在项目中，有需求需要对一个text类型的大字段进行搜索，结果发现一个比较有意思的问题，本来用的是%LIKE%这样的模糊匹配模式，竟然要一模一样的字符串才能匹配到，后来输出这个两个字符串比较了一下，发现查询前...encode过的字符串两端是多一个一对双引号的，而数据库字段的值在两端也有双引号，但当它们并不是一样的情况下，引号的位置就不同了，这个是导致模糊匹配不出来的原因，解决的办法也简单，只要把传进来的值在进行...json_encode后，执行一下去除双引号的操作就可以了。
如果在JSON中指定了索引和类型值，它们将覆盖URL中所带的值。 _id字段表示索引文档的ID。如果省略此参数，ES会自动生成一个ID，在文档没有唯一ID时，这点很有帮助。...（2）批量更新或删除 在单个批量中，可以包含任意数量的index和create操作，同样也可以包含任意数量的update和delete操作。...多条搜索和多条获取 多条搜索（multisearch）和索条获取（multiget）所带来的好处和批量相似，节省花费在网络延迟上的时间。...因此，在一个不断变化的索引上，如果希望分段的数量较少，应该调优合并策略。 在静态的索引上优化是很有意义的。如图6所示，系统会减少分段的总数量，一旦缓存再次被预热加载，就会加速查询。...（4）访问字段数据 字段数据是为了随机访问而进行的调优，所以在脚本里使用也是非常好的。即使首次运行的时候字段数据尚未被加载，它常常要比_source或_fields要快上几个数量级。
此时就可以借助于 MySQL 的全局锁来解决。 B....在 MySQL5.5 中引入了 MDL ，当对一张表进行增删改查的时候，加 MDL 读锁 ( 共享 ) ；当对表结构进 行变更操作的时候，加MDL 写锁 ( 排他 ) 。...原因就是因为此时，客户端一，根据 name 字段进行更新时， name 字段是没有索引的，如果没有索 引，此时行锁会升级为表锁( 因为行锁是对索引项加的锁，而 name 没有索引 ) 。...而客户端二，在更新 id 为 3的数据时，更新成功，并未进入阻塞状态。 这样就说明，我们根据索引字段进行更新操作， 就可以避免行锁升级为表锁的情况。...并不是，因为是非唯一索 引，这个结构中可能有多个18 的存在，所以，在加锁时会继续往后找，找到一个不满足条件的值 （当前案例中也就是29 ）。
1 mapping 作用 类似数据库中的表结构定义，主要作用如下： 定义Index下的字段名( Field Name ) 定义字段的类型,比如数值型、字符串型、布尔型等 定义倒排索弓|相关的配置,比如是否索引...3 自定义 mapping 类似 MySQL，Mapping中的字段类型一旦设定后，禁止直接修改，原因如下： Lucene实现的倒排索引生成后不允许修改 重新建立新的索引,然后做reindex操作 允许新增字段...copy_to 将该字段的值复制到目标字段，实现类似 _all 的作用，不会出现在 _source 中，只用来搜索 ? ?...index 控制当前字段是否索引，默认为true，即记录索引, false 不记录， 即不可搜索 index_options 控制倒排索弓引|记录的内容，有如下4种配置 docs只记录doc id freqs...multi-fields 允许对同一个字段采用不同的配置，比如分词，常见例子如对人名实现拼音搜索, 只需要在人名中新增一个子字段为pinyin即可 ?
到现在就明白了这个sql是在主键聚簇索引上进行扫描，然后用where语句条件进行过滤，时间耗费在这了。...原因是通过 name 这个二级索引查询方式，则需要先搜索 name 索引树，然后得到主键 id，即PK的值为 1，再到主键id聚簇索引树再搜索一次。...回到为什么mysql会选择这个不合适的主键聚簇索引问题本身，mysql执行器认为使用二级索引查出来的数据太多了，还需要基于磁盘做临时存储进行排序，然后排序取出10条，然后进行回表查询字段，性能可能会很差...由于表的数据越来越多，查询条件错综复杂，还有用json字段查询问题，决定将数据异构到es查询，将json字段打平，es天然支持复杂的查询条件，查询响应更快。...es数据同步方案： 在ES数据同步链路中，通过京东科技中间件DTS监听数据库的binlog，将索引字段（查询条件字段）及业务唯一id写入ES。
引言 一个悠闲的上午，小航送了我，一袋坚果，他看我吃的正香，慢慢问道：”温哥，mysql的排序，有什么要注意的吗，不就是正排倒排吗？”...优化手段覆盖索引 覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上去取数据。...《MySQL 开发的 36 条军规》推荐看下。...例子： 开启优化追踪 SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=off; SET optimizer_trace_offset=-30,...查询将红框中数据，粘贴到json.cn查看格式化数据，有如下片段 ? filesort_priority_queue_optimization 中的chosen：true表示使用了优先队列排序。
在MySQL数据库使用规范或优化建议中都明确说类似 like '%a%'的写法不走索引。那么，真的是在任何条件下这种写法都不能走索引么？ 1....简述原因 3.1 索引内容 上述2例中的差别在于test_tb1比test_tb2多了一个c2字段，这导致在进行c1 like '%a%'查询时，一级索引（主键索引）primary key 及二级索引...在MySQL中，主键索引存储的是主键字段及对应的整条记录的数据，即所有的数据都是按照主键进行排序组织在主键索引上的。而二级索引存储的数据是按照对应的字段排序后的数据，包含索引字段+主键字段。...以上两例中，一级索引与二级索引的内容如下： 例1 例2： 如果例1中使用c1索引，则过程是，先在c1索引上进行整个索引的扫描，然后找到主键字段，因为找到的内容还缺少c2的值，因此需要再回到主键索引上进行检索...，拿到所有字段的内容，这个代价相对较高 而例2中，扫描c1索引后，便得到了所有需要返回的值，而不需要再回主键索引上取其他内容（因为c1索引上已经有主键字段），因此可以选择走c1索引。
