Git备忘录(三)

设置用户信息:

git config --global user.name “itcast” git config --global user.email
“ hello@itcast.cn”

查看配置信息

git config --global user.name
git config --global user.email

$ git init

$ git remote add origin git@gitee.com:XXX/avas.git

$ git pull origin master

$ git add .

$ git status

$ git commit -m “1.0”

$ git push origin master

清除缓存:rm -rf .git

如何查看已经删除的记录?

git reflog

创建本地分支

git branch 分支名

还可以直接切换到一个不存在的分支(创建并切换)

git checkout -b 分支名

删除分支时,需要做各种检查

git branch -d b1

不做任何检查,强制删除

git branch -D b1

.

标题解决冲突

两个分支上对文件的修改可能会存在冲突,如同时修改了同一个文件的同一行,就需要手动解决冲突,步骤如下:

  1. 处理文件中冲突的地方
  2. 将解决完冲突的文件加入暂存区(add)
  3. 提交到仓库(commit)
    冲突部分的内容处理如下所示:
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

版本回退操作,如果想把当前的版本回退到上一个版本,可以使用如下2种命令:
git reset --hard HEAD^
如果要回退到上上个版本只需把HEAD^ 改成 HEAD^^ 以此类推。
如果要回退到前100个版本的话:git reset --hard HEAD~100

### Elasticsearch 聚合功能简介 Elasticsearch 的聚合功能是一种强大的工具,能够帮助用户对数据集进行复杂的分析和统计操作。它不仅继承了旧版 `facets` 功能的优点,还在性能和灵活性上进行了显著提升[^2]。 #### 指标聚合与存储桶聚合的区别 在 Elasticsearch 中,聚合分为两大类:**指标聚合 (Metrics Aggregation)** 和 **存储桶聚合 (Bucket Aggregation)**。 - **指标聚合** 主要用于计算数值型字段的统计数据,例如平均值 (`avg`)、总和 (`sum`)、最大值 (`max`) 等[^1]。 - **存储桶聚合** 则负责将文档划分为不同的分组(即“桶”),并对这些分组进一步应用其他类型的聚合[^3]。 以下是具体的使用案例: --- ### 官方示例解析 官方提供了如下复合聚合的例子[^4]: ```json GET /_search { "size": 0, "aggs": { "my_buckets": { "composite": { "size": 2, "sources": [ { "date": { "date_histogram": { "field": "timestamp", "calendar_interval": "1d" } } }, { "product": { "terms": { "field": "product" } } } ] } } } } ``` 此查询的作用是基于时间戳字段 (`timestamp`) 创建每日的时间直方图,并按产品名称 (`product`) 进行分类。最终返回的结果会显示每种产品的日销售情况,最多展示两个组合结果。 --- ### 自定义示例:计算订单金额的平均值 假设有一个索引名为 `orders`,其中包含以下字段: - `order_id`: 订单 ID - `amount`: 订单金额 - `status`: 订单状态(如 `"completed"` 或 `"pending"`) 我们可以编写一个简单的聚合来计算已完成订单的平均金额: ```json GET /orders/_search { "size": 0, "query": { "term": { "status.keyword": "completed" } }, "aggs": { "average_amount": { "avg": { "field": "amount" } } } } ``` 上述查询通过过滤条件筛选出状态为 `"completed"` 的订单,并对其金额字段求取平均值。 --- ### 嵌套聚合示例:按地区统计销售额 如果需要更复杂的功能,比如按照地区划分并分别统计各地区的销售额,则可以采用嵌套聚合的方式: ```json GET /sales/_search { "size": 0, "aggs": { "by_region": { "terms": { "field": "region.keyword" }, "aggs": { "total_sales": { "sum": { "field": "revenue" } } } } } } ``` 这段代码首先根据 `region` 字段将数据分成多个区域,然后针对每个区域内的收入字段 (`revenue`) 执行累加运算。 --- ### 性能优化建议 当处理大规模数据时,应考虑以下几个方面以提高效率: 1. 设置合理的 `shard_size` 参数,避免过多的小分区影响速度; 2. 对于高基数字段(Cardinality 较高的字段),谨慎选择合适的算法; 3. 如果可能的话,预先构建好所需的维度字段作为关键字类型 (`keyword`),从而减少运行时开销。 ---
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