索引的使用原则
elsearch的索引组织原则
一、概述elsearch是一款流行的开源搜索引擎，广泛应用于企业的搜索功能和日志分析等领域。
在使用elsearch搭建搜索引擎时，索引的组织原则是非常重要的。
合理的索引组织可以提高搜索效率，降低资源占用，提升用户体验。
本文将介绍elsearch的索引组织原则，帮助读者更好地理解并应用elsearch。
二、数据分片1. 数据分片是elsearch索引组织的基础。
在elsearch中，索引被分成多个分片，每个分片可以理解为一个独立的小型索引。
数据分片可以提高搜索的并发度，并且可以通过水平扩展的方式来提高系统的吞吐量。
2. 在确定数据分片的数量时，需要考虑到数据量的大小、系统的负载以及硬件资源的限制。
一般来说，每个数据分片的大小应该在10GB 到50GB之间，具体的大小需要结合实际情况进行调整。
三、主分片和副本分片1. 主分片是elsearch索引的数据的主要存储单元，每个分片有且仅有一个主分片。
主分片负责索引数据的写入和查询操作。
2. 副本分片是主分片的复制，用于提高系统的容错性和可用性。
每个主分片可以设置多个副本分片，副本分片可以分布在不同的节点上，以防止节点故障导致数据丢失。
四、分片分配策略1. elsearch采用一致性哈希算法来决定数据分片的分配策略。
一致性哈希算法可以保证在节点的增减或者数据的重新分片时，尽可能地减少数据的迁移。
2. 在确定分片分配策略时，需要考虑到系统的负载均衡、节点的容错性和数据的分布均衡等因素。
五、数据段1. 数据段是elsearch索引中更小的存储单位，每个主分片包含多个数据段。
数据段是elsearch支持近实时搜索的基础，可以使得新索引的数据在短时间内就可以被搜索到。
2. 在数据段的管理上，需要考虑到数据段的合并、刷新、以及缓存等策略，以提高搜索的效率和减少系统资源的占用。
六、文档结构1. 在索引组织中，文档的结构是非常重要的。
合理的文档结构可以提高搜索的效率，并且可以通过合理的字段建模来提高搜索的精度。
索引命名规范
索引命名规范
1、索引命名规范应遵循由全小写字母组成的英文，不能使用数字和
特殊字符，且以下划线“_”为分隔符；
2、索引的名字应尽可能的具有可读性，需要描述相关的特性，例如
表的某个字段、表的功能或表的theme等。
其次，可以根据自己的组织规
则来设计索引，并尽量避免重名。
3、索引名称应使用代码规范，即索引命名前缀用全部大写字母，每
个词之间用下划线作分隔，例如：“IDX_USER_NAME”或“IDX_USER_AGE；
4、如果多个索引指向同一个表上组合索引字段，则每个索引名称应
该按照列的顺序而不是按照主键顺序来命名，以便更易于区分并了解索引
的组织机构；
5、若索引中涉及多列组合，则应把最频繁使用的列放在最左边，以
便利用索引过滤查询效率；
6、索引应尽量减少字段数量，如果字段太多，就会带来性能问题；
7、索引中不要使用重复的字段，避免重复索引；
8、一般情况下，为了提高效率，更好的利用索引，尽可能使用最短
前缀；
9、索引中不要使用可变（或改变频繁）的字段，比如：创建时间、
修改时间等，这些字段的值经常用来排序，但很少用于过滤；
10、索引应该尽可能的在可查询的字段上，并且字段的数据常量值不
宜太高。
建立索引的原则
建立索引的原则建立索引是指将文献、书籍、网站等信息进行分类、整理并编制索引表，以方便读者查阅、检索。
一个好的索引应该体现可读性、全面性、精确性和实用性。
建立索引的原则是多方面的，在下面的文章中我们将对它进行详细解读，其中包括：1、全面性一个好的索引需要考虑到尽可能多的分类和条目。
只有这样，索引才能真正起到筛选和统计的作用，这样读者才能更快地找到他想要的信息。
因此，要建立具有全面性的索引表，需要先对文献、书籍、网站等内容进行详细阐述，并确定大致的分类。
2、精确性在建立索引时，一个好的索引表必须避免模糊和过度简化的情况，否则会影响筛选和统计的效果。
在创建索引表时，需要特别注意确保条目的准确性和可读性，并且不要有歧义或近义词等混淆。
长期的索引可以让读者快速找到想要的信息。
3、结构简洁索引表的结构必须重点关注是否有层次，计划行列是否有序，分类是否明确等原则，以此增加索引表的结构性和易用性。
同时，使其结构更加简洁，并可视化。
4、标签清晰建立索引时必须按照统一的标准赋予条目标签，这样可以避免索引表中的混乱和不统一。
在赋予标签时，需要考虑所有的条目，避免重名和混淆，同时标签应该尽量使用通用词汇，避免专业术语和难对付。
5、针对读者需求最后，建立索引时一定要考虑到读者所需求的。
我们可以从读者的角度思考，积极回答他们的问题，协助他们快速查找所需的信息。
从引导读者方面出发，建立针对不同读者的索引表，可以更好地满足他们的信息需求。
