107、全文检索-ElasticSearch-入门-get查询数据&乐观锁字段

最新推荐文章于 2024-08-04 13:57:45 发布
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博客指出在进行并发修改操作时出现报错情况，原因是_seq_no的值已被更改，反映了并发操作中数据一致性方面的问题。

并发修改的时候报错了，因为_seq_no的值已经更改了

 

Elasticsearch--入门-_get查询数据 & 乐观锁字段---全文检索引擎ElasticSearch工作笔记006
添柴程序猿的专栏
02-08 591
然后我们通过get请求来查询文档数据. 可以看到这里 http://192.168.56.10:9200/customer/external/1 我们在customer这个索引下external这个类型下查询1号文档 注意这里用get请求, 然后可以看到返回的数据 这里_version是2,说明这个文档被更新过 你好 _seq_no和_primary_term是用来做乐观锁用的,只要我们的数据有改动这里的 _seq_no就会累加,只要我们的分片信息发生变化,比如服务器重启, 主分..
谷粒商城实战笔记-105~107-全文检索-ElasticSearch-入门
epitomizelu的专栏
08-02 1218
这篇内容是使用kibana学习elasticsearch的使用。
Spring jpa 中Page对象需要修改
lyhyrc的博客
07-07 1812
通过page.getContent()获取对象进行修改，返回一个新的List集合，创建新的Page对象
Mysql之乐观锁悲观锁：乐观锁检查数据状态 悲观锁更新时锁定数据
思维小刀
06-21 1552
0.目录 问题并发来源 悲观锁定义 悲观锁方法 行锁表锁 行锁表锁各种情况 乐观锁 1.问题来源 就是一数据表的数据 在两个人同时修改的时候 会出现混乱 例子：如一个字段记录status=1 表示可以下单 货品只有1个的时候 a下单的同时b也下单 ； a有修改status的机会 b也有修改的机会；但是a下单成功 b下单未知 这就会出现矛盾 与现实的不想符合！ ...
107.全文检索-ElasticSearch-入门-get查询数据&乐观锁字段
Java基础代码
08-12 164
全文检索-ElasticSearch-入门-get查询数据&乐观锁字段 查询
【ES从入门到实战】六、全文检索-ElasticSearch-入门-get查询数据&乐观锁字段
runewbie的博客
05-24 770
接第5节 3、查询文档 3.1、get查询数据 GET customer/external/1 结果:{ “_index”: “customer”, //在哪个索引 “_type”: “external”, //在哪个类型 “_id”: “1”, //记录id “_version”: 4, //版本号 “_seq_no”: 5, //并发控制字段,每次更新就会+1,用来做乐观锁 “_primary_term”: 1, //同上,主分片重.
全文检索-Elasticsearch-入门
m0_49692893的博客
12-03 1682
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、StackOverflow、Github 都采用它 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但你没法直接用Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
全文检索-ElasticSearch
qq_53374893的博客
06-02 3616
命令在nginx文件夹下,执行。
四.全文检索ElasticSearch经典入门-字符串查询&批量查询&DSL查询过滤&乐观锁
墨家巨子@俏如来
03-23 3182
前言 上一章节我们学习的是ElasticSearch的基础操作，在实际的开发中可不只是CURD那么简单，往往伴随着复杂的搜索场景，本篇文章我们将学习如何在ElasticSearch中进行复杂的全文检索。
谷粒商城实战笔记-110~114-全文检索-ElasticSearch-查询
epitomizelu的专栏
08-02 1392
在这个示例中，查询会寻找"address"字段中包含"Mill Road"这个确切短语的文档，并且词的顺序和大小写都需要匹配。: 搜索关键词"Mill road"会被分词为"mill"和"road"，如果"address"字段包含"Mill"和"road"，就会被匹配到，如"198 Mill Lane"或"263 Aviation Road"。使用请求体的方式则更适合复杂的查询，可以包含更多的选项和参数。: 这是搜索的关键词，查询会寻找"address"字段中包含"Mill road"这个确切短语的文档。
谷粒商城实战笔记-126-全文检索-ElasticSearch-整合-测试保存
epitomizelu的专栏
08-04 988
这段Java代码使用了Elasticsearch的REST High-Level Client来索引（存储）一条文档到Elasticsearch中。这些配置选项将在后续使用Elasticsearch客户端执行请求时被应用，比如在后面代码片段中。被用作请求选项传递给客户端。这样，每次发送请求时都会自动包含这些设置，无需每次都手动配置。这段代码执行完成后，会在Elasticsearch的。保存完成后，Kibana中可以查询到这条文档。的文档，包含用户的名字、年龄和性别信息。索引中创建一个ID为。
【ES从入门到实战】十三、全文检索-ElasticSearch-进阶-multi_match多字段匹配
runewbie的博客
05-25 1134
接12节 5)、multi_match 【多字段匹配】 举例：state 或 address 包含 mill GET /bank/_search { "query": { "multi_match": { "query": "mill", "fields": ["address","state"] } } } 多字段查询的时候也会进行分词查询，得分最高的在前面： GET /bank/_search { "query": { "multi_m.
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遗传算法路径规划的MATLAB实现
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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easy-es 怎么实现全文检索
05-29
### easy-es 全文检索实现方式 easy-es 是一个基于 Elasticsearch 的工具，用于简化全文检索的实现过程。其全文检索功能主要通过 Elasticsearch 提供的核心能力来实现，包括分词、索引构建以及查询匹配等。以下是 easy-es 实现全文检索的具体方法： #### 1. 索引创建与数据存储 在使用 easy-es 进行全文检索之前，需要先创建索引并存储数据。easy-es 提供了便捷的方式来定义索引结构，并将数据写入 Elasticsearch。例如，可以通过以下代码创建一个文档索引[^3]： ```json PUT /easyes_document { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "creator": { "type": "text" } } } } ``` #### 2. 分词与匹配查询 easy-es 在进行全文检索时，会对用户输入的内容进行分词处理，然后根据分词结果与索引中的数据进行匹配。以下是几种常见的查询方式： - **全量匹配查询**：返回所有文档，不涉及具体的字段匹配。 ```json GET /easyes_document/_search { "query": { "match_all": {} } } ``` 这种方式适用于需要获取所有数据的场景。 - **单字段匹配查询**：对特定字段进行分词后匹配查询。 ```json GET /easyes_document/_search { "query": { "match": { "title": "老王" } } } ``` 此方式适用于针对某一字段（如标题）进行精确或模糊搜索的场景[^3]。 - **多字段匹配查询**：同时在多个字段中进行分词匹配。 ```json GET /easyes_document/_search { "query": { "multi_match": { "query": "老王", "fields": ["content", "creator"] } } } ``` 当需要在一个文档的多个字段中查找相关数据时，这种方式非常有效[^3]。 #### 3. 精确检索 除了全文检索外，easy-es 还支持精确检索。精确检索通常用于查找完全匹配的值，而不涉及分词。例如： ```json GET /easyes_document/_search { "query": { "term": { "creator.keyword": "老王" } } } ``` 这里使用了 `.keyword` 字段，以确保查询是基于未分词的原始值进行的[^3]。 #### 4. 性能优化 在实际应用中，easy-es 的全文检索性能可以通过以下方式进行优化： - 使用 Elasticsearch 的分析器（Analyzer）对文本进行预处理，提高分词效率。 - 对频繁查询的字段设置倒排索引，加快查询速度。 - 在大规模数据场景下，考虑使用 Elasticsearch 的分片和副本机制，提升查询性能[^1]。 --- ###
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