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  • Query String & Simple Query String

    查询数据 POST users_search{ query: { query_string: { default_field: name, query: Ruan AND Yiming } }} POSTusers_search{ query: { query_string: { fields:, query: (Ruan AND Yiming) OR (Java AND Elasticsearch)} }} 3、使用simple_query_string查询数据#Simple Query 默认的operator是 OrPOST users_search{ query: { simple_query_string查询我们可知这里query的and不作为连接词只用 其实应为 Ruan OR AND OR YimingPOST users_search{ query: { simple_query_string:users_search{ query: { simple_query_string: { query: Ruan Yiming, fields: , default_operator: AND }
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  • Power Query 系列 (01) - Power Query 介绍

    Power Query 介绍 Power Query 是微软提供的工具,Excel 2013 版作为插件加载使用,从 Office 2016 版开始,Power Query 的功能集成到 Excel 中网上关于 Power Query 以及 Power Query 内置的 M 语言的教程并不多,所以计划撰写系列博客,尽量以案例的方式,讲解 Power Query 和 M 语言 (M 语言后被改名为 PowerQuery Query Language)的使用方法。本文先从一个例子,说明 Power Query 的典型步骤和 Power Query 主要构成。参考 What is Power Query? Power-Query-概述和学习 示例素材 github
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  • CSS Feature Query

    一.作用与media query(媒体查询)类似,feature query(特性查询)也是一种条件样式,仅在支持特定样式规则的环境应用指定的一组样式:The @supports CSS at-ruleThis is called a feature query.等等,这种能力似乎CSS生来就有:为了保证新属性和新值将来可以添在现有的属性上,用户代理必须忽略一份非法样式表的某一部分,如含有未知属性的声明这种包容能力,让新特性的应用少了一些忧虑(大不了不支持,回到降级方案)那么,feature query带来了什么能力?也就是说,这个判断不可靠,会漏掉一部分(既不支持@supports也不支持vh的环境)同样,肯定形式的feature query也不是完全可靠的,例如:@supports (height: 100vh)但这通常不足为虑,因为一般需要判断支持性的特性比feature query更前沿一些四.优雅降级与渐进增强针对浏览器不一致的问题,这是两种类似的应对策略,区别在于:优雅降级:高端环境优先,妥协让步低端环境
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  • 查询交易

    参数名称必选类型描述 Action是String公共参数,本接口取值:Query。 Version是String公共参数,本接口取值:2018-04-16。Module是String模块名,固定字段:transaction Operation是String操作名,固定字段:query ClusterId是String区块链网络ID,可在区块链网络详情或列表中获取Action=Query&Module=transaction&Operation=query&ClusterId=251005746envnew&Peers.0.PeerNameFailedOperation.FabricTxQueryfabric query交易错误。FailedOperation.FabricTxQueryNonefabric query交易错误, 无正确。 FailedOperation.GroupIllegal用户非法操作。
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  • Query意图识别分析

    本文主要研究以下几点:什么是搜索 搜索评价指标 意图识别 query改写什么是搜索一个搜索引擎的技术构建主要包含三大部分: (1) 对query的理解 (2) 对内容(文档)的理解 (3) 对query用户的原始 query 是 “michal jrdan” S2. Query Correction 模块进行拼写纠错后的结果为:“Michael Jordan” S3.),用户所点击的搜索结果的标题(Title),如果用户在Session期间变换了查询词(例如从Query1 -->Query2),则后续的搜索和点击均会被记录,直到用户脱离本次搜索,则Session结束query改写 query改写,类目相关,命名实体识别和 query改写包括: query纠错 – 如果搜索引擎返回的是空结果或者结果过少,此时应该需要增加拼写纠错的处理 query扩展: eg.Jordan berkley” (1) 同义词扩展表 (2) 使用词向量进行同义词拓展 (3) 如果query没有相应返回,则根据用户历史数据拓展原query query删除 – 判断丢弃哪个些词 (实体识别
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  • Elasticsearch(六)——Query

    常用的参数如下: 字段 描述 -q 指定查询的语句,语法Query String Syntax -df q 中不指定字段时默认查询字段 -sort 排序 -timeout 指定超时时间,默认不超时 -from类型match queryes会在底层自动将math query转换成bool should语法GET blogpaper_search{ query: { match: { title: java elasticsearch: { query: java elasticsearch, operator: and } } }}minimum_should_match关键字GET blogpaper_search{ query类似于URL Search中的q参数查询simple_query_string类似Query string 但是会忽律错误的查询语法,并且仅支持部分查询语法term将查询语句作为整个单词进行查询,不会对查询语句做分词处理: }} }##sort排序GET blogpaper_search { query: { match: { title: elasticsearch } } , sort: }
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  • MongoDB Query 的几个方法

