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java代码内创建mysql索引_如何利⽤Java代码操作索引库？今天是刘⼩爱⾃学Java的第161天。
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感谢你的观看，谢谢你。
学习计划安排如下：学了⼏天的Elasticserch，但都是它本⾝的知识点，如何通过Java语⾔去操作它呢？
这就好⽐以前学数据库，在数据库⼯具中通过sql语句也能实现增删改查，⽽在Java中就可以通过jdbc操作数据库。
这⾥不学原⽣的Elasticsearch客户端，⽽是直接学习spring提供的套件：SpringDataElasticsearch。
毕竟要知道，我们以前也基本没⽤原⽣的jdbc，⽽是⽤的框架，使⽤起来也简便。
⼀、创建Demo⼯程
关于SpringDataElasticsearch介绍：
学Java有⼀个绕不开的坎就是spring，就是主流的很多功能都会看到spring的影⼦。
我们已经接触过了的就有：SpringMVC、Spring、SpringBoot、SpringCloud。
今天继续接触Spring Data中的⼀个模块。
为了更好地学习，创建⼀个demo⼯程。
通过spring脚⼿架创建项⽬
①Spring Initializr
使⽤idea开发⼯具创建Java项⽬有多种⽅式，以前就是通过Maven⾃⾏创建⼀个项⽬。
也可以通过Spring Initializr创建⼀个项⽬。
②说明项⽬名和Java版本号
项⽬名为es-demo，使⽤的jdk8.
③指定项⽬中需要⽤到的依赖
这⾥也就是springDataElasticsearch。
下图也就是创建好后的项⽬结构：
该⽅式创建的好处在于：
我们不⽤⾃⼰导⼊依赖了，依赖是在创建项⽬时指定的，也就是创建项⽬中的步骤③
同时关于启动类、配置⽂件都帮我们⾃学创建好了，其实⽆外乎就是上述三个核⼼关键步骤：启动类、配置⽂件、pom⽂件。
该⽅式创建的坏处在于：
版本问题，项⽬中可能⽤的是⽐较旧的版本，spring创建的版本需要⾃⾏修改。
根据⾃⼰的需求选择创建⽅式就好。
此外关于配置⽂件：
⾃⾏配置的是properties⽂件，⽽我们常⽤的是yml⽂件，这⾥将其修改成yml⽂件。
在配置⽂件中指定elasticsearch中对应的ip+端⼝，也就是我们前⼏天在虚拟机上安装elasticsearch的ip和端⼝。
⼆、创建索引和映射
我们以前使⽤MySQL数据库的时候，在Java中是实体类对应了数据库中的表数据。
同样的道理，现在是索引库了，在Java中也是使⽤实体类对应对应的索引库。
注解@Document说明对应的索引库：indexName：索引库名称叫item。
type：索引库类型docs。
shards：分⽚。
replicas：副本。
注解@Field说明索引库字段：
类型有很多种，double属于数字型，text和string属于字符型，其中text表⽰分词，string表⽰不分词，上述中的keyword其实也就对应着string。
注意images这个字段，index=false表⽰不需要索引，说明该字段不需要搜索功能。
我们以前学数据库的时候，在Java中操作数据库使⽤到了JdbcTemplate。
现在是要操作索引库，同样的道理，也有⼀个ElasticsearchTemplate
①createIndex()
创建索引库，参数为实体类的Class对象。
②putMapping()
说明字段映射关系，参数同上。
三、实现增删改查
通过JdbcTemplate实现数据库的增删改查，索引库中⽤ElasticsearchTemplate。
但是我们不⽤这种⽅式⽽是⽤其它⽅式。
毕竟我们现在操作数据库也没⽤JdbcTemplate⽽是常常使⽤通⽤mapper。
该⽅法也就类似于通⽤mapper。
在通⽤mapper中我们是创建⼀个⾃定义接⼝继承mapper接⼝。
再说明泛型之后，就可以直接使⽤这个接⼝完成增删改查操作了。
同样的道理，在这⾥是也是⾃定义⼀个接⼝继承ElasticsearchRepository接⼝。
关于这个接⼝的继承体系图通过上图也能查看到，名称也都是见名知义的。
1新增索引
saveAll⽅法，看它的名字也就知道了其对应的也就是新增操作。
其中关于新增，可以添加⼀条数据，也可以添加多条数据，例⼦中使⽤的是批量操作。
注意：在正式项⽬中应该是从数据库这种查询到需要实现搜索功能的数据，再将这些数据添加到索引库中，从⽽实现搜索功能。
我这边为了⽅便是⾃⼰创建的伪数据。
2查询索引
findAll也就是查询所有的数据，因为我们添加了多条数据，所以查询结果是⼀个集合。
增强for循环遍历输出，在控制台上也就能查询到新增的数据。
同样的道理，还有deleteAll删除索引，当然这是都是最简单最基础的⼏种api，后续更多⽤法再说明。
最后
⾏有不得反求诸⼰，我是@刘⼩爱
⼀个⽩天上班晚上学习的95后沪漂，不为其它，只为学会⾃律做好⾃⼰，也愿我的每⽇打卡能给你带来勇⽓，欢迎点赞关注和评论。
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java代码内创建mysql索引_如何利用Java代码操作索引库？
java代码内创建mysql索引_如何利⽤Java代码操作索引库？今天是刘⼩爱⾃学Java的第161天。
感谢你的观看，谢谢你。
学习计划安排如下：学了⼏天的Elasticserch，但都是它本⾝的知识点，如何通过Java语⾔去操作它呢？
这就好⽐以前学数据库，在数据库⼯具中通过sql语句也能实现增删改查，⽽在Java中就可以通过jdbc操作数据库。
这⾥不学原⽣的Elasticsearch客户端，⽽是直接学习spring提供的套件：SpringDataElasticsearch。
毕竟要知道，我们以前也基本没⽤原⽣的jdbc，⽽是⽤的框架，使⽤起来也简便。
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⼀、创建Demo⼯程
关于SpringDataElasticsearch介绍：
学Java有⼀个绕不开的坎就是spring，就是主流的很多功能都会看到spring的影⼦。
学习编程基本上有两种情况，一种情况是爱好，另一种是工作需要，
计划从事专业软件开发的准程序员需要有一个系统的学习过程，
