Django REST Framework (DRF) 是一个开源的 Web 框架，它建立在 Django 上，可以帮助你轻松地构建 RESTful API。DRF 提供了很多有用的功能，其中之一就是过滤器（filters）。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Wireshark使用教程（界面说明、捕获过滤器表达式、显示过滤器表达式）,希望能够帮助大家进步!!!
首先,以上都是今天学长上课时候的屏幕截图,其实觉得听得还可以. 下面是今天自学的shell入门和php入门当然还有wireshark
导入：from rest_framework.filters import SearchFilter
名词解释 1、资源角色，我的理解就是资源过滤方案 + 角色。就是把资源过滤方案和角色结合在一起的东东。 2、资源：这里的资源指的是关系数据库里的记录。 3、资源过滤：就是按照一定的条件提取数据库里的记录。比如只提取自己添加的记录，只提取Kind=2的记录。 4、资源过滤方案：就是把这种查询条件以“方案”的形式保存起来，以便于和角色结合。 数据列表的过滤方案 资源过滤又分为两种：数据列表的过滤和绑定控件（比如下拉列表框等）的过滤。 其实不管哪一种，保存的都是查询条件，我把它
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
WireShark安装，安装非常简单，处理安装路径自定义之外，其他都直接点下一步。
当前版本 7.0 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
Wireshark是一款强大的网络分析工具，它可以捕获和显示网络上的数据包，并提供多种过滤功能，让用户可以快速地找到自己感兴趣的数据包。
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。
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片，每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后，缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点，该节点根据要查询的索引，将这个请求依次发送到所有的相关分片（主分片或者副本分片）。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后，只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的，图1展示的默认行为，称为查询后获取（query_then_fetch）。
对于一个MongoDB的复杂查询，如何才能创建最好的索引？在本篇文章中，我将展现一种给读请求定制的索引优化方法，这种方法会考虑读请求中的比较，排序以及范围过滤运算，并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。
随着业务不断迭代，系统中出现了较多的SQL慢查。慢查虽不致命，但会让商家感知到系统较慢，影响使用体验。在进行慢查优化过程中，我们积累了一些经验。本文将基于我们的实战经历，讲解工作中比较常见的慢查原因，以及如何去优化。
在管理后台查询的时候，经常有需要查询包含某个内容，按时间段查询，或者商品价格大于多少，小于多少各种查询条件。 django-filter 过滤器专门解决这种查询的问题。
注意 : 在url的参数中,原来我们在filters.py中定义的变量是 “RegDate”,到了url中变成了 “RegDate_after” 和 “RegDate_before”,这是框架给我设定好的区间变量,直接使用就行
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
比如，图形图像领域熟知的“滤镜”一词，实际上也是filter。大名鼎鼎的ffmpeg就是通过很多filter来实现音视频的编解码和转码的。
3.分析过程：预备字段内容，并将其转换为可以写放Lucene索引的词项（term）的过程
注：字符串范围适用于一个基数较小的字段,一个唯一短语个数较少的字段.你的唯一短语数越多,搜索就越慢。
范围过滤器允许您根据一个范围值来过滤API数据。它通常用于获取一个特定范围内的对象或一组对象。在Django REST Framework中，可以使用django_filters.rest_framework.filters.RangeFilter类来实现范围过滤器。
目录 过滤Filtering 排序 过滤Filtering 对于列表数据可能需要根据字段进行过滤，我们可以通过添加django-fitlter扩展来增强支持。 pip install django-filter 在配置文件中增加过滤后端的设置： INSTALLED_APPS = [ ... 'django_filters', # 需要注册应用， ] REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_FILTER_BACKENDS': ('django_filters.r
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。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
