在Elasticsearch中，索引管理是一个非常重要的操作。索引是存储和检索数据的基本单位，因此正确的索引管理可以提高搜索效率和可靠性。
在项目中后期，如果想调整索引的 Mapping 结构，比如将 ik_smart 修改为 ik_max_word 或者 增加分片数量 等，但 Elasticsearch 不允许这样修改呀，怎么办？
随着公司业务的不断发展，团队不断壮大的同时，项目也随之臃肿起来，如何保障团队协作的高效，自然的想到了组件化这个话题。下面总结下本人的梳理和思考。
引入—数据库的基本表是按照数据库设计人员的观点设计的，并不一定符合所有用户的需求。
##视图 人们在使用数据库时，并不是直接对数据源表进行操作，通常人们只关心源表的部分数据，因此为了使得用户在查询时方便，用不着在每次查询时都编写复杂的代码（比如连接等），可以事先将用户要使用的查询结果通过视图定义在数据库中，这样人们在进行查询时只需查看视图即可，简化了用户的操作，同时使得数据同源数据分离，提高了安全性。 1.视图的创建 语法： create view view_name as select_states [with check option] 视图创建注意事项： 1.视图的名称必须唯一，不能与表名重复 2.视图通常只能定义在当前数据库中，分区视图除外 3.可以在视图上定义视图 4.视图中的select定义部分不能包含order by,compute、compute by、default语句 5.不能创建临时视图，也不能创建临时表上的视图 6.当视图中的某一列是计算列等，或者有重名列，则视图必须为每个列名命一个唯一的名称 例子： 创建一个查询student表中人员所选课程成绩大于80分的视图 代码：
InnoDB: 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。
视图是一张虚拟表，并不在数据库中以存储数据值集的形式存在。在引用过程中依据基表动态生成。
索引的优点 索引的缺点 建索引的几大原则 索引的优点 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能 索引的缺点 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之
根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。
这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。 第一、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二、可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三、可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
大海：嗯。用函数解的话步骤上省一些，开始之前咱们先确定一下做的思路：工资表原来的数据已经有了，咱们实际只需要构造一个同样多行的重复标题表和一个同样多行的空白表，然后排序就可以了。
集群是有一群配置相同cluster.name的节点组成。它们通过广播通信，所以要放在一个网段的内网。
第三范式-表的其他普通数据不依赖其他普通数据，就是依赖的数据记得给索引。要用其他属性做查询条件记得用索引
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题，数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
查询[ES] 查询ES信息 GET / 查询集群健康状态 GET /_cluster/health 增删改索引 创建索引并指定主分片和副本数 PUT /my_doc { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 } } 创建索引并指定映射 PUT /index_mappings { "mappings": { "properties": { # 字段名称 "real
本文介绍了Python中列表和元组的基本操作，包括列表的创建、删除、查找和修改，以及元组的创建、修改和删除。同时，还介绍了Python中列表和元组的一些其他方法，包括列表和元组的长度、拼接、重复、排序和反转等。
索引是用来对单个元素进行访问，切片则是对一定反问的元素进行访问，切片通过冒号在中括号内把相隔的两个索引查找出来，切片的规则为左含右不含
第 1 章 概述 本文档主要是对视图的索引机制进行说明。包括：术语、索引的机制、视图索引的选项说明。
MySQL 8.0 Sysbench 基准测试：IO Bound Read Only
索引类似书本的目录，查询书中的指定内容时，先在目录上查找，之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
Elasticsearch 是一种强大的搜索和分析引擎，被广泛用于各种应用中，以其强大的全文搜索能力而著称。
【数据库】MySQL进阶二、索引简易教程 Mysql索引简易教程 基本概念 索引是指把你设置为索引的字段A的内容储存在一个独立区间S里，里面只有这个字段的内容。在找查这个与这个字段A的内容时会直接从这个独立区间里查找，而不是去到数据表里查找。找到的这些符合条件的字段后再读取字段A所指向真实的数据记录的物理地址，再把对应的数据内容输出。如果你查找的不是索引的字段那么他会从数据表里面查找。因为数据表有很多不相关的字段，数据库程序是不会省略不查找。要判断那些不相关的字段以及多次在记录中跳转是花费
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
已解决：IndexError: list index out of range
大家都知道，数据库中使用索引，进行检索数据的话，那么就会大幅度的提升你的查询效率，原本可能需要三秒甚至四秒左右的查询SQL，增加索引之后，会可以能让查询速率至少提升百分之30，那么加索引怎么才能如何让自己的查询命中索引呢？又应该怎么去给自己的表结构建立索引呢？这才是阿粉想要讲的事情。
1：列表 list的定义： 一个连续的，排列有序的数列，由若干个元素组成，元素可以是任意对象（数字、字符串，对象，列表），元素可以使用索引查找，线性的数据结构。使用[ ]表示。列表是可变的，是可迭代对象。
有时候对象不仅仅只是简单的键值列表， 更多时候它拥有复杂的数据结构， 比如包含日期、 地理位置、 另一个对象或者数组。
