• 关于

    boost数据库

    的搜索结果

问题

用于C ++应用程序之上的REST API的Python框架

祖安文状元 2020-02-22 15:42:00 0 浏览量 回答数 1

问题

【教程免费下载】 Ceph源码分析

玄学酱 2019-12-01 22:07:48 1990 浏览量 回答数 1

问题

OpenSearch的发布历史有哪些?

轩墨 2019-12-01 20:55:30 978 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

问题

最新mysql5.79源码安装的问题?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-12 10:31:55 0 浏览量 回答数 1

问题

SQLSTATE [HY000] [1045]使用CakePHP对用户'usernam??mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 20:00:40 0 浏览量 回答数 1

问题

快速部署MongoDB服务[转帖]

domen 2019-12-01 21:59:53 14623 浏览量 回答数 0

回答

Re:回12楼买醉的帖子 引用第14楼风中的过于2015-07-29 21:57发表的 回12楼买醉的帖子 : 高手,能否提示下centos6.5 下的asp.net安装要点?非常需要这个 依赖: yum -y install autogen glib2-devel libtiff libtiff-devel libjpeg libjpeg-devel giflib giflib-devel libpng libpng-devel libX11 libX11-devel freetype freetype-devel fontconfig fontconfig-devel libexif libexif-devel gcc-c++ gettext unzip libgdiplus gtk2-sharp pango cairo pixman zip glib bzip2 bzip2-devel curl-devel gtk2-devel boost-devel libtool libtool-devel git 安装需要的软件,mono官方都有下的 安装命令: tar -zxvf libgdiplus-3.12.tar.gzcd libgdiplus-3.12./configure --prefix=/usrmake && make installcd ..tar -jxvf mono-4.0.3.19.tar.bz2cd mono-4.0.3./autogen.sh./configure --prefix=/usr sed -i 's/define HAVE_LOCALCHARSET_H 1/define HAVE_LOCALCHARSET_H 0/g' eglib/config.hmake && make installcd ..export PKG_CONFIG_PATH=/usr/lib/pkgconfig:/usr/local/lib/pkgconfig:/usr/lib64/pkgconfig:/usr/share/pkgconfiggit clone https://github.com/mono/xsp.gitcd xsp./autogen.sh./configure --prefix=/usrmake && make installcd .. 启动命令: fastcgi-mono-server4 /applications=/:/wwwroot/htdocs/www/ /socket=tcp:127.0.0.1:9001 /printlog=true  2>&1 > /dev/null &或者用fastcgi-mono-server4 /applications=/:/wwwroot/htdocs/www/ /socket=unix:/tmp/mono.sock /printlog=true  2>&1 > /dev/null & 加入启动项(或者写启动脚本也行): cat >> /etc/rc.local << EOFfastcgi-mono-server4 /applications=/:/wwwroot/htdocs/www/ /socket=unix:/tmp/mono.sock /printlog=true  2>&1 > /dev/null &EOF 如果是centos7 还需要给rc.local执行权限 chmod +x /etc/rc.d/rc.local 至于怎么整合nginx你用tcp或者unix都行,和php一样的加上就行了,看启动命令 /wwwroot/htdocs/www/ 为我的站点目录,换成你的,还有就是文件权限要是nginx的运行用户权限 如果你有多个.net站 建议你别装xsp和nginx,直接使用Jexus作为web server,Jexus也可以跑php等fcgi接口的环境,比如php / cgi  / python 等环境,也有反向代理功能可以整合jsp等环境 xsp只能跑单一的.net站点 ------------------------- Re:Re阿里云centos6.532位如何安装asp.net环境?(nginxMYSQL已安装) 引用第21楼秋日的私语于2015-07-30 16:07发表的 Re阿里云centos6.532位如何安装asp.net环境?(nginxMYSQL已安装) : 不支持ACCES数据库,实用性不大。 [url=http://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=252259&pid=681098][/url] 谁告诉你不linux就不支持access数据库了,下结论前先在网络上搜索一下,给你个提示 mdbtools 至于jexus怎么支持php,这个要看你用什么方式运行php了,如果是tcp方式就在jexus的配置文件里加一行如:fastcgi.add=php|tcp:127.0.0.1:9000 如果是unix方式启动的php就加一行如:fastcgi.add=php|socket:/tmp/php-cgi.sock ------------------------- Re:回22楼买醉的帖子 引用第23楼秋日的私语于2015-07-30 18:57发表的 回22楼买醉的帖子 : mdbtools网上找不到任何有用的教程啊,都是非常古老的。 access也很古老 mdbtools其实很简单的,自己搭建个本地环境,试几次就知道了,至于程序的新版,网上有下的,你要是找不到我也没办法

