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    Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析

    Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析 初学者认为这两个关键字的没啥关系,一个是用于字符串的精确匹配查询,一个是数字类型的字段用在计数的场景,比如说博客的点赞数,订单金额等...但是用keyword是否可以呢? numeric除了支持等值精确查询,还可以范围查询。但是大部分情况下我们业务场景对于订单状态的使用都是精确查询的,不会有大于某个状态或者小于某个状态这样的情况。 ?...所以刚才说的订单状态的场景,用keyword和numeric肯定都可以满足。但是那种方案好呢?答案是keyword。 对于keyword类型的term query,ES使用的是倒排索引。...为啥numeric对于term精确匹配的查询性能没有keyword好 前面我们提到了IntPoint类,这个类有三个查询方法: //构造精确查询,内部还是调用newRangeQuery Query newExactQuery...比如我们有这样一个索引: PUT blogs { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "keyword"

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    【Python】已解决:SyntaxError: positional argument follows keyword argument

    已解决:SyntaxError: positional argument follows keyword argument 一、分析问题背景 在Python编程中,有时我们会遇到“SyntaxError...: positional argument follows keyword argument”这样的报错信息。...具体来说,就是在使用关键字参数(keyword argument)后又使用了位置参数(positional argument),而Python要求所有的位置参数必须出现在关键字参数之前。...如果在调用函数时,先传递了关键字参数,然后又尝试传递位置参数,Python解释器就会抛出“SyntaxError: positional argument follows keyword argument...五、注意事项 为了避免“SyntaxError: positional argument follows keyword argument”这样的错误,我们在编写代码时应该注意以下几点: 参数顺序:确保在函数调用中

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