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聚集索引 VS 非聚集索引（B+树） 超级详细讲解【字节跳动大佬】（MySQL索引-B+树（看完你就明白了） - 苍青浪 - 博客园 (cnblogs.com)） 在上节介绍 B+ 树索引的时候，我们提到了图中的索引其实是聚集索引的实现方式。 那什么是聚集索引呢？在 MySQL 中，B+ 树索引按照 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:55
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复合索引的优点和注意事项 概念: 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引); 复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引; 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,宽索 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:55
蛋蛋十二月
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理解填充因子 重建索引固然可以解决碎片的问题.但是重建索引的代价不仅仅是麻烦，还会造成阻塞。影响使用.而对于数据比较少的情况下，重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼. 填充因子的作用正是如此。对于默认值来说，填充因子为0（0和100表示的是一个概念）,则表示页 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:55
蛋蛋十二月
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一、碎片产生的原因 碎片是由于表中的数据修改产生的。当插入、更新表中的数据时，表对应的聚簇索引被修改，如果对索引的修改不能容纳在同一页面中，可能导致索引叶子页面被分割。从而添加一个新的页面用以包含原来页面的一部分，并且维持索引键中行的逻辑顺序。 虽然新的页面维护了与原页面的中行的逻辑顺序，但是两个页 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:55
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数据库索引B+树查找过程： 5.2 B+Tree B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化，InnoDB 存储引擎就是用 B+Tree 实现其索引结构。它带来的变化点： B+树每个节点可以包含更多的节点，这样做有两个原因,一个是降低树的高度。另外一个是将数据范围变为多个区间，区间越多，数据 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:55
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数据库在磁盘上的存储 首先弄清楚磁盘的几个概念 磁盘面：磁盘一般会由多个磁盘片组成，一般都控制在5片以内，每个磁盘片包含两个面。磁盘片从下向上从0开始，比如最下边的磁盘块是0面和1面，依次往上走。 磁头：通过磁性原理读取磁盘数据的部件，每个磁盘面都对应有个读/写磁头。 3. 内存 操作系统与硬盘进行 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:55
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(27条消息) es 排序 聚合统计_吐血整理：一文看懂ES的R，查询与聚合_weixin_39901439的博客-CSDN博客 模糊匹配 select * from company where name like '%康康%' GET red/_search { "query": { "match 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:35
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nested子文档在 ES 内部其实也是独立的 lucene 文档，只是我们在查询的时候，ES 内部帮我们做了类似数据库的join处理。最终看起来好像是一个独立的文档一样。 如果一个订单，有1000个订单项，那么在 ES 中存在的文档数就是1001，会随着订单数的增加而成倍上升。 那可想而知，同样的 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:33
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query与filter的区别 filter：可以简单的理解为Filter就是数据库中的查询语句, 结果是确定的。即满足查询条件就返回, 不满足就不返回. query：而Query则是文档相关性的查询, 他总会返回数据(一般情况下, 只是匹配度不高), 而且是按照相关性从大到小排序. 总结 1、因此 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:31
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ES 的分词不仅仅发生在文档创建的时候，也发生在搜索的时候 查询： 读时分词发生在用户查询时，ES 会即时地对用户输入的关键词进行分词，分词结果只存在内存中，当查询结束时，分词结果也会随即消失。 添加： 而写时分词发生在文档写入时，ES 会对文档进行分词后，将结果存入倒排索引，该部分最终会以文件的形 阅读全文
posted @ 2023-09-14 10:29
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