正确传递请求头 - 键：Content-Type 值：application/json
正如我们在以前的博客中提到的那样，网络犯罪分子通常会将其攻击与时事联系起来。因此，不足为奇的是，我们注意到其中的另一个，其中一个特别使用伦敦的技术事件作为诱饵。
1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。 那么，如何实现“去重”的功能呢？对此，咱们有两种方式可以实现该功能。 第一种，在编写 select 语句的时候，添加 dis
在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。
最近在用python做数据统计，这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧，希望能帮助在做这方面时的一些童鞋。有些技巧是很平常的用法，平时我们没有注意，但是在特定场景，这些小方法还是能带来很大的帮
Mongodb的索引和其它关系型数据库索引很类似，索引是一个存储结构，其存储的内容是数据文档持久化的位置信息。一个数据集合和一本书来对比，那么索引就是书对应的目录，其作用就是加快查询效率。索引在加快查询效率的同时，在更新、删除、新增数据时也会影响数据变更效率，因为每一次数据变更都会更新一次索引。所以在索引使用时也需要慎重。
熟悉了关系型数据库的结构概念以及查询，再去使用属于非关系型数据库的 Elasticsearch 时，简直是噩梦。第一道难关便是概念上的转换。索引？类型？文档？what？
在filter() 等方法中，查询使用的关键字参数是通过 “SQL AND” 连接起来的。如果你要执行更复杂的查询（例如，由 SQL OR 语句连接的查询），可以使用 Q 对象。 一个 Q 对象 (django.db.models.Q) 用于压缩关键字参数集合。
数据库的索引类似书籍的目录索引一样，有了索引，看书的时候就不用翻遍整本书，就可以根据目录页数直接跳转到目标内容，提高阅读和查询效率。数据库的索引也是如此，它的作用就是用来提升查询速度的，有了索引，MongoDB查询的时候就可以索引中找到条目后，直接跳转到目标collection的位置。
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
part of Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1
主从复制模型，数据更新符合顺序性原则，即若同一字段有多个更新，则最后一个写操作将决定该字段最终值。
在开发者平台应用授权和触发/执行字段时都会涉及到字段参数，我们介绍一下各个字段参数的配置。
Elasticsearch 提供了 _mget 和 _bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
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上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
有时候访问网页时长时间未响应，系统就会判断网页超时，无法打开网页。如果需要自己设置超时时间则：
【1】Cookie 保存在客户端，未设置存储时间的 Cookie，关闭浏览器会话 Cookie 就会被删除；设置了存储时间的 Cookie 保存在用户设备的磁盘中直到过期，同时 Cookie 在客户端所以可以伪造，不是十分安全，敏感数据不易保存。Session 保存在服务器端，存储在 IIS 的进程开辟的内存中，而 Session 过多会消耗服务器资源，所以尽量少使用 Session。 【2】Session 是服务器用来跟踪用户的一种手段，每个 Session都有一个唯一标识：session ID。当服务端生成一个 Session 时就会向客户端发送一个 Cookie 保存到客户端，这个 Cookie 保存的是 Session 的 SessionID 这样才能保证客户端发起请求后，用户能够与服务器端成千上万的 Session 进行匹配，同时也保证了不同页面之间传值的正确性。 【3】存储数据类型不同：Session 能够存储任意的 Java 对象，Cookie 只能存储 String 类型的对象。 【4】大于10K 的数据，不要用到 Cookies。
我们都知道es是一个分布式的存储和检索系统，在存储的时候默认是根据每条记录的_id字段做路由分发的，这意味着es服务端是准确知道每个document分布在那个shard上的。 相对比于CURD上操作，search一个比较复杂的执行模式，因为我们不知道那些document会被匹配到，任何一个shard上都有可能，所以一个search请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有shard才能完整的查询到我们想要的结果。 找到所有匹配的结果是查询的第一步，来自多个shard上的数据集在分页返回到客户端的之前会被合并到
到目前为止，在本系列文章中，我一直在撰写有关Elasticsearch和Elastic堆栈组件的一般知识。
part of Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al.
