背景 企业微信作为典型企业服务系统，其众多企业级应用都需要全文检索能力，包括员工通讯录、企业邮箱、审批、汇报、企业CRM、企业素材、互联圈子等。下图是一个典型的邮件检索场景。 由于过去几年业务发展迅速，后台检索架构面临挑战： 1. 系统在亿级用户，xxx万企业下，如何高效+实时地检索个人企业内数据和所在企业全局数据。 2. 业务模型众多，如何满足检索条件/功能多样化需求。 3. 数据量庞大，检索文本几十TB，如何节约成本。 业界有被广泛使用的开源全文检索引擎，比如：lucene、sphinx等。它
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
常见操作 列表很常用，每一个元素之间用 ， 隔开。 列表中的每一个元素可以是任意类型的数据 数字，字符串，列表，元组，集合，字典 列表可进行的操作 索引（从0开始）、切片、加、成员检查（in,not in),for循环。 Python 表达式 结果 描述 len([1, 2, 3]) 3 长度 [1, 2, 3] + [4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 组合 ['Hi!'] * 4 ['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] 重复 3 in [1, 2, 3] Tru
线性搜索是一种简单的搜索算法，逐个检查列表中的每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。
序列中的每个值都有对应的位置值，称之为索引，第一个索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。
字典(dict) dict 用 {} 包围 dict.keys(),dict.values(),dict.items() hash(obj)返回obj的哈希值，如果返回表示可以作为dict的key del 或 dict.pop可以删除一个item,clear清除所有的内容 sorted(dict)可以吧dict排序 dict.get()可以查找没存在的key，dict.[]不可以 dict.setdefault() 检查字典中是否含有某键。 如果字典中这个键存在，你可以取到它的值。 如果所找的键在字典中不存在，你可以给这个键赋默认值并返回此值。 {}.fromkeys()创建一个dict，例如: {}.fromkeys(('love', 'honor'), True) =>{'love': True, 'honor': True} 不允许一个键对应多个值 键值必须是哈希的，用hash()测试 一个对象，如果实现_hash()_方法可以作为键值使用
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
参考链接： Python中list的方法 ｜ in, not in, len(), min(), max()
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
每个学期开始的时候，都想针对本学期教的课程写一些笔记，一直都没有坚持下来，这个学期杂事不多，一心教学，希望能坚持下来！
这个和日志复制的机制有关系。首先对于选举，PK的条件不是拼这两个索引值的大小，PK的是最后一条日志的任期号和日志的长度。Leader当选后进行第一次日志复制时，会和Follower进行若干次日志的匹配过程，最终可以得到Leader和各自Follower的日志匹配的matchIndex值。处于majority节点列表的matchIndex的最小值就是当前Leader的commitIndex。所以commitIndex值是完全可以动态计算出来的。 如果所有的日志都保留不截断的话，服务器重启时applyIndex应该等于零。然后重放一下所有的已经提交的日子就可以得到当前的状态机。如果日志截断有快照的话，applyIndex应该正好是日志序列的头部位置，这个位置一般是存储在快照元信息里面的，它是持久化在磁盘中的。
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
React提供了一系列声明性的API接口，因此在使用时不必担心每次库的更新会修改API接口。这样可以降低编写应用的复杂度，但是带来的问题是无法很好的理解React是如何实现这些功能的。这篇文章会介绍React的差异比对算法——“融合算法”是如何执行的。
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。
这个要比基本的创建-读取-更新-删除（CRUD）请求要难一些。CRUD操作是处理的单个文档。这就意味着我们明确的知道集群中的哪个分片存储我们想要的文档。
为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？ 通过本篇内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。
概述 List（列表）是Python最常用的数据类型，它使用方括号[]来标识，下面我们看一个基本的列表创建示例： list1 = [1, 2, 3, u"DeepTest", u"开源优测"] 内置函数 Python中常用的内置函数有： len 用于计算列表元素的个数 max 返回列表中元素最大值 min 返回列表中元素最小值 list 将元组转换成列表 下面我们一起看看上述四个函数的示例: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = u'苦叶子' if __name__ =
当使用 WITH CHECK OPTION 子句创建视图时，MySQL 会通过视图检查正在更改的每个行，例如插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL 允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql 提供了两个选项：CASCADED 和 LOCAL，默认值为 CASCADED。
