由于我们的埋点日志是嵌套json类型，要想最终所有字段展开来统计分析就必须把嵌套json展开。..."&" remove_field => [ "args","@timestamp","message","path","@version","path","host" ] } json...=> "{\"pfrom\":\"shouye\",\"ptitle\":\"shouye\"}", "osv" => "iOS11.4.1" } 可以看到lg_vl字段仍然是json...如果直接在配置文件中添加 json { source => "lg_vl" } 会报jsonParseException错。...之后添加一个字段lg_value，再将lg_vl的内容赋值给lg_value；之后单独对lg_value进行json解析就可以了。
对于长期使用python写代码的我来说，经常在Python代码中，使用.get方法来访问嵌套在JSON结构中的值。...我们知道JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，它可以包含嵌套的键值对。但是在我们使用总该如何获取嵌套对象中的值呢？...1、问题背景在 Python 中，可以使用 .get() 方法从 JSON 对象中获取值。当 JSON 对象中嵌套了其他 JSON 对象时，如何获取嵌套对象中的值呢？...例如，以下 JSON 对象中包含了一个名为 "product" 的嵌套对象，该对象又包含了几个子对象。...2、解决方案但是，如果 JSON 对象中的嵌套对象不是直接使用键值对表示，而是使用数组表示，则获取嵌套对象中的值就会变得更加复杂。
解决方法：数字键必须单独使用双引号包围，如下： SELECT JSON_EXTRACT(@j, '$."0".a') AS `$.0.a`; 其他对JSON的操作可以参考： mysql使用json注意事项...(js,'$.num',1) where id in(1,2) 3.通过json类型，完美的实现了表结构的动态变化 除了一般意义上的增加表字段，还包括嵌套其他对象与数组 例如增加一个子节点到sonAry...并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，我们将利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。...如果需要Stored Generated Golumn的话，可能在Virtual Generated Column上建立索引更加合适，一般情况下，都使用Virtual Generated Column，...json_extract还可利用path的通配符，发掘更多类型索引。甚至还可利用JSON_CONTAINS/JSON_CONTAINS_PATH来建立索引。
`json:"host"` Port int `json:"port"` AnalyticsFile string `json:"analytics_file..."` StaticFileVersion int `json:"static_file_version"` StaticDir string `json:"static_dir..."` TemplatesDir string `json:"templates_dir"` SerTcpSocketHost string `json:"serTcpSocketHost..."` SerTcpSocketPort int `json:"serTcpSocketPort"` Fruits []string `json:"fruits"` }...到json str if b, err := json.Marshal(config); err == nil { fmt.Println("================struct 到json
(jsonBase,json2): # 保证它们是同一种类型 if isinstance(json2,dict): # 思必驰格式判断 if not isinstance...('['+"\""+key_c+"\""+']') # TODO: 更复杂的嵌套情况没有仔细想，但是应该不影响 if key_c in jsonBase:...)) continue base_json_pre_list.pop() elif isinstance(json2,list):...() # 检查额外的字段 def do_check_extra(json_object): if isinstance(json_object,dict): for key,...,list): for item_i in range(len(json_object)): # 为了保存前缀，这里需要记录索引 extra_pre_list.append
ARRAY)，它将 JSON 数组中相同类型的标量值强制转换为 SQL 数据类型的数组。然后使用 SQL 数据类型数组中的值透明地生成虚拟列；最后，在虚拟列上创建一个函数索引（也称为虚拟索引）。...使用多值索引 在 WHERE 子句中指定以下函数时，优化器使用多值索引来获取记录： MEMBER OF() JSON_CONTAINS() JSON_OVERLAPS()...在 SELECT 或其它 SQL 语句中使用 EXPLAIN 时，如果该语句包含一个或多个使用 -> 或 ->> 运算符的表达式，则会使用 JSON_EXTRACT() 和（如果需要）JSON_UNQUOTE...在 MySQL 8.0.21 及更高版本中，还可以使用带有表达式的 JSON_VALUE() 函数在 JSON 列上创建索引，可用于优化使用该表达式查询。有关更多信息和示例，请参阅该函数的描述。...NDB 集群中的 JSON 列和间接索引 也可以在 MySQL NDB 集群中使用 JSON 列的间接索引，但需满足以下条件： NDB 将 JSON 列值作为 BLOB 在内部进行处理。
