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ES亿级商品索引拆分实战
能否去除全量商品索引，降低数据冗余，降低集群资源占用。 按照何种维度去拆分，拆分后的索引是否会有数据倾斜问题。 能否支持后续的二次拆分，伴随业务后续的发展，第一次拆分后的索引，在过了一两年后可能需要，进行二次拆分操作。 能否在查询时，尽可能的要降低扫描的数据行数，从而来规避可能遇到的高命中字段影响。 因此索引拆分最终是按照店铺维度去拆分。 同时基础商品和交易商品的获取，都有对应的使用场景，且调用量较高，所以基础商品索引和交易商品索引的依然保留。 最后就是拆多少个索引，每个索引多少分片。 就迁移速度而言，因为本次和一般的索引拆分不同，不是单纯的将一个索引的数据，按店铺拆分到多个索引上，而需要额外填充字段，所以 Reindex 并不满足。 优化效果 在索引拆分完成后，我们达到了如下效果。
89211编辑于 2023-09-01 - 来自专栏MCNU云原生
使用索引拆分（Split）和索引收缩（shrink ）对Elasticsearch进行优化
Split功能对当前的分片进行拆分，拆分到具有更多主分片的新索引。 二、索引拆分 2.1、索引拆分API和拆分逻辑 Elasticsearch提供了Split API，用于将索引拆分到具有更多主分片的新索引。 data stream的写索引，则不允许进行索引拆分，需要对data stream进行回滚，创建一个新的写索引，才可以对当前索引进行拆分。 换句话说，可以如下拆分： 5→10→30（拆分依次为2和3） 5→15→30（拆分依次为3和2） 5→30（拆分6） index.number_of_routing_shards 是一个静态配置，可以在创建索引的时候指定 2.4、如何监控索引拆分的进度 使用Split API进行索引拆分，API正常返回并不意味着Split的过程已经完成，这仅仅意味着创建目标索引的请求已经完成，并且加入了集群状态，此时主分片可能还未被分配
2.8K20编辑于 2023-03-17 - 来自专栏sql优化
OR条件拆分：避免索引失效的查询重构技巧
⚙️ 核心技巧：拆分 OR 为 UNION ALL重构方案是将 OR 条件拆分为多个独立查询，通过 UNION ALL 合并结果：SELECT * FROM orders WHERE status = 实践注意事项索引是前提：确保 OR 拆分的每个子条件都有索引支持。警惕重复数据：若拆分后子查询结果可能重复，且业务不允许重复，改用 UNION（但需权衡去重成本）。 参数化防注入：拆分后的多个查询需统一参数化，避免SQL注入风险。通过重构 OR 条件，开发者能将“索引失效”转化为“索引最大化利用”。 用户表（50万行），OR 涉及字段均有索引起点 → ✅决策点1 → ✅决策点2必须拆分 配置表（1千行），OR 涉及字段均有索引 起点 → ✅决策点1 → ❌决策点2保持原查询 ，可不拆分订单表（百万行），status 字段无索引起点 → ❌决策点1 优先创建索引 为什么选择 10 万行作为阈值？
40021编辑于 2025-06-30 - 来自专栏小工匠聊架构
ElasticSearch - 海量数据索引拆分的一些思考
比如常见的日志索引，就是按日期滚动拆分。 对应我们目前场景，大约77%的请求会带上店铺ID ，就基础商品查询而言，有93%的查询都会带上店铺ID 。因此索引拆分最终是按照店铺维度去拆分。 把全量商品索引拆分，拆分后的整体全貌如下 拆分后需要进行【多索引联查】 整体迁移流程 整体迁移在设计中主要，分为流量收集，全量写入，增量写入，数据验证，写入方式的异步转同步等阶段。 就迁移速度而言，因为本次和一般的索引拆分不同，不是单纯的将一个索引的数据，按店铺拆分到多个索引上，而需要额外填充字段，所以 Reindex 并不满足。 优化效果 在索引拆分完成后，我们达到了如下效果。 总结与思考 本次主要通过索引的拆分与合并，来提升查询性能，同时降低整体集群的资源使用量。 这样可以做到业务方配置化的索引拆分，分片扩容等，无需任何的开发，进一步的降本增效。 参考 ES亿级商品索引拆分实战
1.1K20编辑于 2023-08-27 - 来自专栏bit哲学院
Python字符串及其操作---索引、合并、拆分、格式化
长度、最小值和最大值 3 字符串格式化3.1 字符串格式化3.2 字符串的转义字符 3 字符串函数（方法）3.1 测试函数3.2 字符串查找函数3.3 字符串替换函数3.4 字符串合并3.5 拆分函数 2.1索引 序列中的所有元素都是有编号的—从0开始递增。这些元素可以通过编号分别访问。索引有正索引和负索引，可根据实际情况选用。 分片是实际应用中经常使用的技术，被截取的部分称为“子串”Python 3支持的分片格式为：S[i:j:k] 表示：索引S对象中的元素，从索引为i直到索引为j-1，每隔k个元素索引一次，第三个限制k为步长 拆分函数将字符串拆分成多个子串。 #例6-13：拆分字符串 url='www.google.com' print(url.partition('.')) print(url.rpartition('.')) print(url.split
2.4K00发布于 2021-01-09 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
图像拆分
