背景Elasticsearch是schemaless的数据存储方案。可以任意的向索引中添加字段。在此需明确以下背景：1.ES新添加的字段只对新数据、新type起作用；原有已经索引的数据不会生效；2.为加快ES的检索和索引效率，构建索引时会指定其mapping结构；添加索引字段即修改mapping；3.目前我们采用两种索引方案

MySQL索引MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的

InnoDB存储引擎索引：B树索引：不能找到一个给定键值的具体行，能找到的只是被查找数据行所在的页。然后把页加载到内存，在查询所要的数据。全文索引：哈希索引：InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为的干预是否在一张表中生成哈希索引B树索引在数据库中的高度一般是2~4层，所以查询最多需要2到4次IO。B树索引分为聚

聚簇索引数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引（又叫二级索引）两种。Innodb的聚簇索引在同一个BTree中保存了索引列和具体的数据，在聚簇索引中，实际的数据保存在叶子页中，中间的节点页保存指向下一层页面的指针。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有一个聚簇索引，因为在一个表中数据的

本篇博文主要对HyperBase（HBase）、Search（ElasticSearch）的索引类型及具体存储位置进行概要总结，让大家从整体上了解TDH平台中HyperBase和Search索引的管理。后续会在大数据核心原理与实践专栏中对索引相关知识进行详细讲解。ESSearch索引类型存放位置在早期ESSearch1.X版本，会将索引存在

前言之前介绍了使用devTools进行索引库数据的crud，这里使用的是java程序，使用中间件activeMQ进行数据库和索引库数据的同步。主要是用来完成对数据库的修改来完成对索引库的同步。正文前提准备：1\.索引信息：结构化的索引，在索引的setting中，使用的是ik分词器，级别是ikmaxwo

一、索引索引由数据库表中一列或者多列组合而成，其作用是提高对表中数据的查询速度。索引是创建在表上面的，是对数据表中一列或者多列的值进行排序的一种结构。通过索引，查询数据时可以不必读完记录的所有信息，而只是查询索引列。索引优点：提高检

Lucene.netLucene.net是Lucene的.net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，是一个高性能、可伸缩的文本搜索引擎库。它的功能就是负责将文本数据按照某种分词算法进行切词，分词后的结果存储在索引库中，从索引库检索数据的

寻找数组的中心索引给定一个整数类型的数组nums，请编写一个能够返回数组\\“中心索引”\\的方法。我们是这样定义数组中心索引的：数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。如果数组不存在中心索引，那么我们应该返回1。如果数组有多个中心索引，那么我们应该返回最靠近左边的那一个。

背景在MySQL中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行EXPLAIN命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时