一、使用下标索引访问列表 1、下标索引用法 在 Python 列表 List 中的每个 数据元素 , 都有对应的 位置下标索引 , 正向下标索引 从首部 0 开始 , 向后依次增加 ; 反向下标索引 从尾部...# 定义列表 names = ["Tom", "Jerry", "Jack"] # 使用列表的下标索引 # 正向下标索引 print(names[0]) # 输出: Tom print(names[...、嵌套列表下标索引简介 嵌套的列表 , 如果想要取出指定位置的数据元素 , 需要使用两层下标索引 , 类似于 二维数组 访问 ; 2、代码示例 - 嵌套列表下标索引 代码示例 : """ 列表 List...下标索引 代码示例 """ # 定义列表 names = [["Tom", 18], ["Jerry", 16], ["Jack", 21]] # 嵌套列表的下标索引 print(names[0]...[0]) # 输出: Tom print(names[1][1]) # 输出: 16 print(names[2][1]) # 输出: 21 执行结果 : Tom 16 21 三、下标索引越界错误 使用
一、Json 格式简介 1、Json 概念 Json 的英文全称为 " JavaScript Object Notation " , JavaScript 对象符号 ; Json 是 轻量级 数据交换格式...; Json 中的基本元素是 字符串、数字、布尔值 或 null , Json 对象中的键值对 , 可以是上述类型元素 ; Json 数组中的元素 , 可以是上述类型元素 ; 2、Json 功能 Json...大括号 中的键值对 , 键 和 值 之间 使用冒号隔开 , 每个 键值对 之间 使用 逗号隔开 ; { "name": "John", "age": 30, "city": "New...York" } Json 数组格式 : Json 数组 在 中括号 中存储 , 每个数组元素之间使用逗号隔开 ; [ "apple", "banana", "orange"...] Json 对象对应着 Python 中的字典 , Json 数组对应着 Python 中的列表 , 上述对应可无缝衔接转换 ; 4、Json 格式 - 对象 / 数组 嵌套格式 Json 对象中的
接上上一篇文档 Mongodb多键索引之数组,本次继续多键索引,到目前为止还没有分析业务中具体使用方式以及需求,只知道需要使用多键索引来满足不同查询,通过一个多键索引来解决不同谓词过滤,具体能否实现以及到底使用数组...【嵌套文档如何使用高效索引查询】 1、集合中随机一条文档信息 关注:item嵌套文档,包括2组key:value的字典格式,name&manufactured 备注:所有数据格式都是一致，查询随机一条用于显示...({"item.name" : 1,"item.manufactured":1})这个是多键索引， 其他的不是.数组索引是多键索引，嵌套文档索引不是。...: 数组索引是多键索引,嵌套文档索引不是,除非拆分多个创建组合索引则是 完整匹配整个数组与嵌套文档写法类似，数组支持元素顺序不一致匹配 嵌套文档不支持 数组支持点索引顺序创建索引,例如item.0:1...,嵌套文档也支持item.name 一个基于位置创建索引，一个基于名称 文章开头提到,项目中一个字段中包括多个类型或者状态，创建一个索引来实现， 貌似数组可能更满足需求,嵌套文档需要创建对每个嵌套字段创建索引
： import json def pet2json(): pet = Pet('Cat', 'Lili') js = json.dumps(pet....2嵌套对象转json： 刚才的People类可看做是嵌套类，即有一个属性是另一个类的实例，此时，若用上面的方法来json化Person对象，会有问题，如下【错误】： def simple_person(...__dict__) json_data = json.dumps(p....Cysion”, “age”: 29, “pid”: “3708261989”, “gender”: 0}}]，出现了model,pk，field等属性，不但用不到（对app来说），而且还增加了其它属性的使用复杂度...方案： 我们还是使用_ dict _这个利器，首先，我们根据pid获得一个Person对象，然后利用dict方法打印看看结果（错误） req_pid=3708262007//request
并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...配置数据格式化方式，写入Kafka的数据为JSON格式，所以这里选择JSON ? 3.添加JavaScript Evaluator模块，主要用于处理嵌套的JSON数据 ?...编写JSON数据解析代码，将嵌套JSON解析为多个Record，传输给HiveMetadata ?...将嵌套的JSON数据解析为3条数据插入到ods_user表中。...5.总结 ---- 1.在使用StreamSets的Kafka Consumer模块接入Kafka嵌套的JSON数据后，无法直接将数据入库到Hive，需要将嵌套的JSON数据解析，这里可以使用Evaluator
问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...例如，给定以下JSON结构：{ "foo_code": 404, "foo_rbody": { "query": { "info": {...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...JSON结构中提取值。...以下是一些最常用的方法：使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',
ES使用json字符串索引文档时报错 The number of object passed must be even but was [1] 在索引新文档时，如果只给request指定source为一个...json字符串 会报错 因为他调用的是这个方法 public IndexRequest source(Object... source) { return this.source(Requests.INDEX_CONTENT_TYPE...IOException var5) { throw new ElasticsearchGenerationException("Failed to generate", var5); } } } 解决办法 将json...Json转Map可以通过Gson 或者fastJson 我使用的是fastjson fastjson的JSONObject 实现了Map接口 所以直接传入JSONObjcet即可 String j =..."";//json字符串 IndexRequest request = new IndexRequest(); request.index("indexName"); request.type("doc
