这是一篇未完成的博客，在这里面做了一点记录
场景：需要做一个关于标题的模糊查询，只是记录有点多，而且需要相对精确，比如搜索：ac， 不能出现abc，可以接受acb,bac,之类。
测试：
1、100万数据，mysql / mongo ，在这种情况下。无论是查询什么数据，基本上都在0.00x秒级，
mysql的查询是like '%xxxx%' , mongo 是 {title:/xxxx/i}
一般情况下，两者速度真心差不多，但如果查询一下不数据库中不存在的关键字，一般都在0.2秒至2秒左右，mongo会相对好一点，在0.5秒
2、500万～1000万数据
查询条件如上
mysql 查询的时候 cpu 占40%左右，20多秒 （mysql 1100万数据）
mongo 查询的时候 CPU占50%左右，10秒/8秒左右 （mongo 550万）
这种性能没法用啊
---下一步
1、xunsearch / coreseek(sphinx)
2、mysql 全文索引
需要再次测试一下。关键mysql虽然100万只有0.00x或者0.0x秒左右。但是如果多个并发的时候就会卡死了。
所以需要再次考虑 场景的复杂性
本来是想用mongo的geo功能来做查询，想着这个功能是它自带的，性能一定很牛叉吧？结果事实让我们非常失望。
我们做了一个简单的测试，插了1000万条数据，y=x的方式插入，即[0.00001,0.00001]~[99.99999,99.99999]，在坐标上其实就是显示成一条实现。如果我们随便指定一个坐标值，求near。你会发现其实很卡。。。20多秒才能出数据，而且还不准。
要知道我的机器可是：i7 4核，16G内存，SSD的硬盘，都这么卡，而且出来的都这么慢。
当然，其实更重要的是不准。。。我坐标[20,90],查出来的点，居然是[55,55]，这太让人伤心了。随便算了算，怎么着都应该是77左右啊。。。
估计，只能用mysql了。。。伤心。
我知道，你看到下面的内容，一定没有兴趣往下读，实在太乱了，所以我准备了两份PDF，希望你们读起来会方便一点（两种不同的排版方式，看各位喜欢了）
1、第一份，原网站的排版：mysql中show 句法得到表列及整个库的详细信息(精品珍藏).pdf
2、我自己整理的markdown格式的排版：mysql_show命令.pdf
mysql show命令
show databases;
show tables from db_name;
show columns from table_name from db_name;
show index from talbe_name [from db_name];
show status;
show variables;
show [full] processlist;
show table status [from db_name];
show grants for user;
除了status,processlist和grants外，其它的都可以带有like wild选项，它可以使用SQL的'%'和'_'字符；
show databases like '%t';
将会列出所有数据库名字末尾为't'字符的数据库
当然了，在这些sql中，你也可以用db_name.table_name来代替 table_name from db_name这样写会更简便些!
如果一个用户没有一个表的任何权限，表将不在SHOW TABLES或mysqlshow db_name中的输出中显示
大家可能还记得describe table_name ，它实现的是与show columns from db_name.table_name一样的效果
show status将可以用mysqlshow --status 来得到同样的效果
- 列 含义
- Name 表名
- Type 表的类型 (ISAM，MyISAM或HEAP)
- Row_format 行存储格式 (固定, 动态, 或压缩）
- Rows 行数量
- Avg_row_length 平均行长度
- Data_length 数据文件的长度
- Max_data_length 数据文件的最大长度
- Index_length 索引文件的长度
- Data_free 已分配但未使用了字节数
- Auto_increment 下一个 autoincrement(自动加1）值
- Create_time 表被创造的时间
- Update_time 数据文件最后更新的时间
- Check_time 最后对表运行一个检查的时间
- Create_options 与CREATE TABLE一起使用的额外选项
- Comment 当创造表时，使用的注释 (或为什么MySQL不能存取表信息的一些信息)。
SHOW FIELDS是SHOW COLUMNS一个同义词，SHOW KEYS是SHOW INDEX一个同义词。你也可以用mysqlshow db_name tbl_name或mysqlshow -k db_name tbl_name 列出一张表的列或索引。
SHOW INDEX以非常相似于ODBC的SQLStatistics调用的格式返回索引信息。下面的列被返回：
列 含义
Table 表名
Non_unique 0，如果索引不能包含重复。
Key_name 索引名
Seq_in_index 索引中的列顺序号, 从 1 开始。
Column_name 列名。
Collation 列怎样在索引中被排序。在MySQL中，这可以有值A（升序) 或NULL（不排序)。
Cardinality 索引中唯一值的数量。这可通过运行isamchk -a更改.
