最近遇到给ClickHouse灌注测试数据的场景。方法多种多样，此处提供一种思路。
Git地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
package main import ( "encoding/json" "fmt" ) func main() { //组合二维等长map,生成等长json 例如：{"people1":{"name":"zengzhihai"},"people2":{"name":"liudehua"}} //创建两个2位map，一个二维map，二维map只接受为map的值 var mapList1 = make(map[string]string) var mapList2 = make(map[string]string) var mapList12 = make(map[string]map[string]string) mapList1["name"] = "zengzhihai" mapList2["name"] = "liudehua" //这里是二维map接受两个基本map的值 mapList12["people2"] = mapList2 mapList12["people1"] = mapList1 json12, _ := json.Marshal(mapList12) fmt.Println(string(json12)) //组合3维或者多维的map的json。例如：{"result":1,"data":{"list":[{"titltid":"807242","title":"屌丝男士-饿了吃肉"},{"titltid":"8073342","title":"屌丝男士-波多来了"}],"page":1,"limit":30,"count":1,"total":1}} //这里是一个非常复杂的例子，当然我们主要是讲如何使用map var mapTlist1 = make(map[string]string) mapTlist1 = map[string]string{"titltid": "807242", "title": "屌丝男士-饿了吃肉"} var mapTlist2 = make(map[string]string) mapTlist2 = map[string]string{"titltid": "8073342", "title": "屌丝男士-波多来了"} var mapTlist3 = make([]interface{}, 0) var mapTlist4 = make(map[string]interface{}) var mapTlistLast = make(map[string]interface{}) mapTlist3 = append(mapTlist3, mapTlist1) mapTlist3 = append(mapTlist3, mapTlist2) mapTlist4["page"] = 1 mapTlist4["limit"] = 30 mapTlist4["count"] = 1 mapTlist4["total"] = 1 mapTlist4["list"] = mapTlist3 mapTlistLast["result"] = 1 mapTlistLast["data"] = mapTlist4 fmt.Println(mapTlistLast) jsonLast, _ := json.Marshal(mapTlistLast) fmt.Println(string(jsonLast)) }
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有言曰，“无规矩不成方圆”，有“规”才能画“圆”，那设计模式要遵循的六大原则要画一个什么的“圆”呢？
AutoCompleteBox是一个常见的提高输入效率的组件，很多WPF的第三方控件库都提供了这个组件，但基本都是字符串的子串匹配，不支持拼音模糊匹配，例如无法通过输入ldh或liudehua匹配到刘德华。要实现拼音模糊搜索功能，通常会采用分词、数据库等技术对待匹配数据集进行预处理。某些场景受制于条件限制，无法对数据进行预处理，本文将介绍在这种情况下如何实现支持拼音模糊搜索的AutoCompleteBox，先来看下实现效果。
WXS（WeiXin Script）是小程序的一套脚本语言，结合 WXML，可以构建出页面的结构。
elasticsearch2.3.2 对应 elasticsearch-analysis-lc-pinyin 分支 2.4.2.1 或者 tag 2.2.2.1
HashSet实现 Set 接口，由哈希表（实际上是一个 HashMap 实例）支持。它不保证 set 的迭代顺序；特别是它不保证该顺序恒久不变。此类允许使用 null 元素。看下面的一个例子：
最近在做搜索推荐相关的需求，有一个场景中需要某一列能处理多种分词器的分词匹配，比如我输入汉字或拼音或语义相近的词都需要把匹配结果返回回来。经过一番调研，最终我们选择了elasticsearch来处理数据的索引与搜索，在配置分词器时会发现大多分词器配置中都需要配置analyzer、tokenizer、filter，那么这三个东西分别代表着什么，又有什么样的联系呢？这就是本文要重点讨论的事情。关于如何在elasticsearch中使用分词器[1]以及常用的中文分词器[2]和拼音分词器[3]是什么，该怎么样去配置这些问题不是本文要讨论的重点，链接都已经奉上，需要的自取。本文咱们就来聚焦讨论一下analyzer、tokenizer、filter之间的区别与联系。
包括中文分词：https://www.jianshu.com/p/d2afc19cafbd
接上篇，这次是真的接上篇，针对上篇未完成的部分，增加鉴权功能，开始之前，我们先要介绍一个新的知识，路由元数据。 在vue-router中，定义元数据的方式： const router = new VueRouter({ routes: [ { path: '/foo', component: Foo, children: [ { path: 'bar', component: Bar,
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