买醉 2019-12-02 02:55:06 0 浏览量 回答数 0

问题

mongodb无法启动

a123456678 2019-12-01 20:13:37 1615 浏览量 回答数 1

回答

OSC 第 128 期高手问答 -- Python3 开发实战 @壁_花 @idisikx @hell0cat @DarkAngel @北京老爷们儿      恭喜以上五位网友或获得《Python Web开发实战》图书一本  请私信 @博文视点   告知快递信息(格式:姓名+电话+地址+邮编号码)!  ######@dongwm :不知作者有没有涉及过大数据方向的?我看部分大数据相关的都要用到python这是为什么?Hadoop整个生态圈都是Java的,python的定位是什么?######@dongwm :其实我是一个狂热的Python爱好者,但是还是想问: 用Python来进行Web开发,与它的其他竞争者相比,有什么优势呢?比如,与Ruby On Rails相比,它能更敏捷(快速)地开发,用写尽量少的代码来完成任务吗?与Node.js和Golang相比,它在支持高并发、多线程、执行性能等方面有什么优势吗?如果一些性能方面的优化可以通过编写C扩展模块,或者通过cffi、Boost.Python、Cython等方式进行优化,Node.js、Ruby等同样可以做到。一句话概括上面的问题就是:是什么原因吸引我们使用Python来进行Web开发呢?######@dongwm : 按照“没有银弹”一说,python应该也有自己的适用范围吧,是不是比较适用于机器学习,不适合于web开发呢?######Python被称为「胶水语言」,虽然没有「统治」哪个领域,但是基本上个个领域都把手伸了进去。 机器学习我不熟不敢妄谈是不是更合适。我只能说,Python很适合web开发######使用豆瓣很多年,很喜欢豆瓣的风格。之前一直是在网页端浏览,后来又到了手机app端。我总体感觉豆瓣的进步很快。我想问的问题是,python web一直作为豆瓣的开发首选,是因为什么?还有关于豆瓣的权限模块的设计时,python web发挥了什么优势。作为手机端app的开发,python web会起到什么作用吗?######回复 @机器猫123 : 会的。也许不会开源,但是酱厂里面确实有很多不错的实现######回复 @dongwm : 未来豆瓣会继续用python web衍生开发新的产品吗?######回复 @dongwm : 谢谢老师的回答。######豆瓣选择Python,其实是公司和语言的风格很相似的缘故吧。我们做事喜欢优雅,清晰,高效,这这好也是Python希望的。 豆瓣的基础设施基本都是使用Python完成,包含权限部分,但是Python web和权限模块设计感觉没啥直接的关系,就是抽出来的库和使用它的关系,我也没懂有什么优势或者劣势。 豆瓣app的API后端是使用PythonWeb完成的###### 引用来自“DarkAngel”的评论 @dongwm :其实我是一个狂热的Python爱好者,但是还是想问: 用Python来进行Web开发,与它的其他竞争者相比,有什么优势呢?比如,与Ruby On Rails相比,它能更敏捷(快速)地开发,用写尽量少的代码来完成任务吗?与Node.js和Golang相比,它在支持高并发、多线程、执行性能等方面有什么优势吗?如果一些性能方面的优化可以通过编写C扩展模块,或者通过cffi、Boost.Python、Cython等方式进行优化,Node.js、Ruby等同样可以做到。一句话概括上面的问题就是:是什么原因吸引我们使用Python来进行Web开发呢? 引用来自“dongwm”的评论ROR我倒没有实际的用过,不敢妄言。Python最大的优势是他是一个「胶水」语言,在工作中的各个方向都能看到Python对应的库的身影,学会Python会让你的路比较宽,但是用ruby,可能在我印象里面就是Web开发比较有名。我现在还没有发现做Web开发有比Python效率高的方式。 其实很多人都担心Python的执行效率,然而其实绝大多数情况Python足够快,不快的话要先看看自己是不是用得不对或者不好。现在硬件资源很廉价,除非上升到BAT那种规模,否者基本还没有到达讨论语言瓶颈的问题。现在豆瓣绝大多数基础设施都是使用Python开发的。在Web开发中,我们很少通过写扩展的方式提高性能,其实编程语言一般都不是网站性能的瓶颈,还可以通过其他方式解决。 之前学ROR是因为老师要求用这个,我没有用Python进行Web开发的经验,稍微有一点了解的也只是Flask或者Falcon这种轻量级的,感觉能够快速开发小巧的应用,但是不知道有哪个特别出名的应用或者网站系统是由Python开发的(比如WordPress和Discuz用的PHP,Gitlab用的Ruby,OSC好像用的是Java吧)。Python确实是一种比较万能的语言,但有点万金油却不够专精的感觉。比如在科学计算方面很流行,但是论效率不如Julia,论支持库的丰富和使用广泛度不如Matlab(特别是学校里面,教授做研究或者教学一般都会用Matlab);在系统管理方面看,能用Python干的脚本化工作,用shell或者perl基本上都能干,而且需要写的代码行数说不定更少。如果说用Python进行Web开发效率高,是有特指某一个框架吗,还是泛指? 