微服务day06 -- Elasticsearch的数据搜索功能。分别使用DSL和RestClient实现搜索

1.DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1.1.DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:

  • 查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all

  • 全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:

    • match_query

    • multi_match_query

  • 精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如:

    • ids

    • range

    • term

  • 地理(geo)查询:根据经纬度查询。例如:

    • geo_distance

    • geo_bounding_box

  • 复合(compound)查询:复合查询可以将上述各种查询条件组合起来,合并查询条件。例如:

    • bool

    • function_score

查询的语法基本一致:

GET /indexName/_search
{"query": {"查询类型": {"查询条件": "条件值"}}
}

我们以查询所有为例,其中:

  • 查询类型为match_all

  • 没有查询条件

// 查询所有
GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

其它查询无非就是查询类型查询条件的变化。

1.2.全文检索查询

1.2.1.使用场景

因为是拿着词条去匹配,因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

1.2.2.基本语法

常见的全文检索查询包括:

  • match查询:单字段查询

  • multi_match查询:多字段查询,任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下:

GET /indexName/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}}
}

mulit_match语法如下:

GET /indexName/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "TEXT","fields": ["FIELD1", " FIELD12"]}}
}

1.2.3.示例

match查询示例:

GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "外滩"}}
}

multi_match查询示例:

# multi_match查询
GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "外滩","fields": ["brand","business","name"]}}
}

可以看到,两种查询结果是一样的,为什么?

因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索,和根据all字段搜索效果当然一样了。

但是,搜索字段越多,对查询性能影响越大,因此建议采用copy_to,然后单字段查询的方式。

1.2.4.总结

match和multi_match的区别是什么?

  • match:根据一个字段查询

  • multi_match:根据多个字段查询,参与查询字段越多,查询性能越差

1.3.精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有:

  • term:根据词条精确值查询

  • range:根据值的范围查询

1.3.1.term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时,用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多,反而搜索不到数据。

语法说明:

// term查询
GET /indexName/_search
{"query": {"term": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}}
}

示例:

# term查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "北京"}}}
}

当我搜索的是精确词条时,能正确查询出结果:

但是,当我搜索的内容不是词条,而是多个词语形成的短语时,反而搜索不到:

1.3.2.range查询

范围查询,一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

基本语法:

// range查询
GET /indexName/_search
{"query": {"range": {"FIELD": {"gte": 10, // 这里的gte代表大于等于,gt则代表大于"lte": 20 // lte代表小于等于,lt则代表小于}}}
}

示例:

# range查询
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 148,"lte": 149}}}
}

1.3.3.总结

精确查询常见的有哪些?

  • term查询:根据词条精确匹配,一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段

  • range查询:根据数值范围查询,可以是数值、日期的范围

1.4.地理坐标查询

所谓的地理坐标查询,其实就是根据经纬度查询,官方文档:Geo queries | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

1.4.1.矩形范围查询

矩形范围查询,也就是geo_bounding_box查询,查询坐标落在某个矩形范围的所有文档:

查询时,需要指定矩形的左上右下两个点的坐标,然后画出一个矩形,落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法如下:

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"FIELD": {"top_left": { // 左上点"lat": 31.1,"lon": 121.5},"bottom_right": { // 右下点"lat": 30.9,"lon": 121.7}}}}
}

这种并不符合“附近的人”这样的需求,所以我们就不做了。

1.4.2.附近查询

附近查询,也叫做距离查询(geo_distance):查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

换句话来说,在地图上找一个点作为圆心,以指定距离为半径,画一个圆,落在圆内的坐标都算符合条件:

语法说明:

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{"query": {"geo_distance": {"distance": "15km", // 半径"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心}}
}

示例:

# geo_distance 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance":{"distance":"3km", "location":"31.21, 121.5"}}
}

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店:

发现共有47家酒店。

然后把半径缩短到3公里:

可以发现,搜索到的酒店数量减少到了5家。

1.5.复合查询

复合(compound)查询:复合查询可以将其它简单查询组合起来,实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种:

