在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述,这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间,就会发现我们想要的更多:希望查询匹配更灵活,排名结果更精确,不同问题域下搜索更具体。
在上篇教程中,学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路,如果访问量较小,使用 SET 即可,如果访问量很大,可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
REST 即表述性状态传递(英文:Representational State Transfer,简称 REST)是 Roy Fielding 博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。REST 是一种规范。即参数通过封装后进行传递,响应也是返回的一个封装对象。一个 REST 的接口就像如下的接口:
我们知道检查一个元素是否在某一个集合中,使用HashSet是比较好的选择,因为在不发生Hash碰撞的情况下它的时间复杂度为常数级别,但是在数据量比较大的情况下,使用HashSet将会占用大量的内存空间。举个例子,长城防火墙有100亿个需要屏蔽的网址,来自计算机的每一次请求都要经过防火墙的过滤判断请求URL是否在黑名单中,如果我们使用HashSet来实现过滤的话,我们假设每个URL的大小为64B,那么100亿个就至少需要大约640GB的内存空间,这显然是不符合实际情况的。另一种解决方案是我们可以将URL存入关系型数据库,每次计算机发起请求我们对数据库进行exits查询,然而这种方案适用于并发量比较小的情况,若并发量较大,那么我们就需要对数据库进行集群。
DSL是Domain Specific Language的缩写,指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决,因而比通用编程语言更有效率。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一,这八种体系结构模式是:层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器(MVC) 表示-抽象-控制(PAC)、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域,而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组,其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法,管道过滤器(Pipe-And-Filter)应该属于架构模式,因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似,在生产流水线上,原材料在流水
从概念上讲,警告过滤器维护着一个经过排序的过滤器类别列表;任何具体的警告都会依次与列表中的每种过滤器进行匹配,直到找到一个匹配项;过滤器决定了匹配项的处理方式。每个列表项均为 ( action , message , category , module , lineno ) 格式的元组,其中:
LDAP(Lightweight Directory Access Protocol):轻量级目录访问协议,是一种在线目录访问协议。LDAP主要用于目录中资源的搜索和查询,是X.500的一种简便的实现,是运行于TCP/IP之上的协议,端口号为:389, 加密636(SSL)
Tech 导读本文介绍了算法和数据结构的基础概念和复杂度函数,并提供了一些评价算法和数据结构优劣的方法论,之后又重点介绍了几种工作中常见且重要的数据结构和算法。作为系列文章的开篇,希望读者能够在理解复杂度函数的基础上,重点关注每一种数据结构的优劣势分析。 01前言 ES现在已经被广泛的使用在日常的搜索中,Lucene作为它的内核值得深入研究,比如FST,下面就用两篇分享来介绍一些本文的主题: 第一篇主要介绍数据结构和算法基础和分析方法,以及一些常用的典型的数据结构; 第二篇主要介绍图论,以及自动机,K
本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”,它是用多个哈希函数,将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率,也可以节省大量的内存空间。
ES提供的批量(bulk)API,可以用来一次索引多篇文档,从而大幅加快索引速度。如图1所示,可以使用http完成这个操作,并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而,你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
一旦你建立好数据模型之后,django会自动生成一套数据库抽象的API,可以让你执行增删改查的操作。这篇文档阐述了如何使用这些API。关于所有模型检索选项的详细内容,请见数据模型参考。
我们在进行API开发时可能会将数据以及与该数据相关的数据全部发送给客户端,如 文章数据,相关的数据有“用户”,“分类”...