我在写程序时首先会想到用Python,是因为喜欢tial-and-error这种方式,能够在正式写代码前确认想法能不能实现,能够让我有兴趣和信心继续下去。但真要说起来,能够提供REPL特性的语言也不少。 Python的执行效率貌似永远是Python热门的讨论话题,比如GIL的存在必须要用特殊的方式来优化。像gevent和Tornado之类的存在也适用于高并发的网络连接(不过Python在这方面的性能不一定是最高的,没有看过相关的测试)。再说Python的实现,除了最出名的CPython和PyPy之外,甚至还有为嵌入式设备开发的MicroPython(这也在另一方面说明了Python的万能性)。Dropbox的技术栈中也使用了Python,并且有开发面向性能的Python实现pyston,此外还有Stackless Python(听名字感觉很厉害,虽然其实我并没有去了解这到底是什么),但它家也在用Golang和Rust开发高性能的东西。那么,豆瓣的基础设施实现中,用Python开发的应用效率如何?也有使用除了CPython之外的实现来进行优化吗?(我是不是扯得有点偏题了?) ######回复 @dongwm : 那么用Python来开发Web,是否属于那种会带来这种优势的选择呢?或者有没有哪家公司通过把技术栈切换到Python而带来了这种进步?######回复 @dongwm : 以现在的硬件发展水平,基本上任何数量级的访问都可以通过硬件的堆砌获得支持。不过经常会看到新闻,比如某某公司将它的某某技术构架从XX语言切换到了YY语言,然后获得了性能提升、提高了稳定性、减少了部署的服务器等优势,(我记忆中有看到Twitter的新闻,PHP 7的新闻,还有一些其他的)。######豆瓣每天服务着千万级别的用户(抱歉不能说具体数字)的请求,绝大多数应用和基础设施都是Python实现的。所以应用效率不用担心。虽然可以使用C/C++的扩展提高运行效率,但是我接触的场景里面很少。相当于写扩展的维护性和成本,大家更愿意从架构,算法等方面来解决。######嚯,你的问题好长。 进行Web开发效率高算是泛指,包含django和flask。效率高也体现在它们的第三方扩展和支持比较完善,基本能想到的都有对应的项目支持,这样少造了很多轮子。###### @dongwm :python的确很好,也很强大,我也一直在用,但我大都做的和web方面没有什么联系.而我对web方面挺感兴趣,但自学起来始终不得要领,进展有点慢,大神能否讲一讲web方面的学习经验,或者flask方面的心得.又或者推荐一些关于web好的学习资源.期待您的回答并致谢.###### @dongwm :了解Python基本知识,希望学习一门Python web框架学习后端开发。之前我对部分主流框架进行了一些了解:Django,Tornado,在知乎上有一个非常活跃的群体。在框架的选择问题上,只有最适合你自己、最适合你的团队的框架。编程语言选择也是一个道理,你的团队Python最熟就用Python好了,其实大部分人是没必要太关心框架的性能的,因为你开发的网站根本就是个小站,能上1万的IP的网站已经不多了,上10万的更是很少很少。在没有一定的访问量前谈性能其实是没有多大意义的,因为你的CPU和内存一直就闲着呢。而且语言和框架一般也不会是性能瓶颈,性能问题最常出现在数据库访问和文件读写上。 ######嗯 赞同你的观点。很多人在杞人忧天。先等活到有必要讨论语言的那一天,那时候早就有钱有人有时间,哪怕Python真的不满足,重构呗######@dongwm :Python确实越来越火了,知乎就是python做的,偶尔搞了一点,发现确实很高级,至少比java语言高级一些某些功能Java只需要写100行,而Python可能只要20行。做一些外维系统还是挺方便的,比如日志的提取等,之前学的是2.7版本,现在python3比之前的版本有哪些新特性呢? ######python 3是相当于站在Python2的肩膀上,摒弃了早年设计python 2的错误思想(所以有的地方向前不兼容),加了一些新的语法,比如asyncio,甚至type hint(我不喜欢)。 具体的内容可以看 https://docs.python.org/3/whatsnew/index.html。 总体上和Python 2区别不大。不用纠结Python 2/3###### @dongwm :初入门python,有c、java基础。再看《python基础教程(第二版)》。请问您有推荐的书籍吗?######我个人在知乎专栏写过一篇推荐书的文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22198827。我建议有一些其他语言基础的同学好好地看看《Python学习手册》,如果你英语比较好,建议直接看原著。