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sql模糊,多值模糊(割搜索,符串转行)

对于平时简单的,一般使用like就能解决问题。如果值不连续,使用like就有点乏力了。在工作中遇到这种业务,特整理如下文章,如果有更高效的解决方案,也望推荐互相学习。 4.现在业务大升级,需要找 “苹果,猕猴” 这种不连续的数据,并且只要符合其中一个值,结果集就要包含其中。对于这种找,最直接想法:符串,循环遍历去。 此业务首先源于数据库设计如此,生成环境中”大量器件编号”通过逗号隔存放在一个,前端参数顺序可变,所以产出此文章,也帮助遇到类似业务的朋友。 XML符串割成多行,也就是符串转行功能。     参照文章:http:www.cnblogs.comendarchive201102171957011.html  4.原数据集inner join 符串结果集,再inner join之后的结果集,

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ES脚本符串

本文介绍的方法是基于ES5.2版本的,可能对其他版本不适用。 www.elastic.coguideenelasticsearchreference5.2modules-scripting-fields.html https:www.elastic.coguideenelasticsearchreference5.2modules-scripting-painless-syntax.html为空的文档

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    Django-官网翻译(1.11版本文档)-QuerySet-找-06

    Aggregation functions 聚合函数field-lookups 找(条件,双下划线)常见形式注意点书写格式lookuptype 找类型类整理单词特别点 本文将翻译 保存外键或多对多(ForeignKey or ManyToManyField fields)外键 ForeignKey 更新一个外键的写法和普通的完全一致,只需要将正确类型的对象配给相关即可 objects with filters 通过 filter 出指定的对象.all() 方法可以返回 数据库中所有记录的对象 但是通常情况下,我们只需要出里面的一小对象。 ,当只需要(取值)结果集中的一时,cache 会被检,但如果没有被填充,则不会缓存后续返回的项目(but if it is not populated then the items returned (条件,双下划线) 此参考文档: django官网 找(field-lookups) 找(field-lookups)对应的是 SQL 语句中的 WHERE 条件,一般放在

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    Django基础篇-

    常用的Field 的常用参数常用的模型类型①常用的获取所有记录:rs = User.objects.all()获取第一条数据:rs = User.objects.first()获取最后一条数据 rs = User.objects.all().values()获取当前到的数据的总数:rs = User.objects.count()# 对象的条件对象的条件的意思是传给以上方法的一些参数 相当于是 SQL 语句中的 where 语句后面的条件,语法为“名__规则”: exact 相当是等于号: rs = User.objects.filter(name__exact=yuntuan) ③常用的模型类型IntegerField:整型,映射到数据库中的 int 类型。CharField:符类型,映射到数据库中的 varchar 类型,通过 max_length 指定最大长度。 映射到数据库中是 date 类型,在使用的时候,可以设置 DateField.auto_now 每次保存对象时,自动设置该为当前时间。

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    【MYSQL包含逗号的

    `standard_catalog_code` = 040101 结果:?拆语句:SELECT DISTINCT tpi. 析:使用mysql自带的临时表mysql.help_topic做中间临时表

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    MySQL-库表信息

    本文中记录的是两份SQL脚本,用于数据库的库表和信息。? 数据库中的表信息下面的语句是数据库中表的信息-- 表及注释select TABLE_NAME ,TABLE_COMMENTFROM INFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERE TABLE_SCHEMA = 库名表中信息下面的语句是某个表中相关信息-- 及注释SELECT COLUMN_NAME ,COLUMN_COMMENTFROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNSWHERE

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    Elasticsearch的R在这里,与聚合

    es的索引的company,其有如下,下面是一个示例数据id: 1, idname: 张三,姓名sex: 男,性别age: 49,年龄birthday: 1970-01-01,生日position 0, size:10 }【注意】from+size不能大于10000,也可以进行修改,但不建议这么操作,因为es主要片模式,其会在每个片都会执行一样的,然后再进行汇总排序,如果数据太大,会撑爆内存 例如每个片都出10000条,总共5个片,最后就会进行50000条数据的排序,最后再取值。 :只匹配一个符 *:匹配多个符【sql】 select * from company where departments like %ES】 POST http:192.168.197.100: :{ departments.keyword:市 } } }10、空值(null) 比如我添加一个文档,里面没有sex或者添加的时候sex为null,这种情况该怎么进行呢?