综上所述，建立一个好的索引需要遵循全面性、精确性、结构简洁、标签清晰和针对读者需求这几个原则。
索引表应该能迅速、准确地满足读者的查询需求。
好的索引表可以为读者节约大量的时间和精力，尽可能地提高他们的阅读率。
索引的匹配的规则-概述说明以及解释
索引的匹配的规则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述索引是一种用于快速定位和检索数据的数据结构。
它可以帮助我们更加高效地搜索和访问数据库中的信息。
在现代数据库系统中，索引被广泛应用于不同的领域，如搜索引擎、关系型数据库等。
在索引的运作过程中，我们需要将索引与待匹配的数据进行比较，以找到所需的信息。
为了提高匹配的准确度和效率，我们需要遵循一些规则和原则。
首先，索引匹配的规则需要考虑数据的一致性和完整性。
即对于每一条数据，我们要确保所有可能用于匹配的关键字都能被正确地建立索引。
如果关键字存在一定程度的不一致或错误，将会导致数据的不准确性和匹配的失败。
其次，索引匹配的规则需要考虑索引的选择和设计。
合理选取索引字段，并对其进行适当的数据类型和长度定义，能够提高匹配的准确性和效率。
同时，对于大规模的数据集，我们还需要考虑使用多列索引或者复合索引的方式。
此外，索引匹配的规则还需要考虑数据的统计特性和查询模式。
通过对数据进行统计分析和查询模式的了解，我们可以针对性地设计和优化索引，提高匹配的准确性和效率。
如选择合适的索引数据结构、调整索引的存储方式等。
总之，索引匹配的规则是在索引的设计、选择和查询模式等方面根据实际需求进行制定的。
通过合理遵循这些规则，我们可以更好地利用索引来提高数据的查找效率，并实现快速准确地匹配。
1.2文章结构1.2 文章结构文章的结构是整篇文章的骨架，它决定了文章的逻辑框架，使读者更容易理解和理清文章的思路。
一个合理的文章结构应当包含引言、正文和结论三个部分。
1.2.1 引言引言部分是文章的开端，旨在引起读者的兴趣并建立背景。
在引言中，我们可以介绍索引的概念和重要性，概述本文要讨论的内容，以及本文的目的和意义。
通过引言部分，读者可以对全文有个初步的了解，并对所要讨论的主题产生兴趣。
1.2.2 正文正文是文章的主体部分，也是对索引的匹配规则进行详细阐述的地方。
在正文部分，我们可以依次介绍索引的定义、作用和分类。
索引的用法和原理
索引的用法和原理索引是一个重要的数据结构，常用于加快对数据的检索和搜索，包括文本搜索和数据库检索。
本文将介绍索引的用法和原理。
一、索引的定义索引是一个数据结构，它存储了数据的某些属性的值和对应的物理位置或指针。
通过索引可以更快速地访问数据，因为索引可以减少需要检索的数据量。
二、索引的作用1. 快速查找索引可以加速数据的查找和搜索，减少了查询时扫描全部数据的时间和资源消耗。
2. 提高更新速度索引可以有效地减少更新数据时需要的扫描数量，从而提高更新的速度。
3. 减少磁盘I/O次数索引可以减少访问磁盘的次数，降低磁盘I/O的消耗。
三、索引的类型1. B+树索引B+树索引是一种常见的索引类型，它是一棵平衡的树结构，具有时间复杂度为log(n)的查询和插入操作。
2. 哈希索引哈希索引是一种将键映射到散列表中的索引类型。
它具有常数时间的查询和插入操作，但不支持范围查询和排序。
索引一般采用B+树等树结构的数据结构，具有快速查找和排序的优势。
B+树的叶子节点存储实际的数据记录，而非叶子节点只存储记录的指针或物理地址。
这样可以减少磁盘I/O 的数量，提高索引的性能。
索引的维护是一种动态操作，包括索引的创建，更新和删除。
当数据变化时，需要对索引进行相应的调整，以保持索引的正确性和高效性。
3. 索引的优化为了提高索引的性能和效率，需要对索引进行优化。
可以通过使用覆盖索引减少需要的I/O次数，对于经常扫描的数据可以使用位图索引等。
五、索引的注意事项1. 索引过多会影响性能索引过多会影响写入性能，并且增加了索引维护的成本。
2. 索引的最佳实践在设计索引时，应根据数据的访问模式和查询需求调整索引的属性和数量。
对于经常使用的查询，可以采用复合索引等技术提高查询效率。
在使用索引时，应选择适当的索引类型和数据结构。
哈希索引适用于等值查询，而B+树索引适用于范围查询和排序。
总结：索引是一种重要的数据结构，可以加速数据的查询和搜索。
mysql 建索引原则
MySQL建索引的原则主要包括以下几点：
1. 定义主键的数据列一定要建立索引。
2. 定义有外键的数据列一定要建立索引。
3. 对于经常查询的数据列最好建立索引。
4. 对于需要在指定范围内快速或频繁查询的数据列，应建立索引。
5. 经常用在WHERE子句中的数据列，应建立索引。
6. 经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，应建立索引。