《Python基础教程》虽然是一个经典的入门教程,写作风格也相对轻松幽默,但是由于本书写作于2010年,书中有大量内容已经过时,所以不推荐! ========================== Python "RemoteError: Remote error: UnicodeEncodeError 'ascii' codec can't encode ch:报错 {   "traceback": "  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/st2actions/container/base.py\", line 99, in _do_run\n    LOG.debug('Performing run for runner: %s' % (runner.runner_id), extra=extra)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 49, in wrapped_f\n    def wrapped_f(*args, **kw):\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 206, in call\n    if not self.should_reject(attempt):\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 247, in get\n    else:\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 200, in call\n    try:\n  File \"/opt/stackstorm/runners/mistral_v2/mistral_v2.py\", line 219, in run\n    result = self.start(action_parameters=action_parameters)\n  File \"/opt/stackstorm/runners/mistral_v2/mistral_v2.py\", line 256, in start\n    **options)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/v2/executions.py\", line 56, in create\n    return self._create('/executions', data)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/base.py\", line 95, in _create\n    self._raise_api_exception(resp)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/base.py\", line 143, in _raise_api_exception\n    error_message=error_data)\n",         "error": "RemoteError: Remote error: UnicodeEncodeError 'ascii' codec can't encode character u'\\xae' in position 169: ordinal not in range(128)\n[u'Traceback (most recent call last):\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/server.py\", line 155, in _process_incoming\\n    failure = None\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/dispatcher.py\", line 222, in dispatch\\n    if hasattr(endpoint, method):\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/dispatcher.py\", line 192, in _do_dispatch\\n    new_args[argname] = self.serializer.deserialize_entity(ctxt, arg)\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/engine/engine_server.py\", line 98, in start_workflow\\n    (rpc_ctx, workflow_identifier, utils.cut(workflow_input),\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/utils/__init__.py\", line 284, in cut\\n    return cut_dict(data, length=length)\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/utils/__init__.py\", line 198, in cut_dict\\n    v = str(value)\\n', u\"UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\\\\xae' in position 169: ordinal not in range(128)\\n\"]." }