两张比较大的表进行 JOIN，但是没有给表的相应字段加索引 表存在索引，但是查询的条件过多，且字段顺序与索引顺序不一致 对很多查询结果进行 GROUPBY 索引 创 建 索 引 的 目 的 就...是 为 了 加 快 查 询 的 速 度 ， 如 果 没 有 索 引 ， M y S Q L 在 查 询 时 ， 只 能 从 第 一 条 记 录 开 始 然 后 读 完 整 个 表 找 到 匹配 的 行...在 MySQL 中，‘A’（升 序）或 NULL（无分类）。...所以，每次查找数据时把磁盘 IO 次数控制在一个很小的数量级是最优的，最好是常数数 量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，B+树应运而生。...=和 in 可以乱序，比如 a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql 的查询优化器会帮你优化成索引 可以识别的形式； 3.
点击蓝字 关注我们 MySQL中我们知道有： 如果对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能。 隐式类型转换也会导致放弃走树搜索。...因为类型转换等价于在条件字段上使用了函数比如： 假设tradeid字段有索引，且为varchar类型：mysql> select * from tradelog where tradeid=110717...，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能。...该例子是隐式字符编码转换，它们都跟其他条件索引上使用函数一样，因为要求在索引字段上做函数操作而导致了全索引扫描。...保证在条件索引上不做破坏索引值的有序性，是优化索引的利器。
在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束 这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。 因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。...ID1，然后需要判断其他条件是否满足 在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。...到主键索引上找出数据行，再对比字段值。...而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。...显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
在主键索引上对应 ID的行，这时拿到的是 zhangss1234@gmail.com 的行， 发现不符合，丢弃。 接着在 index2 循环，拿到下一条记录 ID。...在主键索引上对应 ID的行，这时拿到的是 zhangsspzxyz@qq.com 的行， 发现不符合，丢弃。 接着在 index2 循环，拿到下一条记录 ID。...但如果将前缀索引的 email(6) 改成 email(7)，就会减少查询的次数，对应在主键索引上只搜索一次。这就说明，如果能合适的设置前缀索引的长度，就能在空间和效率上取得平衡。...使用 hash 字段# 在网络传输时，CRC - 循环冗余校验被用于检验文件。对应在 MySQL 里也有这个函数，crc32()....在创建表时，可再创建一个整数字段，来保存这类字符串，如身份证的校验码（crc32()的返回值）, 并为该字段创建索引。
JSON 字段索引以及 Generated 字段 JSON 字段类型在当前的版本中自身没有索引，那么在生产中是非常可怕的，JSON 字段的增、删、改、查效率可想而知，基本没法用，也许是基于此，MySQL5.7...，还是使用 Stored Generated Column 吧，在使用Generated Column 做索引上，JSON 字段索引的解决方案，官方也是推荐使用 Stored Generated Column...3、利用Generated Column 给 JSON 字段添加索引 正常情况下，JSON 字段的相关查询是扫描全表的，因为JSON字段本身不能创建索引的，我们利用 Generated Column 特性...可以很明显的看出，使用 Generated Column 并添加索引后，查询 JSON 字段中的值使用索引。...，但相信以后使用这两种类型的场景会越来越多， 同时对 DBA 的挑战也越来越大，希望密集使用 JSON 类型业务使用独立的 MySQL 实例来运行，以免 JSON 成为大字段（存储在 JSON文档的大小
引言 春节前一个悠闲的上午，小航送了我，一袋每日坚果，他看我吃的正香，慢慢问道：”温哥，mysql的排序，有什么要注意的吗，不就是正排倒排吗？”...全字段排序 字段都放到 sort_buffer 中，排序后就会直接从内存里面返回查询结果了 Rowid排序 内存放rowid与排序字段，排序后，再从库中找数据，拼接返回。...优化手段覆盖索引 覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上去取数据....开启优化追踪 SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=off; SET optimizer_trace_offset=-30, optimizer_trace_limit...查询优化追踪信息 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE limit 30 对应结果如下： 查询将红框中数据，粘贴到json.cn查看格式化数据