  • fuction score:算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名

  • bool query:布尔查询,利用逻辑关系组合多个其它的查询,实现复杂搜索

1.5.1.相关性算分

当我们利用match查询时,文档结果会根据与搜索词条的关联度打分(_score),返回结果时按照分值降序排列。

例如,我们搜索 "虹桥如家",结果如下:

[{"_score" : 17.850193,"_source" : {"name" : "虹桥如家酒店真不错",}},{"_score" : 12.259849,"_source" : {"name" : "外滩如家酒店真不错",}},{"_score" : 11.91091,"_source" : {"name" : "迪士尼如家酒店真不错",}}
]

在elasticsearch中,早期使用的打分算法是TF-IDF算法,公式如下:

在后来的5.1版本升级中,elasticsearch将算法改进为BM25算法,公式如下:

TF-IDF算法有一各缺陷,就是词条频率越高,文档得分也会越高,单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限,曲线更加平滑:

小结:elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分,算法由两种:

  • TF-IDF算法

  • BM25算法,elasticsearch5.1版本后采用的算法

1.5.2.算分函数查询

要想认为控制相关性算分,就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

1)语法说明

function score 查询中包含四部分内容:

  • 原始查询条件:query部分,基于这个条件搜索文档,并且基于BM25算法给文档打分,原始算分(query score)

  • 过滤条件:filter部分,符合该条件的文档才会重新算分

  • 算分函数:符合filter条件的文档要根据这个函数做运算,得到的函数算分(function score),有四种函数

    • weight:函数结果是常量

    • field_value_factor:以文档中的某个字段值作为函数结果

    • random_score:以随机数作为函数结果

    • script_score:自定义算分函数算法

  • 运算模式:算分函数的结果、原始查询的相关性算分,两者之间的运算方式,包括:

    • multiply:相乘

    • replace:用function score替换query score

    • 其它,例如:sum、avg、max、min

function score的运行流程如下:

  • 1)根据原始条件查询搜索文档,并且计算相关性算分,称为原始算分(query score)

  • 2)根据过滤条件,过滤文档

  • 3)符合过滤条件的文档,基于算分函数运算,得到函数算分(function score)

  • 4)将原始算分(query score)和函数算分(function score)基于运算模式做运算,得到最终结果,作为相关性算分。

因此,其中的关键点是:

  • 过滤条件:决定哪些文档的算分被修改

  • 算分函数:决定函数算分的算法

  • 运算模式:决定最终算分结果

2)示例

需求:给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求,转换为之前说的四个要点:

  • 原始条件:不确定,可以任意变化

  • 过滤条件:brand = "如家"

  • 算分函数:可以简单粗暴,直接给固定的算分结果,weight

  • 运算模式:比如求和

因此最终的DSL语句如下:

GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {  .... }, // 原始查询,可以是任意条件"functions": [ // 算分函数{"filter": { // 满足的条件,品牌必须是如家"term": {"brand": "如家"}},"weight": 2 // 算分权重为2}],"boost_mode": "sum" // 加权模式,求和}}
}

测试,在未添加算分函数时,如家得分如下:

添加了算分函数后,如家得分就提升了:

3)小结

function score query定义的三要素是什么?

  • 过滤条件:哪些文档要加分

  • 算分函数:如何计算function score

  • 加权方式:function score 与 query score如何运算

1.5.3.布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合,每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有:

  • must:必须匹配每个子查询,类似“与”

  • should:选择性匹配子查询,类似“或”

  • must_not:必须不匹配,不参与算分,类似“非”

  • filter:必须匹配,不参与算分

比如在搜索酒店时,除了关键字搜索外,我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤:

每一个不同的字段,其查询的条件、方式都不一样,必须是多个不同的查询,而要组合这些查询,就必须用bool查询了。

需要注意的是,搜索时,参与打分的字段越多,查询的性能也越差。因此这种多条件查询时,建议这样做:

  • 搜索框的关键字搜索,是全文检索查询,使用must查询,参与算分

  • 其它过滤条件,采用filter查询。不参与算分

1)语法示例:
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"city": "上海" }}],"should": [{"term": {"brand": "皇冠假日" }},{"term": {"brand": "华美达" }}],"must_not": [{ "range": { "price": { "lte": 500 } }}],"filter": [{ "range": {"score": { "gte": 45 } }}]}}
}