kun坤 2020-06-15 11:08:13 0 浏览量 回答数 0

回答

SpringBoot整合ES 创建SpringBoot项目,导入 ES 6.2.1 的 RestClient 依赖和 ES 依赖。在项目中直接引用 es-starter 的话会报容器初始化异常错误,导致项目无法启动。如果有读者解决了这个问题,欢迎留言交流 org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client ${elasticsearch.version} org.elasticsearch elasticsearch ${elasticsearch.version} 为容器定义 RestClient 对象 /** * 在Spring容器中定义 RestClient 对象 * @Author: keats_coder * @Date: 2019/8/9 * @Version 1.0 * */ @Configuration public class ESConfig { @Value("${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}") private String hostlist; // 127.0.0.1:9200 @Bean // 高版本客户端 public RestHighLevelClient restHighLevelClient() { // 解析 hostlist 配置信息。假如以后有多个,则需要用 , 分开 String[] split = hostlist.split(","); // 创建 HttpHost 数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } // 创建RestHighLevelClient客户端 return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray)); } // 项目主要使用 RestHighLevelClient,对于低级的客户端暂时不用 @Bean public RestClient restClient() { // 解析hostlist配置信息 String[] split = hostlist.split(","); // 创建HttpHost数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } return RestClient.builder(httpHostArray).build(); } } 在 yml 文件中配置 eshost yunshangxue: elasticsearch: hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 调用相关 API 执行操作 创建操作索引的对象 构建操作索引的请求 调用对象的相关API发送请求 获取响应消息 /** * 删除索引库 */ @Test public void testDelIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 删除索引的请求 DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("ysx_course"); // 删除索引 DeleteIndexResponse response = indices.delete(deleteIndexRequest); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } 创建索引, 步骤和删除类似,需要注意的是删除的时候需要指定 ES 库分片的数量和副本的数量,并且在创建索引的时候可以将映射一起指定了。代码如下 public void testAddIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 创建索引的请求 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ysx_course"); request.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0")); // 创建映射 request.mapping("doc", "{\n" + " \"properties\": {\n" + " \"description\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + " \"name\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + "\"pic\":{ \n" + "\"type\":\"text\", \n" + "\"index\":false \n" + "}, \n" + " \"price\": {\n" + " \"type\": \"float\"\n" + " },\n" + " \"studymodel\": {\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"timestamp\": {\n" + " \"type\": \"date\",\n" + " \"format\": \"yyyy-MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd||epoch_millis\"\n" + " }\n" + " }\n" + " }", XContentType.JSON); // 执行创建操作 CreateIndexResponse response = indices.create(request); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } Java API操作ES 准备数据环境 创建索引:ysx_course 创建映射: PUT http://localhost:9200/ysx_course/doc/_mapping { "properties": { "description": { // 课程描述 "type": "text", // String text 类型 "analyzer": "ik_max_word", // 存入的分词模式:细粒度 "search_analyzer": "ik_smart" // 查询的分词模式:粗粒度 }, "name": { // 课程名称 "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "pic":{ // 图片地址 "type":"text", "index":false // 地址不用来搜索,因此不为它构建索引 }, "price": { // 价格 "type": "scaled_float", // 有比例浮点 "scaling_factor": 100 // 比例因子 100 }, "studymodel": { "type": "keyword" // 不分词,全关键字匹配 }, "timestamp": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } 加入原始数据: POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/1 { "name": "Bootstrap开发", "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架,是一个非常流行的开发框架,此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码,可以帮助开发者(尤其是不擅长页面开发的程序人员)轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。", "studymodel": "201002", "price":38.6, "timestamp":"2018-04-25 19:11:35", "pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } DSL搜索 DSL(Domain Specific Language)是ES提出的基于json的搜索方式,在搜索时传入特定的json格式的数据来完成不 同的搜索需求。DSL比URI搜索方式功能强大,在项目中建议使用DSL方式来完成搜索。 