目录一.EGL前言二.EGL绘制流程简介三.eglMakeCurrent函数简介1.eglMakeCurrent简介2.eglMakeCurrent实现3.eglMakeCurrent使用四.关于多个EGLContext五.共享EGLContext六.猜你喜欢零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGLES学习路线推荐:OpenGLES学习目录>>OpenGLES函数零基
一、mysql数据库汉字首字母获取查询1.汉字提取首字母get_first_pinyin_char：此函数是将一个中文字符串的第一个汉字转成拼音字母（例如：“李”->l）,包括特殊字符处理，可以进行动态添加CREATEDEFINER=`root`@`%`FUNCTION`get_first_pinyin_char`(PARAMVARCHAR(255))RETURNSvarchar(2)CHARSETutf8mb4BEGIN DECLAREV_RETURNVARCHAR(255); DECLAREV_FIRST_CHARVARCHAR(2); SETV_FIRST_CHAR=UPPER(LEFT
前言ES统计分析概念ES中的聚合查询，类似SQL的SUM/AVG/COUNT/GROUPBY分组查询，主要用于统计分析场景。下面先介绍ES聚合查询的核心流程和核心概念。1、ES聚合查询流程ES聚合查询类似SQL的GROUPby，一般统计分析主要分为两个步骤：分组组内聚合对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。组内聚合，就是对组内的数据进行统计，例如：计算总数、求平均值等等，接上面的例子，学生都按专业分班了，那么就可以统计每个班的学生总数，这个统计每个班学生总数的计算，就是组内聚合计算。提示：分组类似SQL的gr
1.初始化项目在项目跟目录下执行npminit-y初始化项目2.安装依赖同样在项目根目录下执行npminstallbabel-clibabel-preset-envbrowserify-Dbabel-cli:babel的脚手架工具babel-preset-env：将最新的es6的语法转换成es5browserify：打包工具，类似于webpack，但是比webpack简单，一般在项目中使用webpack，在这里只是简单演示，所以选择browserify3.使用命令对我们的代码进行编译因为我们是局部安装，所以使用npx来执行babel命令npxbabelsrc/js-ddist/js--pres
这里仅实践操作并根据实际问题进行记录笔记。运行ES8我们需要在自己的电脑上安装好DockerDesktop。接着我们运行如下的命令：出现两个异常，一个是需要使用winpty因为我使用win的dockerdesktop，另外一个问题是docker启动elasticsearchERROR:Elasticsearchdidnotexitnormally-checkthelogsatxxx。解决办法：在运行命令中添加-e"discovery.type=single-node"。最终运行命令$dockernetworkcreateelastic$dockerpulldocker.elastic.co/e
一、ES8.x整合springBoot1、导入依赖dependency> groupId>com.fasterxml.jackson.coregroupId> artifactId>jackson-databindartifactId> version>2.12.3version>dependency>dependency> groupId>co.elastic.clientsgroupId> artifactId>elasticsearch-javaartifactId> version>8.7.1version>dependency>2、创建ElasticsearchClient@Conf
文章目录1.ElasticSearch根据ids查询文档2.SpringBoot整合ES实现ids查询1.ElasticSearch根据ids查询文档①索引文档，构造数据PUT/my_index/_doc/1{"price":10}PUT/my_index/_doc/2{"price":20}PUT/my_index/_doc/3{"price":30}②查询文档id为1或者2的文档：GET/my_index/_search{"query":{"ids":{"values":[1,2]}}}{"took":1,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"su
ES是一个分布式框架，隐藏了复杂的处理机制，核心数据分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。ES的高可用架构，总体如下图：说明：本文会以pdf格式持续更新，更多最新尼恩3高pdf笔记，请从下面的链接获取：语雀或者码云ES基本概念名词Cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。Shards代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这
一、背景会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙APP、同程微信小程序、艺龙微信小程序等多平台会员体系。例如微信小程序的交叉营销，用户买了一张火车票，此时想给他发酒店红包，这就需要查询该用户的统一会员关系。因为火车票用的是同程会员体系，酒店用的是艺龙会员体系，只有查到对应的艺龙会员卡号后，才能将红包挂载到该会员账号。除了上述讲的交叉营销，还有许多场景需要查询统一会员关系，例如
一、商品检索功能介绍根据用户输入的检索条件，查询出对用的商品1.1检索两个入口首页的分类 搜索栏1.2检索列表展示页面1.3根据业务搭建数据结构1.3.1建立mapping！这时我们要思考三个问题：哪些字段需要分词 例如：商品名称我们用哪些字段进行过滤平台属性值分类Id品牌Id哪些字段我们需要通过搜索查询出来。商品名称,价格,图片等。以上分析的所有显示，以及分词，过滤的字段都应该在es中出现。Es中如何保存这些数据呢？“根据上述的字段描述，应该建立一个mappings对应的存上上述字段描述的信息！”根据以上制定出如下结构：mappingsIndex：goodstype：_docdocument
