Couchbase UI: Indexes

在Couchbase中,索引的这些指标可以帮助你评估索引的性能和状态。下面是每个指标的详细解释,以及如何判断索引的有效性:
在这里插入图片描述

1. Index Name(索引名称)

  • 描述:每个索引都有一个唯一的名称。这个名称通常会包括表名和字段名,以便清晰标识索引的用途。
  • 如何判断有用:确保索引名称清晰且与数据模型和查询需求相匹配,便于管理和维护。

2. Requests/sec(每秒请求数)

  • 描述:表示每秒通过该索引执行的查询请求数量。这是评估索引负载和查询需求的重要指标。
  • 如何判断有用:如果每秒请求数非常高,说明该索引被频繁使用。如果请求数过低,则可能表示该索引没有有效地加速查询,或者查询模式发生了变化,导致该索引不再必要。

3. Resident Ratio(驻留比率)

  • 描述:驻留比率表示索引在内存中的使用比例。它是计算索引数据中驻留在内存中的数据量与总数据量的比率。
  • 如何判断有用
    • 高驻留比率(接近100%):表示索引在内存中已经加载,查询可以非常快速地完成。通常,内存驻留比率高的索引能够显著加速查询。
    • 低驻留比率:可能意味着索引的数据不完全加载到内存中,可能导致较慢的查询速度。需要优化索引的内存策略,或者考虑数据分片和内存配置。

4. Items(索引项)

  • 描述:表示索引中存储的数据项数量。每个项通常对应一个索引记录,反映了索引的大小和范围。
  • 如何判断有用:索引项的数量应该与数据集的规模相匹配。如果索引项过多但查询请求较少,可能需要重新评估索引设计,是否包含了不必要的字段,或是否需要分割索引。

5. Data Size(数据大小)

  • 描述:表示索引占用的磁盘空间。这个大小可能随索引的数据量和索引类型而变化。
  • 如何判断有用
    • 数据大小适中:表示索引的存储空间没有过大,适合查询需求。
    • 数据大小过大:如果数据大小增长过快且没有相应的查询请求增加,可能需要检查索引设计,是否有冗余或不必要的索引项,导致空间浪费。

6. Keyspace(键空间)

  • 描述:表示该索引所覆盖的数据集。键空间通常是指数据桶(Bucket)中的一个特定键范围或文档集合。
  • 如何判断有用:如果索引的键空间与常用查询相关联,说明索引对查询有帮助。如果索引的键空间非常大,但与实际查询需求不匹配,可能导致不必要的索引开销。

7. Status(状态)

  • 描述:表示索引的当前状态,常见的状态有:
    • Healthy:表示索引正常运行且可用。
    • Building:表示索引正在构建中,可能会影响查询性能。
    • Degraded:表示索引处于降级状态,可能存在性能问题,建议查看具体的错误或警告。
    • Pending:表示索引构建请求尚未开始,或者处于等待状态。
  • 如何判断有用
    • Healthy:表示索引在正常工作,适用于查询。
    • Building:表示索引仍在构建阶段,查询可能会有延迟。需要等待构建完成或者优化索引创建过程。
    • Degraded:表示索引出现问题,需要检查原因并采取适当的措施(如重建索引、调整资源等)。

如何判断索引是否有效:

  • Requests/sec:如果该值较低且数据规模较大,可以考虑删除不常用的索引,或者重构查询和索引的设计。
  • Resident Ratio:高驻留比率通常表明索引在内存中驻留,能有效提升查询性能。低驻留比率可能需要增加内存或调整索引设计。
  • Items 和 Data Size:索引的项数和大小需要与查询负载和数据规模相匹配。过大的索引可能浪费资源,而过小的索引可能不能覆盖查询所需的数据。
  • Status:如果索引的状态不健康,需要尽快解决问题,避免影响系统性能。

通过综合分析这些指标,你可以判断索引的实际效用,进而做出相应的调整,以提升Couchbase集群的查询性能和资源利用效率。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/8139.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

redis的分片集群模式

redis的分片集群模式 1 主从哨兵集群的问题和分片集群特点 主从哨兵集群可应对高并发写和高可用性,但是还有2个问题没有解决: (1)海量数据存储 (2)高并发写的问题 使用分片集群可解决,分片集群…

第一届“启航杯”网络安全挑战赛WP

misc PvzHE 去这个文件夹 有一张图片 QHCTF{300cef31-68d9-4b72-b49d-a7802da481a5} QHCTF For Year 2025 攻防世界有一样的 080714212829302316092230 对应Q 以此类推 QHCTF{FUN} 请找出拍摄地所在位置 柳城 顺丰 forensics win01 这个软件 云沙盒分析一下 md5 ad4…

ThreadLocal概述、解决SimpleDateFormat出现的异常、内存泄漏、弱引用、remove方法

①. ThreadLocal简介 ①. ThreadLocal是什么 ①. ThreadLocal本地线程变量,线程自带的变量副本(实现了每一个线程副本都有一个专属的本地变量,主要解决的就是让每一个线程绑定自己的值,自己用自己的,不跟别人争抢。通过使用get()和set()方法,获取默认值或将其值更改为当前线程…

蓝桥杯模拟算法:多项式输出

P1067 [NOIP2009 普及组] 多项式输出 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 这道题是一道模拟题&#xff0c;我们需要分情况讨论&#xff0c;我们需要做一下分类讨论 #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std;int main() {int n;cin >> n;for…

LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)

欢迎关注我的CSDN&#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址&#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022 免责声明&#xff1a;本文来源于个人知识与公开资料&#xff0c;仅用于学术交流&#xff0c;欢迎讨论&#xff0c;不支持转载。 Scalin…