2)示例

需求:搜索名字包含“如家”,价格不高于400,在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

分析:

  • 名称搜索,属于全文检索查询,应该参与算分。放到must中

  • 价格不高于400,用range查询,属于过滤条件,不参与算分。放到must_not中

  • 周围10km范围内,用geo_distance查询,属于过滤条件,不参与算分。放到filter中

# bool 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "如家"}}],"must_not": [{"range": {"price": {"gt": 400}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5}}}]}}
}

3)小结

bool查询有几种逻辑关系?

  • must:必须匹配的条件,可以理解为“与”

  • should:选择性匹配的条件,可以理解为“或”

  • must_not:必须不匹配的条件,不参与打分

  • filter:必须匹配的条件,不参与打分

2.搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

2.1.排序

elasticsearch默认是根据相关度算分(_score)来排序,但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有:keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

2.1.1.普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

语法

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC}]
}

排序条件是一个数组,也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序,当第一个条件相等时,再按照第二个条件排序,以此类推

示例

需求描述:酒店数据按照用户评价(score)降序排序,评价相同的按照价格(price)升序排序

# sort 排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": "desc"},{"price": "asc"}]
}

2.1.2.地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance" : {"FIELD" : "纬度,经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点"order" : "asc", // 排序方式"unit" : "km" // 排序的距离单位}}]
}

这个查询的含义是:

  • 指定一个坐标,作为目标点

  • 计算每一个文档中,指定字段(必须是geo_point类型)的坐标 到目标点的距离是多少

  • 根据距离排序

示例:

需求描述:实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

提示:获取你的位置的经纬度的方式:获取鼠标点击经纬度-地图属性-示例中心-JS API 2.0 示例 | 高德地图API

假设我的位置是:31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。

# 31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.034661,"lon": 121.612282},"order": "asc","unit": "km"}}]
}

2.2.分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果:

  • from:从第几个文档开始

  • size:总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

2.2.1.基本的分页

分页的基本语法如下:

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 0, // 分页开始的位置,默认为0"size": 10, // 期望获取的文档总数"sort": [{"price": "asc"}]
}

2.2.2.深度分页问题

现在,我要查询990~1000的数据,查询逻辑要这么写:

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 990, // 分页开始的位置,默认为0"size": 10, // 期望获取的文档总数"sort": [{"price": "asc"}]
}

这里是查询990开始的数据,也就是 第990~第1000条 数据。

不过,elasticsearch内部分页时,必须先查询 0~1000条,然后截取其中的990 ~ 1000的这10条:

查询TOP1000,如果es是单点模式,这并无太大影响。

但是elasticsearch将来一定是集群,例如我集群有5个节点,我要查询TOP1000的数据,并不是每个节点查询200条就可以了。

因为节点A的TOP200,在另一个节点可能排到10000名以外了。

因此要想获取整个集群的TOP1000,必须先查询出每个节点的TOP1000,汇总结果后,重新排名,重新截取TOP1000。

那如果我要查询9900~10000的数据呢?是不是要先查询TOP10000呢?那每个节点都要查询10000条?汇总到内存中?

当查询分页深度较大时,汇总数据过多,对内存和CPU会产生非常大的压力,因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页,ES提供了两种解决方案,官方文档:

  • search after:分页时需要排序,原理是从上一次的排序值开始,查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

  • scroll:原理将排序后的文档id形成快照,保存在内存。官方已经不推荐使用。

2.2.3.小结

分页查询的常见实现方案以及优缺点:

  • from + size

    • 优点:支持随机翻页

    • 缺点:深度分页问题,默认查询上限(from + size)是10000

    • 场景:百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索

  • after search

    • 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000)

    • 缺点:只能向后逐页查询,不支持随机翻页

    • 场景:没有随机翻页需求的搜索,例如手机向下滚动翻页

  • scroll

    • 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000)

    • 缺点:会有额外内存消耗,并且搜索结果是非实时的

    • 场景:海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐,建议用 after search方案。

2.3.高亮

2.3.1.高亮原理

什么是高亮显示呢?