账户与安全 用户的创建和授权 在MySQL之前的版本，创建用户和给创建的用户授权可以一条语句执行完成： grant all privileges on . to ‘zhangsan’@‘%’ identified by ‘Fawai@kuangtu6’;
每创建一个组件都会带有一个 xxx.podspec 的索引文件。专门用来存放这些索引文件的库就叫做索引库。我们需要将这些索引文件上传到远程索引库才能保证其他的同事能够拿来用。
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前）。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，MySQL引入了InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎，但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。（如果你不介意 MyISAM 崩溃恢复问题的话）。
索引是什么？ 数据库中查找操作非常普遍，索引就是提升查找速度的一种手段。 索引分类 B+树索引 它就是传统意义上的索引，它是最常用、最有效的索引。 哈希索引 哈希索引是一种自适应的索引，数据库会根据表的使用情况自动生成哈希索引，我们人为是没办法干预的。 全文索引 用于实现关键词搜索。但它只能根据空格分词，因此不支持中文。 若要实现搜索功能，可选择lucene。 RTree索引 在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型；相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。 B+树
CREATE TABLE mytable ( name VARCHAR(32) , INDEX index_mytable_name (name) );
字符串定义 就是 在 双引号 中 写入任意数量的 字符 , 如 : “Hello” ;
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过索引，可以让数据库不必全表扫描，直接快速访问到符合条件的记录，大大加快了查询速度。
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给index传入的字典,键是原来的索引值, 值是新的索引值。无需指定要修改的索引级别,会自动寻找索引中的相应的值----当不同层级的索引有相同的值的时候,这会造成混乱。
中括号中的这三个关键字表示创建的索引类型，它们分别表示唯一索引、全文索引、空间索引三种不同的索引类型。如果我们不指定任何关键字，则默认为普通索引。
innodb这种原生的数据文件就是索引文件的组织结构，这种默认的主键索引为聚簇索引。就是因为这个原因，innodb表要求必须有主键的，但是myisam表不要求必须有主键。另外一个是，innodb存储引擎下，如果对某个非主键的字段创建个索引，那么最后那个叶子节点的值就是主键的值，因为可以用主键的值到聚簇索引里根据主键再次查找到数据。
InnoDB采用MVCC来支持高并发，并且实现了4个标准的隔离级别。其默认的隔离级别是可重复读。当隔离级别是可重复读的时候，是会发生幻读的问题的。那么MySQL如何解决这个问题呢？
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据，超过30天的会被定时删除，每台内存分了8G，且全部使用机械硬盘，主分片为5，副本分片为1，查询需求一般只获取一周的历史数据，偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
Wanger，Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构，乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“没有故事的陈师傅”
在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令，alter tables允许修改一个现有表的结构，比如增加或删除列、创造或消去索引、改变现有列的类型、或重新命名列或表本身，也能改变表的注释和表的类型。 下面就针对alter修改命令的使用做一梳理： 在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令，alter tables允许修改一个现有表的结构，比如增加或删除列、创造或消去索引、改变现有列的类型、或重新命名列或表本身，也能改变表的注释和表的类型。 下面就针对alter修改命令的使用
MySQL索引对数据检索的性能至关重要，盲目的增加索引不仅不能带来性能的提升，反而会消耗更多的额外资源，本篇总结了一些MySQL索引实战经验。 索引是用于快速查找记录的一种数据结构。索引就像是数据库中数据的目录，数据库在查询时，首先在索引中找到匹配的值，然后根据这个匹配值找到对应的数据行。 概念解释 聚簇索引 聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，索引中数据域存储的就是实际的数据，一个表最多只能有一个聚簇索引，适用于查询多行数据，不适用于频繁修改的列，一般在主键上创建。 非聚簇索引 索引顺序与数据物理排列顺
其他的DDL操作相对比较少，所以本文就不讨论了。 此外，本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引（如全文索引、空间索引）的场景。
在项目开发中，我们可能会随时调整声明的模型，比如添加字段和索引，使用 GORM 的自动迁移功能，可以始终让我们的数据库表保持最新。此外，GORM 还提供了一些迁移接口的方法，可以帮助我们方便操作数据库表、字段和索引。
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最 像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON。我们完全可以以JSON理解。
两个Series之间计算，如果Series元素个数相同，则将两个Series对应元素进行计算
TypeScript 给 JavaScript 加了套静态类型系统。其中，JavaScript 中的数组、对象等聚合多个元素的类型在 TypeScript 中对应的是索引类型。
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