基本的匹配（Query）查询GET /bookdb_index/book/_search?q=guide #查询任一字段包含guide的记录。下面是完整body版的查询：{
"query": {
"multi_match": {
"query": "guide",
"fields": [
"_a
es在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？ 问这个问题，是肯定的，说白了，就是看你有没有实际干过es，因为啥？es说白了其实性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5秒~10秒，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10秒，后面反而就快了，可能就几百毫秒。（LRU） 你就很懵，每个用户第一次访问都会
在写数据语句时尽可能减少表的全局扫描1.1 减少where 字段值null判断SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status = null如何这样做,就会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描应该这样去设置(也就是在没有值时,我们在存数据库时自动默认给个o值,而不是什么都不写):SELECT * FROM "tb_real_time_car" whe
分析面试官问这个问题，一般就是向要考校你是否真的用过Elasticsearch分布式搜索引擎，对于查询效率的优化有没有真正的应用场景。es这个东西，真正来说并没有想象中那么牛逼。很多时候数据量太大的话，特别是如果有几亿条数据，搜索效率是很低的，第一次跑的时候你会发现在5-10秒之间，至于为什么第一次跑会这么久呢，下面会给你答案。我们要知道，对于一些现在运用的大部分主流技术，对于性能优化基本都是没有
有一位学长突然问我你知道为啥es比数据库mysql查询的快吗？之前对于es的印象就是高效的搜索框架，实际应用过，但是没想过原理，后来查了一些资料，现在做一下总结。希望还是小伙伴们可以了解一些es的知识之后再来看这一个文章吧。es为何查询速度快？ es采用的是倒序索引，这种索引方式和我们的正常索引不太一样，我们以一张表来说明，看一下对比：idagesexname118female北大220male河
最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规
查询语法层面的优化方法1. 如只文档的 doc_ic，则可配置 "_source": false
如果我们只需要文档的 doc_id 而不需要文档 _source 中的任何字段，那么则可以添加配置 "_source": false。此时，ES 将只需要执行查询的 query 阶段而不需要执行 fetch 阶段，从而极大地加快查询速度。修改前：GET /my-index-000001/_search
怎么查不到呢?通过关键字搜索是大家经常使用的功能，怎么查不到呢的疑惑也时常出现在我们耳边，那到底是为啥呢？ 我们的搜索一般都是基于es来实现的，中文的搜索经常使用的又是ik分词器，针对不同的使用场景，我们一般会使用分词本来维护ik分词，但是分词本很难覆盖用户所有的需求，所以查不到的问题就会经常遇到，有什么办法可以解决呢？解决方案修改ik分词插件 修改方法可以度娘搜一搜，优点可以通过更新数据库实时的
MySQL有时候简单语句查询慢的问题分析MySQL有时候简单语句查询慢的问题分析为何有些查询一条记录的语句也很慢借用丁奇老师的建表语句mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create
# MySQL的查询速度多快
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，它以其高效的查询速度而闻名。在本文中，我们将探讨MySQL的查询速度，包括其底层原理和如何优化查询性能。
## MySQL的查询原理
在深入了解MySQL的查询速度之前，我们首先需要了解它的查询原理。MySQL使用B+树索引来加快查询速度。B+树是一种平衡的多叉树结构，它可以有效地支持快速的插入和检索操作。
当我
原创
2023-09-08 01:01:09
113阅读
Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架，同时，也支持对存储的文档进行复杂的统计——聚合。前言ES中的聚合被分为两大类：Metric度量和bucket桶（原谅我英语差，找不到合适的词语.....就用单词来说吧！）。说的通俗点，metric很像SQL中的avg、max、min等方法，而bucket就有点类似group by了。本篇就简单的介绍一下metric聚合
# 实现ES和MySQL查询速度与数据量
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
| 1 | 准备ES和MySQL的环境 |
| 2 | 创建索引和表 |
| 3 | 导入数据到ES和MySQL |
| 4
(1)问题分析面试官主要考核Mongodb和MySQL数据库的特点，以及关系型与非关系型数据库。(2)核心问题讲解MySQL属于关系型数据库，它具有以下特点：在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，MySQL的份额也在持续增长。处理海量数据的效率会显著变慢。Mongodb属于非关系型数据库，它具有以下特点：数据结构
使用索引提高查询速度1.前言数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库，在淘宝的去IOE（I 代表IBM的缩写，即去IBM的存储设备和小型机；O是代表Oracle的缩写，去Oracle数据库，采用Mysql和Hadoop代替；E是代表EMC2，去EMC2的设备性，用PC server代替EMC2）,大量使用Mysql集群！而优化数据的
前言最近看到一篇关于COUNT查询效率的博客，主要就是探究COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)之间哪个查询效率更高一些。 刚好手里有一个1200W测试数据的表，本着好奇的心态，我们也试一试不同COUNT方式之间有多大的差异。注意：以下测试均在MySQL8.0.27下的InnoDB中进行，且在本机进行查询测试，避免网络延迟对查询快慢造成影响。测试COUNT(*)
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2023-08-18 15:41:39
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MySQL提供了内建的耗时查询日志。使用前，打开 my.cnf 文件，将slow_query_log 设置为”On”，同时将 long_query_time设置为一个对一次查询来说比较慢的时间(秒数)，比如 0.2。slow_query_log_file设置为你想保存日志文件的路径，然后运行代码。作者：佚名在进行性能分析前，需要先定位耗时查询。MySQL 提供了内建的耗时查询日志。使用前，打开 m
问题: 项目每日游戏日志表数据量由原来1w+增长到千万级别，原先获取数据方式:SELECT * FROM table一次性取出的数据量太大导致内存溢出。既然一次性取数据不行，那就分次处理~ 1-1. 使用LIMIT每次取5w条数据SELECT * FROM table LIMIT 0,50000SELECT&
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精选
2016-08-31 10:22:00
1061阅读
背景：在数据和服务都准备完成的情况下，打开页面，发现请求需要要几秒才返回；思路：1.查看搜索接口请求本身耗时情况，排除网络抖动因素，发现搜索接口请求到ES返回结果本身耗时较高；2.检查每次请求到ES的入参，并在原有参数中加入"profile": true，查看ES处理搜索请求的耗时分布情况； 入参：返回：发现只是一个简单的termQuery耗时818ms，然后查看是否ES集群负载情况；
一、背景每周统计接口耗时，发现耗时较长的前几个接口tp5个9都超过了1000ms。经过分析慢查询的原因是ES查询耗时太长导致的二、设计方案1、问题定位查询功能使用不当导致慢查询索引设计存在不合理的地方，导致慢查询2、方案概述2.1、查询Fetch Source优化问题业务查询语句获取的数据集比较大，并且从source中获取了非必须的字段，导致查询较慢。举例：只需要从es中查询id这一个字段，却把所
本文主要讨论es查询速度的优化。 网络中大部分的性能优化方案基本源于官网，如下位置:1. 文档进行建模避免使用nested和parent child类型 尽量先计算再将计算结果存储进es 尽量使用filter context查询 结合profile api分析查询慢的问题 严禁使用*开头的terms查询 谨慎使用通配符匹配和agg聚合 避免terms过多，成百上千2. 定期对不再更新的索引做for
