一、创建并查询标签 执行 git log --pretty=oneline --abbrev-commit 命令 , 查询当前的提交记录 ; 执行 git tag -a v0.9 -m "text" 2bd4156...命令 , 创建标签 , 并附加说明文字 ; 执行 git tag 命令 , 查询标签 ; 执行 git show v0.9 命令 , 查询标签的详细信息 ; 完整的执行过程 : D:\Git\git-learning-course...To https://codechina.csdn.net/han12020121/git-learning-course * [new tag] v0.9 -> v0.9 三、推送所有标签到远程仓库...执行 git push origin --tags 命令 , 可以一次性将所有标签推送到远程仓库 ; 四、删除远程仓库的标签 执行 git tag -d v0.9 命令 , 删除本地的标签 ; 然后执行...git push origin :refs/tags/v0.9 命令 , 删除远程仓库中的标签 , 注意标签的拼接格式 , " git push origin :refs/tags/ " + 标签名称
1、Terms Set 检索简介 Terms Set查询是Elasticsearch中一种强大的查询类型，主要用于处理多值字段中的文档匹配。...在6.1版本之前，Elasticsearch提供了多种查询类型，但在处理多值字段时，用户可能需要编写更复杂的查询或使用脚本来实现特定的匹配条件。...使用Terms Set查询，可以根据文档与给定关键词的匹配程度对结果进行排序。例如，可以找到至少匹配用户输入关键词一半数量的文档。...使用Terms Set查询，可以根据文档的分类或标签匹配程度进行筛选。例如，可以找到与给定分类或标签至少匹配一定数量的文档。 技能匹配 在招聘或求职应用中，候选人可能具有多个技能。...提供一组词项，用于在指定字段中进行匹配。
Loki日志系统介绍 Loki是受Prometheus启发的水平可扩展，高度可用的多租户日志聚合系统。它的设计具有很高的成本效益，并且易于操作。它不索引日志的内容，而是为每个日志流设置一组标签。...使用与Prometheus相同的标签对日志流进行索引和分组，从而使您能够使用与Prometheus相同的标签在指标和日志之间无缝切换。 特别适合存储Kubernetes Pod日志。...的查询语法 3.3.1job日志流 {job="efk/elasticsearch-master"} image.png 3.3.2合并流选择器 {app ="elasticsearch-master"...,namespace ="efk"} image.png 3.3.3标签匹配的运算符 =： 完全相等。...=：日志行不包含字符串。 |~：日志行与正则表达式匹配。 !~：日志行与正则表达式不匹配。
用于进行聚合的字段必须是exact value，分词字段不可进行聚合，对于text字段如 果需要使用聚合，需要开启fielddata，但是通常不建议，因为fielddata是将聚合使用的数据结构由磁盘...当执行聚合操作时，Elasticsearch 需要访问所有匹配文档的字段值。对于非文本字段，默认情况下Elasticsearch 使用 doc values 来实现。..."aggs" (或者 "aggregations") 块定义了我们的聚合。 "authors" 是我们自己为这个聚合命名的标签，你可以用任何你喜欢的标签名。...在这里，我们告诉 Elasticsearch 使用 avg 聚合，并且对 price 字段的值进行计算。Elasticsearch 将返回一个包含所有销售记录平均价格的结果。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。
需要给每个聚合命名，指定它的类型以及该类型相关的选项。 聚合运行在查询的结果之上。和查询不匹配的文档不会计算在内，除非使用global聚合将不匹配的文档囊括其中。...聚合总是在所有和查询匹配的结果上执行，因此查询中的from和size参数对于聚合没有影响。 （3）过滤器和聚合 聚合只会在与过滤器查询匹配的文档上运行。...但是结果桶按照某个分数来排序，该分数代表了前台文档与背景文档之间的百分比差异。前台文档是那些与查询匹配的文档，而背景文档是当前索引中所有的文档。...当用户希望无论何种查询，都在所有文档上运行聚合时，这一点非常有用。如图7所示，想看整体的标签，并且和用户搜索无关。 ?...图7 将其它聚合嵌套在global聚合之中，让它们可以在全部文档上运行 下面的代码中，将terms聚合嵌套在global聚合里，以此获得所有文档中的标签，即使查询只是查找了标题里含有“elasticsearch