网页爬虫,解析已爬取页面中的网页链接,再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中,这就会导致爬虫在爬取的过程中,重复爬取相同的网页。
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容,今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件,在今天依旧被广泛的应用,今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理,了解一下HBase的具体内幕,以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
搜索不仅仅是全文本搜索:数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
Master是所有Region Server的管理者,其实现为HRegionServer,主要作用有:
在许多计算设置中,相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如,跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而,事件发生的规模是巨大的,每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加,但是,处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小,信息量也可能过大,无法方便地放在存储中。
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录: 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器,允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器: MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
在查询上下文中,查询子句关注“ 此文档与该查询子句的匹配程度如何?”,除了确定文档是否匹配之外,查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。
原则上代码写一次,处处是引用,不需要大量的冗余代码,这是一种趋势,也是提高代码健壮性的努力方向。
作者:pishi,腾讯 PCG 后台开发工程师 布隆过滤器是一种具有空间优势的概率数据结构,用于回答一个元素是否存在于一个集合中这样的问题,但是可能会出现误判——即一个元素不在集合但被认为在集合中。 相信大家对布隆过滤器(Bloom Filter,BF)都不陌生,就算没用过也听过。布隆过滤器是一种具有空间优势的概率数据结构,用于回答一个元素是否存在于一个集合中这样的问题,但是可能会出现误判——即一个元素不在集合但被认为在集合中。 布隆过滤器可用于避免缓存穿透、海量数据快速查询过滤之类的场景。但是,大家真的了
在开发软件时,我们经常需要判断一个元素是否在一个集合中,比如,如何判断单词的拼写是否错误(判断单词是否在已知的字典中);在网络爬虫里,如何确认一个网址是否已经爬取过;反垃圾邮件系统中,如何判断一个邮件地址是否为垃圾邮件地址等等。
语义搜索 是一个用于相关度排序的强大工具。它不仅使用关键词,还考虑文档和查询的实际含义。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中,其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
使用设备地址和地址类型来标识设备;地址类型表示公共设备地址或随机设备地址。公共设备地址和随机设备地址的长度均为48位。
关于缓存击穿相关理论文章,相信大家已经看过不少,但是具体代码中是怎么实现的,怎么解决的等问题,可能就一脸懵逼了。
QueryBuilder 是一个常用的过滤器的 UI 组件,本文从前后端和数据库查询的角度总结了一些使用经验,包括一些踩坑的心得。
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 如果你有阅读我之前的 Laravel 5.0 系列文章,你可能已经注意到路由过滤器(route filters)的变化:它们先是移到了单独的目录和类结构,然后就莫名其妙地消失了。你可能还留意到在原本应该是路由过滤器的地方,变成了对 Middleware 的引用。 实际上给 Laravel 应用添加自定义的 Middleware 在以前的版本中就有了。 Chris Fidao 的 HTTP Middleware in Laravel 4.1 对 m
Redis 监听默认 6379 的端口号,可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式,叫做 Redis Serialization Protocol(RESP,Redis 序列化协议),发消息或者响应消息需要按这种格式编码,接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本,其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展,比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回;如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些,数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作,那么如何将
MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中,我们在所有应用程序和数据库之间使用这个过滤器。它提供了对应用程序平台和正在使用的特定MongoDB驱动程序不可知的重要数据源。
位图的优点是节省空间,快,缺点是要求范围相对集中,如果范围分散,空间消耗上升,同时只能针对整型,字符串通过哈希转化成整型,再去映射,对于整型没有冲突,因为整型是有限的,映射唯一的位置,但是对于字符串来说,是无限的,会发生冲突,会发生误判:此时的情况的是不在是正确的,在是不正确的,因为可能不来是不在的,但是位置跟别人发生冲突,发生误判
Python 通过调用 warnings 模块中定义的 warn() 函数来发出警告。警告消息通常用于提示用户一些错误或者过时的用法,当这些情况发生时我们不希望抛出异常或者直接退出程序。警告消息通常写入 sys.stderr,对警告的处理方式可以灵活的更改,例如忽略或者转变为为异常。警告的处理可以根据警告类别,警告消息的文本和发出警告消息的源位置而变化。对相同源位置的特定警告的重复通常被抑制。
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key,然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果,效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点,例如存储容量占比高,考虑到负载因子的存在,通常空间是不能被用满的,而一旦你的值很多例如上亿的时候,那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
搜索包括查询多个分片,并将多个分片元信息合并,然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
随着vivo商城的业务架构不断升级,整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
Django REST Framework还允许您创建自定义过滤器。您可以通过创建一个新的过滤器类来实现自定义过滤器。过滤器类必须继承自rest_framework.filters.BaseFilterBackend类,并实现filter_queryset(self, request, queryset, view)方法。
用哈希表存储用户记录,缺点是需要消耗较大的内存;用位图存储用户记录,缺点是位图一般处理整形,内容是字符串或者自定义类型就很勉强。基于以上,若将哈希和位图结合,称为布隆过滤器,会不会把上面的问题都解决了呢?
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:等不到的口琴 链接:www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO
cas-client内置认证过滤器,经过这个过滤器就会重定向到cas-server认证界面。但是为什么有的客户端为什么没有重定向呢?
简介 查询集表示从数据库中获取的对象集合 查询集可以含有零个、一个或多个过滤器 过滤器基于所给的参数限制查询的结果 从Sql的角度,查询集和select语句等价,过滤器像where和limit子句 接下来主要讨论如下知识点 查询集 字段查询:比较运算符,F对象,Q对象 查询集 在管理器上调用过滤器方法会返回查询集 查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集,因此可以写成链式过滤 惰性执行:创建查询集不会带来任何数据库的访问,直到调用数据时,才会访问数据库 何时对查询集求值:迭代,序列化,与if合用 返回查
Redis提供了三种强大数据结构:HyperLogLog,布隆过滤器和布谷鸟过滤器。本文讨论布隆过滤器:
我们在上一节中学习了 位图,知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中,但是位图有如下的缺点:
本篇中 Zuul 版本为 1.x,目前最新的是 2.x,二者在过滤器的使用上有较大区别
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