查询全部 原本我们想要查询全部的话,需要使用 GET 请求发送 _search 命令,如今使用 DSL 方式搜索,可以使用 POST 请求,并在请求体中设置 JSON 字符串来构建查询条件 POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/_search 请求体 JSON { "query": { "match_all": {} // 查询全部 }, "_source" : ["name","studymodel"] // 查询结果包括 课程名 + 学习模式两个映射 } 具体的测试方法如下:过程比较繁琐,好在条理还比较清晰 // 搜索全部记录 @Test public void testSearchAll() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for(SearchHit hit:searchHits){ // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } } 坑:red> 执行过程中遇到的问题:不能对这个值进行初始化,导致 Spring 容器无法初始化 Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'yunshangxue.elasticsearch.hostlist' in value "${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}" 通过检查 target 目录发现,生成的 target 文件包中没有将 yml 配置文件带过来... 仔细对比发现,我的项目竟然变成了一个不是 Maven 的项目。重新使用 IDEA 导入 Mavaen 工程之后便能正常运行了 分页查询 我们来 look 一下 ES 的分页查询参数: { // from 起始索引 // size 每页显示的条数 "from" : 0, "size" : 1, "query": { "match_all": {} }, "_source" : ["name","studymodel"] } 1565524349684 通过查询结果可以发现,我们设置了分页参数之后, hits.total 仍然是 3,表示它找到了 3 条数据,而按照分页规则,它只会返回一条数据,因此 hits.hits 里面只有一条数据。这也符合我们的业务规则,在查询前端页面显示总共的条数和当前的数据。 由此,我们就可以通过 Java API 来构建查询条件了:对上面查询全部的代码进行如下改造: // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); int page = 2; // 页码 int size = 1; // 每页显示的条数 int index = (page - 1) * size; searchSourceBuilder.from(index); searchSourceBuilder.size(1); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); 精确查询 TermQuery Term Query为精确查询,在搜索时会整体匹配关键字,不再将关键字分词 例如: { "query": { "term": { // 查询的方式为 term 精确查询 "name": "spring" // 查询的字段为 name 关键字是 spring } }, "_source": [ "name", "studymodel" ] } 此时查询的结果是: "hits": [ { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 0.9331132, "_source": { "studymodel": "201001", "name": "spring开发基础" } } ] 查询到了上面这条数据,因为 spring开发基础 分完词后是 spring 开发 基础 ,而查询关键字是 spring 不分词,这样当然可以匹配到这条记录,但是当我们修改关键字为 spring开发,按照往常的查询方法,也是可以查询到的。但是 term 不一样,它不会对关键字分词。结果可想而知是查询不到的 JavaAPI如下: // 搜索方式 // termQuery 精确查询 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002")); 根据 ID 查询: 根据 ID 精确查询和根据其他条件精确查询是一样的,不同的是 id 字段前面有一个下划线注意写上 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("_id", "1")); 但是,当一次查询多个 ID 时,相应的 API 也应该改变,使用 termsQuery 而不是 termQuery。多了一个 s 全文检索 MatchQuery MatchQuery 即全文检索,会对关键字进行分词后匹配词条。 query:搜索的关键字,对于英文关键字如果有多个单词则中间要用半角逗号分隔,而对于中文关键字中间可以用 逗号分隔也可以不用 operator:设置查询的结果取交集还是并集,并集用 or, 交集用 and { "query": { "match": { "description": { "query": "spring开发", "operator": "or" } } } } 有时,我们需要设定一个量化的表达方式,例如查询 spring开发基础,这三个词条。我们需求是至少匹配两个词条,这时 operator 属性就不能满足要求了,ES 还提供了另外一个属性:minimum_should_match 用一个百分数来设定应该有多少个词条满足要求。例如查询: “spring开发框架”会被分为三个词:spring、开发、框架 设置"minimum_should_match": "80%"表示,三个词在文档的匹配占比为80%,即3*0.8=2.4,向下取整得2,表 示至少有两个词在文档中要匹配成功。 JavaAPI 通过 matchQuery.minimumShouldMatch 的方式来设置条件 // matchQuery全文检索 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("description", "Spring开发框架").minimumShouldMatch("70%")); 多字段联合搜索 MultiQuery 上面的 MatchQuery 有一个短板,假如用户输入了某关键字,我们在查找的时候并不知道他输入的是 name 还是 description,这时我们用什么都不合适,而 MultiQuery 的出现解决了这个问题,他可以通过 fields 属性来设置多个域联合查找:具体用法如下 { "query": { "multi_match": { "query": "Spring开发", "minimum_should_match": "70%", "fields": ["name", "description"] } } } JavaAPI searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").minimumShouldMatch("70%")); 提升 boost 在多域联合查询的时候,可以通过 boost 来设置某个域在计算得分时候的比重,比重越高的域当他符合条件时计算的得分越高,相应的该记录也更靠前。通过在 fields 中给相应的字段用 ^权重倍数来实现 "fields": ["name^10", "description"] 上面的代码表示给 name 字段提升十倍权重,查询到的结果: { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 13.802518, // 可以清楚的发现,得分竟然是 13 了 "_source": { "name": "spring开发基础", "description": "spring 在java领域非常流行,java程序员都在用。", "studymodel": "201001", "price": 88.6, "timestamp": "2018-02-24 19:11:35", "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } }, 而在 Java 中,仍然可以通过链式编程来实现 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10)); // 设置 name 10倍权重 布尔查询 BoolQuery 如果我们既要对一些字段进行分词查询,同时要对另一些字段进行精确查询,就需要使用布尔查询来实现了。