sql server2016的统计信息自动更新尝试理论试验前提及说明表的创建、索引定义sql1:查询统计信息 上次更新事件、修改次数sql2:插入新的数据列试验1：先创建索引，再插入数据，发现一直不会更新试验2：统计信息首次有数据试验2：数据不断增多，统计信息更新试验3：n > 500时的统计信息更新试验4：继续增大数据，验证公式是否正确继续试验的结果结论 理论参考：https://doc
solr 定时更新索引
– solr 6.6.0 – dataimport.scheduler
这里先重点说下，定时更新引用的org.apache.solr.handler.dataimport.scheduler.ApplicationListener不是sorl源码自带的，需要另外去下载，下载地址为：dataimport.scheduler，因为源码年久没人维护，所以并不兼容现有版本，需要做
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2018-07-16 11:05:00
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1、库相关：建库：character set：指定编码COLLATE：排序规则 utf8mb4_general_ci 大小写不敏感CREATE DATABASE `test_db` default character set utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;查看建库语句：SHOW CREATE DATABASE `test_db`;2、数据表相关：建表：CRE
docker exec nigix bash -c 'git reset HEAD . ; git checkout . ; git fetch ; git rebase origin/master' ...
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2021-10-27 18:11:00
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写这篇文章的原因是我把几个东西合起来了,记录一下学习的脚步. 主要做了这么一件事 使用jpa2.0作为规范,eclipselink2.4作为实现 ,myeclipse2013作为工具映射oracle11g的表为实体(使用jpa反向工程自动生成相应实体的dao与interface,还有EntityManager的工具类)&
索引文档通过使用 index API ，文档可以被 索引 —— 存储和使文档可被搜索 。 但是首先，我们要确定文档的位置。正如我们刚刚讨论的，一个文档的 _index 、 _type 和 _id 唯一标识一个文档。 我们可以提供自定义的 _id 值，或者让 i
3.6.1完全重建策略(Complete Re-Build) 完全重建策略是一个相当直观的方法，当新增文档达到一定数量，将新增文档和原先的老文档进行合并，然后利用前述章节提到的建立索引的方式，对所有文档重新建立索引。新索引建立完成后，老的索引被遗弃释放，之后对用户查询的响应完全由新的索引负责。图3-16是这种策略的说明示意图。
因为重建索引需要较长时间，在进行索引重建的过程中，内存
公司的底层检索引擎已经用了10年，很稳定也没有很大的重构需求，直到最近PM报了很多数据更新不及时的问题，
加上最近我也有个想法实现一个轻量级的检索引擎，于是用了不到2个月算是完成第1版(github地址:https://github.com/dodng/comse)
一是尝试解决现有公司的检索系统中更新时效性的问题，二是把自己对检索服务的理解动手实践一下。
下一个需要被解决的问题是怎样在保留不变性的前提下实现倒排索引的更新？ 答案是: 用更多的索引。通过增加新的补充索引来反映新近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到--从最早的开始--查询完后再对结果进行合并。Elasticsearch 基于 Lucene, 这个 java 库引入了 按段搜索 的概念。 每一 段 
1、file file_name #file此命令可以查看此文件是32位还是64位。
2、ldd file_name #ldd命令可以查看此命令需要链接的lib库。
3、将 Linux系统光盘的内容 制作成 能装系统的iso 文件：dd if=/dev/cdrom of=centos5.iso
备注：/dev/cdrom是你的光盘设备文件
原创
2012-01-07 14:37:48
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ElasticSearch允许我们对一个索引进行字段的新增, 但是不允许我们更改字段的类型或删除一个字段，因为这里面涉及到原有字段在创建的时候已经内部落实了倒排索引等工作，变更原有字段或删除已有字段会导致搜索不能正常工作。下面依次按照我操作的思路和方法落实:创建一个索引(仅含映射, 不含文档)写入一些数据(文档)增加一个字段(property)修改一个字段的辅助属性(例如date的format)修
1.引子 公司的底层检索引擎已经用了10年，很稳定也没有很大的重构需求，直到最近PM报了很多数据更新不及时的问题，加上最近我也有个想法实现一个轻量级的检索引擎，于是用了不到2个月算是完成第1版(github地址:https://github.com/dodng/comse)一是尝试解决现有公司的检索系统中更新时效性的问题，二是把自己对检索服务的理解动手实践一下。&
一 序 本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。二 使用场景一般在以下几种情况时，我们需要重建索引：索引的 Mappings 发生变更：字段类型更改，分词器及字典更新索引的 Setting 发生变更：索引的主分片数发生改变集群内，集群间需要做数据迁移ElastiicSearch 的内置提供的 APIUpdate By Query :
文章目录索引1、单级索引2、多级索引3、索引设定4、常用索引函数5、重复值6、抽样7、具体案例分析 索引1、单级索引 总结： （1）iloc表示位置索引，loc表示标签索引，[]也具有很大的便利性，各有特点。 （2）所有在loc中使用的切片全部包含右端点、iloc方法切片右端点不包含。 （3）本质上说，loc中能传入的只有布尔列表和索引子集构成的列表。 （4）iloc中接收的参数只能为整数或整数
名字 db.collection.ensureIndex({},{name:''}) 在创建索引时，mongodb会自己给索引创建默认的名字，这种名字并不好记，我们看一下mongodb是怎么给自己命名的 唯一性： 第二个属性，是索引的唯一性 db.collection.ensureIndex({},
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2018-08-08 07:04:00
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2-1. 键值保存在哈希表中，哈希表中保存的值具体是键和值的指针。 2-2. Redis 采用了渐进式 rehash。在第二步拷贝数据时，Redis 仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表 1 中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中；等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表 1 中的下一个索引位置的 entries3-1. 单线程 Red
一、背景，开发场景 之前负责开发过一个会议室系统，这个系统整体不难，唯一有一个技术难点，就是需要延时任务，会议的开始、结束需要系统自动更新状态（进行中、已结束）以及开始前多分钟、快结束后多少分钟需要发送邮件提醒、短信提醒，以及超时待审批的会议室申请自动审核不通过。这些操作对我们系统来说，不是固定时刻的定
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2023-09-18 23:11:17
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创建索引可以大大提高系统的性能:通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。增加索引也有许多不利的方面
IntelliJ IDEA更新Maven远程仓库索引因为某些原因，在 IDEA 下载 Maven 索引总是特别慢，有时候等待它下载好几个小时，然后突然抽风下载失败，再下载又要重新下了，所以这里介绍从远程下载索引到本地更新的方法。本文默认你已经在 IDEA 配置好了 Maven 和 tomcat 环境，并且在 IntelliJ IDEA 已经关联了配置好的 Maven。原理IDEA 更新索引默认从中
对于数据的每一次更新，MySQL并不会每次都会更新索引(针对非唯一性索引而言)，索引的更新策略是这样的：在InnoDB中，增删改都会立刻修改主键or唯一索引，但是不会rebuild全局索引，而是对这些索引增加值(或移除值)。 对于非唯一性索引，InnoDB会进行change buffering操作。将更改排入队列，之后再在后台将其合并到索引中。甚至，为了后续物理更新更加高效，会将变更进行合并。 这
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2023-08-29 16:47:03
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