对象与嵌套的区别在于映射，这会促使ES将嵌套的内部对象索引到邻近的位置，但是保持独立的Lucene文档，如图2所示。在搜索时，需要使用nested过滤器和查询，这些会在Lucene文档中搜索。 ?...例如，可以搜索名为“Lee”且姓为“Hinman”的分组会员。缺省时，嵌套的查询不会进行跨多个对象的匹配，因此避免了名为“Lee”而姓为“Gheorghe”这样的意外匹配。 2....avg：这是默认选项，系统获取所有匹配的内部文档之分数，并返回其平均分。 total：系统获取所有匹配的内部文档之分数，将其求和并返回。 max：返回匹配的内部文档之最大得分。...none：考虑总文档得分的计算时，不保留、不统计嵌套文档的得分。 （4）获知哪些内部文档匹配上了 可以在嵌套查询或过滤器中添加一个inner_hits对象，来展示匹配上的嵌套文档。...假设已经通过词条聚合，获得了get-together分组中最流行的标签。对于这些标签，需要知道每个标签的分组中，谁是最积极的活动参与者。
前言 在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat...写入分发器 可以通过loki二进制的 -target 参数指定运行角色 read path 查询器接受HTTP/1 数据请求 查询器将查询传递给所有ingesters请求内存中的数据 接收器接受读取的请求...,并返回与查询匹配的数据(如果有) 如果没有接受者返回数据, 则查询器会从后备存储中延迟加载数据并对其执行查询; 查询器将迭代所有接收到的数据并进行重复数据删除, 从而通过HTTP/1连接返回最终数据集...，那么就得谈谈动态标签的问题了 两个概念 何为动态标签：说白了就是标签的 value 不固定 何为高基数标签：说白了就是标签的 value 可能性太多了，达到 10 万，100 万甚至更多 比如..." loki查询时的分片(按时间范围分段grep) Loki 将把查询分解成较小的分片，并为与标签匹配的流打开每个区块，并开始寻找该 IP 地址。
分值由 match_all 查询产生，所有文档一视同仁，所有每个结果的分值都是 1 用于文本的 term 过滤器 像我们在开头提到的，term 过滤器可以像匹配数字一样轻松的匹配字符串。...增加使用次数累积 Elasticsearch能够缓存non-scoring查询，从而让查询访问更快，然而它也会将很少再用的查询缓存起来。...must_not：所有分句都必须不匹配，与 NOT 相同。 should：至少有一个分句匹配，与 OR 相同。 这样就行了！如果你需要多个过滤器，将他们放入 bool 过滤器就行。...search 短语的文档 但是确保文档只有一个标签 这将匹配只有一个 search 标签的文档，而不是匹配所有包含了 search 标签的文档。...： Token DocIDs open_source 2 search 1,2,5 我们的目标是找出所有设置了标签的文档，我们不关心这个标签是什么，只要它存在于文档中就行。
可以通过loki二进制的 -target 参数指定运行角色 read path 查询器接受HTTP/1 数据请求 查询器将查询传递给所有ingesters请求内存中的数据 接收器接受读取的请求,并返回与查询匹配的数据...(如果有) 如果没有接受者返回数据, 则查询器会从后备存储中延迟加载数据并对其执行查询; 查询器将迭代所有接收到的数据并进行重复数据删除, 从而通过HTTP/1连接返回最终数据集; write path...同时也支持正则和正则非匹配 标签匹配模式的特点 原理 和 prometheus 一致，相同标签对应的是一个流 prometheus 处理 series 的模式 prometheus 中标签一致对应的同一个...，那么就得谈谈动态标签的问题了 两个概念 何为动态标签：说白了就是标签的 value 不固定 何为高基数标签：说白了就是标签的 value 可能性太多了，达到 10 万，100 万甚至更多 比如 apache..." loki查询时的分片(按时间范围分段grep) Loki 将把查询分解成较小的分片，并为与标签匹配的流打开每个区块，并开始寻找该 IP 地址。
内部过滤器的操作 在内部，Elasticsearch 会在运行非评分查询的时执行多个操作： 查找匹配文档：term 查询在倒排索引中查找 XHDK-A-1293-#fJ3 然后获取包含该 term 的所有文档...迭代 bitset(s)：一旦为每个查询生成了 bitsets ，Elasticsearch 就会循环迭代 bitsets 从而找到满足所有过滤条件的匹配文档的集合。...must_not：所有的语句都 不能（must not） 匹配，与 NOT 等价。 should：至少有一个语句要匹配，与 OR 等价。 就这么简单！...其核心实际是采用一个 bitset 记录与过滤器匹配的文档。Elasticsearch 积极地把这些 bitset 缓存起来以备随后使用。...控制精度 所有 must 语句必须匹配，所有 must_not 语句都必须不匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？
