mongodb有一个用户管理机制,简单描述为,有一个管理用户组,这个组的用户是专门为管理普通用户而设的,暂且称之为管理员。
背景 美团点评作为最大的生活服务平台,有丰富的品类可供用户选择,因此搜索这个入口对各业务的重要性不言而喻,除了平台搜索外,业务搜索系统的质量和效果对用户体验、商家曝光、平台交易也有着关键作用。 相对美团点评平台的O2O检索,旅游搜索系统主要面临以下几点挑战: 本异地差异大。在本地生活场景中用户的搜索需求往往集中在本城市内,而在旅游场景特别是行前场景用户会先搜索异地的POI(门店),比如常驻城市为北京的用户在去上海之前可能会先搜索“东方明珠”、“迪士尼”了解相关信息。 搜索意图多样,不同意图的展现形式可能不同
MongoDB 从3.2 版本以后添加了对中文索引的支持: 官网链接:https://docs.mongodb.com/manual/reference/text-search-languages/ 下面就举例来看一下MongoDB 的中文索引是怎么样的? 创建一个集合textIndexTest: 插入下面四条数据:
not exists是sql中的一个语法,常用在子查询和主查询之间,用于条件判断,根据一个条件返回一个布尔值,从而来确定下一步操作如何进行,not exists也是exists或in的对立面。
2.1.2 查看admin中的用户 我们可以通过 db.system.users.find()函数来查看 admin 库中的所有用户信息。
请用正确的x-www-form-urlencoded方式提交参数,也可以参考GitHub上的demo:https://github.com/kuaidi100-api
SELECTOBJ_NAME, OBJ_ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_TYPE, DES, STS, PRIORITY
SQL简化如下,3表关联,M表REF_NO字段上有主键,S表记录数大概900万,C表是一个很小的表,只有几百条记录:
F2是查找值,B列是查找范围,D列是结果范围,公式的意思也就是在B列查找F2,找到后返回D列对应的结果。
过程是一笔订单已经支付了,在无结果返回的时候,又允许支付了下一笔订单,造成扣款多次。
当产品规模大了之后就需要多个产品设计师协作完成整个产品,由于不同产品设计师之间的设计理念、设计方法、设计习惯的不同,协作完成的产品往往会导致产品一致性差,质量参差不齐。 这个时候会需要一份交互设计规范来规范和指导产品设计,从而保证产品设计的一致性,提升整体产品质量。 本文就来说一说交互设计规范应该包含的一些内容:
询问了对方的技术人员,他说我传的内容是空的,这就奇怪了,我后台明明已经接收到“浙江”这个值了。
with temp as ( select null a From dual union select 1 a From dual union select 3 a From dual union select 5 a From dual union select 10 a From dual ) select * from temp where 1=1 — and a = null –无结果 — and a is not null –查询到null记录
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
我们可以使用如下数据库表来监控,我们需要Performance Schema是开启的,一般都是开启的
来源:https://www.jianshu.com/p/7c569ca6852e
本文根据美团高级技术专家翟艺涛在2018 QCon全球软件开发大会上的演讲内容整理修改而成。文章分享了深度学习在酒店搜索NLP中的应用,并重点介绍了深度学习排序模型在美团酒店搜索的演进路线。
在 Elasticsearch 中处理字符串类型的数据时,如果我们想把整个字符串作为一个完整的 term 存储,我们通常会将其类型 type 设定为 keyword。但有时这种设定又会给我们带来麻烦,比如同一个数据再写入时由于没有做好清洗,导致大小写不一致,比如 apple、Apple两个实际都是 apple,但当我们去搜索 apple时却无法返回 Apple的文档。要解决这个问题,就需要 Normalizer出场了。废话不多说,直接上手看!