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    Elasticsearch调优实践

    控制的存储选项ES底层使用Lucene存储数据,主要包括行存(StoreFiled)、列存(DocValues)和倒排索引(InvertIndex)三。 在写入数据时,ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string,存储为source时,可以通过source拿到当初写入时的整个json结构体。 所以,如果没有取出整个原始json结构体的需求,可以通过下面的命令,在mapping中关闭source或者只在source中存储,数据时仍可通过ES的docvaluefields获取所有的值 ES默认对于所有都开启了倒排索引,用于。对于没有需求的,可以通过下面的命令关闭倒排索引。 时,使用query-bool-filter组合取代普通query默认情况下,ES通过一定的算法计算返回的每条数据与语句的相关度,并通过score来表征。

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    Elasticsearch调优实践

    控制的存储选项ES底层使用Lucene存储数据,主要包括行存(StoreFiled)、列存(DocValues)和倒排索引(InvertIndex)三。 在写入数据时,ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string,存储为_source时,可以通过_source拿到当初写入时的整个json结构体。 所以,如果没有取出整个原始json结构体的需求,可以通过下面的命令,在mapping中关闭_source或者只在_source中存储,数据时仍可通过ES的docvalue_fields获取所有的值 ES默认对于所有都开启了倒排索引,用于。对于没有需求的,可以通过下面的命令关闭倒排索引。 :该用于exists,来确认某个doc里面有无一个存在。

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    Elasticsearch调优实践

    控制的存储选项ES底层使用Lucene存储数据,主要包括行存(StoreFiled)、列存(DocValues)和倒排索引(InvertIndex)三。 在写入数据时,ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string,存储为_source时,可以通过_source拿到当初写入时的整个json结构体。 所以,如果没有取出整个原始json结构体的需求,可以通过下面的命令,在mapping中关闭_source或者只在_source中存储,数据时仍可通过ES的docvalue_fields获取所有的值 ES默认对于所有都开启了倒排索引,用于。对于没有需求的,可以通过下面的命令关闭倒排索引。 :该用于exists,来确认某个doc里面有无一个存在。

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    ES 不香吗,为啥还要 ClickHouse?

    >= 2 找到存在某的记录: # ES{ query:{ exists:{ field:application } }} # ClickhouseSELECT * FROM syslog WHERE application is not NULL ES 是文档类型的数据库,每一个文档的模式不固定,所以会存在某不存在的情况;而 Clickhouse 对应为为空值。 syslog 聚合不重复的值,找所有不重复的的个数:# ES{ aggs:{ my-agg-name:{ cardinality:{ field:priority } } }} # ClickhouseSELECT 我们画出出所有的的响应时间的布:?总时间的对比如下:?通过测试数据我们可以看出 Clickhouse 在大的性能上都明显要优于 Elastic。 当然 ES 还支持非常丰富的功能,这里只有一些非常基本的,有些可能存在无法用 SQL 表达的情况。?

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    Elastic Search实战-Search API

    1 Search API简介实现对 ES 中存储的数据进行,endpoint 为 _searchGET _search 指定单个索引GET my_index_search 指定多个索引 GET my_index1,my_index2_search 通配符GET my_*_search 形式URI Search方便通过命令行测试,仅能包含 es 提供的语法。 field) q 中不指定时,默认,如果不指定,es所有sort 排序timeout 指定超时时间,默认不超时from,size 用于页案例 user 包含 java java gao 表示词语,要求先后顺序,必须是 java gao 连起来java gao3.2 泛不指定,而是在所有中匹配 term还可指定, 语法 《 名:要的值 如果不加括号,status:active OR pending 表示 status 的值是 active 或者全的值是 pending。因为 es 如果不指定,可能会按全去匹配。

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    Elasticsearch调优实践

    控制的存储选项ES底层使用Lucene存储数据,主要包括行存(StoreFiled)、列存(DocValues)和倒排索引(InvertIndex)三。 在写入数据时,ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string,存储为_source时,可以通过_source拿到当初写入时的整个json结构体。 所以,如果没有取出整个原始json结构体的需求,可以通过下面的命令,在mapping中关闭_source或者只在_source中存储,数据时仍可通过ES的docvalue_fields获取所有的值 ES默认对于所有都开启了倒排索引,用于。对于没有需求的,可以通过下面的命令关闭倒排索引。 这样每次写入时,ES都会耗费一定的资源做。如果用户写入数据时不指定doc,ES则通过内算法产生一个随机的_id,并且保证_id的唯一性,这样就可以跳过前面_id的步骤,提高写入效率。

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    ES系列06:ik词+Full text queries 之match query

    本文结构【开局一张图】 Full text queries 将在执行前将符串词。因为ES本身提供的词器不太适合中文词,所以在学习全文前,我们先简单了解下中文词插件ik词。 ES”拆为“关注,我,系统,学习,es”,适合 Phrase 。 在简单学习了解了Ik词后,我们就可以去学习es的全文了。 ,一个配置多个词器在数据的存储和操作上方便许多,只用储存一个,即可得到不同的词效果。 2, 来,由于能够转换成整数,这时 elastic 内会将 符串先转换成整数再做,不会报错。

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    《ElasticSearch6.x实战教程》之简单搜索、Java客户端(上)