    Query.All(name, a, b);通过多个元素来匹配数组Query.And(Query.EQ(name, a), Query.EQ(title, t));同时满足多个条件Query.EQ(name, a);等于Query.Exists(type, true);判断键值是否存在Query.GT(value, 2);大于>Query.GTE(value, 3);大于等于>=Query.In(name, a, b);包括指定的所有值,可以指定不同类型的条件和值Query.LT(value, 9);小于<Query.LTE(value, 8);小于等于
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  • 2.1 Power Query 概述

    Power Query在Power BI的三个模块中是投资回报率最高的一个,花最少的时间学习但收到最好的效果,因为它的操作非常容易上手,但直击数字工作的痛点,解决那些重复的、繁琐的、低附加值的工作。?2工具评测其实利用工具来解决分析效率问题不是一个新话题,在Power Query之前,常见的方法有三种:Excel公式、VBA编程、SQL数据库。我们来分别做个剖析。B.下面的两张图源于《M is Data Monkey》这本书, 他们很好地说明了Power Query可谓神器,是个低付出,高回报的工具。 ?C.Power Query是依托于Excel而独立模块化的知识体系,它的影响力和受众人群远高于其他三个我们所列举的工具。 ?Power Query的出现就好像一台智能机器,把我们从搬运工的苦力工作中解放了出来,让机器来取代人力。
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  • FunDA(1)- Query Result Row:强类型Query结果行

    为了实现安全高效的数据行操作,我们必须把FRM产生的Query结果集转变成一种强类型的结果集,也就是可以字段名称进行操作的数据行类型结果集。在前面的一篇讨论中我们介绍了通过Shape来改变Slick Query结果行类型。不过这样的转变方式需要编程人员对Slick有较深的了解。更重要的是这种方式太依赖Slick的内部功能了。一般来说我们还是可以假定任何FRM的使用者对于FRM的Query结果集类型是能理解的,因为他们的主要目的就是为了使用这个结果集。那么由FunDA的使用者提供一个Query结果数据行与另一种类型的类型转换函数应该不算是什么太高的要求吧。FunDA的设计思路是由用户提供一个目标类型以及FRM Query结果数据行到这个强类型行类型的类型转换函数后由FunDA提供强类型行结果集。
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  • 优化更须要优化的Query

    什么样的Query更须要优化呢? 这个问题须要从对整个系统的影响来考虑。哪个Query的优化能给系统整体带来更大的收益,就更须要优化。一般来说,高并发低消耗的影响 > 低并发高消耗 案例 假设有一个Query每小时执行10000次,每次需要20个IO,而另外一个Query每小时执行10次,每次需要20000个IO (1)通过IO消耗来分析小时) 而如果希望通过优化第二个Query达到相同的效果,必须要让每个Query减少20000 10 = 2000 IO 可以看出第一个Query节省2个IO即可达到第二个Query节省2000个IO一个频繁执行的高并发Query的危险性比一个低并发的Query要大很多 当一个低并发的Query执行计划有误时,所带来的影响只是该Query请求者的体验会变差,对整体系统的影响并不会特别突出,但是,如果一个高并发的Query执行计划有误,它带来的后果很可能就是灾难性的
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  • MySQL Query Cache实现原理

    MySQL的Query Cache实现原理实际上并不是特别复杂,简单来说就是将客户端请求的Query语句(仅限于SELECT类型的Query)通过一定的hash算法进行一个计算,得到一个hash值,存放在一个存放Query hash值的链表中每一个hash值所在节点的同时,还存放了该Query所对应的Result Set的Cache所在的内存地址,以及该Query涉及的所有Table的标识等一些其他相关信息系统接受到任何一个SELECT类型的Query时,首先计算出其hash值,然后通过该hash值到Query Cache中去匹配,如果找到了完全相同的Query,则直接将之前所缓存(cache)的Result Set返回给客户端,完全不须要进行后面的任何步骤即可完成这次请求而后端的任何一个表的任何一条数据发生变化之后,也会通知Query Cache,须要将所有与该Table有关的Query的Cache全部失效,并释放出之前占用的内存地址,以便后面其他的Query能够使用?
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  • Elasticsearch系列之Query DSL

    1 前言 我们先通过阅读官方文档,了解一下什么是 Query DSL 。1.1 Query DSL Elasticsearch provides a full Query DSL (Domain Specific Language) based on JSON to define: Leaf query clausesLeaf query clauses look for a particular value in a particular field, such as theThese queries can be used by themselves.** Compound query clauses Compound query clauses wrap other leafQuery clauses behave differently depending on whether they are used in query context or filter context
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  • different types of saved query

    且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) Created by Jerry Wang, last modified on Jun 09, 2015In saved querypersistence table, you can see there are three kinds of saved query:If you create several queries andin the runtimeBefore an advanced search view is to be rendered, UI framework will load the automatic query
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  • MySQL query rewrite插件简单测试

    在机场继续努力一把,学习了下MySQL query rewrite这个插件,感觉还不错,j简答测试了下,已经找到Oracle FGA的影子了。MySQL的插件还是很丰富的,大多数都在lib目录下,我们可以使用show pugins的方式来查看一个插件清单,但是在share目录下有一个插件query rewrite却是比较特殊,非常低调。CREATE TABLE IF NOT EXISTS query_rewrite.rewrite_rules (。。。。sec)Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)Query OK, 0 rows affectedlimit 10); Query OK, 1 row affected (0.08 sec)mysql> create database test2;Query OK, 1 row affected (
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  • Raw SQL,Query Builder与ORM