一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式的编码，python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict...= json.loads(content) list_key = [] #分类信息 j = 0 for key in json_dict['data']: list_key.append(key...]]: print(key,json_dict['data'][list_key[j]][key]) j += 1 # 所有信息（未分类） # # for key in json_dict
如果要增删改一个嵌套对象,我们必须把整个文档重新索引才可以。值得注意的是,查询的时候返回的是整个文档,而不是嵌套文档本身。...至此，所有 comments 对象会被索引在独立的嵌套文档中。可以查看 nested 类型参考文档 获取更多详细信息。 嵌套对象查询 由于嵌套对象 被索引在独立隐藏的文档中，我们无法直接查询它们。...使用嵌套字段排序 尽管嵌套字段的值存储于独立的嵌套文档中，但依然有方法按照嵌套字段的值排序。...嵌套聚合 在查询的时候，我们使用 nested 查询就可以获取嵌套对象的信息。同理， nested 聚合允许我们对嵌套对象里的字段进行聚合操作。...嵌套模型的缺点如下： 当对嵌套文档做增加、修改或者删除时，整个文档都要重新被索引。嵌套文档越多，这带来的成本就越大。 查询结果返回的是整个文档，而不仅仅是匹配的嵌套文档。
john1337/article/details/104237974，在这篇文章中博主讲述了如何通过配置Swagger的host来使得swagger页面显示的ip为部署服务的服务器地址，springboot使用下面的配置...PathSelectors.any()) .build(); } } 但是博主有些同事本地配置中没有swagger2.host的配置，这样就会导致swagger页面使用的端口为...8080，这样如果本地配置的不是8080端口，上面的host配置就会导致本来能正常工作的swagger不能正常工作了，其实说白了这个问题产生的原因在于端口固定为8080了，而没有使用系统的server.port...配置，找到问题根源了，接下来的问题就转换为端口使用server.port配置了，也就是说如果配置文件中设置了swagger2.host，如果没有配置swagger2.host，那么swagger使用的host...的地址就为127.0.0.1:{server.host}的值，这就涉及到@Value注解嵌套使用问题，下面为优化后的swagger配置： @Configuration public class SwaggerConfig
写入索引 作为写入流程的一部分，RLI 遵循高级索引流程，与任何其他全局索引类似：对于给定的记录集，如果索引发现每个记录存在于任何现有文件组中，它就会使用位置信息标记每个记录。...索引过程是对表应用更新的关键步骤，因为其效率直接影响写入延迟。在后面的部分中，我们将使用基准测试结果展示记录索引的性能。 读取流程 记录级别索引也集成在查询端。...索引查找延迟 我们还使用 HoodieReadClient 隔离了索引查找步骤，以准确衡量索引效率。...这反映出与 GSI 相比，使用 RLI 时数据shuffle减少了 92%。 查询延迟 记录级别索引将极大地提高在记录键列上使用“EqualTo”和“IN”谓词的 Spark 查询。...由于 RLI 跟踪所有记录键和位置，因此对于大型表来说，初始化过程可能需要一些时间。在大型工作负载极度倾斜的场景中，由于当前设计的限制，RLI 可能无法达到所需的性能。
原文地址： http://mysql.taobao.org/monthly/2017/12/09/ MySQL · 最佳实践 · 如何索引JSON字段 概述 MySQL从5.7.8起开始支持JSON字段...但MySQL并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，至少没有直接对其字段进行索引的方法。本文将介绍利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。... NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ); 如果只是基于上面的表的结构我们是无法对JSON字段中的Key进行索引的。...如果需要Stored Generated Golumn的话，可能在Virtual Generated Column上建立索引更加合适，一般情况下，都使用Virtual Generated Column，...小结 本文介绍了如何在MySQL 5.7中保存JSON文档。为了高效的检索JSON中内容，我们可以利用5.7的虚拟字段来对JSON的不同的KEY来建索引。极大的提高检索的速度。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，并带有一个基于HTTP的Web界面和基于JSON的文档。...但从6.x版本开始，由于Elasticsearch不再支持单个索引对应多个type，因此父子索引的实现方式转变为使用Join数据类型。...四、索引嵌套文档 一旦定义了嵌套索引，就可以开始索引包含嵌套字段的文档了。...结语 Elasticsearch中的嵌套索引是一个强大的功能，允许你处理具有一对多关系的复杂数据结构。通过正确使用嵌套索引、查询、排序和聚合功能，你可以高效地检索和分析关联数据。...然而，在使用嵌套索引时需要注意性能影响和查询复杂性，并根据具体情况考虑替代方案来优化数据模型和查询性能。
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