很多开发者都遇到类似这样的经历：一个产品功能开发测试都正常，发布上线后也正常，但是过一段后，如果有个活动或流量一大程序就突然卡了，也有可能流量正常也没搞活动，但是过一段时间后程序响应越来越慢，这个时候一般都要花很大精力去排查原因，最后发现是数据库查询没有索引导致的。流量大或数据量增加后会导致请求变慢，加上索引就正常了。
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
在全文搜索中我们常常会在多个字段中匹配同一个查询条件或者在不同的字段中匹配不同的条件。比如下面这个例子：
REST 框架的通用列表视图的默认行为是返回模型管理器的整个查询集。通常，您希望 API 限制查询集返回的项目。
以 Elasticsearch 8.1 官方文档为例，检索分类不会也不可能超出这个范围。
短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。
字符串式即是原生式，数组式查询语句因书写方式与特定字符的原因比较复杂，下面为大家例出了常用的ThinkPHP数组式查询语句的使用方法
》比如，query的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果； 而filter则是先判断是否满足查询条件，如果不满足，会缓存查询过程（记录该文档不满足结果）；满足的话，就直接缓存结果。 综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分值
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
字符串式即是原生式，数组式查询语句因书写方式与特定字符的原因比较复杂，下面为大家例出了常用的ThinkPHP数组式查询语句的使用办法
大家好 泥腿子安尼特又和大家见面了。不知道大家昨晚过的如何，容我再孤寡孤寡孤寡几声
where子句用于规定选择的标准，写法：select 字段 from 表名 where
在thinkPHP模型查询中，一般有两种方式：数组方式和闭包方式，相对于数组方式只能定义查询条件，闭包方式可以支持更多的连贯操作，包括排序，数量限制等。
这一章开始介绍 全文检索 ：怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。
content.ik_smart_analyzer 字段的倒排列表【Posting List】
常用查询： 全文本查询：针对文本 1、查询全部：match_all 2、模糊匹配： match (类似sql 的 like) 3、全句匹配： match_phrase (类似sql 的 = ) 4、多字段匹配：muti_match （多属性查询） 5、语法查询：query_string (直接写需要配置的 关键字 ) 6、字段查询 ： term (针对某个属性的查询，这里注意 term 不会进行分词，比如 在 es 中 存了 “火锅” 会被分成 “火/锅” 当你用 term 去查询 “火时能查到”，但是查询 “火锅” 时，就什么都没有，而 match 就会将词语分成 “火/锅”去查) 7、范围查询：range () 字段查询：针对结构化数据，如数字，日期 。。。
在 mysql 中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
本文用到的测试数据及所有代码链接： https://blog.csdn.net/m0_62436868/article/details/128505566?spm=1001.2014.3001.55
在零售业界，凡是在使用Excel的朋友，可能没有不会vlookup函数的。那四个参数基本每天要敲好几遍。时间长了自觉这个函数无比便利，作为数据查询利器，简直无法离开。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
最近在一个项目中需要实现一个多字段登录功能，简单来说就是可以使用用户名、邮箱或手机号任意一种方式进行登录。所以本文就来给大家介绍了关于Laravel5.4多字段登录的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
在Elasticsearch中，模板是一种预定义的配置，用于指定索引的设置和映射。它允许用户在创建索引之前，定义好索引的结构和配置信息，从而确保数据按照预定的方式进行存储和索引。模板可以看作是一种“蓝图”，用于指导Elasticsearch如何构建和管理索引。
Hi 朋友，你是否经历过这样的场景？ 自家产品使用TAPD已经将近5年，历经数十次的版本迭代，眼看着上面沉淀的需求/缺陷单已经好几万条了。某天你突然需要验证一个远古需求，想找到当时的需求和缺陷单看看。面对海量的条目，你陷入了沉思，那么请问~ 以下哪种做法能帮助你快速找到目标信息？ A、我懂技术，不怕麻烦，马上查看代码还原设计需求 B、尝试甩锅给别人，直接找PM或测试要链接 C、凭借优秀的视力和记忆力，在项目中肉眼搜寻 D、认真看完下文，掌握快速筛选过滤标准姿势！ 答案当然是D，往下看吧！
Mapping mapping类似数据库中的schema的定义，作用如下 定 义索引中的字段的名称 定义字段的数据类型，例如字符串，数字，布尔 字段，倒排索引的相关配置，（Anlyzed or Not Analyed，Analyzer） mapping会把json文档应设成lucene所需要的扁平格式 一个mapping属于记一个索引的type 每个文档都属于一个type 一个type有一个mapping定义 7.0开始，不需要再mapping定义中指定type的信息 字段的数据类型 简单类型 text