1、首先打开Fiddler主界面，查看右侧功能区选择Filfters标签，勾选Use Filters复选框；
01 — 前言 SQL注入从古至今都是一个经久不衰的影响严重的高危漏洞，但是网络安全发展到现在，如果想通过SQL注入直接获取数据或者权限，多多少少都需要绕过一些网站前面的WAF，无论是基于规则的还是带
关于 Moloch 的安装、部署、维护及优缺点介绍， Cherishao 已经在信安之路投稿了文章《Moloch 那些不得不说的事》
作者 | 杜艮魁 审校 | 蔡芳芳 GraphQL 查询出的基础数据和业务需求往往有些差异，需要研发同学加工后才能渲染展示。而通过硬编码的方式对数据进行加工处理无法满足应用快速开发的需求，也与 GraphQL 配置化的思想相悖。本文将介绍如何通过指令和表达式实现 GraphQL 查询的计算能力，以减少代码开发和服务发版上线，提高业务迭代效率。 背 景 计算需求概述 GraphQL 作为接口描述语言，可对其治理的数据进行便捷的查询，但真实业务场景除了获取基础数据外，往往还需要对数据进行加工处理，概括如
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。
Apache Solr 是广泛使用的搜索引擎。有几个著名的平台使用 Solr；Netflix 和 Instagram 是其中的一些名称。我们在 tajawal 的应用程序中一直使用 Solr 和 ElasticSearch。在这篇文章中，我将为您提供一些关于如何编写优化的 Schema 文件的技巧。我们不会讨论 Solr 的基础知识，我希望您了解它的工作原理。 虽然您可以在 Schema 文件中定义字段和一些默认值，但您不会获得必要的性能提升。您必须注意某些关键配置。在这篇文章中，我将讨论这些配置，您可以使用它们在性能方面充分利用 Solr。 事不宜迟，让我们开始了解这些配置是什么。
Binding Source Attributes 会告诉 Model 的绑定引擎从哪里找到绑定源。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。
Create支持两种方式，一种是指定文档ID创建文档，另一种是让ES自动生成文档ID
在过滤字段为数值类型的时候，数值类型有一种隐式转换，如果是以数字开头的，包含有字符，后面的字符会被截断，只取前面的数字值。
Elasticsearch权威指南-索引管理 我们之前的index都是在创建document，让es自动帮我们创建index。现在我们来讲解如何手动创建index，以便更好适用我们的应用。
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ELK大家应该比较熟悉了，zabbix应该也不陌生，那么将ELK和zabbix放到一起的话，可能大家就有疑问了？这两个放到一起是什么目的呢，听我细细道来
对一个 Java 后端程序员来说，mybatis、hibernate、data-jdbc 等都是我们常用的 ORM 框架。它们有时候很好用，比如简单的 CRUD，事务的支持都非常棒。但有时候用起来也非常繁琐，比如接下来我们要聊到的一个常见的开发需求，最后本文会给出一个比直接使用这些 ORM 开发效率至少会提高 100 倍的方法（绝无夸张）。
交互式分析是大数据分析的一个重要方向，基于TB甚至PB量级的数据数据为用户提供秒级甚至亚秒级的交互式分析体验，能够大大提升数据分析人员的工作效率和使用体验。限于机器的物理资源限制，对于超大规模的数据的全表扫描以及全表计算自然无法实现交互式的响应，但是在大数据分析的典型场景中，多维分析一般都会带有过滤条件，对于这种类型的查询，尤其是在高基数字段上的过滤查询，理论上可以在读取数据的时候跳过所有不相关的数据，只读取极少部分需要的数据，这种技术一般称为Data Clustering以及Data Skipping。Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集，而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据，Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了Data Skipping的效果，从而影响查询的响应时间，对于TB甚至PB级别的数据，如何通过Data Clustering以及Data Skipping技术高效的跳过所有逻辑上不需要的数据，是能否实现交互式分析的体验的关键因素之一。
django rest framework使用django-filter注意事项：
第六章、排序和搜索功能开发 6.1.排序功能开发 （1）kingadmin_tags.py @register.simple_tag def get_sorted_column(column,sorted_column,forloop): '''排序''' if column in sorted_column: #如果这一列被排序了 #要判断上一次排序是按什么顺序，本次取反 last_sort_index = sorted_column[column]
这节笔记将更加深入地处理 admin 站点，包括修改表单更加直观呈现模型数据，快速添加关联对象，以及后台涉及的列表展示、过滤器、搜索框等操作。
索引（相当数据库，包含行（代表文档）和列（字段）的表）、副本（用于控制查询性能及数据故障）、分片（每个分片就是一个Lucene索引）
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