布尔查询对应于Lucene的BooleanQuery查询,实现将多个查询组合起来,有三个可选的参数: must:文档必须匹配must所包括的查询条件,相当于 “AND” should:文档应该匹配should所包括的查询条件其中的一个或多个,相当于 "OR" must_not:文档不能匹配must_not所包括的该查询条件,相当于“NOT” { "query": { "bool": { // 布尔查询 "must": [ // 查询条件 must 表示数组中的查询方式所规定的条件都必须满足 { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } }, { "term": { "studymodel": "201001" } } ] } } } JavaAPI // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10); // 然后构造精确匹配查询条件 TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002"); // 组合两个条件,组合方式为 must 全满足 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 过滤器 定义过滤器查询,是在原本查询结果的基础上对数据进行筛选,因此省略了重新计算的分的步骤,效率更高。并且方便缓存。推荐尽量使用过虑器去实现查询或者过虑器和查询共同使用,过滤器在布尔查询中使用,下边是在搜索结果的基础上进行过滤: { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } } ], "filter": [ { // 过滤条件:studymodel 必须是 201001 "term": {"studymodel": "201001"} }, { // 过滤条件:价格 >=60 <=100 "range": {"price": {"gte": 60,"lte": 100}} } ] } } } 注意:range和term一次只能对一个Field设置范围过虑。 JavaAPI // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201001")); boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 排序 我们可以在查询的结果上进行二次排序,支持对 keyword、date、float 等类型添加排序,text类型的字段不允许排序。排序使用的 JSON 格式如下: { "query": { "bool": { "filter": [ { "range": { "price": { "gte": 0, "lte": 100 } } } ] } }, "sort": [ // 注意这里排序是写在 query key 的外面的。这就表示它的API也不是布尔查询提供 { "studymodel": "desc" // 对 studymodel(keyword)降序 }, { "price": "asc" // 对 price(double)升序 } ] } 由上面的 JSON 数据可以发现,排序所属的 API 是和 query 评级的,因此在调用 API 时也应该选择对应的 SearchSourceBuilder 对象 // 排序查询 @Test public void testSort() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 设置排序规则 searchSourceBuilder.sort("studymodel", SortOrder.DESC); // 第一排序规则 searchSourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC); // 第二排序规则 // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 高亮显示 高亮显示可以将搜索结果一个或多个字突出显示,以便向用户展示匹配关键字的位置。 高亮三要素:高亮关键字、高亮前缀、高亮后缀 { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "开发框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ], "type": "best_fields" } } ] } }, "sort": [ { "price": "asc" } ], "highlight": { "pre_tags": [ "" ], "post_tags": [ "" ], "fields": { "name": {}, "description": {} } } } 查询结果的数据如下: 1565585272091 Java 代码如下,注意到上面的 JSON 数据, highlight 和 sort 和 query 依然是同级的,所以也需要用 SearchSourceBuilder 对象来设置到搜索条件中 // 高亮查询 @Test public void testHighLight() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // *********************** // 高亮查询 HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); highlightBuilder.preTags("<em>"); // 高亮前缀 highlightBuilder.postTags("</em>"); // 高亮后缀 highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name")); // 高亮字段 // 添加高亮查询条件到搜索源 searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder); // *********************** // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 根据查询结果的数据结构来获取高亮的数据,替换原有的数据: private void soutData(SearchHit[] searchHits) throws ParseException { SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for (SearchHit hit : searchHits) { // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 获取高亮查询的内容。如果存在,则替换原来的name Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if( highlightFields != null ){ HighlightField nameField = highlightFields.get("name"); if(nameField!=null){ Text[] fragments = nameField.getFragments(); StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (Text str : fragments) { stringBuffer.append(str.string()); } name = stringBuffer.toString(); } } // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(id); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } }

剑曼红尘 2020-04-15 19:21:40 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 企业信息查询 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站