content，然后用要查的这个类去调用检索方法，使用like进行模糊匹配，or实现一个关键词在多个字段的检索。...那么，从前端通过request获取到搜索框输入的内容，这个内容是多个关键词的检索，以空格隔开的输入，那么后台想要拿到这些数据并依次去mysql数据库中做模糊匹配怎么实现呢？...要想分开多个关键词，就想到了使用split()方法，但是 获取到的数据是不能直接使用这个方法的，会报错：AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute...‘split’ 不知道该如何解决这个问题，也没有查到具体相关的解决办法。...另外，我想知道这样做效率是不是很低，不应该这么做，或者有更好的办法能够实现多关键词的全文检索，推荐的检索引擎之类 不知道我有没有表述清楚我的问题~还请各位前辈多多指教！
期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。...为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、Elasticsearch和Solr里选择一个。但是现在你面临这样一个问题——这些搜索工具将如何查询存储于MongoDB中的文档？...当然，如果只想在post标题和内容中进行文本搜索，我们可以使用Elasticsearch的字段选项来限制字段。通过这个方法，我们能最小化所复制的数据量： ?...弹性的搜索 现在，我们准备使用Elasticsearch在我们的数据集上实现模糊匹配查询，因为它来自于MongoDB。由于我们直接从Reddit的网站输出内容，因此根本无法预测从数据集中获得的结果。...模糊参数决定了下一次查询字段匹配的最大“edit distance”， prefix_length参数则需求结果必须匹配查询的第一个字母。
比如：做聚合搜索的话，select * from user where usrid >5 group by userid having count(userid) >3 这个功能能在一个dsl实现吗...4, 查询慢，但不知道什么原因导致的。 比如：elasticsearch有8亿数据查询慢是怎么回事，有什么办法优化。 等等等等….....将Query DSL视为查询的AST（抽象语法树），由两种类型的子句组成： 1、叶子查询子句 叶查询子句查找特定字段中的特定值，例如匹配，术语或范围查询。 这些查询可以单独使用。...这样，会打印出对应查询的细节花费时间，让你明明白白知道那里慢了。 思路6：日志查询 查询的时候，查询ES日志，看看有没有大量的gc。 看看有没有错误日志，错误日志的处理就是优化的方向。...思路8：外部思维 想一想，查询的时候，有没有并行的写入操作？ 那么查询的时候慢，是不是写入压力大队集群造成的影响。 思路9：排除网络慢的原因 内网查询还是外网映射查询，返回时间也不一样。
，去页面查询确认是哪个Pod有问题，然后要确认Pod内存变大的原因，我们还需要去查询Pod的日志，如果没有日志系统，那么我们就需要到页面或者使用命令进行查询了： 如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了...所以 ，loki的第一目的就是最小化度量和日志的切换成本，有助于减少异常事件的响应时间和提高用户的体验。...因此，Loki的第二个目的是，在查询语言的易操作性和复杂性之间可以达到一个权衡。 成本 全文检索的方案也带来成本问题，简单的说就是全文搜索（如ES）的倒排索引的切分和共享的成本较高。...由于日志的写入量可能很大，所以不能在它们传入时将它们写入数据库。这会毁掉数据库。我们需要批处理和压缩数据。...Querier 读取就非常简单了，由Querier负责给定一个时间范围和标签选择器，Querier查看索引以确定哪些块匹配，并通过greps将结果显示出来。
如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了，所以需要引入日志系统，统一收集日志，而使用ELK的话，就需要在Kibana和Grafana之间切换，影响用户体验。...因此，Loki的第二个目的是，在查询语言的易操作性和复杂性之间可以达到一个权衡。 成本 全文检索的方案也带来成本问题，简单的说就是全文搜索（如ES）的倒排索引的切分和共享的成本较高。...由于日志的写入量可能很大，所以不能在它们传入时将它们写入数据库。这会毁掉数据库。我们需要批处理和压缩数据。...此外，为了冗余和弹性，我们将其复制n（默认情况下为3）次。 Ingester ingester接收到日志并开始构建chunk: ? 基本上就是将日志进行压缩并附加到chunk上面。...Querier 读取就非常简单了，由Querier负责给定一个时间范围和标签选择器，Querier查看索引以确定哪些块匹配，并通过greps将结果显示出来。
如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了，所以需要引入日志系统，统一收集日志，而使用ELK的话，就需要在Kibana和Grafana之间切换，影响用户体验。...因此，Loki的第二个目的是，在查询语言的易操作性和复杂性之间可以达到一个权衡。 成本 全文检索的方案也带来成本问题，简单的说就是全文搜索（如：ES）的倒排索引的切分和共享的成本较高。...由于日志的写入量可能很大，所以不能在它们传入时将它们写入数据库。这会毁掉数据库。我们需要批处理和压缩数据。...此外，为了冗余和弹性，我们将其复制n（默认情况下为3）次。 Ingester ingester接收到日志并开始构建chunk: ? 基本上就是将日志进行压缩并附加到chunk上面。...Querier 读取就非常简单了，由Querier负责给定一个时间范围和标签选择器，Querier查看索引以确定哪些块匹配，并通过greps将结果显示出来。