|hosts|我们应该连接的节点列表。节点应该是一个字典（{“host”：“localhost”，“port”：9200}），整个字典将作为kwargs传递给Connection类，或者是一个主机：port格式的字符串, 被自动翻译成字典。如果没有给出值，将使用Urllib3HttpConnection类的默认值。|
基数是数据列所包含的不同值的数量，例如，某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3，那么它的基数就是 4。
您可以使用审计日志 记录与安全相关的事件，例如身份验证失败、拒绝连接和数据访问事件。此外，还会记录通过 API 对安全配置进行的更改，例如创建、更新和删除本机和 内置用户、角色、 角色映射和 API 密钥。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有MySQL基础的开发人员。
大家好，在我们学习了python的模块以后，我们几乎可以编写完整的Python应用程序，甚至面对一些相对复杂的应用需求，我们还能通过包和模块来搭建一个漂亮的系统架构。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/9476813.html
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同学们，欢迎来到马哥教育官网！Python的列表怎么用?你会用吗?本文主要介绍了Python中列表(List)的详解操作方法,包含创建、访问、更新、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。 1.创建
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mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
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注意：当索引超出范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(list1) - 1。
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。
8. 列表 8.1 列表创建 list = [1,2,3,4,5,'atguigu'] [x+1 for x in range(10)] 或 [x+1 for x in (1,1,2,3)] 8.2 列表值获取 l = list[0] l1 = list2[1:5] len(list) #长度查看 8.3 列表更新 list[0] = 'agg' 8.4 删除列表元素 del list[0] 8.5 其它列表操作 表达式 结果 描述 len([1, 2, 3]) 3
doc 环境下使用命令： keys 命令 ? 匹配一个字符 * 匹配任意个（包括0个）字符 [] 匹配括号间的任一个字符，可以
* 匹配任意个（包括0个）字符
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
Python随记（一）列表和元组 Python中最基本的数据结构就是序列了。Python一共包含6种内建序列：列表、元组、字符串、Unicode字符串、xrange对象、buffer对象。序列都可以
列表（list）是python中常用的一种类型。 列表是由若干值组成的序列，这些值可以是任何类型。 列表是可变的。 创建列表 创建一个列表，只需要将逗号（,）隔开的值用方括号[]括起来就行。 >>> [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4, 5] 这就创建了一个列表，它的值分别是1,2,3,4,5. 列表内的值可以是不同的类型： >>> [1, 2.5, 'mwang'] [1, 2.5, 'mwang'] 当然，值也可以是列表类型，这也叫做列表的嵌套： >>> [1, ['a', 'b']
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前两篇我们分别介绍了什么是散列表，如何动手实现一个散列表，并且用“分离链接法”解决了散列表中散列值冲突的问题。这一篇我们介绍另一个方案：线性探查法。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
数据库 create database db1; create database if not exists db2; create database db3 charset gbk; -- 查看所有的数据库 show databases; -- 查看某个数据库的定义信息 show create database db1; -- 修改字符集改成utf8，注：不是utf-8，是utf8 alter database db3 character set utf8; drop database 库名;--
一个全文搜索软件 TextLocator 这是一款和 #Everything 类软件不同的工具，它主要用来进行全文检索，也支持文件名检索，但在第一次使用时，需要建立索引，时间有快有慢，青小蛙尝试建立 c:/users 文件夹的索引，一共 27636 个文件，也用了 10 来分钟，索引大小 240MB，虽然不快，但索引一旦建立，搜索起来就非常快了。 https://gitee.com/liulei901112/TextLocator/raw/master/images/Cover.png 搜索就非常简单了，直接搜索关键词即可，空格可以同时搜索多个关键词，还可以选择精确匹配与匹配全词。 https://www.helloimg.com/images/2022/12/01/ZulriQ.png 设置里还可以打开预览内容摘要功能，可以显示关键词前后更多的内容。
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