Photo by Pixabay from Pexels 前言:日常在使用Elasticsearch的搜索业务中多少会出现几次 "为什么这个Doc分数要比那个要稍微低一点?"."为什么几分钟之前还是正确的结果现在确变了?"之类的疑问. 抱着深入探究的学习态度还是决定要把相关度评分算法摸透,本文内容基于目前的7.14版本,尽量以通俗易懂的话语详细解释这些概念. 1. Elasticsearch中的相关性计算 在正式进入算法解析阶段之前,先一步一步的补足相关的概念知识,

使用SqlSugar执行sql语句 1.简单查询 SqlSugarClient db = SugarContext.GetInstance(); //执行sql语句,处理 //1.执行sql,转成list List<teacher> list1 = db.SqlQuery<teacher>("select * from teacher where tsex=@tsex", new { tsex = "女" }); Console.WriteL

MySQL分页查询实例讲解 1. 前言 本文描述了团队在工作中遇到的一个MySQL分页查询问题,顺带讲解相关知识点,为后来者鉴.本文的重点不是"怎样"优化表结构和SQL语句,而是探索不同查询方式"为什么"会有显著差异.在本文中,涉及下列知识点: MySQL 延迟关联 MySQL Optimizer Trace使用 MySQL 排序原理 2. 问题 工作中用到了一张表,字段比较多,每行大概500字节,总行数大概80万.场景中,需要根据某个非索引字段排序,然后进行分页读

使用ssm(spring+springMVC+mybatis)创建一个简单的查询实例(一) 使用ssm(spring+springMVC+mybatis)创建一个简单的查询实例(二) 以上两篇已经把流程说明以及具体的代码实现完成,下面来说下,开发中经常遇到的问题,总结如下所示: 1.启动查询时,会报错:SQL dialect is not configured , 提示你配置方言,打开菜单File,选择settings,然后在inspection - sql -中把方言的√去除,截图如下所示:

这篇是上一篇的延续: 用ssm(spring+springMVC+mybatis)创建一个简单的查询实例(一) 源代码在github上可以下载,地址:https://github.com/guoxia0719/ssm-select 这篇就根据实际文件进行梳理: 首先已经确定的文件有:Person    PersonMapper    PersonMapper.xml    jdbc.properties 这些有的自动生成的文件方法较多,仅测试了其中一个方法,其他的没有去除,有兴趣的可以自己测试下

梳理下使用spring+springMVC+mybatis 整合后的一个简单实例:输入用户的 ID,之后显示用户的信息(此次由于篇幅问题,会分几次进行说明,此次是工程的创建,逆向生成文件以及这个简单查询工程的流程说明) 源代码在github上可以下载,地址:https://github.com/guoxia0719/ssm-select 工程运行情况如下所示: 输入查询的用户ID:1时,结果为: 数据库中的数据如下所示: 此次会有开发过程中一些常见的问题,都会根据我自己的实例情况给出建议: 开发

//是否只查mx $mx_on_switch = I("post.mx_on_switch"); //mx模糊查询 $mx_vague_check = I("post.mx_vague_check"); //邮箱品牌 $mail_brand = I("post.mail_brand"); //智能客服品牌 $contacttool_brand = I('post.contacttool_brand'); //域名注册人 $people = I(&

Elasticsearch查询模式 一种是像传递URL参数一样去传递查询语句,被称为简单查询 GET /library/books/_search //查询index为library,type为books的全部内容 GET /library/books/_search?q=price:10 //查询index为library,type为books中price等于10的 另一种是DSL语句来进行查询,被称为DSL查询,term和match就属于DSL term查询 term是代表完全匹配,即不进行

Yii框架多表查询实例:总共分为两个步骤(以下的代码我全部都写在model中):1.先在主表model中声明关联表中所需要查询的字段. public $surveyls_description; //专题下相关问卷的描述 public $answer;   //专题问卷的答案选项 2.编写正确的关联语句. /**      * 根据专题id获取父专题的信息(包括问卷)      */     public function getParentTopic($tid){         if($ti

1.使用松散(Loose)索引扫描实现 GROUP BY 何谓松散索引扫描实现 GROUP BY 呢?实际上就是当 MySQL 完全利用索引扫描来实现 GROUP BY 的时候,并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果. 下面我们通过一个示例来描述松散索引扫描实现 GROUP BY,在示例之前我们需要首先调整一下 group_message 表的索引,将 gmt_create 字段添加到 group_id 和 user_id 字段的索引中:  代码如下 复制代码 1 sky@loca

首先需要知道区段查询的定义: 索引系统需要通过主查询来获取全部的文档信息,一种简单的实现是将整个表的数据读入内存,但是这可能导致整个表被锁定并使得其他操作被阻止(例如:在MyISAM格式上的INSERT操作),同时,将浪费大量内存用于存储查询结果,诸如此类的问题吧. 为了避免出现这种情况,CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先,CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值,将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份,一次获取数据,建立索引.现

