term 查询， 可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text，不推荐）。
》比如，query的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果； 而filter则是先判断是否满足查询条件，如果不满足，会缓存查询过程（记录该文档不满足结果）；满足的话，就直接缓存结果。 综上所述，filter快在两个方面： 1 对结果进行缓存 2 避免计算分值
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
EXPLAIN命令以xml标记文本字符串的形式返回指定查询的查询计划。 该查询计划作为一个结果集返回，该结果集由一个名为plan的字段组成。
一般在保存少量字符串的时候，我们会选择CHAR或者VARCHAR,而在保存较大文本时，通常会选择使用TEXT或者BLOB。二者之间的主要差别是BLOB能用来保存二进制数据，比如照片；而TEXT只能保存字符数据，比如一遍文章或日记。TEXT和BLOB中又分别包括TEXT,MEDIUMTEXT,LONGTEXT和BLOB,MEDIUMBLOB,LONGBLOB三种不同的类型，他们之间的主要区别是存储文本长度不用和存储字节不用，用户应该根据实际情况选择能够满足需求的最小存储类型。
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
在数据库查询中，模糊查询是一种强大的技术，可以用来搜索与指定模式匹配的数据。MySQL数据库提供了一个灵活而强大的LIKE操作符，使得模糊查询变得简单和高效。本文将详细介绍MySQL中的LIKE操作符以及它的用法，并通过示例演示其功能。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
本文主要介绍了在Salesforce中创建自定义字段和设置公式以及如何使用这些自定义字段和公式。作者通过一个实际的案例，展示了如何在Salesforce中创建自定义字段，并使用公式对数据进行计算。此外，作者还介绍了如何使用Validation Rule对自定义字段进行约束，以确保数据的有效性。
Create支持两种方式，一种是指定文档ID创建文档，另一种是让ES自动生成文档ID
函数 FIND 用于在第二个文本串中定位第一个文本串，并返回第一个文本串的起始位置的值，该值从第二个文本串的第一个字符算起。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
当前版本 7.0 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
学会自定义表中每一个字段（列）的数据类型，对学习SQL数据库以及性能调优有着很大的帮助！
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
一.安装 pip3 install wtforms 二.简单使用 1.创建flask对象 from flask import Flask, render_template, request, redirect from wtforms import Form from wtforms.fields import simple from wtforms import validators from wtforms import widgets app = Flask(__name__, template_f
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
库 DB SHOW DATABASES 数据库列表 USE 库名 切换/使用某数据库 CREATE DATABASE 库名 创建新库 DROP DATABASE 库名 删除库 表 TABLE show TABLES 表列表 CREATE TABLE 表名( 列名 数据类型 .... ) 创建表 DROP TABLE 表名 删除表 SELECT * FROM 表名 查看表数据 INSERT INTO 表名 (列名 ...) VALUES (数据 ...) 插入数据 INSERT INTO USER
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是： Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便，因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而，检索表中的所有列是低效的。因此，因该只检索需要的字段，这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源；该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录，这在后面的章节中将介绍。 例子： Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式，可具有真假两种判断。 例子： Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表，这次所返回的结果没有特定顺序，除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意：Where 子句中的文本字符串界限符是双引号，在VB中因改为单引号，因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充： 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子： Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子： Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子，number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子： （1）.Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 （2）. Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _（下划线） 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下： Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串，结尾是"ing"，开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序，或者对多个字段排序，并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句，后跟想排序的字段（可以有多个）便可以说明一个排序顺序。 例子：
