1、安装模块

pip install elasticsearch

2、创建工具包 ，再其下创建工具类

MYSQL数据库中，创建索引后，可以通过

EXPLAIN SELECT * FROM 【表名】 WHERE 【索引字段】 = '【条件】'

看是否索引生效。

如下截图：

前言

随着Elastic的上市，ELK不仅在互联网大公司得到长足的发展，而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用，甚至连"婚庆网站"都开始使用Elasticsearch了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。

一. 数据切分

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

1、 对于查询频率高的字段创建索引；

2、 对排序、分组、联合查询频率高的字段创建索引；

3、 索引的数目不宜太多 原因：

a、每创建一个索引都会占用相应的物理控件；

一、背景

最近客户一个线下开发环境，同一个SQL语句，在开发环境与生产环境执行，执行时间差别很大。在生产环境执行时间很短，而在开发环境则需要很长的时间。客户让帮忙查找原因。

前言:公司近期开发了一款应用，时间紧，任务重，同时为了圈占市场，没来的及压测，直接打上生产环境。运行了一天，用户量10几万，一天不到60万PV，没发现异常。就在清明节放假当天，用户激增80万，一天400万PV。

突然有一个功能用不了了，发请求一直转圈，没响应，服务器集群上，这个业务实例的接口都访问不了。开发人员定位了三个小时，没有找到问题，问题上升之后，找到我。凭借多年的故障处理经验。首先定位看是不是线程阻塞问题，CPU平平无奇，一点问题没有；然后打开数据库服务器，发现数据库服务器CPU飙升到98%，一直满负荷工作，问题很简单了，CPU压力过大的问题，肯定高负荷读写。查看了慢查询语句，发现了问题，一个查询语句，Selet * from XXX表 where xx-id =yy ；问题一，xx_id没有加索引，问题二，需要查三个字段，返回全列。

前面介绍了 B 树索引、哈希索引，接下来看看 MySQL 全文索引。

1.数据准备

准别好100w+数据