首先要选择一门编程语言，建议从Java、Python中中选择一个，这几门语言是目前程序员广泛使用的语言，具有大量的用户群和丰富的解决方案。制定一个系统的学习计划，以Java为例需要按顺序掌握内容：Java基本语法、面向对象编程过程、Java操作数据库、Java网络编程、Java分布式编程、Web编程、SpringMVC。
选择一个数据库产品深入学习，建议从Oracle、MySql两个中选择一个，一个是与Java的兼容性好，另一个是这两个数据库产品有广泛的用户基础。制定一个系统的学习计划，以MySql为例需要掌握如下内容：MySql安装、建库、数据类型、建表、查询、排序、数据过滤、通配符和正则表达式的使用、数据处理函数的使用、数据分组、关联表创建、组合查询、数据插入、数据更新、数据删除、创建和使用视图、创建和使用存储过程、游标的使用、触发器的使用、事务管理、安全管理、国际化、数据维护和优化。程序员来说数据库是必须掌握的重要内容，需要深入系统的学习。
选择一个Linux系列操作系统，建议从CentOS、Ubuntu、Redhat三个产品中选择一个。作为程序员无论使用C、Java还是Python或PHP基本上都需要跟Linux系统打交道，因为大部分程序后台的部署和运行环境都是基于Linux系列操作系统，学习Linux系统对专业程序员来说是必修课。
有良好的数学基础，程序开发问题说到底就是数学问题，简单的说程序就是算法和数据结构的结合，把程序分解开无非就是代码、算法、数据三个部分。掌握算法是掌握程序开发的核心环节，无论是做大数据、机器学习、云计算还是物联网、工业控制这些都离不开算法，程序员要有一个良好的数学基础。
序员更离不开大量的实验。早期可以做一些小型项目来验证一些概念和想法。
系统的学习和项目实战是必不可少的环节，程序员需要有较强的分析能力和学习能力。专业的培训，会节省大量的时间，当然程序设计本身也是完全可以自学的。
如果是作为兴趣爱好，想要学习编程的，可以按照自己的兴趣爱好进行选择。语言的选择上可以选择一个自己感兴趣的，HTML、PHP等语言中进行选择，比较简单，学习时间短、上手快、环境搭建简单但是功能却很强大，初学者足够简单和明确。
可以直接学习案例
要重视项目实践，一边学习，一边锻炼，可以通过网络或书籍进行自学。
首先在Mysql的服务中有 连接器、查询缓存(Mysql8 已经删除)、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现
而一条sql怎么执行是由优化器决定的, 优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
而执行计划就是优化器优化后的sql的执行的详细方案
Mysql中查看执行计划的方式有两种 : 1. 使用desc 2.使用 explain 使用它俩的效果是一样的
接下来要通过执行计划知道sql是怎么执行的
执行计划中有几个重要的字段, 分别是
id, table, type, possible_keys, key, key_len, Extra
id : 可以通过ID来查看在多表联查中sql是先查询哪张表的 id相同的从上往下依次执行,id不同的id大的先执行
table : table当然就是查询的表名
type : 查询的类型 查询类型分为 ALL, index, range, ref , eq_ref, const(system), null
ALL: 指的全盘扫描,没有走任何索引 查询结果集大于25% 优化器可能会走全盘扫描 字符串查询的时候一定要加"" 不然可能会全索引扫描(隐式转换) 统计信息 失效 或者 过旧 也可能走全盘扫描 因为优化器会参考统计信息来制定执行计划
index: 全索引扫描 就是扫描整颗索引树
range: 索引范围 查询索引树的一部分范围 范围索引中 = = like 的效率会比 or in 的效率高, 使用like %再前面的不走索引
ref: 辅助索引的等值查询
当查询的数据量小,优化器也有可能会走索引的全盘扫描 这里我就不贴图了;
eq_ref : 多表连接查询中,被连接的表的连接条件列是主键或者唯一键
const(system): 主键 或者 唯一键 的等值查询
null: 没有数据
他们的性能是依次递增的 全盘扫描性能最差, const性能最高
possible_keys: 查询过程中可能用到的索引
key: 真正使用到的索引
key_len: 走索引的长度
这个是怎么计算的呢?
key_len 的计算方法 :
int 类型最长存储4个字节长度的数字 有not null 是4字节 没有的话会花1字节存储是不是null
tinyint 最大存储一个字节 也会花1字节来判断是不是null
字符串类型 : 字符集 utf8mb4 1-4字节
varchar超过255会预留2个字节存储长度 没超预留1个字节
key_len 永远是你设置的长度的最大的
联合索引可以通过key_len 来判断走了几个索引
使用desc format=json select * from table 可以查看详细情况
filtered: 索引扫描过滤掉数据的占比
Extra: 额外的信息
Using filesort ：MySQL 对数据在sql层进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读 取。 效率比较低
Using temporary ：使用临时表保存中间结果，也就是说 MySQL 在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by。
Using index ：表示 SQL 操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高。
Using index condition ：表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
Using where ：表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。
Select tables optimized away ：基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。
Using join buffer (Block Nested Loop) ：表示 SQL 操作使用了关联查询或者子查询，且需要进行嵌套循环计算