需求背景 大家有没有做过屏蔽敏感词的需求呢，这个需求一般来说很常见了。...比如，系统中有一段话： 我爱吃肯德基 要求【肯德基】三个词给屏蔽掉，屏蔽后的语句显示为： 我爱吃*** 常规的做法可能是查询敏感词库中的敏感词，循环每一个敏感词，然后去输入的文本中从头到尾搜索一遍，...当然这里只是简单的介绍DFA是什么，想深入的童鞋可以看看这篇文章： “常用的DFA最小化算法？...Set sensitiveWordList = new HashSet(); 这里大家发现一个问题没有： “获取敏感词index循环了一次txt句子，获取敏感词字符又循环了一次，大家有没有办法减少一次循环呢...” 这个问题大家可以思考一下。
有没有可能按照功能查找小程序哇？ 现在小程序也支持按分类搜索了。 在小程序搜索框输入分类名称，如：「交通」、「工具」、「购物」、「阅读」等，即会显示相关小程序。 3....您好，问一下小程序第一次打开误点了拒绝授权之后，再也没办法重新授权了，怎么办？ 先在你的小程序列表中删除该小程序，然后再重新搜索并打开该小程序，即可重新授权。 6....为什么不能发到朋友圈呢？这个很重要啊？ 因为微信不支持呀。 小程序推荐 10. 查违章小程序？ 用「车轮查违章」、「一号养车+」，都可以查询违章信息。 11....有没有可以听各地广播电台的小程序？ 「小电台」可以收听国家、地方广播电台。 如果想收听更多内容，「青蜻蜓」、「喜马拉雅 lite」也是不错的选择。 12. 请问有可以查询利率、汇率的小程序嘛？...小程序模糊搜索的原理，是注册发布小程序时上传关键词以匹配搜索吗？如果不是又会是什么呢？ 不是的，模糊搜索只支持小程序名称的模糊搜索，并且只是部分关名称的模糊搜索。
所有的查询操作在apigw.Dennis.com/query.aspx进行，输入参数 method 决定了查询的内容，而下一个参数为查询键值。...如果某个业务的关键性没有那么强，有没有办法让系统动态调整业务承载能力，实现容纳更多用户呢？ 答案是肯定的。API 网关可以检查对后端的业务请求是否成功。...但是，熔断本身是一种简单粗暴的保护，在业务熔断期间，所有用户见到的是这个业务不可用(如 HTTP 5xx 错误)。有没有颗粒度更细的保护方式呢？ 答案是肯定的。...这超出了 API 网关这个产品的能力范畴，在以后我们将解答这个问题。...java recording 聊天记录保存 Golang user_match 用户匹配推荐 Python image 图片显示与拉取 node.js …… 各个组件之间使用 Rest API
] 如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了，所以需要引入日志系统，统一收集日志，而使用ELK的话，就需要在Kibana和Grafana之间切换，影响用户体验。...成本 全文检索的方案也带来成本问题，简单的说就是全文搜索（如ES）的倒排索引的切分和共享的成本较高。...由于日志的写入量可能很大，所以不能在它们传入时将它们写入数据库。这会毁掉数据库。我们需要批处理和压缩数据。...[dc58e71e586142a4930b4de49f95bffb.png] 此外，为了冗余和弹性，我们将其复制n（默认情况下为3）次。...Querie 读取就非常简单了，由Querier负责给定一个时间范围和标签选择器，Querier查看索引以确定哪些块匹配，并通过greps将结果显示出来。
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。 一提到全文检索，我们首先就会想到搜索引擎。也就是用一个词、一段文本搜索出匹配的内容。...一般这种技术都有对应的实现方式，ES（ElasticSearch）就是专门干这个的，如果你们的业务中明确需要全文检索，或者简单一点说，需要根据关键词搜索出匹配的内容，那就直接用 ES 就好了。...最简单的办法就是在查询侵权责任这个短语时，也要命中人身侵权责任、无故侵权责任人这两个短语，又类似于模糊查询了。 怎么办呢，这样写就可以了。...常见的匹配模式有下面这些： 空格：可选的，包含该词的顺序较高 "text"：全词匹配查找 text*：通配符查找，*只能放在后面 +text：必须包含，+只能放在词前面 -text：必须不包含，不能单独使用...提高词的相关性 <text：如果含有该词，降低词的相关性 ()：条件组，如aaaa+(bbbb cccc)表示必须包含 bbbb 或 cccc 本来就叫全文检索了，结果又整个模糊查找，一点儿也不彻底呀，还有没有别的办法了
因为前缀匹配，要扫描所有的倒排索引，假设“C3D0-KD345” 这条数据，并不能停止，因为不知道后面还有没有"C3"打头的。...假设es有上面两句话（会分词） 1.我们需要查询“java spark”这个短语，两个单词会连在一起 2.我们需要查询“java spark”，这个短语，不一定子要连在一起，但是靠近越近，分数越高...所以上面match和term都没办法实现我们的需求 这个个时候我们要使用match_phrase GET /forum/article/_search { "query": { "match_phrase...，中的几个term，要经过几次移动才能与一个document匹配，这个移动的次数，就是slop 例子： hello world, java is very good, spark is also very...“w”使用前缀匹配去扫描倒排索引中所有的数据（性能很差） 4.计算slop，“w”要刚好比“hello”的位置大1，当然也可以自己设置“slop” 这个方式性能很差，可以使用ngram来实现搜索推荐