如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被使用。
7. 对于那些查询中很少涉及的列，或重复值比较多的列，不要建立索引。
8. 对于定义为text、image和bit的数据类型的列，不要建立索引。
9. 对于经常存取的列，避免建立索引。
10. 限制表上的索引数目。
对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。
11. 对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引。
这些原则在大多数情况下适用于一般数据库的操作，但具体实施时可能需要根据实际的数据和业务需求进行适当调整。
oracle 索引原则
oracle 索引原则
Oracle索引的原则包括以下几点：
1. 唯一性原则：索引的值必须是唯一的，确保在索引字段上不存在重复值。
这可以通过在创建索引时添加UNIQUE约束来实现。
2. 精确性原则：索引应该被正确地定义和使用，以确保在查询时只返回需要的结果，并且能够准确地匹配查询条件。
使用合适的数据类型和大小限制可以提高索引的精确性。
3. 冗余性原则：索引应该避免对重复或冗余数据进行索引。
对于经常被查询的字段，可以考虑创建索引，而对于很少被查询的字段，则可以避免创建索引，以提高性能。
4. 支持性原则：索引应该能够支持常见的查询模式和条件，以提高查询性能。
合理选择索引字段和顺序，可以使索引更好地支持常用的查询操作。
5. 可管理性原则：索引应该易于管理，包括创建、修改和删除索引。
不需要的索引应该及时删除，以减少数据库的维护工作和存储空间占用。
6. 统计信息原则：索引应该基于准确和实时的统计信息进行优化。
Oracle提供了收集统计信息的机制，可以通过收集和更新统计信息来帮助数据库优化器选择最佳的查询计划。
综上所述，索引的原则是确保唯一性、精确性、避免冗余、支持常用查询模式、易于管理和基于准确统计信息进行优化。
这些原则有助于提高数据库的性能和可用性。
oracle索引及使用原则
oracle索引及使用原则一、索引类型B-tree indexes 平衡二叉树，缺省的索引类型B-tree cluster indexes cluster的索引类型Hash cluster indexes cluster的hash索引类型Global and local indexes 与patitioned table相关的索引Reverse key indexes Oracle Real Application Cluster使用Bitmap indexes 位图索引，索相列的值属于一个很小的范围Function-based indexes 基于函数的索引Domain indexes二、使用索引的原则尽量在插入数据完成后建立索引，因为索引将导致插入数据变慢，特别是唯一索引在正确的表和列上建索引优化索引列顺序提高性能限制每个表的索引个数删除不需要的索引指定索引的block设置估计索引的大小设置存储参数指定索引使用的表空间建索引时使用并行使用nologing建立索引二，各种索引使用场合及建议（1）B*Tree索引。
常规索引，多用于oltp系统，快速定位行，应建立于高cardinality列（即列的唯一值除以行数为一个很大的值，存在很少的相同值）。
Create index indexname on tablename(columnname[columnname...])（2）反向索引。
B*Tree的衍生产物，应用于特殊场合，在ops环境加序列增加的列上建立，不适合做区域扫描。
Create index indexname on tablename(columnname[columnname...]) reverse（3）降序索引。
B*Tree的衍生产物，应用于有降序排列的搜索语句中，索引中储存了降序排列的索引码，提供了快速的降序搜索。
Create index indexname on tablename(columnname DESC[columnname...])（4）位图索引。
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索引的优点：这个显而易见，正确的索引会大大提高数据查询，对结果进行排序、分组的操作效率。
索引的缺点:优点显而易见，同样缺点也是显而易见:
1：创建索引需要额外的磁盘空间，索引最大一般为表大小的1.2倍左右。
2：在表数据修改时，例如增加，删除，更新，都需要维护索引表，这是需要系统开销的。
3：不合理的索引设计非但不能利于系统，反而会使系统性能下降。
例如我们在一个创建有非聚集索引的列上做范围查询，此列的索引不会起到任何的优化效果，反而由于数据的修改而需要维护索引表,从而影响了对数据修改的性能。
