导语| Elasticsearch （ES）是一个分布式搜索和分析引擎，它能为我们提供全文搜索等各种丰富的功能，You know, for search (and analysis)。此前关于 Elasticsearch 大多都是调优分享、分布式相关，关于基础的文档基本是简单介绍，本文是从文档搜索实践出发介绍如何搭建一个全文搜索平台。本文不做 ES 的介绍，因此看文章需要了解 ES 相关基础知识。本文作者：allencao，腾讯应用开发工程师。 前言 最开始接到过一个需求，将部门内的研究报告与文档管理起来
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
基于上述的需求分析，使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求，基于此在处理整体搜索后台服务上，主要考虑下面几个问题：
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
用户在做技术选型的过程中，总是会对一些数据指标比较关心，特别是在和竞品相比较的时候，更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候，使用DM同步数据是必不可少的一个环节，我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求，需要评估一个具体的延时时间参考值，因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库，有些场景对这个延时很敏感，如果延时太大会直接影响业务。
（自己写的这四行）查询带有空格值的数据：SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 like ‘% %’;
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
假设你现在运营着一个论坛，论坛数据已经超过100W，很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢，那么这时你就可以考虑使用Sphinx了（当然其他的全文检索程序或方法也行）。
经常有小伙伴问我：MySQL 应该怎么学？小白如何入门？我在想，我当时是如何学习 MySQL 的，是否可以给到初学者几点建议，本篇文章，笔者将以自己的经验及认知，谈谈我对新手学习 MySQL 的建议。
ES 官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
更换个域名，文章的地址有时不会跟着改变，之前遇到过一次，今天又遇到了，就暂且记录一个以备日后使用，由于网上资源很多，就不在写明原创作者了O(∩_∩)O~（主要是我也找不到额）。
事务更新 comment_subject，comment_index，comment_content 三张表，其中 content 属于非强制需要一致性考虑的。可以先写入 content，之后事务更新其他表。即便 content 先成功，后续失败仅仅存在一条 ghost 数据。这样做虽然性能没有提升多少，但是content表是有可能替代为KV数据库的。
上一节我们详细解释了mysql的聚簇索引部分以及mysql的索引使用匹配规则，其中最重要的内容是最左匹配的规则，由此可以推导出很多规则的应用，所以需要重点进行关，而其他的内容只需要学习即可。
修改会受到原有数据限制，如果原有数据不能满足新的数据类型，修改不会成功，会报错，超出范围 out of range
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
经过上篇文章的学习，我们已经了解到了 XS 中的默认索引配置是在哪里，也了解到了配置文件如何加载以及服务端的一些简单配置。今天，我们要学习的重点就是剩下的内容，也是非常重要的内容，那就是索引字段的配置定义以及字段设计。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
在批量删除文章前，首先得熟悉用数据库增加一篇文章时变动的有哪些表，所以请先看我以前写的一篇文章 PHPCMS数据库入库模块制作教程 先手动在PHPCMS后台添加一篇文章，参数尽可能的详细，附件，推荐位，相关文章，能加的都加上，然后查看数据库，把表信息复制下来，删除文章后再次复制数据库表信息，用BeyondCompare进行比较，方法跟上面提到的文章相同。
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using passwor:yes)
今天还是概念性的内容，但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说，所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的，所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样，其实它们都是联系紧密的，一环套一环的。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
为了更好地进行解释，我创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb，并批量初始化了500W+条数据。包含主键id、姓名字段（name）、性别字段（gender，用0，1表示不同性别）、手机号字段（phone），并为name和phone字段创建了联合索引。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
可以得到索引的本质：索引是数据结构。 拥有排序和查找两大功能，用于解决where和order by后面字段是否执行快。
上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES（http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html）,但是这里有一个问题，即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办，毕竟我的数据需要ik分词，同义词解析等。。。
时间相关的字段是ElasticsSearch（以下简称ES）最常用的字段了，几乎所有的索引应用场景都会有时间字段，一般用于基于时间范围的搜索，聚合等场景。但是由于时区的问题，相信很多小伙伴都踩到过时间字段的坑，笔者自己就踩过。
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;等价于：mysql> select * from tradelog where CAST(tradid AS signed int
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 DELETE 语句来删除数据，今天主要讲解下 MySQL LIKE 子句。
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110)， 此时两棵索引树的示例示意图如下。
假设有一业务场景：现有一电子商务系统需要具备让用户准确的找到自己想要商品的功能，因此怎么也绕不开的就是商品信息的检索了
注意：第一条截图没截到，因为图太大了，这里只要看到有我们新加进去的索引就证明成功了。。其他索引也是一样的创建。
大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？
ES是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解，同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构，但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式，而是在内部做了很多“手脚”，这也是所谓理论和实践之间的差异。
0922自我总结 django后台管理-admin 一.模型注册 admin.py 注册方式一: #在对于注册的app中的admin文件中导入模型然后注册模型 admin.site.register(导入的模型类) 注册方式二该方法是Django1.7的版本新增的功能: from django.contrib import admin from blog.models import Blog #Blog模型的管理器 @admin.register(Blog) class BlogAdmin(admin
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
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