摘要 腾兴网为您分享:mysql索引类型有哪些，易信，微商助手，刷机精灵，数字涂色等软件知识，以及家校即时通，内部通讯录，叫叫识字大冒险，天天酷跑，手机电视高清直播，短信验证软件，诛仙表情包,一手女装，iis7，instagram视频，搭建卡盟主站，umbrella，qq音乐qmc0格式，图片降噪，钢筋锈蚀检测仪等软件it资讯，欢迎关注腾兴网。介绍各种类型的mysql索引。 1、普通索引 普通索引(由关键字key或index定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件(wherecolumn=)或排序…
常见的数据结构中, 哈希表和二叉平衡树的查找效率分别是O(1)和O(logn), 是效率最快的两个, MySQL也毫不意外的使用了这两种数据结构来做索引。 MySQL索引的数据结构有两种选择, B+Tree 和 Hash。
本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人，引导您完成Dialogflow的最重要功能。您将学习如何：
GAI前面的案例《第1例：BHSI指数网站有防爬？那就自动打开复制下来！| Power Automate实战案例》里讲了从公开网站跳过浏览器检测（防爬）的情况，接下来我们讲一个很多朋友关心的登录公司内部系统导出数据的例子。
涉及到的类型很多,具体查阅文档 常用的有long，integer，short，double，float
整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT。 主要存贮的是数字类型数据，常用 INT 类型存储 它们的区别如下表所示：
情况1：存储很短的信息。比如门牌号码101，201……这样很短的信息应该用char，因为varchar还要占个byte用于存储信息长度，本来打算节约存储的，结果得不偿失。
Web表单是Web程序的基本功能，它是HTML页面中负责数据采集的部件。表单中有三部分组成：表单标签、表单域、表单按钮。表单允许用户输入数据，负责HTML页面数据采集，通过表单将用户输入的数据提交给服务器。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
复合索引（Compound Index）： 索引多个字段，允许对这些字段的组合进行高效查询。例如，您可以创建一个索引 { name: 1, age: 1 }，以便可以快速查询按姓名和年龄排序的结果。
正排索引是从文档到关键字的映射（已知文档求关键字），倒排索引是从关键字到文档的映射（已知关键字求文档）。
（1）index包含多个share （2）每个shard都是一个最小的工作单元，承载部分数据，lucene实例，有完整的建立索引和处理请求的能力。 （3）增删节点的时候，share会自动平衡 （4）primary shard和replica shard，没有document肯定存在在一个primary shard和replica shard，不会同时存在多个 （5）replica是primary的副本，具有容错和备份，分担读请求的功能 （6）primary在创建索引的时候就固定了，不能修改，replica可以随时修改 （7）primary shard默认是5个，replica默认是1个，那共有10个shard，5个primary，5个replica （8）primary和replica是不能再一个node的，否则节点宕机就崩了。replica就起不到容错的作用
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用。
Elasticsearch的 Scripting 是一种允许你使用脚本来评估自定义表达式的功能。通过它，你可以实现更复杂的查询、数据处理以及柔性调整索引结构等。
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
SwiftUI的@State属性包装器允许我们自由修改视图结构体，这意味着当程序更改时，我们可以更新视图属性以匹配。
大多数 SQL 实现支持以下类型的函数。 ❑ 用于处理文本字符串（如删除或填充值，转换值为大写或小写）的文本函数。❑ 用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值，进行代数运算）的数值函数。 ❑ 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（如返回两个日期之差，检查日期有效性）的日期和时间函数。 ❑ 用于生成美观好懂的输出内容的格式化函数（如用语言形式表达出日期，用货币符号和千分位表示金额）。 ❑ 返回 DBMS 正使用的特殊信息（如返回用户登录信息）的系统函数
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎，那么它是如何实现快速的检索呢？ 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值，对于全文检索而言，这样的存储是低效的。举个例子，我有一个大文本字段，存到数据库里面只能是一个值，如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词，数据库如何实现？ 只能通过like模糊查询来实现，先不说性能低，这对于一个搜索引擎是远远不够的。 针对上面数据库的不足，所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引（Inverted Index）的数据结构，不同于数
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
这篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
在定义映射时，还可以设置动态属性，以允许动态地添加新字段。默认情况下，Elasticsearch会自动创建动态映射，这意味着当您插入新的文档时，Elasticsearch会自动检测新字段的类型，并创建一个新的映射。但是，这可能会导致映射的不一致性，从而影响搜索结果的准确性。
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
字符串类型指CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET。该节描述了这些类型如何工作以及如何在查询中使用这些类型。
Access + asp编制网站是属于动态网站，是通过把要编制的内容写入数据库里，在通过读取数据库的内容显示出来，学习目的：学会数据库的基本操作。数据库的基本操作无非是：查询记录，写入记录，删除记录，修改记录。
我们曾在第 13 章中提到过超文本传输协议（HTTP），万维网中通过该协议进行数据请求和传输。在本章中会对该协议进行详细介绍，并解释浏览器中 JavaScript 访问 HTTP 的方式。
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