img) sum_rows=img.shape[0]#图片垂直尺寸 sum_cols=img.shape[1]#图片水平尺寸 part1=img[0:sum_rows,0:sum_cols//2]#图像拆分 part2=img[0:sum_rows,sum_cols//2:sum_cols]#图像拆分 cv2.imshow('part1',part1) cv2.imshow('part2',part2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像拆分是将JPG、PNG、BMP等图像文件分割成若干份。 图像拆分帮助用户快速按照实际需要的比例和像素分割图像，支持水平拆分图像，垂直拆分图像，分块拆分图像。总之，三种拆分方式都支持自定义拆分像素。 首先读取图像 按预设尺寸拆分原始图片，得到局部图片 根据需求去除局部图片中冗余的局部图片 网址：https://tu.sioe.cn/gj/ http://renderhjs.net/shoebox/
1.7K20编辑于 2022-05-28 - 来自专栏葫芦
服务拆分之基础设施拆分
服务拆分之基础设施拆分 Infrastructure unbundling of services 背景: 因历史原因, 前期多个服务共用一个rds实例和一个redis实例, 在实际使用中经常会因某一个服务异常导致 故进行基础资源拆分来隔离风险。 本次拆分基于AWS平台 The split is based on AWS 创建原实例的只读副本实例 Create a read-only copy instance of the original instance Redis from AWS into the existing Terraform 参考如下 Refer to the following Terraform反向导出 总结 to summarize 本次拆分可以保证数据 0损失，因进行了k8s pod 副本数调整，会对对拆分的服务根据实际情况会有部分时间不可用，建议在服务访问量低时进行此操作 This split can ensure zero data loss.
3.7K72编辑于 2021-12-26 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
单词拆分
wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"] 输出: false 思路和算法 我们定义 表示字符串 sss 前 iii 个字符组成的字符串 是否能被空格拆分成若干个字典中出现的单词
56910编辑于 2023-12-23 - 来自专栏开源部署
MVC拆分
一、目录结构 project/ App/ templates/ static/ img/ css/ js/ upload/ views/ __init__.py main.py models/ __init__.py database_config.py user.py settings.py __init__.py manage.py create_table.py 二、作用说明 project 工程文件夹 App
1.5K10编辑于 2022-09-14 - 来自专栏宇宙之_一粟
整数拆分
Integer Break -- 整数拆分 给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。 分析 分割4获得最大乘积拆分为： 1 + ？分割3获得最大乘积 --》 1+？ 分割2 ；2+？分割1 -- 》分割1 2+？分割2获得最大乘积 3+？
1.9K31发布于 2020-10-26 - 来自专栏生信技能树
cytof数据拆分
如果你确实纠结于cytof数据处理的软件和工具的选择，也可以看2019的文章，Liu et al. Genome Biology，标题是；《A comparison framework and guideline of clustering methods for mass cytometry data》，在6个数据集上面，测试了9种算法的表现。
1.7K10编辑于 2022-03-03 - 来自专栏需求拆分
需求拆分方法
以及实现的工作量可估算small&similarsize(规模小且适中)：用户故事(需求对象)必须足够小，小到和其他对象完全独立testable(可验证)：用户故事(需求对象)可以被验证，数据或者行为需求拆分方法路径拆分 （路径拆分是指根据用户场景中的不同路径进行拆分）比如支付渠道，微信，支付宝，银行等登录角色，比如机构管理员，代理商，品牌主，达人等接触点拆分（接触点是指用户和系统之间的交互通道）比如通用电商的浏览器页面和 app页面，一般都是拆开来做的，甚至可以更加细化为不同的浏览器处理按数据类型和格式拆分按不同的数据类型来拆分，比如用户基础数据和用户行为数据基础数据一般是指相对变动较少的数据，比如头像，昵称行为数据比如用户支付金额 ，购买订单，浏览信息等按数据格式来拆分，mysql的导出系统，json、csv、excel等，那么json、csv、excel的导出实现均可拆分按规则拆分（业务规则/技术规则）比如货币类型（业务规则）真实数据货币 (三方支付渠道)微信、支付宝、银行虚拟货币（db存储)植物生长系统对象：植物、花盆植物：按植物类型来划分花盆：按花盆类型来划分行为：种植、成长、收割可以按不同阶段的行为来拆分探索路径拆分（遇到不熟悉或陌生的对象或者行为
12710编辑于 2026-03-13 - 来自专栏曌的晓痴
LeetCode - 数组拆分
偷懒了几天，默默的跑去看各种小说，不想更新公众号。接下去的几天，利用休假的机会把前几天看的几本小说都写一下各自的剧情简介。
1.5K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏洞明学问
拆分 SpringBoot 项目
最近发现使用 Springboot 项目上传到服务器越来越慢，所以决定将项目拆分一下，将需要的 lib 包拆分开来。
1.1K20发布于 2019-10-30 - 来自专栏k8s技术圈
