需要获取整行数据） 测试能否只通过索引中的行确认数据是否符合WHERE条件中的一部分...如果符合条件，通过索引元组来检索并读取整行数据 测试数据是否符合WHERE条件中的其他部分。基于测试结果接收或拒绝行。
如果您配置的日志太少了，就会遇到“日志满”情况。当选择要配置的日志数量时，必须考虑您生成的每个日志的大小，以及您的应用程序是否能处理“日志满”情况。 对于 V8.1，这个限制是 256 GB。...当执行提交分组时，应用程序提交请求将被挂起，直到以下两种情况有一种先发生：时间过去一秒或者提交请求的数量等于该参数的值。...对于 TSM，此字段用于允许数据库检索在不同 TSM 节点或通过不同 TSM用户生成的日志。...当选择要配置的日志数时，必须考虑建立的每个日志的大小，以及应用程序是否可以处理日志满载的情况。对活动日志空间的总日志文件大小限制为 256 GB。...对在数据库上运行的未完成事务的大小或数量没有任何限制。在必须容纳大型作业的环境中（这些作业需要的日志空间比通常分配给主日志的空间多），无限活动日志记录功能非常有用。
先不物理删除记录，而是软件删除，即新增一个 flag 列，标识记录是否已经被删除（默认为false，设置为true或者deleted代表已经被删除，业界通用方法），这样，通过已有的同步机制，相同的标记记录该行数据会同步更新到...第二步：ES中检索flag标记为true或者deleted的字段信息。 在ES可以执行简单的term查询操作,检索出已经删除的数据信息。 第三步：定时物理删除。...这与我们刚才修改的配置有关，因为 elasticsearch在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存 区域数量等等，如果你放开了此配置，意味着需要打开更多的文件以及虚拟内存，所以我们还需要系统调优...softnofile是软限制hardnofile是硬限制 修改/etc/sysctl.conf，追加内容 vm.max_map_count=655360 限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域...)的数量 执行下面命令修改内核参数马上生效 sysctl ‐p (10)重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动并远程访问 4 考虑一个问题,我们在用logstash更新时候还是设置的定时器更新难免有延迟
(= Integer.MAX_VALUE - 128)个文档数量) Replicas 分片备份，用于保障数据安全与分担检索压力 ES依赖一个重要的组件Lucene，关于数据结构的优化通常来说是对Lucene...通过倒排索引代价却很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...3、增加segments的刷新时间，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment 分别查询10条，共500条记录...: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录，在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳5页，不能跳到最后一页。...性能的测试组合有很多，通常也很花时间，不过作为评测标准时间上的投入有必要，否则生产出现性能问题很难定位或不好改善。
但用户对于target item是否喜欢，往往只与历史行为中部分行为紧密相关，因此阿里的DIN、DIEN等通过注意力机制，计算行为序列中每个item和target item的相关性作为权重，对行为序列中的...但在实际工业界落地的过程中，由于耗时的限制，DIN等方法通常仅使用用户最近的N个行为，在一些用户行为频次较低的场景下，这种做法是OK的，但像淘宝这样的场景下，有超过20%以上的用户有1000+的历史行为...因此，如何突破耗时的限制，来利用用户更长的行为序列甚至是所有的历史行为呢？主要有两类方法，一种是基于memory的方法，如MIMN，另一种是基于检索的方法，如之前介绍的SIM。...self-attentiond的输出经过MLP以及sigmoid激活函数，得到Kq长度的输出（Kq表示除用户id之外剩余特征的数量），并基于sigmoid激活后的值的大小，选择最大的n个特征组成检索query...接下来简单分析下模型的时间复杂度： 首先是特征选择（self-attention）模块，特征数量为Kq个，因此时间复杂度为O(Kq2)；接下来是检索模块，N表示所有用户记录的行为的总数，F表示倒排表中特征的数量
，请通过query参数设置string(50)美食可选region检索行政区划区域（增加区域内数据召回权重，如需严格限制召回数据在区域内，请搭配使用city_limit参数），可输入行政区划名或对应cityCodestring...从低到高） price_section：价格区间 groupon：是否有团购：1（有），0（无） discount：是否有打折：1（有），0（无）string(50)sort_name:distance...取值为1 或空，则返回基本信息；取值为2，返回检索POI详细信息 'page_size': 20, #单次召回POI数量，默认为10条记录，最大返回20条。...取值为1 或空，则返回基本信息；取值为2，返回检索POI详细信息 'page_size': 20, #单次召回POI数量，默认为10条记录，最大返回20条。...street_idstring街景图iddetailstring是否有详情页：1有，0没有detail_infoobjectpoi的扩展信息，仅当scope=2时，显示该字段，不同的poi类型，显示的detail_info