1.1.DSL查询分类Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：查询所有：查询出所有数据，一般测试用。...子查询的组合方式有：must：必须匹配每个子查询，类似“与”should：选择性匹配子查询，类似“或”must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”filter：必须匹配，不参与算分比如在搜索酒店时...must：必须匹配的条件，可以理解为“与”should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”must_not：必须不匹配的条件，不参与打分filter：必须匹配的条件，不参与打分2.搜索结果处理搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示...我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示高亮显示的实现分为两步：1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如标签2）页面给标签编写CSS样式2.3.2.实现高亮高亮的语法...：term：词条精确匹配range：范围查询与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。
举例：疫情环境下，新华网、人民网发布文章的可信性远大于某公众号大V发布的。 2、Elasticsearch相关性是如何控制的？ 结构化数据库如Mysql，只能查询结果与数据库中的row的是否匹配？...该得分衡量每个文档与查询的匹配程度。...分数与查询匹配成正比。查询中的每个子句都将有助于文档的得分。 3、Elasticsearch 如何计算评分？...某个词在集合所有文档里出现的频率是多少？频次越高，权重 越低，得分越低 。某个词在集合中所有文档中越罕见，得分越高。...5.1.3 实战举例： 一批数据里，有不同的标签，数据结构一致，不同的标签存储到不同的索引（A、B、C），最后要严格按照标签来分类展示的话，用什么查询比较好？
常见的查询类型包括： 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。...子查询的组合方式有： must：必须匹配每个子查询，类似“与” should：选择性匹配子查询，类似“或” must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非” filter：必须匹配，不参与算分 比如在搜索酒店时...must：必须匹配的条件，可以理解为“与” should：选择性匹配的条件，可以理解为“或” must_not：必须不匹配的条件，不参与打分 filter：必须匹配的条件，不参与打分 2.搜索结果处理...我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示： 高亮显示的实现分为两步： 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如标签 2）页面给标签编写CSS样式 2.3.2....精确查询主要是两者： term：词条精确匹配 range：范围查询 与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。
read path 如下： 查询器接受 HTTP/1 数据请求 查询器将查询传递给所有 ingesters 请求内存中的数据 接收器接受读取的请求，并返回与查询匹配的数据（如果有） 如果没有接受者返回数据...target 信息页面 可以和使用 Prometheus 一样的标签匹配语句进行查询。...loki 处理日志的模式和 prometheus 一致，loki 一组标签值会生成一个 stream。...两个概念： 何为动态标签：说白了就是标签的 value 不固定 何为高基数标签：说白了就是标签的 value 可能性太多了，达到 10 万，100 万甚至更多 比如 apache 的 access 日志...{job="apache"} |= "11.11.11.11" loki 查询时的分片（按时间范围分段 grep）： Loki 将把查询分解成较小的分片，并为与标签匹配的流打开每个区块，并开始寻找该 IP
1、创建与查询 PUT /test1/type1/1 { "name": "硕子鸽", "age": 18 } ? 执行成功，即可查看： ?...查询命令使用 GET ? 如果我们不指定字段类型呢？ 在版本 7.6 及其以上版本，我们使用索引名 + _doc 创建一条记录，/test3/_doc/1，如果不指定则默认就是 _doc 。...q=desc:同学 他会把所有的描述信息带有同学的记录都查询出来，这个时候就体现出来搜索了。 ? 可以看到上面的返回数据中有一个 score 字段，这个字段的含义就是权重的意思。...； _score：通过分数来判断最佳匹配； 复杂查询 只想要指定的字段： GET test2/_search { "query": { "match": { "name": "张三...匹配多个条件 直接使用空格隔开： GET test2/_search { "query": { "match": { "tags": "菜鸡 憨批" } } } 精确查询
