解决方法如下：1、CSS因Mime类型不匹配而被忽略 需要修改注册表，或者服务器上改2、ie下css控制台提示：无法查看此样式表，因为它的源页面不在同一个域中这是因为IE自从IE9开始，会对网页的MIME类型进行验证，如果MIME类型不正确的话，就不会加载相应的样式表或者JS文件，这也
是出于安全的考虑。造成IE9以上浏览器无法加载CSS样式表的，有几个可能的原
# Java Nested 查询简介
在Java中，嵌套查询是一种常见的数据库查询方式，它允许在一个查询中使用另一个查询的结果。嵌套查询可以提高代码的可读性和可维护性，并有助于优化数据库操作。在这篇文章中，我们将深入探讨Java中的嵌套查询，并提供一些示例代码以帮助您理解其用法。
## 嵌套查询的基本概念
嵌套查询，是指在一个SQL查询语句内嵌入另一个查询语句。外层查询的结果可以依赖于内层查
原创
2024-08-16 09:48:34
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项目要实现查询汇总的功能，针对不同的分组实现不同的汇总。直接上图吧，直观一点。要实现的效果如下图所示。 设计思路：第一，先实现电业局，变电工区，运维站，变电所相同的列名称的情况下，能够合并的功能。第二，在合适的位置插入汇总行（即有总计的行），汇总之后，要把数据显示出来，所以在最后一行添加总计。 实现方法，第一，相同的列名称合并的功能，很简单，设置
Oracle有很多值得学习的地方，通常情况下，用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。对索引列使用OR将造成全表扫描。注意，以上规则只针对多个索引列有效。假如有column没有被索引，查询效率可能会因为您没有选择OR而降低。在下面的例子中，LOC_ID 和REGION上都建有索引。 高效： SELECT LOC_ID 。 LOC_DESC ，REGION FROM LO
8.Criteria查询HQL的查询方式，它的查询功能通过Criteria都能实现，不过相对而言，HQL查询是基于字符串的，因此相对而言更加灵活。 Criteria是一种比hql更面向对象的查询方式（1）Criteria查询使用 1.如果想要查询某个实体类所对应的数据表中所有的内容，可以进行如下的查询：Criteria criteria = session.createCriteria(**.
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2024-02-28 09:04:41
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近日，Apache Doris(incubating)通过社区投票，成功发布第一个版本0.9.0。 Doris 是什么？Doris(原百度 Palo)是一款基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据库，由百度在2017年开源，2018年进入 Apache 孵化器。 Doris 的主要特性 1. 兼容 MySQL 协议，支持包括多表 Join、子查询、窗口函
前一篇博文中分析了Generic Netlink的消息结构及内核初始化流程，本文中通过一个示例程序来了解Generic Netlink在内核和应用层之间的单播通信流程。示例程序：demo_genetlink_kern.c（内核模块）、demo_genetlink_user.c（应用层Demo程序）、demo_genetlink.h程序主要功能：应用层程序接收用户的输入“字符串”和“数据”向内核发送
在elasticsearch中es支持对存储文档进行复杂的统计.简称聚合。 ES中的聚合被分为两大类。 1、Metrics, Metrics 是简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作，是一个单一的数值。2、ucket, Bucket 你则可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集，然后Metrics会分别作用在这些小数据集上。聚合在E
# Java 嵌套查询的简介与应用
在Java编程中，嵌套查询（Nested Query）通常是指在一个SQL查询中嵌套另一个SQL查询。这种技术在处理复杂数据关系时非常有用，特别是在涉及多表关联或需要对查询结果进行筛选时。在这篇文章中，我们将深入探讨嵌套查询的概念、用法，并提供代码示例以及图示说明。
## 什么是嵌套查询？
嵌套查询，也称为子查询，是指在SQL语句中包含的查询。嵌套查询可以
# Java中的Nested聚合查询
在进行复杂的数据分析时，尤其是在处理关系数据库，Nested聚合查询往往是必不可少的。本文将介绍如何在Java中使用Nested聚合查询，并提供代码示例，帮助你更好地理解此概念。
## 什么是Nested聚合查询？
Nested聚合查询指的是在 SQL 查询中，通过多个层级的聚合函数来分析数据。这种查询能帮助我们从不同维度对数据进行统计和分析，例如在数据
原创
2024-10-29 04:24:24
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## Java 中的 Es Nested 查询
在现代开发中，Elasticsearch（常简写为 ES）是一款广泛使用的搜索引擎，尤其在需要处理复杂查询时，Nested 查询功能显得尤为重要。本文将带您深入理解 ES Nested 查询，并提供 Java 示例代码，帮助您在项目中高效使用这一功能。
### 什么是 Nested 查询？
在 Elasticsearch 中，嵌套（Nested
原创
2024-10-11 06:56:36