1.设计思路 (1)在页面中设计一个下拉框,数据取自数据库: (2)查询是用hql查询. 2.设计实例 (1)Java模型层 public class Tree { private String id; private String name; //id和name的get和set方法 } (2)Java Dao层 public List<Tree> findTree(); (3)Java Dao实现层 @Override public List<Tree> findTree() {

mongoose多条件模糊查询 这是今天手头项目中遇到的一个问题,关于mongoose如何实现类似于SQL中 nick LIKE '%keyword%' or email LIKE '%keyword%' 这种多条件模糊搜索的问题. 查阅了mongoose文档才得以实现,特此记录一下. mongodb文档 mongoose文档 主要用到了query.$or和query.$regex这两个find参数. 其中query.$or用于实现多条件查询,其值是一个数组.相关文档 示例代码: query.o

作为Java与数据库交互最古老的.最基础的规范,JDBC提供了访问底层数据库的接口,其他ORM框架都是在JDBC这块基石上构建的.下面我们看一个基本的JDBC查询例子: package com.inspur.chinanet.point.dao; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import jav

ES(elasticsearch),以下简称ES ES的查询有query.URL两种方式,而URL是比较简洁的一种,本文主要以实例探讨和总结URL的查询方式 1.语法 curl [ -s][ -g][ -X<REST Verb>][ -H 'Content-Type: application/json'] '<Node>:<Port>/<Index>[/Type][/ID]/_search?pretty&q=<search string>

一.Moon.Orm框架总述 (您还用hibernate?实体框架?) 1.框架名:Moon 意思是月亮,而非Mono.因为很喜欢明月,所以以此为名.它是一个.NET下的Orm框架. 2.发展历史:历经近乎三年的发展历程,起因是EF框架的起初性能原因,为项目实战而生. 3.项目经验:经过数家公司项目实战.以及众多用户的肯定. qq群:  Moon.Orm的追求方向: 1)高性能. 这也是架构创建的目的之一,已经将它的性能提升到了极致.大家可以自己测试.我可以说其性能是数一数二的.连接地址:Moo

solr索引查询接口:http://localhost:8080/solr/query 首先了解一下查询参数的含义. q Solr 中用来搜索的查询.可以通过追加一个分号和已索引且未进行断词的字段(下面会进行解释)的名称来包含排序信息.默认的排序是 score desc,指按记分降序排序. q=myField:Java AND otherField:developerWorks; date asc 此查询搜索指定的两个字段并根据一个日期字段对结果进行排序. start 将初始偏移量指定到结果集中

一,子选择基本用法 1,子选择的定义 子迭择允许把一个查询嵌套在另一个查询当中.比如说:一个考试记分项目把考试事件分为考试(T)和测验(Q)两种情形.下面这个查询就能只找出学生们的考试成绩 select * from score where event_id in (select event_id from event where type='T'); 2,子选择的用法(3种)         用子选择来生成一个参考值 在 这种情况下,用内层的查询语句来检索出一个数据值,然后把这个数据值用在外

在第二个版本上添加了姓名模糊查询,年龄区间查询;自以为easy,结果发现mybatis的各种参数写法基本搞混或是忘了,zuo啊,直接上代码,然后赶紧把mybatis整理一遍再研究自己的项目,应该还会有个版本4,基本就可以搬到实际项目上使用了,话说自己的项目要抓紧了,最近做的有点慢,也是没办法,工作偏忙,空闲时想看的东西太多,还是要科学计划一下, 参考资料 1 ibatis2.x与mybatis(ibatis3.x)的比较 http://zhaohe162.blog.163.com/blog/st

先在改成纯利用js进行分页,首先查询出所有记录,初始化通过jquery控制只知显示首页内容,创建页面切换功能的函数,每次显示固定的内容行并把其他内容行隐藏,这样只需要一次提交就可以实现分页,但是仍有缺点,就是如果数据量很多很多,会严重影响性能:-------合理的想法是每次先取出一部分的内容,比如先去除前30行的内容,等浏览到第31行时再进行一数据库的检索,先看看这个版本的 package com.mi.controller; import org.springframework.beans.f

无聊做做看看,几乎没有怎么仔细做过这方面的,总是以为很简单,想想就会,实际做起来结合工作经验感觉还是挺有收获的,可以用在自己的项目上 第一版本思路:框架使用ssm,这个无所谓,采用分页语句查询指定页面的数据,根据数据记录总数,页面显示记录数计算有多少页,每次提交后计算当前页显示的上标和下标,然后进行分页查询,功能实现了,效果不满意,代码贴上,接口就不贴了,直接上接口的实现类,数据根据sql语句自己造吧 package com.mi.controller; import org.springfra