为了避开这个假定的限制，攻击者只需要一次尝试提交每个电话最后四位数的可能组合。 此外，限制每次通话一次提交的次数，使得枚举正确组合的任务更加高效，更不用说，它可以很容易地区分正确的尝试和错误的尝试。...同时，我已经用我自己的帐号测试了这个理论，我已经能够得出结论，提交尝试的数量是没有限制的，这意味着，假设攻击者可以调用10万次，以完全自己的方式列举出最后的四位数字。...然而，这忽略从忘记密码页中检索到的最后两个数字，这样的条件有效地使攻击变得更加可行——通过将可能的组合数量从10万减少到仅100。...account_balance_disclosure音频记录，试听地址：https://soundcloud.com/sainikaran/account-balance-disclosure 此外，为了检索关于最近事务的信息...这也类似于Facebook允许用户在密码重置页面输入他们的电子邮件地址时，选择他们的全名是否出现。
通过New view…新建视图，如下图，可以选填一些查询条件，保存后直接点击这个View1 就能查看这个视图的提交记录。下面介绍一下查询条件的设置。 ?...Limit and/or skip a number of revision：可以指定只显示revision数量，或者可以从头跳过一定数量的revisions,值为正整数。...在Find这一行有几个区域： Find ↑↓ commit：当根据检索条件检索出结果后，通过上下箭头切换不同的commit。 检索类型列表 ? containing:包含。与后面的范围配合使用。...检索出的结果标题粗体显示，检索内容黄底标识。通过上下箭头切换 ? 2、检索变更过pom.xml文件的commit。检索标题粗体显示，通过上下箭头切换 ?...第四部分：具体内容显示区 显示commit的变更记录或两个commit的diff内容。 ? 1、在顶部可用的工具说明： ①Search：可以检索当前显示区里的内容。
用心记录技术，走心分享，始于后端，不止于后端，励志成为一名优秀的全栈架构师，真正的实现码中致富。...文档检索操作通常用于从索引中检索文档，如果文档存在，则会返回文档的详细信息，如果文档不存在，则会返回found字段为false。...total": 表示操作涉及的文档总数，这里是1，表示有1个文档被操作。"updated": 表示已经更新的文档数量，这里是1，表示1个文档被更新。"...deleted": 表示已经删除的文档数量，这里是0，表示没有文档被删除。"batches": 表示操作执行的批次数量，这里是1，表示有1个批次的操作。"...requests_per_second": 表示每秒执行的操作请求数，这里是-1.0，表示没有限制。"
Elasticsearch内置有默认发现模块，同时也支持插件方式的发现机制。...node.master:true # 是否为数据节点 node.data:true image 三、分片和路由 由于Elasticsearch中，在一个多分片的索引中写入数据时，需要通过路由来确定具体陷入哪一个分片中...，所以在创建索引时需要指定分片数量， 配置副本，并且分片的数量一旦确定就不能修改。...1、分片 通过配置创建索引时的Setting来配置分片和副本数量，如下： index.number_of_shards:5 index.number_of_replicas:1 补充说明： 对文档的新建...当段被写入磁盘后会生成一个提交点，并生成一个用来记录所有段信息的文件，则对于该文件段只有读的权限，永远失去写的权限。同时该部分数据可以被 Elasticsearch 用户检索到。
- 128)个文档数量) Replicas 分片备份，用于保障数据安全与分担检索压力 ES依赖一个重要的组件Lucene，关于数据结构的优化通常来说是对Lucene的优化，它是集群的一个存储于检索工作单元...通过倒排索引代价缺很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。...3、增加segments的刷新时间 ，通过上面的原理知道，segment作为一个最小的检索单元，比如segment有50个，目的需要查10条数据，但需要从50个segment分别查询10条，共500条记录...这种机制导致越往后分页获取的代价越高，达到50000条将面临沉重的代价，默认from + size默认如下：index.max_result_window ：10000 search_after: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录...在我们的案例中，首先使用from+size，检索出结果后再使用search_after，在页面上我们限制了用户只能跳5页，不能跳到最后一页。
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