画像标签表：tbl_profile 存储标签数据时，也将标签数据存储同步存储到Elasticsearch索引中，方便使用标签进行查询用户 基于Elasticsearch为HBase表构建二级索引...二 标签模型开发流程 展示每个标签模型在实际开发时主要流程： 1）、标签管理平台新建标签 123级标签 34级标签 设置相关属性，包含标签的属性字段的值和对应模型字段的值 标签模型对应Spark...获取标签数据spark.read.format(“jdbc”) 只获取与标签相关的所有数据 2）、【HBase】解析标签规则rule，加载业务数据 spark.read.format(“hbase...”) 自定义外部数据源方式 3）、【DataFrame】业务数据结合属性标签数据，计算标签modelDF 不同类型标签，计算标签方式不同，分为三种类型，规则匹配类型标签、统计类型标签和挖掘类型标签...规则匹配类型标签 业务字段的值与属性标签规则rule匹配即可 统计类型标签 设计对业务字段的数据进行统计和对属性标签规则rule进行转换，打标签 挖掘类型标签 使用机器学习算法构建算法模型，使用预测值与属性标签规则整合
它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。...当然，大家也可能都看到了，这样的工具我们使用起来也不是很方便，这个 elasticsearch-head 我们一般就把它当做数据展示的工具，不建议利用它来进行数据的查询，我们所有的查询，基本都放在 Kibana...如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要 查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。...匹配多个标签 既然按照标签检索，那么，能不能写多个标签呢?...我们来回顾下: 简单匹配 条件匹配 精确匹配 区间范围匹配 匹配字段过滤 多条件查询 高亮查询 值得一提的是，这些MySQL也都能做，只是效率较低！
该哈希是基于日志标签和租户 ID 生成的。 存储在 Consul 中的哈希环被用来实现一致性哈希；所有的采集器将他们自己的一组 Token 注册到哈希环中去。...由于这种设计上的权衡，根据内容（即日志行内的文本）进行过滤的 LogQL 查询需要加载搜索窗口内所有与查询中定义的标签相匹配的块。...相比之下，Promtail 是为 Loki 量身定做的。它的主要工作模式是发现存储在磁盘上的日志文件，并将其与一组标签关联的日志文件转发到 Loki。...Loki 通过一组标签表示日志的方式与 Prometheus 表示指标的方式类似。...任何与这些 标签/值 组合相匹配的额外日志行将被添加到现有的流中。如果有另一个独特的标签组合进来（比如 status_code="500"）就会创建另一个新的流。
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。...主要包含两种类型的聚合 分桶（Bucketing）：生成一系列的桶，每个桶都有一组文档，例如短语、范围、直方图等 度量：计算一组文档的度量指标，例如最小值 、最大值 、求和，平均值等。...你也可以在Elasticsearch中使用Elasticsearch Query DSL 自由文本搜索 从所有文档的所有字段中查找搜索词 搜索语法：https://lucene.apache.org/core...：匹配plant、plans等文档 ?和：?...[20200101 TO 20200606] 查询volume字段的取值在10000~20000之间的所有文档 volume : [10000 TO 20000] 范围搜索和字段搜索可以与布尔符合组合使用
图片 在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品...它处理作为ElasticSearch堆栈一部分的前端应用程序，使我们可以查看数据并搜索所有索引数据并跟踪查询的负载。 Kibana还可以用于监视，管理和保护同一堆栈。...在开源版本中，包括：发现（数据交互式探索），可视化（图形，表格，标签中的数据分析），仪表板（复杂的数据视图），画布（文档创建），地图（地理参考数据分析），开发工具（处理和分析查询的工具）和管理（索引和群集管理...让我们转到管理-> Elasticsearch->索引管理部分，以验证是否已正确检测到Elasticsearch索引： 图片 我们可以找到products索引并验证其映射和与数据模型的匹配： 图片...API：允许您通过HTTP与Kibana引擎进行通信并管理我们的仪表板；•APM：允许您实时监视服务，应用程序和相关性能；•开发工具：一组用于与数据进行交互的工具，包括控制台和搜索分析器。
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