Sub_part 如果列只是部分被索引，索引字符的数量。NULL，如果整个键被索引。
SHOW STATUS提供服务器的状态信息(象mysqladmin extended-status一样)。输出类似于下面的显示，尽管格式和数字可以有点不同：
+--------------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+--------+
| Aborted_clients | 0 |
| Aborted_connects | 0 |
| Connections | 17 |
| Created_tmp_tables | 0 |
| Delayed_insert_threads | 0 |
| Delayed_writes | 0 |
| Delayed_errors | 0 |
| Flush_commands | 2 |
| Handler_delete | 2 |
| Handler_read_first | 0 |
| Handler_read_key | 1 |
| Handler_read_next | 0 |
| Handler_read_rnd | 35 |
| Handler_update | 0 |
| Handler_write | 2 |
| Key_blocks_used | 0 |
| Key_read_requests | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_write_requests | 0 |
| Key_writes | 0 |
| Max_used_connections | 1 |
| Not_flushed_key_blocks | 0 |
| Not_flushed_delayed_rows | 0 |
| Open_tables | 1 |
| Open_files | 2 |
| Open_streams | 0 |
| Opened_tables | 11 |
| Questions | 14 |
| Slow_queries | 0 |
| Threads_connected | 1 |
| Threads_running | 1 |
| Uptime | 149111 |
+--------------------------+--------+
上面列出的状态变量有下列含义：
- Aborted_clients 由于客户没有正确关闭连接已经死掉，已经放弃的连接数量。
- Aborted_connects 尝试已经失败的MySQL服务器的连接的次数。
- Connections 试图连接MySQL服务器的次数。
- Created_tmp_tables 当执行语句时，已经被创造了的隐含临时表的数量。
- Delayed_insert_threads 正在使用的延迟插入处理器线程的数量。
- Delayed_writes 用INSERT DELAYED写入的行数。
- Delayed_errors 用INSERT DELAYED写入的发生某些错误(可能重复键值)的行数。
- Flush_commands 执行FLUSH命令的次数。
- Handler_delete 请求从一张表中删除行的次数。
- Handler_read_first 请求读入表中第一行的次数。
- Handler_read_key 请求数字基于键读行。
- Handler_read_next 请求读入基于一个键的一行的次数。
- Handler_read_rnd 请求读入基于一个固定位置的一行的次数。
- Handler_update 请求更新表中一行的次数。
- Handler_write 请求向表中插入一行的次数。
- Key_blocks_used 用于关键字缓存的块的数量。
- Key_read_requests 请求从缓存读入一个键值的次数。
- Key_reads 从磁盘物理读入一个键值的次数。
- Key_write_requests 请求将一个关键字块写入缓存次数。
- Key_writes 将一个键值块物理写入磁盘的次数。
- Max_used_connections 同时使用的连接的最大数目。
- Not_flushed_key_blocks 在键缓存中已经改变但是还没被清空到磁盘上的键块。
- Not_flushed_delayed_rows 在INSERT DELAY队列中等待写入的行的数量。
- Open_tables 打开表的数量。
- Open_files 打开文件的数量。
- Open_streams 打开流的数量(主要用于日志记载）
- Opened_tables 已经打开的表的数量。
- Questions 发往服务器的查询的数量。
- Slow_queries 要花超过long_query_time时间的查询数量。
- Threads_connected 当前打开的连接的数量。
- Threads_running 不在睡眠的线程数量。
- Uptime 服务器工作了多少秒。
关于上面的一些注释：
如果Opened_tables太大，那么你的table_cache变量可能太小。
如果key_reads太大，那么你的key_cache可能太小。缓存命中率可以用key_reads/key_read_requests计算。
如果Handler_read_rnd太大，那么你很可能有大量的查询需要MySQL扫描整个表或你有没正确使用键值的联结(join)。
SHOW VARIABLES显示出一些MySQL系统变量的值，你也能使用mysqladmin variables命令得到这个信息。如果缺省值不合适，你能在mysqld启动时使用命令行选项来设置这些变量的大多数。输出类似于下面的显示，尽管格式和数字可以有点不同：
+------------------------+--------------------------+
| Variable_name | Value |
+------------------------+--------------------------+
| back_log | 5 |
| connect_timeout | 5 |
| basedir | /my/monty/ |
| datadir | /my/monty/data/ |
| delayed_insert_limit | 100 |
| delayed_insert_timeout | 300 |