实际例子：还是拿前两篇文章的学生表来讲吧，要查询成绩在50分以上的学生信息select * from student where score>50。
学生表包含了100000行记录，而且学分是随机生成的,这样从数据量以及数据分布上都有一定的保障。
第一种情况：学生表有索引。
1：存在聚集索引，但聚集索引不在学分上,这里只分析学分不是聚集索引的情况。
(1):学分上没有索引。
此时SQL会通过聚集索引来查找数据，这点估计大家都会知道。
（2):学分上有索引。
这种情况，SQL会使用上学分上的索引吗？这个问题估计不是每个人都能回答正确的。
既然学分上有索引，而where中又有此列，理应使用了索引，但实际情况并没有使用索引。
因为出现了范围查找，如果一个索引一个索引的比较，在性能上比起直接按聚集索引查找全部数据后再过滤来的差。
那学分上的索引什么时候 SQL会优先考虑呢？当score指定为一个具体值时，就能使用学分索引查找了。
从下图的SQL执行计
划可以得知。
2:不存在聚集索引。
(1):在学分上没有索引，其它字段有索引，这种情况就会出现表扫描。
(2):在学分上有索引，是否会按照学分上的索引进行查找呢？由于上面的表数据量也不少，一般会认为SQL不会采用表扫描，因为会查找全部记录，但实际情况表明SQL 对于范围查询也行采用表扫描而不是按学生索引查询。
我们也可以强制SQL按学分查询，于是有下面的SQL执行计划比较，我们可以清楚的看出，强制使用学分做为索引查询比表搜索
的性能要差很多。
第二种情况：学生表没有索引。
这个情况没有分析的价值。
什么字段不适合创建索引？
1:不经常使用的列，这种索引带来缺点远大于带来的优点。
2:逻辑性的字段，例如性别字段等等,匹配的记录太多，和表扫描比起来不相上下。
3:字段内容特别大的字段，例如text等，这会大大增大索引所占用的空间以及索引更新时的速度。
我们说SQL在维护索引时要消耗系统资源，那么SQL维护索引时究竟消耗了什么资源？会产生哪些问题？究竟怎样才能优化字段的索引？
第一：当数据页达到了8K(数据页最大为8K) 容量，如此时发生插入或更新数据的操作，将导致页的分裂。
1、聚集索引的情况下：聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页，该页由聚集索引关键字决定；
2、只有堆的情况下：有空间就可以插入新的行，对行数据的更新需要更多的空间，如果
大于了当前页的可用空间，行就被移到新的页中，且在原位置留下一个转发指针，指向被移动的新行，如果具有转发指针的行又被移动了，那么原来的指针将重新指向新的位置；
3、堆中有非聚集索引，尽管插入和更新操作，不会发生页分裂，但非聚集索引上仍然产生页分裂。
总结：无论有无索引，很多数据将保留在老页面，其它将放入新页面，并且新页面可能被分配到任何可用的页，频繁页分裂，表会产生大量数据碎片，直接造成I/O 效率下降。
引出问题：为什么数据库对于varchar最大值设置为8000,而不是10000呢？
答：是由于数据页大小最大为8K。
第二：针对上述索引可能造成的页分页的解决方案，填充因子。
创建索引时，可以为索引指定一个填充因子，在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间，将来数据可以进行扩充和减少页分裂。
值从0到100的百分比数值，100 时表示将数据页填满。
不对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置，实用价值不大。
值越小则数据页上的空闲空间越大，可以减少在索引增长过程中进行页分裂，但需要占用更多的硬盘空间。
填充因子也不能设置过小，过小会影响SQL的读取性能，因为填充因子造成数据页的增多。
一般我们公司设置的填充因子是80。
索引是否是一尘不变的？
随着业务的变化，数据的变化，会发生有些索引的用处可能发生变化，例如：
1:原来主要靠用户名搜索记录，现在业务更改为按用户所在城市搜索等等，此时我们需要即时变更表索引以适应新业务的变化,即数据和使用模式发生了大幅度变化。
2:系统上线前不合理的索引，随着数据的增加，缺点越来越明显，此时需要调整索引。
3:随着数据的增加，产生了越来越多的页分裂，导致索引性能越来越低。
上面的几种情况，我们就需要选择重建索引来彻底解决问题。
总结索引使用原则：
1:不要索引数据量不大的表，对于小表来讲，表扫描的成本并不高。
2:不要设置过多的索引，在没有聚集索引的表中，最大可以设置249个非聚集索引，过多的索引首先会带来更大的磁盘空间，而且在数据发生修改时，对索引的维护是特别消耗性能的。
3:合理应用复合索引，有某些情况下可以考虑创建包含所有输出列的覆盖索引。
4:对经常使用范围查询的字段，可能考虑聚集索引。
5:避免对不常用的列，逻辑性列，大字段列创建索引。