Elasticsearch 架构
存储流程
ES 存储数据的流程可以从三个角度来阐述：
- 从集群的角度来看，数据写入会先路由到主分片，在主分片上写入成功后，会并发写副本分片，最后响应给客户端。
- 从分片的角度来看，数据到达分片后需要对内容进行格式校验、分词处理然后再索引数据。
- 从节点的角度来看，ES 数据持久化的步骤可归纳为：Refresh、写 Translog、Flush、Merge。
...大约 13 分钟
数据结构与数据库索引
关键词：链表、数组、散列表、红黑树、B+ 树、LSM 树、跳表
引言
数据库是“按照 数据结构 来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
——上面这句定义对数据库的定义来自百度百科。通过这个定义，我们也能明显看出数据结构是实现数据库的基石。
从本质来看，数据库只负责两件事：读数据、写数据；而数据结构研究的是如何合理组织数据，尽可能提升读、写数据的效率，这恰好是数据库的核心问题。因此，数据结构与数据库这两个领域有非常多的交集。其中，数据库索引最能体现二者的紧密关联。
...大约 20 分钟
Elasticsearch 存储
概述
本文介绍了 Elasticsearch 的逻辑存储、物理存储，以及 Elasticsearch 的倒排索引设计。
...大约 7 分钟
MongoDB 索引
概述
索引通常能够极大的提高查询的效率。如果没有索引，MongoDB 在读取数据时必须扫描 collection 中的每个 document 并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询是非常低效的，特别是在处理大量的数据时。查询可能要花费几十秒甚至几分钟，这种性能开销是不可接受的。索引可提高查询性能，但添加索引会影响写入操作的性能。对于写入读取率高的集合，由于每次插入操作都必须同时更新所有索引，因此会带来较高的索引成本。
本文介绍了 MongoDB 的基本索引操作、索引类型，和设置索引的策略。掌握了 MongoDB 索引的要点，有助于提高访问 MongoDB 数据的效率。
...大约 7 分钟
MySQL 索引
索引是提高 MySQL 查询性能的一个重要途径，但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用，从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引，因为事后可能需要监控大量的 SQL 才能定位到问题所在，而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间，可见索引的添加也是非常有技术含量的。
接下来将向你展示一系列创建高性能索引的策略，以及每条策略其背后的工作原理。但在此之前，先了解与索引相关的一些算法和数据结构，将有助于更好的理解后文的内容。
...大约 24 分钟