此时如果我想查看这个关键字前10行和后10行的日志: cat -n test.log |tail -n +92|head -n 20 tail -n +92表示查询92行之后的日志 head -n...关于日期打印,可以先 grep '2014-12-17 16:17:20' test.log 来确定日志中是否有该时间点,以确保第4步可以拿到日志 这个根据时间段查询日志是非常有用的命令....less 的用法比起 more 更加的有弹性。...除此之外，在 less 里头可以拥有更多的搜索功能，不止可以向下搜，也可以向上搜。...3、其他操作 grep -i pattern files ：不区分大小写地搜索。
如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了。所以需要引入日志系统，统一收集日志。而使用 ELK 的话，就需要在 Kibana 和 Grafana 之间切换，影响用户体验。...所以 ，Loki 的第一目的就是最小化度量和日志的切换成本，有助于减少异常事件的响应时间和提高用户的体验。...因此，Loki 的第二个目的是，在查询语言的易操作性和复杂性之间可以达到一个权衡。 成本考量 全文检索的方案也带来成本问题，简单的说就是全文搜索（如：ES）的倒排索引的切分和共享的成本较高。...此外，为了冗余和弹性，我们将其复制 n（默认情况下为 3）次。 Ingester Ingester 接收到日志并开始构建 Chunk： ? 基本上就是将日志进行压缩并附加到 Chunk 上面。...Querier 读取就非常简单了，由 Querier 负责给定一个时间范围和标签选择器，Querier 查看索引以确定哪些块匹配，并通过 Greps 将结果显示出来。
less的用法比起more更加的有弹性。...在more的时候,我们并没有办法向前面翻,只能往后面看，但若使用了less时，就可以使用 ［pageup］ ［pagedown]等按键的功能来往前往后翻看文件，更容易用来查看一个文件的内容！...命令格式 less [参数] 文件 命令功能 less和more类似,但是使用less可以随意浏览文件,而more仅能向前移动,却不能向后移动,more启动时会加载整个文件。.../pattern – 向前搜索匹配的模式。 ?pattern – 向后搜索匹配的模式。 n – 重复上一个搜索。 N – 反向重复先前的搜索。 g – 转到文件的第一行。...> less /入门 rumenz.txt n – 向前查找下一个匹配的文本 N – 向后查找前一个匹配的文本
less的用法比起more更加的有弹性。...在more的时候,我们并没有办法向前面翻,只能往后面看，但若使用了less时，就可以使用 ［pageup］ ［pagedown]等按键的功能来往前往后翻看文件，更容易用来查看一个文件的内容！...命令格式 less [参数] 文件 命令功能 less和more类似,但是使用less可以随意浏览文件,而more仅能向前移动,却不能向后移动,more启动时会加载整个文件。.../pattern – 向前搜索匹配的模式。 ?pattern – 向后搜索匹配的模式。 n – 重复上一个搜索。 N – 反向重复先前的搜索。 g – 转到文件的第一行。...> less /入门 rumenz.txt n – 向前查找下一个匹配的文本 N – 向后查找前一个匹配的文本 原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-less.html
数据库是用来存储与读取数据的，如何在这庞大的数据中查询我们想要的那一行呢？最简单的办法便是扫描整个数据表，一一对比。然而这样效率太低了。...下次想查找这个字段列所对应的行数据时，就可以先到关联信息里搜索，拿到定位信息后直接查找即可。这就是索引，存储了列和定位信息，这定位信息也可以理解指向数据记录的引用指针。...非聚集索引：该索引除了存储索引信息还存储了定位到数据记录的信息，需要根据这个信息再做一次查询，才能获取到数据，并且它的排序是逻辑上，不是物理存储顺序。...当我们有多个查询选项，多个查询条件就不一定能发挥作用了，所以索引的使用是有注意事项的，下面总结了一些： where 里最经常用到的查询字段才建索引，能利用主键 id，就用主键 id 来增删改查 按最左匹配原则...by 里尽量使用索引字段 join 的 on 条件里尽量使用索引字段 性能分析 当我们使用了索引后，又如何知道它有没有使用到索引呢？
querySelector() querySelector()它接受一个参数，它返回文档中匹配指定 CSS 选择器的一个元素。如有没有匹配到的话就返回null。...用这种方式不能在里面添加一些特殊的选择符，否则它会出错。...querySelectorAll() 这个方法和querySelector方法一样，只不过它是查询匹配所有的节点，不是一个，这个方法返回的是NodeList的实例。...matches() matches()方法接受一个css选择符参数，他是判断有没有这个匹配结果，如果有的话返回true，如果没有的话返回false。...，我们可以通过这个方法来判断有没有这个元素，从而进行一些其他操作。
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