什么是eses是面向文档型的数据库，一条数据在es数据库就是一个文档，和关系型数据库做一个类比：1：es的索引类比关系型数据库的数据库，2：es的type类比数据表（7.0版本以上删除了type这个概念），3：es的索引下的文档document类比关系型数据库的行，新增时可以指定文档主键id,不指定会自动生成4：es的文档中的字段类比关系关系型数据库的列。现实生产中一般一个索引类似张表，但是一个索引下的字段还可以是一个对象,可以嵌套。match每一次全文搜索分词是针对某一个字段的，可以是嵌套搜索，一次全文搜索不是针对整个索引的全部字段，想要同时全文搜多个字段可以一次请求中match多个字段pu
ES的默认中文分词效果太差了，稍微长一点的词句就完全匹配不到，于是选择使用安装IK中文分词器来实现索引的分词。参考：https://blog.csdn.net/w1014074794/article/details/119762827https://www.bbsmax.com/A/6pdDqDaXzw/一、安装官网教程：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，注意版本对应的问题1.下载从此处下载预构建包：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases根据版本匹
一、准备条件机器（三台不同机器，IP瞎写的）：192.168.1.1192.168.1.2192.168.1.3jdk：jdk-8u202-linux-x64.tar.gzes版本：elasticsearch-7.10.1-linux-x86_64.tar.gz下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch二、关闭防火墙关闭systemctlstopfirewalld禁止开机启动防火墙systemctldisablefirewalld查看是否关闭防火墙systemctlstatusfirewalld三、创
使用npmrundev启动vite项目报错：>viteinternal/modules/cjs/loader.js:1174thrownewERR_REQUIRE_ESM(filename,parentPath,packageJsonPath);^Error[ERR_REQUIRE_ESM]:MustuseimporttoloadESModule:E:\works\large-file-uploader\node_modules\vite\bin\vite.jsatObject.Module._extensions..js(internal/modules/cjs/loader.js:117
目录一、es脚本语言介绍1.1什么是es脚本1.2es脚本支持的语言1.3es脚本语言特点1.4es脚本使用场景二、环境准备2.1docker搭建es过程2.1.1拉取es镜像2.1.2启动容器2.1.3配置es参数2.1.4重启es容器并访问2.2docker搭建kibana过程2.2.1拉取kibana镜像2.2.2启动kibana容器2.2.3修改配置文件2.2.4重启容器并访问三、Scripting使用详解3.1数据准备3.1.1创建索引3.1.2添加测试数据3.2es脚本常用CRUD操作3.2.1修改id为1001数据的价格3.2.2修改id为1005数据的tag3.2.3删除id为
前端ES6环境下require动态引入图片以及问题import引入与require引入区别require引入图片方式打包体积对比总结ES6环境中，通过require的方式引入图片很方便，一直以来也没有出过什么问题，后来项目中，需要动态引入图片。require动态引入也容易实现，百度也能搜到很多博客介绍。偶然发现项目中require引入图片好像对打包体积影响挺大，js会变大很多，经过测试，终于确定原因，这里记录一下。本文主要包括：require引入图片方式、打包体积对比。import引入与require引入区别在ES6中，import语句是静态执行的，意味着它们在模块内部的顶层执行，并且在模块内
1.sql/*NavicatPremiumDataTransferSourceServer:localSourceServerType:MySQLSourceServerVersion:50622SourceHost:localhost:3306SourceSchema:heimaTargetServerType:MySQLTargetServerVersion:50622FileEncoding:65001Date:06/05/202118:31:05*/SETNAMESutf8mb4;SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;-----------------------------
1.简介Elasticsearch的深度分页是指当你需要查询的结果数量非常多时，需要分页查询的第n页时，每次查询都需要扫描前n-1页的数据来获取结果。这样会导致性能问题，因为它需要很长的时间来完成查询。2.解决方案ScrollAPI:ScrollAPI可以让你在每个查询阶段中存储状态。这样，你就不需要从头开始查询，而只需要继续上一次的查询。使用ScrollAPI可以避免深度分页的开销，并且可以更好地管理内存。SearchAfter:SearchAfter是一种基于游标的分页方案，它使用最后一个结果的位置作为游标位置，从而避免使用_from_和_size_参数。Time-BasedPagina
ElasticSearch第四讲：ES详解：ElasticSearch和Kibana安装本文是ElasticSearch第四讲：ElasticSearch和Kibana安装，主要介绍ElasticSearch和Kibana的安装。了解完ElasticSearch基础和ElasticStack生态后，我们便可以开始学习使用ElastiSearch了。文章目录ElasticSearch第四讲：ES详解：ElasticSearch和Kibana安装1、官网相关教程2、安装ElasticSearch3、安装Kibana4、配置密码访问1、官网相关教程安装ElasticSearch还是先要看下官方网站。
一、类别变量（模板使用）{“find”:“fields”,“type”:“keyword”}例子：{“find”:“fields”,“type”:“long”}查找类型为long的字段。{“find”:“terms”,“field”:“@hostname”,“size”:1000}例子：{“find”:“terms”,“field”:“timestamp”,“size”:1000}返回字段名称为timestamp的列表，大小为1000。{“find”:“terms”,“field”:“@hostname”,“query”:“@source:$source”}例子：{“find”:“terms”