    Query Builder 是可选的,手写 SQL 区别不大。Builder 与 Schema Builder 都可以在线试玩:Knex-playgroundKnex Query Lab优势Query Builder 确有其优点:跨数据库:这层抽象能够抹平数据库特定的SQL 语法差异,例如 MSSQL 不支持limit子句松耦合:解除 Query 创建与序列化的紧耦合,尤其在动态创建查询的场景,比手动拼接 SQL 字符串友好很多安全:Query Builder 会对参数进行转义单从回报率上看,耗费时间去学习一个不那么通用的东西(无论 Query Builder 还是 ORM),不如熟练掌握万能的 SQL,虽然不同数据库间存在一些语法差异,但大同小异而 Query Builder和 ORM 确有其优势与适用场景,比如生产力优先的场景,上 ORM 不失为一个正确的选择,而如果只是想快速创建 SQL 的话,Query Builder 就很合适:Using a Query Build
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  • Query请求的执行流程分析

    Query请求的执行流程分析我们以 httpdhandler.go中的serverQuery为入口来分析;在前面我们有专门讲解 httpdhandler 的一篇文章;我们不会分析查询结果是如何通过tsmtree和倒排索引得到的,重点放在查询的上层流程上;本章我们将主要精力放在 query.Executor的分析上。Executor的定义和创建定义:type Executor struct { Used for executing a statement in the query.每个query都会对应一个task, 由TaskManager统一管理 TaskManager *TaskManager Logger to use for all logging.请求都会对应一个Task,交由TaskManager统一管理type Task struct { query string Query请求的string database string 当前Query需要操作的
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  • Elasticsearch Query DSL查询入门

    查询高很多简单查询一个最简单的DSL查询表达式如下:GET _search{ query:{ match_all: {} }}_search 查找整个ES中所有索引的内容query 为查询关键字,类似的还有:{ multi_match: { query:ops-coffee.cn, fields: } }}query_string可以在查询里边使用AND或者OR来完成复杂的查询,例如:GET ops-coffee-2019.05.15_search{ query:{ query_string: { query:(a.ops-coffee.cn) OR (b.ops-coffee.cn), fields: } }:{ query_string: { query:host:a.ops-coffee.cn OR (host:b.ops-coffee.cn AND status:403) } }}以上表示查询(host为a.ops-coffee.cn)或者是(host为b.ops-coffee.cn且status为403)的所有记录与其像类似的还有个simple_query_string的关键字,可以将query_string
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  • Yii2 数据操作Query Builder

    print_r($rows);use yiidbQuery; $query = (new Query()) ->from(user) ->orderBy(id); SELECT$query->select-> FORM$query->from(user); $query->from(); $query->from(public.user u, public.post p); $query->from()(); orderBy , addOrderBy GROUP BY$query->groupBy(id, status); $query->addGroupBy(); HAVING $query->havingOUTER JOIN, post, post.user_id = user.id); $query->leftJoin(, u.id=author_id); UNION$query = new Queryresult $rows = $command->queryAll();QUERY RESULTSuse yiidbQuery; $query = (new Query()) ->from(user)
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  • MySql 查看Query Cache的状态

    query cache 是mysql性能优化时的重要指标,通过查看query cache的状态信息,就可以知道例如 缓存是否有碎片、命中缓存的数量、没用到缓存的次数 ……使用方法 mysql>show结果项说明 Qcache_free_blocks 缓存中相邻内存块的个数,数目大说明可能有碎片使用 FLUSH QUERY CACHE 会对缓存中的碎片进行整理,从而得到一个空闲块 Qcache_free_memory多少次命中,通过这个参数可以查看到querycache的基本效果 Qcache_inserts 多少次未命中然后插入,通过“Qcache_hits”和“Qcache_inserts”两个参数我们就可以算出Queryquery cache 的query数量 通过Qcache_lowmem_prunes 和 Qcache_free_memory 相互结合,能够更清楚地了解到系统中query cache的内存大小是否足够当前Query Cache 中cache 的Query 数量 Qcache_total_blocks 当前Query Cache 中的block 数量
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  • Power Query 中Python的使用

    Power Query2018年就已经支持python了,你尝试过吗?今天说一下power query使用python的步骤和简单应用。总结:在power query 中 python 使用 dataset 变量来访问当前表的数据;dataset 是 pandas 中 的 DataFrame;使用python语法对 dataset 的行和列进行操作还是选择刚才新建的表,点击 运行Python脚本,输入如下代码:(power query自动对Python添加 #(lf) 用来进行转义)df = pandas.DataFrame(dataset)df.to_excel(D:源.xlsx, index=None) 至此,便成功将power query 中的文件导出至本地。
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