Fluentd 日志拆分
本文我们将介绍如何将这些日志拆分为并行的日志流，以便可以进一步处理它们。 拆分日志 现在我们的日志已经在 fluentd 中工作了，我们可以开始对它做一些更多的处理。 现在我们只有一个输入和一个输出，所以我们所有的日志都混在一起，我们想从访问日志中获取更多的信息。 country_name":"United States","postal_code":"94043"} 总结 在这篇文章中，我们使用 fluent-plugin-retwrite-tag-filter 插件来拆分我们的日志
2K20发布于 2020-11-03 - 来自专栏七点一刻的魔法书
数据库表的垂直拆分和水平拆分
表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表 ； 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中； 经常组合查询的列放在一张表中； 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可； 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分；比如一张有 400w 的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用 ID ——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》
2.9K10编辑于 2023-03-09 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【组合数学】生成函数 ( 正整数拆分 | 重复有序拆分 | 不重复有序拆分 | 重复有序拆分方案数证明 )
文章目录 一、重复有序拆分 二、不重复有序拆分 1、无序拆分基本模型 2、全排列 三、重复有序拆分方案数证明 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 无序 | 有序 | 允许重复 | 不允许重复 | 无序不重复拆分 | 无序重复拆分 ) 【组合数学】生成函数 ( 正整数拆分 | 无序不重复拆分示例 ) 【组合数学】生成函数 ( 正整数拆分 | \limits_{r=1}^{N}=2^{N-1} ( 根据基本组合恒等式计算出来 ) 二、不重复有序拆分 ---- 先进行 不重复无序拆分 , 再进行 全排列 ; 1、无序拆分基本模型 无序拆分基本模型 : 将 正整数 N 无序拆分成正整数 , a_1, a_2, \cdots , a_n 是拆分后的 n 个数 , 该拆分是无序的 , 上述拆分的 n 个数的个数可能是不一样的 , 假设 ; 假设 N=a_1 + a_2 + \cdots + a_r 是满足条件的拆分 , 该拆分 重复 , 有序 ; 将上述方案 , 做成部分序列 , 拆分方案 与 拆分序列 : 根据拆分方案写出拆分序列
3.2K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏stark张宇
微服务 - 拆分微服务的问题和拆分方法
在开始微服务之前其实我心里有自己的方案，团队比较小，其实没有必要进行微服务的拆分，如果非要拆分在原基础上把yaf换成Swoole模式的，就能得到性能和成本之间的平衡，但是没有得到采纳，其实略有遗憾，在团队里没有话语权 拆分微服务遇到的问题微服务我就不说了，在这里写写那些设计的要素和一定能遇到的坑。 拆分颗粒度：拆分微服务最难的点在于怎么把握服务于服务之间的颗粒度，这个很难把握，如果拆大了，只是改了个名字，换汤不换药，拆小了聚合数据又会存在问题，这中间的过程真是让人抓狂。 拆分微服务方法梳理从网上梳理了一些拆分微服务的方法论，希望对你有一些参考的价值：1.纵向拆分和横向拆分从业务维度进行拆分，标准是按照业务的关联程度来决定，关联比较密切的业务适合拆分成一个微服务，而功能相对比较独立的业务适合拆分为一个微服务 AFK拆分原则：X轴，水平复制，多加载几个应用实例，以集群加负载均衡的模式进行拆分Y轴，微服务经常采用的按业务逻辑划分Z轴，按照数据进行划分康威定律第一定律：组织沟通方式会通过系统设计表达出来，人月神话中总结出了随着人员的增加沟通成本呈指数增长的规律
1.6K70编辑于 2023-04-16 - 来自专栏技术社区
WeChat拆分模块
1、创建模块 用name <template name="swiper"> <swiper class="swiper" loop="true" autoplay="true" interval="2000" indicator-dots="true" circular="true" duration="1000" skip-hidden-item-layout="true" indicator-active-color="#fff"> <swiper-item wx:for="{{ banner
1.3K20编辑于 2022-06-16 - 来自专栏蛮三刀的后端开发专栏
Word BreakWord Break II单词拆分单词拆分 II
Word Break 题目大意 给定一个目标字符串和一组字符串，判断目标字符串能否拆分成数个字符串，这些字符串都在给定的那组字符串中。 Word Break II 题目大意 给定一个目标字符串和一组单词，将目标字符串进行拆分，要求拆分出的部分在那个单词组中，拆分后的单词用空格隔开，给出所有可能的拆分情况。
1.5K20发布于 2019-03-26
腾讯云开发者
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