我们在百度,京东搜索时,关键字会变成红色,比较醒目,这叫高亮显示:

高亮显示的实现分为两步:

  • 1)给文档中的所有关键字都添加一个标签,例如<em>标签

  • 2)页面给<em>标签编写CSS样式

2.3.2.实现高亮

高亮的语法

GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT" // 查询条件,高亮一定要使用全文检索查询}},"highlight": {"fields": { // 指定要高亮的字段"FIELD": {"pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签"post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签}}}
}

注意:

  • 高亮是对关键字高亮,因此搜索条件必须带有关键字,而不能是范围这样的查询。

  • 默认情况下,高亮的字段,必须与搜索指定的字段一致,否则无法高亮

  • 如果要对非搜索字段高亮,则需要添加一个属性:required_field_match=false

示例

# 高亮展示
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "如家"}},
"highlight": {"fields": {"name": {"require_field_match": "false"}}
}
}

2.4.总结

查询的DSL是一个大的JSON对象,包含下列属性:

  • query:查询条件

  • from和size:分页条件

  • sort:排序条件

  • highlight:高亮条件

示例:

总的DSl代码 : 

GET _search
{"query": {"match_all": {}}
}POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "传智教育Java就业率超过95%,习大大都点赞,奥力给!"
}# 创建索引库
PUT /heima
{"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email":{"type":"keyword","index":false},"name":{"type": "object","properties":{"firstName":{"type":"keyword"},"lastName":{"type":"keyword"}}}}}
}# 查询
GET /heima# 修改索引库
PUT /heima/_mapping
{"properties":{"age": {"type":"long"}}
}# 删除
DELETE /heima# 插入一条文档
POST /heima/_doc/1
{"info":"黑马程序员Java","email":"itcast@jh.com","name":{"firstName":"云","lastName":"赵"}
}# 查询文档
GET /heima/_doc/1# 删除文档
DELETE /heima/_doc/1# 更新一条文档
PUT /heima/_doc/1
{"info":"黑马程序员Java","email":"oyyx@jh.com","name":{"firstName":"云","lastName":"赵"}
}# 局部修改文档
POST /heima/_update/1
{"doc": {"email": "ZhaoYun@itcast.cn"}
}PUT /hotel
{"mappings": {"properties": {"id": {"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}
}GET /hotelDELETE /hotelGET /hotel/_doc/61083# 批量查询
get /hotel/_search# 全文检索查询
GET /hotel/_search
{"query":{"match_all": {}}
}# match查询
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "外滩"}}
}# multi_match查询
GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "外滩","fields": ["brand","business","name"]}}
}# term查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "北京"}}}
}# range查询
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 148,"lte": 149}}}
}# geo_distance 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance":{"distance":"3km", "location":"31.21, 121.5"}}
}# function score查询
GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"all": "如家"}},"functions": [{"filter": {"term": {"brand": "如家"}},"weight": 10}],"boost_mode": "multiply"}}
}# bool 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "如家"}}],"must_not": [{"range": {"price": {"gt": 400}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5}}}]}}
}# sort 排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": "desc"},{"price": "asc"}]
}# 31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.034661,"lon": 121.612282},"order": "asc","unit": "km"}}]
}# 高亮展示
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "如家"}},
"highlight": {"fields": {"name": {"require_field_match": "false"}}
}
}

3.RestClient查询文档

文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象,基本步骤包括:

  • 1)准备Request对象

  • 2)准备请求参数

  • 3)发起请求

  • 4)解析响应

3.1.快速入门

我们以match_all查询为例

3.1.1.发起查询请求

代码解读:

  • 第一步,创建SearchRequest对象,指定索引库名

  • 第二步,利用request.source()构建DSL,DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

    • query():代表查询条件,利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL

  • 第三步,利用client.search()发送请求,得到响应

这里关键的API有两个,一个是request.source(),其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能:

另一个是QueryBuilders,其中包含match、term、function_score、bool等各种查询:

得到 : 

3.1.2.解析响应

响应结果的解析:

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串,结构包含:

  • hits:命中的结果

    • total:总条数,其中的value是具体的总条数值

    • max_score:所有结果中得分最高的文档的相关性算分

    • hits:搜索结果的文档数组,其中的每个文档都是一个json对象

      • _source:文档中的原始数据,也是json对象

因此,我们解析响应结果,就是逐层解析JSON字符串,流程如下:

  • SearchHits:通过response.getHits()获取,就是JSON中的最外层的hits,代表命中的结果

    • SearchHits#getTotalHits().value:获取总条数信息

    • SearchHits#getHits():获取SearchHit数组,也就是文档数组

      • SearchHit#getSourceAsString():获取文档结果中的_source,也就是原始的json文档数据

3.1.3.完整代码

完整代码如下:

@Test
void testMatchAll() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
​// 4.解析响应handleResponse(response);
}
​
private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}

3.1.4.小结

查询的基本步骤是:

  1. 创建SearchRequest对象

  2. 准备Request.source(),也就是DSL。

    ① QueryBuilders来构建查询条件

    ② 传入Request.source() 的 query() 方法

  3. 发送请求,得到结果

  4. 解析结果(参考JSON结果,从外到内,逐层解析)

3.2.match查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件,也就是query的部分。

因此,Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法:

而结果解析代码则完全一致,可以抽取并共享。

完整代码如下:

@Test
void testMatch() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

3.3.精确查询

精确查询主要是两者:

  • term:词条精确匹配

  • range:范围查询

与之前的查询相比,差异同样在查询条件,其它都一样。

查询条件构造的API如下:

3.4.布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询,代码示例如下:

可以看到,API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建,QueryBuilders,结果解析等其他代码完全不变。

完整代码如下:

    @Testvoid testBool() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.准备BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 2.2.添加termboolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "上海"));// 2.3.添加rangeboolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));request.source().query(boolQuery);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}

3.5.排序、分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数,因此同样是使用request.source()来设置。

对应的API如下:

完整代码示例:

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {// 页码,每页大小int page = 1, size = 5;
​// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 2.2.排序 sortrequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);// 2.3.分页 from、sizerequest.source().from((page - 1) * size).size(5);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

3.6.高亮

高亮的代码与之前代码差异较大,有两点:

  • 查询的DSL:其中除了查询条件,还需要添加高亮条件,同样是与query同级。

  • 结果解析:结果除了要解析_source文档数据,还要解析高亮结果

3.6.1.高亮请求构建

高亮请求的构建API如下:

上述代码省略了查询条件部分,但是大家不要忘了:高亮查询必须使用全文检索查询,并且要有搜索关键字,将来才可以对关键字高亮。

完整代码如下:

@Test
void testHighlight() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 2.2.高亮request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

3.6.2.高亮结果解析

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的,并不在一起。

因此解析高亮的代码需要额外处理:

代码解读:

  • 第一步:从结果中获取source。hit.getSourceAsString(),这部分是非高亮结果,json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象

  • 第二步:获取高亮结果。hit.getHighlightFields(),返回值是一个Map,key是高亮字段名称,值是HighlightField对象,代表高亮值

  • 第三步:从map中根据高亮字段名称,获取高亮字段值对象HighlightField

  • 第四步:从HighlightField中获取Fragments,并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了

  • 第五步:用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

完整代码如下:

private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);// 获取高亮结果Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {// 根据字段名获取高亮结果HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");if (highlightField != null) {// 获取高亮值String name = highlightField.getFragments()[0].string();// 覆盖非高亮结果hotelDoc.setName(name);}}System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}

注意这里CollectionUtils是在spring中的,要注意,别导错 ; 

4.黑马旅游案例

下面,我们通过黑马旅游的案例来实战演练下之前学习的知识。

我们实现四部分功能:

  • 酒店搜索和分页

  • 酒店结果过滤

  • 我周边的酒店

  • 酒店竞价排名

启动我们提供的hotel-demo项目,其默认端口是8089,访问http://localhost:8090,就能看到项目页面了:

4.1.酒店搜索和分页

案例需求:实现黑马旅游的酒店搜索功能,完成关键字搜索和分页

4.1.1.需求分析

在项目的首页,有一个大大的搜索框,还有分页按钮:

