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
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2023-12-26 11:38:11
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## ES和HBase查询速度对比
在大数据领域，数据存储和查询是非常重要的环节。而在数据存储方面，ES（Elasticsearch）和HBase是两个非常流行的解决方案。本文将重点比较这两个系统在查询速度方面的差异。
### ES简介
ES是一个开源的、分布式的全文搜索和分析引擎。它基于Lucene实现，提供了快速、可靠的搜索和分析功能。ES的查询是基于索引的，通过将数据建立索引，可以快速
原创
2024-01-14 07:18:34
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# ES查询速度对比MySQL：一场数据库技术的较量
在当今数据驱动的时代，选择合适的数据库技术对于应用性能至关重要。特别是在大数据环境下，如何快速高效地查询数据成为了一个热门话题。Elasticsearch（ES）和MySQL是目前非常流行的两种数据库选择。本文将探讨这两者在查询速度上的对比，并通过代码示例和流程图来帮助理解。
## 背景介绍
- **MySQL**: 关系型数据库管理系统
分析各种搜索的优劣势（es、solr、sphinx、mysql like）2016-08-18 11:541.mysql的like 简单的关键字搜索。不适合全文索引搜索。sphinx配置很麻烦，但是适合全文搜索。 - 入末2.sphinx和lucene本质都是倒排索引shpinx更新太麻烦虽然后面有增量索引，太难用了重建索引耗时太久实际上，如果不是很复杂，可以用mysql和redis实现
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2024-07-28 17:54:16
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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
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2024-03-08 15:56:38
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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
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2024-02-04 02:11:35
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# 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
原创
2024-02-22 04:13:06
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近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7
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2023-11-06 19:24:17
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(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
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2023-09-22 20:47:49
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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
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2023-12-14 14:04:29
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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
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2024-04-24 11:43:30
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如果大家正在按照笔者的教程尝试使用大数据组件还是之前有使用过相关的组件,大家会发现一个问题HIVE在负责的查询下调用Mapreduce会很慢,在这个场景下就涌现出很多查询引擎来优化,比如大家熟悉的Spark-SQL,Impala,kilin已经今天的主角Presto, Presto以速度和极强的扩展性取得了胜利,不仅能够提高对HIVE数据查询速度还能和异构数据库进行关联查询,比如HIVE和Mysq
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2024-04-10 12:57:13
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MongoDBDB、Cassandra和 Mysql对比 1.为什么是Nosql? 1.1 Nosql在大数据处理相对于关系型数据库具有优势 1.1.1 1. 低延迟的读写速度: 大量数据的写入和读取可达 Wops/sec的速率 2. 海量的数据和流量：可以支持高效
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2023-10-28 19:38:58
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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
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2024-09-04 16:32:09
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# 如何比较 MySQL 和 MongoDB 的查询速度
在数据库开发中，选择合适的数据库系统很重要。MySQL 和 MongoDB 是两种常见的数据库，它们各自有自己的优点和局限性。这篇文章将教你如何比较 MySQL 和 MongoDB 的查询速度，并给出具体的实现步骤。
## 流程概述
下面是比较 MySQL 和 MongoDB 查询速度的步骤概述：
```mermaid
flowch
原创
2024-10-26 04:59:24
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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；
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2024-02-26 18:11:03
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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
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2024-02-20 12:38:05
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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
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2024-02-23 10:07:44
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引言通过SQL进行检索ElasticSearch的文档，在一些复杂场景更为灵活。由于DSL需要熟悉其语法，自建的日志平台可能将DSL屏蔽和封装，暴露SQL的查询更易上手。本文顺着官方指南实操一把，文章内容有。Kibana执行SQL查询Post请求执行SQL分页查询SQL中使用DSL过滤使用复杂查询条件其他查询方式（运行时字段与异步SQL）一、Kibana执行SQL查询请求示例：POST /_sql
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2024-01-21 01:08:12
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MySQL是关系型数据库。 优势：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的份额页在持续增长。 缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序
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2023-12-26 07:20:34
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