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，提高查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的索引优化手段。 使用覆盖索引最常见的方法是创建联合索引，将需要查询的字段都放在联合索引上。...因为搜索树的第一个比较因子就是 a。 索引下推（icp） 索引下推是 mysql 5.6 新特性 创建一个表 use,其中主要有几个字段：id、name、age、address。...在这个搜索树中，只能用“张”，找到一个满足条件 103,然后再判断其他条件是否满足。 这条语句在 Mysql 5.6 之前和 Mysql 5.6 以及 Mysql 5.6 以后版本执行是不一致的。...Mysql 5.6 之前 在 5.6 之前是没有索引下推的，只能从 ID3 开始一个个回表，虚线表示回表。...到主键索引上找数据行，再对比字段值，如下图： 5.6 引入了索引下推，可以在索引遍历过程中，对索引包含的字段先做判断，直接过滤到不满足条件的记录，减少回表次数。
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,所以它既可以存储比较复杂的数据类型,又相 当的灵活。...数据在 MongoDB中以BSON (Binary-JSON) 文档的格式存储在磁盘上。...(文本索引解决搜索的需求、 TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索弓可用于构建各种020应用) mmapv1、wiredtiger、 mongorocks (rocksdb) 、in-memory...,这个相当于我们原来关系数据库中表的主键,当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。...如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类 型。
在MySQL中，索引是在存储引擎层面实现的，而不是在服务器层面实现的。正如大家所知道，MySQL支持多种类型的存储引擎。...我们使用B-Tree这个词，是因为MySQL在创建表和其他语句中就使用这个关键字。...在MySQL中，空间索引只能建立在空间数据类型上，如：GEOMETRY、POINT、LINESTRING等。...在MySQL中，只能在类型为CHAR、VARCHAR、TEXT的字段上创建全文索引。...；全文索引是直接比较查找的文本中的关键词，类似于搜索引擎。
其实它的原理非常简单，说白了就是利用 MySQL 的 JSON 和虚拟列来实现：通过把数据都存到一个特定的 JSON 字段里去，从而让 MySQL 变身为 MongoDB 那样的 schemaless...数据库，加减字段之类的操作都不在是问题，不过毕竟我们说的是 MySQL，不是 MongoDB，所以我们还需要借助虚拟列把 JSON 中的数据展现出来，此时虚拟列就好像是 JSON 中数据的快捷方式一样。...；下面需要加字段（level）；把新加入 JSON 的字段同样通过虚拟列展示出来；最后更新旧数据，填充新字段的内容： mysql> CREATE TABLE users ( id...： USERS 因为虚拟列本身是虚拟的，所以并没有物化，进而保证了添加删除虚拟列的时候无需重建表，只有在虚拟列上构建索引的时候才会物化虚拟列的数据，不过你不需要手动维护虚拟列索引上的值，并且在虚拟列上创建索引的过程中...最终在使用时，读操作基本都是在虚拟列上完成的，和以前的使用习惯别无二致；写操作则需要在 JSON 字段上完成，但是借助框架的帮助，我们也可以让写操作对 JSON 实现透明，比如 Laravel 的 ORM
所以在我们修改完字段属性的时候，需要手动将这些flag字段为null值的记录给update成0。这样才能保证该表中的flag字段不会有null值了。...因为考虑到server字段的值的差异性比较多，于是我在server字段上创建了一个二级索引。 执行完成之后，监控图变成了下面的样子： ? ? ?...2、由于select后面跟的是*,也就是所有的记录，所以这3w行记录都需要从聚集索引上获取其他字段的值，也就是说聚集索引上有3w条记录会被扫描到。...3、当我们设置server和flag为二级索引的时候，由于满足条件的rows只有1，而且二级索引上有server和flag两个字段，所以只需要扫描二级索引上的1条记录就能够得到目标记录，然后再回表一次，...只有很少一部分是0，而恰好搜索条件是flag=0，这样，创建server和flag的索引是比较合适的。
前面我们有说过，在 InnoDB 中数据都是保存在 B+ 树上，主键索引保存了整行记录，二级索引保存了主键的值。...select name from user where age between 18 and 21 我们来分析下这条 sql 的执行过程： 1、age 字段上有索引，mysql 会先到 age 字段的...也就是说，这条 sql 语句虽然用到了索引，但是 age 索引上并没有要查询的 name 字段，所以只能回表到主键索引上查出 name 字段，所以这个过程其实是遍历了个两个 B+ 树。...age 和 name 字段，免去了到主键索引上查询数据的过程，其实也就是只遍历了一个 B+ 树，可以大大提升查询效率。...总之，在设计索引或者优化 sql 语句的时候，要尽量避免回表操作，所以使用覆盖索引是一种常用的 sql 优化手段。
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