    在已经建立索引且定义好映射Mapping的情况下,如果直接修改name,此时能修改成功,但是却无法进行,这与ES底层实现有关,如果一定要修改要么是新增,要么是重建索引。 pretty{ query:{ bool:{ must: } }}存在存在意为是否存在某个存在name的数据。 在以前ES有missing表示不存在的,后来的版本中由于must not和exists可以组合成missing,故去掉了missing。不存在name的数据。 但在本章中暂时避开这个问题,只说明在ES中如何进行ES包含from和size关键,from表示起始值,size表示一次的数量。 中往往我们也需要对数据进行排序返回,MySQL中使用order by关键ES中使用sort关键指定排序以及降序升序。

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    腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇

    众所周知,Hadoop 生态的长处是处理大规模数据集,但是其缺点也很明显,就是当用于交互式析时,时延会比较长。而 ES 在这几个方面的能力很强,对于如 ad-hoc ,基本可以做到秒级。 5. es.resource 指定要读写的index和type 6. es.mapping.names 表ES的索引名映射 7. es.read.metadata 如操作的ES涉及到 _id之类的内,需要将这个配置开启。 ES表 select * from tmp.tmp_es limit 10; 6. } }} 结语 本文以腾讯云上的EMR和Elasticsearch为例,介绍了如何通过ES强大的ES-Hadoop组件,在hive和MR上进行数据的和写入。

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    你是否知道怎样借助ES在不同场景下构建数据仓库

    阅读数:3141 | 8钟阅读摘要ES最多使用的场景是搜索和日志析,然而ES强大的实时索引、全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持。 之所以不从ES取数,一方面是由对ES负担压力比较大,另一方面是无法存放较长的。 最后一步是将可优化的结点树转为存储可支持的条件(ES Query、 HBase Filter等)。?(Hive的源码对象)在有了构建能力之后,还需要支持ES特有的。 一是即席,可以实时且灵活度高,只需要索引而不用预计算出维度表。二是占用空间小,由于使用ES索引代替维度表,所以空间的开销得以减小。三是全文检索支持,lucene支持。 因此用到了Cardinality,识别的基数,然后设定阀值过滤。以上为今天的全享内容,谢谢大家!

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    ELK从入门到还未精通(二)——ElasticSearch上篇

    (主片 不可调整)replica副本,可以备份数据用,多个replica还可以提高的吞吐量query dslES的复杂语句简称就像我们mysql叫语句叫sql一样很多ES的教程都会跟你类比 所以我们每次的时候,结果都会返回一个_score,默认的结果按值从高到低返回,词在文档中出现次数越多,词越相似,值越高,这也符合我们想要的搜索结果。 假如我们要根据结果按某个的的数值进行排序,前面我们讲到ES的field是支持很多数据类型的,所谓的正排索引就是单存的存了每个的原始值,所以,假如我们要对一个符串类型的做排序,那么我们要手动把它设为 ES的实际上内的更新策略就是先删除再插入,所以ES的更新效率并不高。 按id精准documentGET lib1_doc{_id}?我们可以在的时候指定返回的只要在后面加上?

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    贷前系统ElasticSearch实践总结

    为了实现数据的安全可靠,并且提高数据的性能,ES一般采用集群模式进行署。 集群 多个ES节点相互通信,共同担数据的存储及,这样就构成了一个集群。 配合keyword使用的还有一个关键词norm,置为false表示当前不参与评;所谓评是指根据单词的TFIDF或其他一些规则,对出的结果赋予一个值,供展示搜索结果时进行排序, 而一般的业务场景并不需要这样的排序操作 (都有明确的排序),从而进一步优化效率。 关键表示一个按范围时间(2018年9月10号),上半script表示对匹配到的记录进行的操作,是一类Groovy代码(有Java基础很容易读懂),格式化后如下, 其中定义了两个方法getDayDiff commit:原子写操作 索引中的数据会以原子写的方式写入到ES索引中,所以提交到ES的一条记录,能够保证完全写入成功,而不用担心只写入了一,而另一写入失败。

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    Linq连接guid与varchar

    这样在Linq的时候就不能直接关联了,如下代码会编译不通过:from a in db.WorkflowInstancejoin b in d.xxxxxx.ID为guid类型on new { a.ForeignTable a.ForeignTable, a.ForeignKey } equals new { ForeignTable = nameof(xxx), ForeignKey = b.ID+ }select a;以为这代码最终都会转成 解决方案如果xxx.id是数类型(int,float,double,decimal)是可以使用SqlFunctions.StringConvert(xxx.id)转换成string类型,这样就可以了, SqlFunctions.StringConvert支持double和decimal,基本上数都可以转换成这两种类型,但是注意下转换时小数点后0的个数,因为string比较时少一个0是不一样的。 ForeignTable = nameof(xxx), ForeignKey = SqlFunctionsExtension.ConvertGuidToChar(b.ID) }select a;这样就能正常数据了

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