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
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ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下： ---- row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而
本文使用的Elasticsearch版本为6.5.4，上文主要介绍了它的Index(数据库）和Mapping（表结构），那么本文主要记录一下关于Elasticsearch的增删改以及普通查询操作。
UPDATE命令更改表中列的现有值。 可以直接更新表中的数据，也可以通过视图进行更新，或者使用括在括号中的子查询进行更新。 通过视图进行更新受制于需求和限制，如CREATE view中所述。
对同一表中多个字段的查询，在thinkPHP中使用数组条件进行查询，有三个好处，第一可以批量设置多个查询字段，第二可以设置多个查询条件，第三结构化你的代码，让代码更具可读性。数组条件查询有简单数组查询、数组表达式查询，一般使用$map保存数组条件。
ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下：
在Django中需要自己手动创建静态文件存放的文件夹。 在创建好文件夹后需要在settings文件内进行如下配置：
LINQ to SQL当中的灵活的查询操作是其一个很大的优点, 但是当编写较复杂的链接时有时候需要注意一些细节。 1、LINQ to SQL 提供了 DataLoadOptions用于立即加载对象，避免往返访问数据库，提高查询性能。方法包括： LoadWith 方法，用于立即加载与主目标相关的数据。 AssociateWith 方法，用于筛选为特定关系检索到的对象。 public List<Entity.RoleDataExtend> GetDataExtendByR
mysqli_affected_rows() 返回上一次 MySQL 操作所影响的记录行数。 mysqli_autocommit() 打开或关闭自动提交数据库修改。 mysqli_change_user() 更改指定数据库连接的用户。 mysqli_character_set_name() 返回数据库连接的默认字符集。 mysqli_close() 关闭先前打开的数据库连接。 mysqli_commit() 提交事务。 mysqli_connect_errno() 返回上一次连接错误的错误代码。 mysql
首先明确这两种格式都是音视频的封装格式，是由国际电信联盟出的具体标准，具体文档见ISO/IEC－13818。由于在安防和广电领域的使用，还有苹果在自家全系列产品的主推，导致目前还有一定的生存空间。在安防领域主要是因为GB28181-11标准规定了码流的封装格式是RTP+PS流。这样导致整个安防凡是和国标相关的码流封装格式都是PS流，目前依然是安防码流的主流封装标准，一时半会还看不到有任何问题。TS流主要是广电领域使用，我们看到的电视节目就是TS流封装，然后再在机顶盒解码解封装和播放。苹果HLS协议的推出，在整个苹果家族产品里面支持都非常友好，安卓阵营的主流浏览器也支持HLS协议。其中HLS协议的码流封装格式也是TS。
MySQL 中使用 REGEXP 或 NOT REGEXP 运算符 (或 RLIKE 和 NOT RLIKE) 来操作正则表达式。
所有与solr核心服务有关的交互，如查询处理，都是通过HTTP请求执行的。填写查询表单之后，创建一个HTTP Get请求并发送给Solr。
在我看来计算机网络通俗地讲就是通过传输介质将分布在各个地方的计算机和网络设备连接起来，实现数据通信、资源共享的一张网络。
然而，日志记录的好坏直接关系到系统出现问题时定位的速度。同时，我们可以通过对日志的观察和分析，提前发现系统可能的风险，避免线上事故的发生。对于服务端开发人员来说，线上日志的监控尤其重要，能够帮助我们第一时间发现线上问题并及时解决。
此约束指定字段f1和f2的值组合必须始终是唯一的，即使这两个字段本身的值可能不是唯一的。可以为此约束指定一个、两个或多个字段。
本文详细论述了Elasticsearch全文检索、指定字段检索实战技巧，并提供了详尽的源码举例（微信有字数限制，删除了代码，详见博客）。是不可多得学习&实战资料。 0、前言 为了讲解不同类型ES检索，我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索： 1. title 标题； 2. authors 作者； 3. summary 摘要； 4. release data 发布日期； 5. number of reviews 评论数。 首先，让我们借助 bulk API批量创建新的索引并提交数据。 PU
搜索包括查询多个分片，并将多个分片元信息合并，然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引
php中的变量存储在变量容器zval中，zval中除了存储变量类型和值外，还有is_ref和refcount字段。refcount表示指向变量的元素个数，is_ref表示变量是否有别名。如果refcount为0时，就回收该变量容器。如果一个zval的refcount减1之后大于0，它就会进入垃圾缓冲区。当缓冲区达到最大值后，回收算法会循环遍历zval，判断其是否为垃圾，并进行释放处理。
这是百度搜索答案TOP1，通过查阅官方资料。发现答案基本是错的，下面根据答案逐一分析：
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
微信精选是一个常见的接口api。在此例中，将实现一个回复公众号关键字，实现“全网”文章查询功能。有兴趣的读者可关注本号自己试试。如图。
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
我始终觉得，天生的出身很重要，但后天的努力更加重要，所以如今的很多“科班”往往不如后天努力的“非科班”。所以，我们需要重新给“专业”和“专家”下一个定义：所谓专业，就是别人不搞你搞，这就是你的“专业”；你和别人同时搞，你比别人搞的好，就是“专家”。
本文介绍的 Chrome 开发者工具基于 Chrome 65版本，如果你的 Chrome 开发者工具没有下文提到的那些内容，请检查下 Chrome 的版本 本文是 前端开发必备之Chrome开发者工具（上篇） 的下篇，废话不多说，直接开始介绍。 网络面板（Network） 网络面板记录页面上每个网络操作的相关信息，包括详细的耗时数据、HTTP 请求与响应标头和 Cookie等等。 捕捉屏幕截图 Network 面板可以在页面加载期间捕捉屏幕截图。此功能称为幻灯片。 点击 摄影机 图标可以启用幻灯片。图标为灰
B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。如果插入的值比最大值id大，则只需要最后记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值在原先的有序中间，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。如果所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。 除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。 当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。 基于上面的索引维护过程说明，我们来讨论一个案例： 你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。 自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。 插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。 也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。 而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。 除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？ 由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。 显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。 所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。 有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：
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