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当企业和公司面临SQL Server的性能挑战时，他们的重点通常是应用性能调整工具和优化技术。这不仅有助于分析和使查询运行得更快，而且有助于消除性能问题，排除性能不佳的故障。SQL查询优化基础知识查询优化是在合理利用系统资源和性能指标的基础上，定义最有效、最优化的方式和技术，以提高查询性能的过程。查询调整的目的是找到一种方法来减少查询的响应时间，防止资源的过度消耗，并识别不良的查询性能。在查询优化
使用 DB 门面执行原生 SQL 语句原生 Statement 语句我们可以通过 DB 门面提供的 statement 方法执行原生的 SQL Statement 语句，比如创建、删除、修改数据表操作：DB::statement('drop table `users`');
DB::statement('create table `users` (`id` int(10) unsigned NOT
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2024-10-25 23:56:02
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ElasticSearch 这样的分布式系统中执行全 SQL 风格的连接查询代价昂贵，是不可行的。相应地，为了实现水平规模地扩展，ElasticSearch 提供了两种形式的 join。1、nested query (嵌套查询)文档中可能包含嵌套类型的字段，这些字段用来索引一些数组对象，每个对象都可以作为一条独立的文档被查询出来(用嵌套查询)2、has_ch
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2024-09-28 22:37:25
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文章目录一、基本了解1.1 插件分类1.2 插件管理命令二、分析插件2.1 es中的分析插件2.1.1 官方核心分析插件2.1.2 社区提供分析插件2.2 API扩展插件三、Head 插件3.1 安装3.2 web页面使用3.2.1 概览页3.2.1.1 unassigned问题解决3.2.2 索引页3.2.3 数据浏览页3.2.4 基本查询页3.2.4.1 term指定查询3.2.4.2 ra
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2024-09-20 12:56:26
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在上一篇博客中，我们记录了如何使用Elasticsearch的查询表达式进行一些简单的搜索。接下来将记录如何对查询的数据进行排序。默认排序在之前的博客中有提到，Elasticsearch默认是按照_score的值来进行倒叙排序的：curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"query":{
# Java中如何使用嵌套查询来实现Elasticsearch查询
在现代应用中，处理复杂的查询需求时，作为分布式搜索引擎的Elasticsearch（ES）提供了灵活且强大的查询能力。本篇文章将带你深入了解如何在Java中实现Elasticsearch的嵌套查询（Nested Query）来处理包含关系的数据，具体将包括代码示例和类图、饼状图的展示，帮助你更好地理解。
## 什么是嵌套查询
原创
2024-10-18 09:57:39
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数据查询（很多语法神似于mysql，但又有所不同） (1)拒绝select* （跟mysql一样）
(2)对SQL大小写很敏感
(3)花名册（几乎包括所有的查询语法，但不包括分布式的）
(4)支持WITH子句（mysql8.0也支持）
①可以定义变量（WITH 10 AS start）
②调用函数
③定义子查询
④可以在子查询中重复使用（嵌套）
(5)支持FROM（跟mysql差不多）
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2024-04-26 14:42:43
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文章目录一、ES基本操作1._cat2.保存一个索引文档3.查询文档4.更新文档5.删除文档6.批量删除二.复杂搜索1.样本测试数据导入，以便测试2.SearchAPI1.检索信息2、Query DSL 查询1.基本语法格式2.返回部分字段3.match【匹配查询】4）、match_phrase【短语匹配】5）、multi_match【多字段匹配】6）、bool【复合查询】7）、filter【结
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2024-01-24 21:34:36
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[TOC]提问面对着这么一个庞然大物，我们除了代码API写的六、知道一些ElasticSearch入门介绍外，有时候我这个人挺会怀疑我自己用到别人的代码或者框架，但是自己又写不出来，没办法只好啃源码。说白了，任何程序运行要如何达到你期待的效果，这是一个漫长的路；ES的查询原理是怎么流转的ES 为什么会在线上变慢ES 到底要放些什么数据或者字段ES到底需要配置多少内存ES为什么分页越深越慢ES什么时
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2024-08-26 14:45:15
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