ES存储 & 搜索原理


ES索引 倒排索引的实现 问题 倒排索引的实现问题,涉及到存储、快速定位词项本身、词项匹配文档数 分词形成的词项(term)可能是海量的,需要可以在内存和磁盘上高效存储; 既然词项是海量的,那么如何快速找到对应的词项也是个问题; 每个词项对应的文档数可能非常多,也就是上图中文档列表的链表很长; 在词

ElasticSearch集群问题&原理


ElasticSearch搭建集群 构建集群的节点 部署的时候集群节点无非就两种,一种是计算机 / 服务的数量不够,通过单个节点承担多个角色的方式来搭建索引;另外一种就是让单个节点承担单个角色。 对于第一种的情况其实没啥好介绍的,看着来就行了,毕竟资源受限最多也就只能那样了;而针对第二个情况,在资源

数据库资源卡顿查询SQL


Mysql 查询某个时间段内数据库执行记录之中,SQL性能、内存消耗、定时器等待时间、索引情况、排序情况等信息的SQL SELECT SCHEMA_NAME AS '模式名', DIGEST_TEXT AS '查询文本', QUERY_SAMPLE_TEXT AS '简易查询文本

MVCC


MVCC 前排提醒,该笔记其实已经过时,有一个更新的对MVCC机制和相关Mysql技术介绍更加完整的个人笔记,如有需要请参考Mysql - Innodb 隔离级别的实现 (MVCC、锁机制) - LeticiaFENG Note 如还要参看一下笔记请注意,仅供参考且只涉及MVCC MVCC技术主要涉