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。
（创建一个txt文件，写入批处理脚本，再将文件的后缀改为.bat变为批处理脚本文件）
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：
mysql数据库自带备份命令mysqldump,可对数据库进行备份操作 最简单的备份是将数据库备份至本地，生成 **.sql文件
那就是搞定面试官系列，我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来，比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现，数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展，
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
基本上所有的产品都离不开模糊搜索，无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索，我们最典型的解决方案是大家都可以想到的，使用SQL的like功能来实现，如下：
MyISAM：默认的MySQL插件式存储引擎，它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
认识这个小工具纯属偶然，是在和同事讨论一个问题的时候，我随口问了句，还有啥好工具推荐推荐，他推荐了两个: Typora和Everything.
导读：本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍，包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引，最后给出了性能对比。
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等 本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
带索引的表在数据库中需要更多的存储空间 增、删、改命令需要更长的处理时间，因为它们需要对索引进行更新
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。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中，都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么？MySQL索引是什么数据结构？”这样的问题。相信准备充分（熟读八股文）的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB，MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢？
GitMAD是一个用于发现Github上的敏感信息和数据泄漏的工具。通过给定关键字或域，GitMAD便会搜索Github上托管的代码，以查找是否存在匹配项。一旦找到了匹配项，GitMAD将克隆存储库并在文件中搜索一系列可配置的正则表达式。然后，GitMAD会获取这些结果，并将它们插入到数据库中供后续的查看使用。这些结果也可作为邮件警报发送。另外，GitMAD将持续运行以发现与输入关键字匹配的新存储库。
搜索引擎，是人们常用的获取信息的平台，对关键字的搜索情况，间接代表着其关注程度。本文尝试从对数据库产品的搜索，了解各产品在受众中关注度情况。下面示例均以百度搜索提供的百度指数为基础，以最近2~3个月数据为依据进行分析。分析结果仅代表个人意见，不代表官方意见。
最近工作上需要实现搜索功能，尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案，但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题，文章描述等。主要实现方式有一些几种，各个方式各有利弊，需要权衡。
select * from user order by classid,age DESC
https://www.cnblogs.com/sevck/p/6733702.html
搜索/home/shell_learn/下的文件，文件名以.sh结尾，且修改时间在一个星期之内的，然后将其删除
数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少
在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框,但是当数据量级别上去之后,频繁对数据库造成压力,所以想使用Full Text全文索引进行优化 下面是一个总结的简单案例
索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。
*本文原创作者：grt1stnull，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 感谢hanc00l爬取了wooyun的网页，才使乌云关闭后，大家依旧可以访问以前的漏洞库、知识库。hanc00l发布了基于flask或者torndo的乌云公开漏洞、知识库搜索的github项目，同时发布了已经配置好的虚拟机，允许大家直接把乌云搭建在了本地。 为了方便的在本地进行乌云搜索，我准备把乌云搜索搭建在树莓派上。但是，hanc00l使用的数据库是mangodb，总数据在6GB左右。32位的mangodb支持的总共
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
项目介绍 项目介绍 电商网站的各种用户行为进行分析 访问首页 → 点击商品 → 添加购物车 → 结算 访问首页 → 输入关键词 → 点击商品列表 → 点击商品→ 关闭网页 访问详情页 → 查看推荐
我们都知道在 Mysql 中，索引是非常重要的内容，因为他对我们的查询会有非常大的帮助，所以，我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代，快速，轻量级和功能齐全的数据库，具有出色的全文搜索功能。
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
当需要查询两个表的交集、并集等数据时，除了嵌套子查询的方式外，还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句，需要两个最基础的“角色”：主表即驱动表，关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略，分别为：Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时，需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
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！！！
10倍提升效率，号称取代 Elasticsearch 的轻量级搜索引擎到底有多强悍？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
