1、term vector介绍
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=true; total term
1. 块级作用域ES5 只有全局作用域和函数作用域（例如，我们必须将代码包在函数内来限制作用域），这导致很多问题：情况1：内层变量覆盖外层变量情况2：变量泄露，成为全局变量 ES6 提供 let 和 const 来代替 var 声明变量，新的声明方式支持用大括号表示的块级作用域，这会带来一些好处： **1.不再需要立即执行的函数表达式(IIFE) 在 ES5 中，我们需要构造一个立即执行的函数表达
ES分页方式对比序号分页方式说明性能优点缺点场景 1From/SizeES默认分页查询方式低1）使用方便，符合SQL思想2）不强制连续，可以跳页查询3）数据实时更新1）深度分页性能较差2）最大数据记录数受max_result_window限制，ES默认为10000(控制深度分页)1）数据量比较小，允许容忍深度分页问题2）实时查询（UI分页） 2Scrol
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2024-02-09 11:39:00
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Easysize 的使用步骤1、在stdafx.h中引用EasySize.h头文件（同时将EasySize.h放到你的程序目录中） 2、在类定义中添加DECLARE_EASYSIZEclass CEasySizeDemoDlg : public CDialog
{
DECLARE_EASYSIZE
``````
};3、增加OnInitDi
分布式系统中深度分页的问题
深度分页.png
ElasticSearch 天生就是分布式的，数据保存在多个分片和多台机器上的；当发起一个查询，指定其 From=990，Size=10 的时候，会在每个分片上都先获取 1000 个文档；然后通过 Coordinating Node 聚合所有的结果；最后再通过排序选取前 1000 个文档；页数越深，占用内存
一 序 本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。二 分页2.1 From / Size默认情况下，查询按照相关度算分排序，返回前 10 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这里理解下：我只需要查询size条数据，而es则需要执行from+size条数据然后处理后返回。所以有很大的开销。2.2
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2024-03-14 07:09:13
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from+size分页按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：1 客户端请求发给某个节点2 节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条3 结果返回给节点，整合数据，提取前10条4 返回给请求客户端该分页方式可以通过from+size的方式来进行实现。 from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目。GET /fs/_search?pretty
{
"from" :
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2023-09-26 13:49:32
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目录三种分页方式from & sizescrollsearch_after分页方式比较from&size 与 search_afterscroll与 search_after经典报错参考： 三种分页方式from & size类似关系型数据库中的limit & offset。如果查询语句未标明from & size，es查询默认只会查出10条数据。但是默认情
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2024-04-28 01:28:52
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1、from-size浅分页 from表示初始偏移量，默认为0。size表示单页返回最大文档条数，默认为10。假设我们在有5个主分片的索引中搜索，查询第一页数据，即前10条数据，那么es会从每个分片中生成排序好的结果，取出前10条，然后返回给请求节点，请求节点再将这50条记录再次排序选出前10条。ps：使用ElasticSearch的form+
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2024-02-27 21:40:22
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ElasticSearch分页的几种方式与对比：（1）from/size（2）scroll（3）search after1.from size和 SQL 使用 LIMIT 关键字返回单个 page 结果的方法相同，Elasticsearch 接受 from 和 size 参数：size 显示应该返
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2024-03-21 23:23:58
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一、深度分页方式from + sizees 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如我们执行如下查询：GET /student/student/_search
{
"query":{
"match_all": {}
},
"from":5000,
"size":10
}意味着 es 需要在各个分片上匹配排序并得
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2023-09-06 22:40:34
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概述前几篇我们介绍了如何在es中存储数据，如何更加合理的存储数据，今天我们来说下常用的查询语法，如何实现mysql中的等于、大于、小于、and 、or、in等方式。案例我们以kibana为例，比如sql中的等于，在es中可以用term实现如下图：and我们可以看到filter是一个数组的结构，其实就等于and，我们可以在filter中并存多个条件，如下图：那么通过java Api怎么实现呢？来看下
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2024-05-31 12:22:54
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在ES中from+size 查询是有限制的，from和size两者之和不能超过1万；原理：第一种分页方式：from+size在ES查询数据的方式：第一步现将用户指定的关键进行分词。
第二步将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id。
第三步去各个分片中去拉取指定的数据。耗时较长。
第四步将数据根据score进行排序。耗时较长。
第五步根据from的值，将查询到的数据舍弃一部分。
第六步返回结果。
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2024-04-26 15:53:28
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由于线程池满导致索引无法写入集群上的某个索引突然写不了数据，根据提供的异常信息，表现为写请求被服务端拒绝了，随即做了以下检查，定位检查索引是都被只读了获取索引的相关配置，看是否有以下配置index.blocks.read_only设置为 true 使索引和索引元数据只读，设置为 false 以允许写入和元数据更改。index.blocks.read_only_allow_delete与 index
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2024-03-25 08:31:40
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今日内容概要ElasticSearch之-ElasticSearch-headElasticSearch之-安装KibanaElasticsearch之-倒排索引Elasticsearch之-索引操作Elasticsearch之-映射管理Elasticsearch的文档增删查改(CURD)内容详细1、ElasticSearch之-ElasticSearch-head# 本质都是 c s 架构的软件
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2024-06-09 22:33:28
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作者：hoolee 在一台手机（或SDK的模拟器）上会有一定的物理内存大小，而你的应用程序将获取一部分做为堆内存使用。当你程序启动后产生进程，会有一个预先分配的堆给其使用。S60第三版设备上缺省大小是4KB，早期的S60平台上是1KB。根据需要，应用程序可以自由分配更多的堆内存，程序能使用的堆大小可在1M范围内动态增加，这是操作系统所规定最高极限了，呵呵。如果试图
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2024-04-29 12:32:08
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在Elasticsearch中进行深度分页操作是一种常见的需求，但是如果使用传统的分页方式会比较耗时，可能会导致性能问题。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了一些深度分页方案，主要包括以下几种：使用from和size参数Elasticsearch的from和size参数可以用于实现分页查询，其中from参数表示起始偏移量，size参数表示每页显示的记录数。例如，要查询第11-20条记
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2024-02-03 23:03:18
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1- 学习目标ELK基本概念，特点安装部署 Kibana + ES集群 + Logstash + Filebeat + Kafka集群性能瓶颈以及优化QA汇总2- 介绍2.1- 基本概念Elasticsearch分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其
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2024-04-17 10:31:13
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一个Tornado网络应用的结构Tornado Web应用程序通常由一个或多个RequestHandler子类，一个将请求路由到处理程序(handlers)的Application对象和一个用于启动服务器的main()函数组成。最小的“hello world”示例如下所示：import tornado.ioloop
import tornado.web
class MainHandler(tor
这一节笔记还是聚合查询，以下是本节目录：去重统计 cardinality基础统计 stats百分位 percentiles字符串统计 string_stats1、去重统计 cardinality去重统计，就是统计某个字段的值，去重后的数量。先导入如下数据：PUT /exam/_doc/1
{
"name" : "hunter",
"grade": 60
}
PUT /exam/_d
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2024-01-02 12:33:33
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