RavenDB索引中的LoadDocument by查询

RavenDB是一种开源的文档数据库，它提供了强大的索引功能来优化查询性能。在RavenDB索引中，可以使用"LoadDocument"语法通过查询来加载其他文档。

"LoadDocument"是RavenDB中的一个内置函数，它允许在索引过程中加载其他文档。通过使用"LoadDocument"函数，可以在查询期间获取其他相关文档的内容，以便进行更复杂的数据处理和查询操作。

使用"LoadDocument"函数可以实现多种功能，例如：

关联查询：通过加载其他文档，可以在索引中执行关联查询操作，以获取相关文档的信息。这对于需要在查询结果中包含其他相关数据的情况非常有用。
数据聚合：通过加载其他文档，可以在索引中执行数据聚合操作。例如，可以加载相关文档的某个字段，并计算其总和、平均值或其他统计信息。
数据转换：通过加载其他文档，可以在索引中执行数据转换操作。例如，可以加载相关文档的某个字段，并根据其值进行条件判断或计算新的字段值。

在RavenDB中，使用"LoadDocument"函数的语法如下：

LoadDocument("documentId")

其中，"documentId"是要加载的文档的唯一标识符。可以通过文档的ID或其他唯一标识符来指定要加载的文档。

RavenDB提供了丰富的查询语法和功能，可以根据具体的业务需求和数据模型来灵活使用"LoadDocument"函数。通过合理地使用索引和"LoadDocument"函数，可以提高查询性能并实现复杂的数据处理操作。

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2018-11-26 oracle查询表信息（索引，外键，列等）1、查询出所有的用户表2、查询出用户所有表的索引3、查询用户表的索引(非聚集索引):4、查询用户表的主键(聚集索引):5、查询表的索引6

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但也有例外，如果能确认某些查询是频繁执行的，则应该优先照顾这些查询的选择性，比如，如果上面的People表中Name的选择性大于Age，查询语句应该这样写: select * from people where...不使用的索引不使用的索引徒然增加insert、update和delete的效率，应该及时删除索引使用总结索引的三星原则：索引将查询相关的记录按顺序放在一起则得一星索引中的数据顺序和查询结果的排序一致则得一星...索引中包含了查询所需要的全部列则得一星第一个条原则的意思是where条件中查询的顺序和索引是一致的，就是前面说的从左到右使用索引。...可以将一个大的关联查询改成分别查询若干个表，然后在应用程序代码中处理杂七杂八优化count() Count有两个作用，一是统计指定的列或表达式，二是统计行数。...索引覆盖扫描增加汇总表增加内存缓存系统记录数据条数关联查询的优化 MySQL优化器关联表查询是这样进行的，比如有两个表A和B通过c列关联，MySQL会遍历A表，然后根据遍历到的c列的值去B表中查找数据

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join查询没有走索引的原因

把行数最小的作为主表，然后去join行数多的，这样对于索引而言扫描的行数会少很多在join之后On的条件，类型不同是无法走索引的，也就是说如果on A.id = B.id，虽然A表和B表的id都设置了索引...，但是A表的id是Int，而B表的id是varchar，则无法走索引字符编码也会导致无法走索引。...字符编码常见的是utf8和utf8mb4，utf8mb4是可以兼容utf8的，也就是说如果A表是utf8mb4，B表是utf8，则on A.uinstanceid = B. uinstanceid是可以走索引的...，但是如果把B表当作主表，让B去join A on B.uinstanceid = A. uinstanceid则无法走索引在我的项目里，就是上面的字符编码问题导致的join后没有走索引改表和字段的字符编码

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1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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RavenDB起步--客户端API（三）

我们修改或者删除文档后，同样也需要调用SaveChanges 方法来更新 RavenDB，而且利用 Query 查询出来的文档在会话中也只有一个实例，不管你查询了多少次。...这里要注意 RavenDB 不允许在查询期间进行计算（例如：SUM、AVG 这类的计算），并且它不存在表扫描或慢查询的问题。...我们将在第三部分中详细说明原因并介绍有关索引的详细信息，但现在您可以看到大多数查询都适合您。 Store() Store 方法是会将实体与会话关联在一起。只有在我们要创建一个新文档的时候才会这么去做。...RavenDB 中，并且对于新增来说，RavenDB 会为新实体提供一个 ID。...那么就可以调用 Store 方法来将实体和会话绑定在一起，并且它的 ID 不是空的，RavenDB 认为它以存在于库中，因此将会以更新的形式存入库中。

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MySQL二级索引的查询过程

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Mysql中的索引

单列索引:索引中只包含一个列。组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...将查询结果返回客户端(如果查询可以被缓存,Mysql也会将结果放到查询缓存) 什么是索引索引是一种数据结果,用来提高获取数据的效率。...非聚簇索引,索引的逻辑顺序和磁盘上物理存储顺序不一样,非聚簇索引在叶子节点存储的是主键和索引列,当我们使用非聚簇索引查询数据时,需要拿到叶子节点上的主键在去表中查需要的数据,这个过程叫做回表。...从磁盘中读取数据时,都是按磁盘块来读取的,并不是一条一条读的,如果我们尽可能多的把数据放进磁盘块中,那么一次磁盘读取就会读取更多的数据,那么查询数据的时间也就会降低。...B+树采用双向链表串联所有的叶子节点,区间查询效率更高,但是B树要通过中序遍历才能完成范围查询 B+树的查询效率更稳定,B+树每次需要查到叶子节点才能找到数据,而B树查询的数据可能不在叶子节点,所以查询效率不稳定

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在一些大表存在的数据库，去不断查询某一个值在这个大表里面的行数，一直是不受欢迎的事情，最后找到了一个还算靠谱的方案。...当然今天的文字并不是要说这个问题，我们提高难度，如果有需求问你，怎么知道现在的表中，某个字段的值，如果被查询的在有索引的情况下，效率如何，通过这个问题，我们可以判断我们的索引该怎么建立。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引，在查询的时候被作为条件时，可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊中的列大致有那些列的值，并且这些值在整个表中占比是多少，通过这个预估的占比，我们马上可以获知，这个值在整个表行中的大约会有多少行，但基于这个值是预估的，所以不是精确的值，同时根据analyze...中对于数据的分析，他们是有采样率的表越大行数越多，这个采样率会变得越小，所以会导致上面的结果和实际的结果是有出入的。

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关于Clickhouse的索引的查询过程，我们先手来了解几个概念，MarkRange：在ClickHouse中是用于定义标记区间的对象。...MergeTree的索引粒度index_granularity=3，根据索引的生成规则，primary.idx文件内的索引数据会如图：根据索引数据，MergeTree会将此数据片段划分成192/3=...其中，所有MarkRange（整个数据片段）的最大数值区间为[A000,+inf)，其如下图：在引出了数值区间的概念之后，对于索引的查询过程就很好解释了。索引查询其实就是两个数值区间的交集判断。...其中，一个区间是由基于主键的查询条件转换而来的条件区间；而另一个区间是刚才所讲述的与MarkRange对应的数值区间。整个索引查询过程可以大致分为3个步骤。...1：生成查询条件区间：首先，将查询条件转换为条件区间。即便是单个值的查询条件，也会被转换成区间的形式。 2：递归交集判断：以递归的形式，依次对MarkRange的数值区间与条件区间做交集判断。

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