DSL 即领域特定语言（Domain Specific Language），是指为特定领域设定的专用语言。使用 Elasticsearch DSL 可以构建复杂的查询条件，在实际操作中最为轻量便捷。以下是主流 ES 版本常用的 DSL 分析。
##查询所有查询 GET bank/_search { "query": { "match_all": {} }, "_source": ["account_number","balance"] } ##全文检索，match的字段如果是一个文本，自动的进行分词，进行模糊匹配。 ##倒排索引？ GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "990 Mill Road" } } } ##精确
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。
上篇提过query模式除对记录的筛选之外还对符合条件的记录进行了评分，即与条件的相似匹配程度。我们把评分放在后面的博文中讨论，这篇我们只介绍query查询。
腾讯云数据库MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。云上某重点用户基于MongoDB这些优势，选用MongoDB作为主存储服务，该用户业务场景如下： · 存储电商业务核心数据 · 查询条件多变、查询不固定，查询较复杂，查询组合众多 · 对性能要求较高 · 对存储成本有要求 · 流量占比：insert较少、update较多、find较多、峰值流量较高 · 高峰期读写流量数千/秒 通过和业务沟通，了解业务使用场景和业务述求后，通过一系列的索
除了 Elasticsearch 早已不是10年前因“菜谱”而火出技术圈的搜索引擎组件，它早已不是“单兵作战”，而是 ELKB 形成的 Elastic Stack “行走江湖”。
Filter：在查询过程中，Filter只判断该文档是否满足条件，只有YES或者NO。 ES会对它的结果进行缓存，所以相较于Query而言Filter的速度会更快一些。
ElasticSearch官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/getting-started-search.html
如果对上面水果种类进行计数：countifs，只需要将分类汇总的值改为数值1即可，每出现一次‘+1’
thinkphp 3.2快捷查询OR查询&分割表示AND查询讲解 快捷查询方式是一种多字段查询的简化写法，可以进一步简化查询条件的写法，在多个字段之间用|分割表示OR查询，用&分割表示AND查询，可以实现下面的查询，例如： 一、不同字段相同的查询条件
在上面的案例中，不仅会查询到电视，而且与小米相关的都会查询到，多个词之间是or的关系。
分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组，MYSQL中使用group by关键字对数据进行分组，基本语法形式为:
awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义 函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方 式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标 准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
我们需要实现的是大文件的切片上传功能，下面是同事设计的两个相关的MySQL数据表，一个用来记录文件信息，一个用来记录文件的分片信息：
仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。SELECT * FROM T_Employee 。
HTTP客户端工具（POSTMAN），get请求不能携带请求体，我们变为post也是一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。 需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何服务端的资源或者结果的 cursor（游标）
可以在https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch这个页面找到elasticsearch对应系统的安装包，elasticsearch用java开发的， 最新的版本内置了对应的jdk， 通过下面的方式能快速启动：
(2). 创建 界面/Dashboard。在界面内， 可以创建各种类型的 面板/Panel。
用于文本搜索，匹配文件内容，语法格式为：grep pattern filename，例如：
当你运行一条sql执行很慢的时候，可以使用explain sql，"explain"相当于mysql中的优化器，可以很好的分析性能瓶颈。
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