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/IndexedDB_API
本节来简单介绍下PHP中的数据库,这节也是进阶部分最后一节了。数据库我们还没介绍过,下去我们会好好介绍关于MySQL数据库的知识。
DSL 即领域特定语言(Domain Specific Language),是指为特定领域设定的专用语言。使用 Elasticsearch DSL 可以构建复杂的查询条件,在实际操作中最为轻量便捷。以下是主流 ES 版本常用的 DSL 分析。
本文解读的是 KDD 2020 论文《Learning to Generate Personalized Query Auto-Completions via a Multi-View Multi-Task Attentive Approach》,论文由南京大学、阿里巴巴合作完成。
拼图筛选流程: 抓出一把拼图 注:一把的数量允许动态得调整 铺展在桌面上 并行对非字母信息筛选并处理 优质连块拼图 取出 形状是边界拼图 取出 字母向下 翻面 并行对字母信息筛选并处理 相似字母XY 收集 相似字母不再出现 取出 注:随机查找n次无结果 边界拼图 取出 已出现过的字母 取出 最后一组字母 相似字母X 收集X 相似字母不再出现 取出X 直接收集Y 取出Y 注:随机查找n次无结果 注释:仅支持两只手,左手字母靠前,右手字母靠后 注释:XY集合的选择靠特征,可选的组合有
在日常业务中,产品运营需要综合多个指标进行判断,如果没有目标变量进行监督训练的话,很难人为地判断哪个指标更好,综合起来哪个类别更优秀。
如果每次都排序一遍肯定会超时的,可以使用 STL 中自动排序的 Set ,因为是两个数,所以加上 pair 就可以。
现在 ElasticSearch 大量应用在搜索领域,开发者可以通过其提供的多样的查询api达到希望的搜索效果,而且Elasticsearch版本也一直在不断迭代,以满足开发者的需要。但是,实际开发过程中,可能需要将搜索和自己的业务场景进行结合,来达到自定义的排序、搜索规则。Elasticsearch针对这种情况,提供了插件的功能,可以这么说,如果能够学会使用插件,那我们就有了自由扩充ELasticsearch功能的手段,对搜索的掌控力就能提升一个档次。
本次渗透在几个docker虚拟机间多次横向移动,最终找到了一个可以进行docker逃逸的出口,拿下服务器。渗透过程曲折但充满了乐趣,入口是172.17.0.6的docker虚拟机,然后一路横向移动,最终在172.17.0.2出实现了docker逃逸,简单画了一个思维导图,方便大家阅读全文。(因版权问题,靶机隐去,但不影响阅读)
ANSI SQL92定义了四种隔离级别,Berensen在其基础上提出应该定义额外的隔离级别,Cursor Stability和Snapshot Isolation,并且定义了三种异常。
加了影片搜索的功能之后,就存在没有搜到任何影片的情况。现在的网页上,如果没有搜到,就是没有显示结果。这个不是很直观,最好能有个提示,说没有搜到任何影片。 要实现这个功能,就得知道每次搜索出来的影片信息共有多少条。web.py 对于数据库的功能并没有做很多封装,并不能很方便地通过我们取出的影片数据得到数量。因此,需要再增加一次数据库查询,得到影片的数量。 获取数量的 SQL 语句是: SELECT COUNT(*) FROM 数据库 WHERE 查询条件; web.py 提供了接口: db.query('S
C#处理null的几个语法糖,非常实用。(尤其是文末Dictionary那个案例,记得收藏)
之前的案例中是在config配置管理配置一个DB_INFO 就可以直接使用内置方法了。 现在可以在config 中配置多个数据库连接对象的实例
2018年12月31日,美团酒店单日入住间夜突破200万,再次创下行业的新纪录,而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点,作为O2O搜索的一种,酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。第三部分会介绍深度排序模型在酒店搜索的演进路线,因为酒店业务的特点和历史原因,美团酒店搜索的模型演进路线可能跟大部分公司都不太一样。最后一部分是总结。
个人总结为:通过WEB系统中提供的数据输入入口,利用构造特殊字符串将原SQL语句拼接成实现其他功能的SQL语句,从而实现对原不可见的数据进行操作的目的。
上一节我们讲到go语言的工作区和GOPATH,这一节来说说代码文件的组织。 [image.png] 代码文件 代码文件分为: 命令代码文件,库代码文件和测试代码文件。 go命令文件 命令代码文件,这是程序的运行入口,是每个可独立运行的程序必须拥有的。 如果一个源码文件声明属于 main 包,并且包含一个无参数声明且无结果声明的 main 函数,那么就是命令源码文件 go的命令行功能一般都会结合flag包作为参数输入,flag包可以解析多种类型的数据,包括: int(int|int64|uint|uint64
导语:SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件,支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎,如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件,满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件,实现以下三点的价值: 解决业务数据孤岛,最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择,提升业务使用数据效率 优化
导语:SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件,支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎,如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件,满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件,实现以下三点的价值: 解决业务数据孤岛,最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择,提升业务使用数据效率
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统,它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言,它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
答案:MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库,它使用BSON(一种类似JSON的二进制格式)来存储数据。与关系型数据库相比,MongoDB没有固定的数据模式,支持非结构化数据的存储,且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具,这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率,以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表,其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
Python是一种强大的编程语言,广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库,用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作,可以快速地构建高效的应用程序。
在 时间序列数据和MongoDB中:第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题,以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB:第二部分 - 模式设计最佳实践中, 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中,我们将介绍如何查询,分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具(如 MongoDB Shell 命令行)和 MongoDB Compass(基于GUI的查询工具)。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序,包括C#,Java,NodeJS,Go,R,Python,Ruby等等。
对于一个MongoDB的复杂查询,如何才能创建最好的索引?在本篇文章中,我将展现一种给读请求定制的索引优化方法,这种方法会考虑读请求中的比较,排序以及范围过滤运算,并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣,并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。
轮询(polling):客户端按规定时间定时像服务端发送ajax请求,服务器接到请求后马上返回响应信息并关闭连接。
如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下:
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