| delayed_queue_size | 1000 |
| join_buffer_size | 131072 |
| flush_time | 0 |
| interactive_timeout | 28800 |
| key_buffer_size | 1048540 |
| language | /my/monty/share/english/ |
| log | OFF |
| log_update | OFF |
| long_query_time | 10 |
| low_priority_updates | OFF |
| max_allowed_packet | 1048576 |
| max_connections | 100 |
| max_connect_errors | 10 |
| max_delayed_threads | 20 |
| max_heap_table_size | 16777216 |
| max_join_size | 4294967295 |
| max_sort_length | 1024 |
| max_tmp_tables | 32 |
| net_buffer_length | 16384 |
| port | 3306 |
| protocol-version | 10 |
| record_buffer | 131072 |
| skip_locking | ON |
| socket | /tmp/mysql.sock |
| sort_buffer | 2097116 |
| table_cache | 64 |
| thread_stack | 131072 |
| tmp_table_size | 1048576 |
| tmpdir | /machine/tmp/ |
| version | 3.23.0-alpha-debug |
| wait_timeout | 28800 |
+------------------------+--------------------------+
SHOW PROCESSLIST显示哪个线程正在运行，你也能使用mysqladmin processlist命令得到这个信息。
如果你有process权限， 你能看见所有的线程，否则，你仅能看见你自己的线程。见7.20 KILL句法。如果你不使用FULL选项，那么每个查询只有头100字符被显示出来。
SHOW GRANTS FOR user列出对一个用户必须发出以重复授权的授权命令。
mysql> SHOW GRANTS FOR root@localhost;
+---------------------------------------------------------------------+
| Grants for root@localhost |
+---------------------------------------------------------------------+
| GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root''localhost' WITH GRANT OPTION |
+---------------------------------------------------------------------+
1
很乱。我自己明白即可，三种查询条件。
{loc:{"$near":[121.417397,31.204075]} }
{loc : {"$within" : {"$center" : [ [121.417397,31.204075], 5]}} }
db.places.find({loc:{ $near:[ 30.28009,120.12857],$maxDistance:5}}).limit(20)
上述的内容参考与某个网站，它的基本内容如下：
最近一直在做基于LBS的项目，地标的坐标索引和基于坐标查询，一直没找到一种简单方便的方法，在做mongo索引优化的时发现竟然有Geo的索引
创建字段
建议使用方式：{ loc : [ longitude , latitude] }
也可以：{ loc : { lon :longitude, lat:latitude } }
Loc自己决定，我用poi的
建立索引
注意：每个Collection只能建立一个geospatial索引
db.places.ensureIndex( { loc : “2d” } , { min : -500 , max : 500 } )
如果db.places.ensureIndex( { loc : “2d” })，
默认值的范围是：-180到180，也就是经纬度的范围
查询
注：1.默认会按距离排序；
2.转换 111.12 距离（一度是大约 111.12 公里）使用公里，或由 69 （对于英里）
默认取100条距离最近的点，注：默认是limit(100)
db.collection.find({loc:{$near :[ 30.28009,120.12857]}})
取正方形范围的坐标点，注意：5是坐标系的5，也就是经纬度的5，按111.12换算成公里
db.places.find({loc:{ $near:[ 30.28009,120.12857],$maxDistance:5}}).limit(20)
取指定半径的点，注意：半径5是坐标系的5，也就是经纬度的5，按111.12换算成公里
以5为半径的圆：{“Coordinate” : {“$within” : {“$center” : [ [30.28009,120.12857], 5]}} }
---------
纯笔记，别多想，测试了一下。比现在使用的好多了，我现在是：
$criteria->order = new \CDbExpression("ACOS(SIN(({$lat} * 3.1415) / 180 ) *SIN((lat * 3.1415) / 180 ) +COS(({$lat} * 3.1415) / 180 ) * COS((lat * 3.1415) / 180 ) *COS(({$lng} * 3.1415) / 180 - (lng * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc,last_activity_time DESC");
不要多想，我是用的Yii的玩意，也是一个笔记。
