配置文件EasySwoole框架提供了非常灵活自由的全局配置功能，配置文件采用PHP返回数组方式定义，对于一些简单的应用，无需修改任何配置，对于复杂的要求，还可以自行扩展自己独立的配置文件和进行动态配置。框架安装完成后系统默认的全局配置文件是项目根目录下的 produce.php,dev.php 文件，(在3.1.2版本之前是dev.env,produce.env)文件内容如下:<?php
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2024-03-22 14:15:16
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子查询返回有单行，多行和null值；适用于单行子查询的比较运算符是=，>,>=,<,<=<>和!=。适用于多行子查询的比较运算符是in,not in,any和any。在子查询中不可回避的是会返回null值，下面就这个问题来讨论一下。在单行子查询中SQL> select last_name,department_id from employees whe
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2024-05-06 20:30:40
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目录一、 Field的介绍二、Field的属性介绍三、常用的Field类型 （一）text文本字段 （二）keyword关键字字段 （三）date日期类型  
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2024-03-17 10:41:08
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一、字段类型概述 二、字符串类型ElasticSearch对字符串拥有两种完全不同的搜索方式. 你可以按照整个文本进行匹配, 即关键词搜索(keyword search), 也可以按单个字符匹配, 即全文搜索(full-text search).text用于全文搜索的, 而keyword用于关键词搜索.Text： 会分词，然后进行索引 支持模糊、精确查询 不支持聚合keyword： 不进
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2024-03-29 07:43:32
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我们知道elasticsearch提供了很多的字段类型，当我们索引结构化的简单字段的时候可以使用keyword类型，例如id，email、主机名、状态码、标签、邮政编码等；但是keyword字段类型在索引的时候，并不会对字段的值进行一些预处理，也就是直接保留字段的原值。当我们使用如下文档进行索引的时候，es到底是怎样进行索引处理的呢？{ "id":1
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2024-03-06 08:14:40
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主要知识点：
TF/IDF算法介绍
查看es计算_source的过程及各词条的分数
查看一个document是如何被匹配到的 一、算法介绍 relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算
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2024-05-07 12:30:10
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keyword和text都是从string拆分出来。keyword默认不分词，用于精准查询（term）text会被分词，比如“苹果笔记本”，可能会被拆分为“苹果”、“笔记本”。如果用term查询“苹果笔记本”，结果为空 es2.*用户可忽略该文章。作者不会使用2.*版本的es！！！当初接触es，最惊讶就是他的版本速度发布太快，这次主要讨论keyword与text的区别在es 2.*版本里
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2024-02-27 06:54:35
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什么是 ESLint ？ESLint 是在 ECMAScript/JavaScript 代码中识别和报告模式匹配的工具，它的目标是保证代码的一致性和避免错误。在许多方面，它和 JSLint、JSHint 相似，除了少数的例外：ESLint 使用 Espree 解析 JavaScript。ESLint 使用 AST 去分析代码中的模式ESLint 是完全插件化的。每一个规则都是一个插件并且你可以在运
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2024-07-03 13:00:55
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es搜索核心与实战Day08一、分页于遍历1.From/Size默认情况下，查询按照相关度算分排序，返回前十条记录容易理解的分页方案From：开始位置Size：期望获取文档的总数2.Search After避免深度分页问题避免深度分页的性能问题，可以实时获取下一页文档信息不支持指定页数（From）只能往下翻第一步搜索需要指定sort，并保证值是唯一的（可以通过加入_id保证唯一性）然后使用上一次，
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2024-08-06 21:36:52
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文档(document)es是面向doc的，doc是搜索数据的最小单位，doc在es中被序列化为json格式，doc由多个key、value组成，每一个doc都有唯一的id。一个doc类似数据库表的一条记录，doc包含的key类似数据库表的column。es是基于lucene的，so，doc中的key就是lucene中的field。文档的元数据(meta-data)元数据就是用来描述数据的数据，例
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2024-03-21 08:37:40
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技术上来说，一个主分片最大能够存储 Integer.MAX_VALUE - 128 个文档，但是实际最大值还需要参考你的使用场景：包括你使用的硬件， 文档的大小和复杂程度，索引和查询文档的方式以及你期望的响应时长。索引在默认情况下会被分配5个主分片如果你的数据没有自然的 ID， Elasticsearch 可以帮我们自动生成 ID 。 请求的结构调整为： 不再使用 PUT 谓词(“使用这个 URL
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2024-08-25 15:52:48
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搜索引擎我也不是很熟悉，但是数据库还是比较了解。可以把搜索理解为数据库的like功能的替代品。因为like有以下几点不足：第一、like的效率不行，在使用like时，一般都用不到索引，除非使用前缀匹配，才能用得上索引。但普通的需求并非前缀匹配。第二、like的不能做到完全的模糊匹配。比如like '%化痰冲剂%'就不能把”化痰止咳冲剂“搜索出来。但是普通的用户，需求就是这样第三、like无法根据匹
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2024-10-05 11:08:47
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一：ES的功能：1.分布式： 因为是分布式的，所以是高可靠行，易于管理，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据（2019-03-04挖坑：如何实现分布式的，配置和实现的算法等）2.处理数据的形式能处理结构化，非结构化，时间序列等数据3.实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索 （2019-03-04挖坑：字段索引的优化算法，保存形式 k-v）4
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2024-10-16 16:46:22
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1.1创建类语法格式：class name {
//class body
}实例化：var xxx=new name()
//注意:必须使用new实例化对象例：//创建一个class,此处创作一个 学校 类
class School {
}
//实例化这个类
new School()1.2.类constructor构造函数定义：constructor()方法是类的构造函数（默认方法），作用
1. 基于词项与全文的搜索1.1 基于term的搜索term的重要性：term是表达语义的最小单位特点：
包括term query\range query\exists query\prefix query\wildcard queryterm查询，对输入不做分词可以通过constant score将查询转换成一个filtering,避免算分，并利用缓存，提高性能GET kibana_sample
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2024-10-08 12:37:53
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每个字段都有一个字段数据类型或字段类型。此类型指示字段包含的数据类型（如strings或boolean）及其预期用途。例如，可以将strings索引到text和keyword字段。但是，text字段值将被分析以进行全文搜索，而keyword字符串则保留原样以进行过滤和排序。 字段
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2024-04-05 08:02:10
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一、term vector
1、term vector ：获取document中的某个field内的各个term的统计信息
term information: term frequency in the field, term positions, start and end offsets, term payloads
term statistics: 设置term_statistics=tr
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2024-07-24 21:03:15
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目录一、Elasticsearch简介&安装1.1、Elasticsearch是什么？1.2、全文搜索引擎1.3、Elasticsearch的应用案例1.4、Elasticsearch的下载、安装、运行1.5、有关restful二、参考链接 一、Elasticsearch简介&安装1.1、Elasticsearch是什么？The Elastic Stack, 包括 Elastic
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2024-07-15 14:54:29
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目录1.概念1.1.term与match1.2.text与keyword2.Term + Text/Keyword（1）term查询text字段（2）term查询keyword字段3.Match + Text/Keyword（1）match查询text字段（2）match查询keyword字段4.Match - Match_phrase5.Match - Multi_match6.Query_St
text和keyword区别 term和match区别 ik中文分词器使用一、前言二、之前相关的博客三、造点测试数据1. 创建一个index2. 插入测试数据四、做一份试卷第1题：title term "宝贝"的结果？第2题：title term "宝宝"的结果？第3题：title term "宝"的结果？第4题：title term "ABC"的结果？第5题：title term "abc"的
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2024-03-25 08:43:17
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