深度解析:基于Vue 3的教育管理系统架构设计与优化实践

一、项目架构分析 1. 技术栈全景 项目采用 Vue 3 TypeScript Tailwind CSS 技术组合&#xff0c;体现了现代前端开发的三大趋势&#xff1a; 响应式编程&#xff1a;通过Vue 3的Composition API实现细粒度响应 类型安全&#xff1a;约60%的组件采用TypeScript编写 原子化…

计算机组成原理(2)王道学习笔记

数据的表示和运算 提问&#xff1a;1.数据如何在计算机中表示&#xff1f; 2.运算器如何实现数据的算术、逻辑运算&#xff1f; 十进制计数法 古印度人发明了阿拉伯数字&#xff1a;0&#xff0c;1&#xff0c;2&#xff0c;3&#xff0c;4&#xff0c;5&#xff0c;6&#…

(详细)Springboot 整合动态多数据源 这里有mysql(分为master 和 slave) 和oracle,根据不同路径适配不同数据源

文章目录 Springboot 整合多动态数据源 这里有mysql&#xff08;分为master 和 slave&#xff09; 和oracle1. 引入相关的依赖2. 创建相关配置文件3. 在相关目录下进行编码&#xff0c;不同路径会使用不同数据源 Springboot 整合多动态数据源 这里有mysql&#xff08;分为maste…

AI如何帮助解决生活中的琐碎难题?

引言&#xff1a;AI已经融入我们的日常生活 你有没有遇到过这样的情况——早上匆忙出门却忘了带钥匙&#xff0c;到了公司才想起昨天的会议资料没有打印&#xff0c;或者下班回家还在纠结晚饭吃什么&#xff1f;这些看似微不足道的小事&#xff0c;往往让人疲惫不堪。而如今&a…

一分钟搭建promehteus+grafana+alertmanager监控平台

为什么要自己搭建一个监控平台 平时进行后端开发&#xff0c;特别是微服务的后端可开发&#xff0c;一定少不了对接监控平台&#xff0c;但是平时进行一些小功能的测试又没有必要每次都手动安装那么多软件进行一个小功能的测试&#xff0c;这里我使用docker-compose搭建了一个…

深入MapReduce——计算模型设计

引入 通过引入篇&#xff0c;我们可以总结&#xff0c;MapReduce针对海量数据计算核心痛点的解法如下&#xff1a; 统一编程模型&#xff0c;降低用户使用门槛分而治之&#xff0c;利用了并行处理提高计算效率移动计算&#xff0c;减少硬件瓶颈的限制 优秀的设计&#xff0c…

前端【10】jQuery DOM 操作

目录 jquery捕获查取 获得内容 - text()、html() 以及 val() 获取属性 - attr() ​编辑 jQuery 修改/设置内容和属性 设置内容 - text()、html() 以及 val() 设置属性 - attr() jQuery添加元素 jQuery - 删除元素 前端【9】初识jQuery&#xff1a;让JavaScript变得更简…

进程控制的学习

目录 1.进程创建 1.1 fork函数 1.2 fork函数返回值 1.3 写时拷贝 1.4 fork 常规用法 1.5 fork 调用失败的原因 2. 进程终止 2.1 进程退出场景 2.2 进程常见退出方法 2.2.1 从main 返回 2.2.2 echo $&#xff1f; 查看进程退出码 2.2.2.1 我们如何得到退出码代表的含…

数据结构与算法分析:专题内容——人工智能中的寻路7之AlphaBeta(代码详解)

一、算法描述 在考虑到对手的可能走法之后&#xff0c;Minimax算法能够较为恰当地找出玩家的最优走法。但是&#xff0c;在生成博弈树时&#xff0c;这个信息却没有使用&#xff01;我们看看早先介绍的BoardEvaluation评分函数。回忆一下下图Minimax的探测&#xff1a; 这是从…

12、本地缓存分布式缓存(未完待续)

1、哪些数据适合放入缓存&#xff1f; 即时性、数据一致性要求不高的访问量大且更新频率不高的数据&#xff08;读多&#xff0c;写少&#xff09; 2、本地缓存 1、本地缓存&#xff0c;如果是单体项目&#xff0c;部署到一台服务器上&#xff0c;就不存在什么问题&#xff…

Linux——网络基础(1)

文章目录 目录 文章目录 前言 一、文件传输协议 应用层 传输层 网络层 数据链路层 数据接收与解封装 主机与网卡 数据传输过程示意 二、IP和MAC地址 定义与性质 地址格式 分配方式 作用范围 可见性与可获取性 生活例子 定义 用途 特点 联系 四、TCP和UDP协…

免费GPU算力,不花钱部署DeepSeek-R1

在人工智能和大模型技术飞速发展的今天&#xff0c;越来越多的开发者和研究者希望能够亲自体验和微调大模型&#xff0c;以便更好地理解和应用这些先进的技术。然而&#xff0c;高昂的GPU算力成本往往成为了阻碍大家探索的瓶颈。幸运的是&#xff0c;腾讯云Cloud Studio提供了免…

阿里前端开发规范

文章目录 1. 为什么前端写代码要规范&#xff1f;一、代码规范的必要性二、 规范带来的好处 2. 资源一、推荐 1. 为什么前端写代码要规范&#xff1f; 一、代码规范的必要性 可维护性 统一的代码风格便于理解和修改减少代码维护成本降低项目交接难度 团队协作 提高团队开发效…

Linux 小火车

1.添加epel软件源 2.安装sl 3. 安装完成后输入&#xff1a; sl

高效流式大语言模型(StreamingLLM)——基于“注意力汇聚点”的突破性研究

论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2309.17453 github地址&#xff1a;https://github.com/mit-han-lab/streaming-llm 1. 研究背景与挑战 随着大语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;在对话系统、文档摘要、代码补全和问答等领域的广泛应用&#xff0c;如何高效且准…