点击搜索按钮,可以看到浏览器控制台发出了请求:

请求参数如下:

由此可以知道,我们这个请求的信息如下:

  • 请求方式:POST

  • 请求路径:/hotel/list

  • 请求参数:JSON对象,包含4个字段:

    • key:搜索关键字

    • page:页码

    • size:每页大小

    • sortBy:排序,目前暂不实现

  • 返回值:分页查询,需要返回分页结果PageResult,包含两个属性:

    • total:总条数

    • List<HotelDoc>:当前页的数据

因此,我们实现业务的流程如下:

  • 步骤一:定义实体类,接收请求参数的JSON对象

  • 步骤二:编写controller,接收页面的请求

  • 步骤三:编写业务实现,利用RestHighLevelClient实现搜索、分页

4.1.2.定义实体类

实体类有两个,一个是前端的请求参数实体,一个是服务端应该返回的响应结果实体。

1)请求参数

前端请求的json结构如下:

{"key": "搜索关键字","page": 1,"size": 3,"sortBy": "default"
}

因此,我们在cn.itcast.hotel.pojo包下定义一个实体类:

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
​
@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;
}

2)返回值

分页查询,需要返回分页结果PageResult,包含两个属性:

  • total:总条数

  • List<HotelDoc>:当前页的数据

因此,我们在cn.itcast.hotel.pojo中定义返回结果:

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
​
import java.util.List;
​
@Data
public class PageResult {private Long total;private List<HotelDoc> hotels;
​public PageResult() {}
​public PageResult(Long total, List<HotelDoc> hotels) {this.total = total;this.hotels = hotels;}
}

4.1.3.定义controller

定义一个HotelController,声明查询接口,满足下列要求:

  • 请求方式:Post

  • 请求路径:/hotel/list

  • 请求参数:对象,类型为RequestParam

  • 返回值:PageResult,包含两个属性

    • Long total:总条数

    • List<HotelDoc> hotels:酒店数据

因此,我们在cn.itcast.hotel.web中定义HotelController:

@RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {
​@Autowiredprivate IHotelService hotelService;// 搜索酒店数据@PostMapping("/list")public PageResult search(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.search(params);}
}

4.1.4.实现搜索业务

我们在controller调用了IHotelService,并没有实现该方法,因此下面我们就在IHotelService中定义方法,并且去实现业务逻辑。

1)在cn.itcast.hotel.service中的IHotelService接口中定义一个方法:

/*** 根据关键字搜索酒店信息* @param params 请求参数对象,包含用户输入的关键字 * @return 酒店文档列表*/
PageResult search(RequestParams params);

2)实现搜索业务,肯定离不开RestHighLevelClient,我们需要把它注册到Spring中作为一个Bean。在cn.itcast.hotel中的HotelDemoApplication中声明这个Bean:

@Bean
public RestHighLevelClient client(){return  new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));
}

3)在cn.itcast.hotel.service.impl中的HotelService中实现search方法:

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryString key = params.getKey();if (key == null || "".equals(key)) {boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());} else {boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));}
​// 2.2.分页int page = params.getPage();int size = params.getSize();request.source().from((page - 1) * size).size(size);
​// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}
​
// 结果解析
private PageResult handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>();for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);// 放入集合hotels.add(hotelDoc);}// 4.4.封装返回return new PageResult(total, hotels);
}

4.2.酒店结果过滤

需求:添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

4.2.1.需求分析

在页面搜索框下面,会有一些过滤项:

传递的参数如图:

包含的过滤条件有:

  • brand:品牌值

  • city:城市

  • minPrice~maxPrice:价格范围

  • starName:星级

我们需要做两件事情:

  • 修改请求参数的对象RequestParams,接收上述参数

  • 修改业务逻辑,在搜索条件之外,添加一些过滤条件

4.2.2.修改实体类

修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams:

@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;// 下面是新增的过滤条件参数private String city;private String brand;private String starName;private Integer minPrice;private Integer maxPrice;
}

4.2.3.修改搜索业务

在HotelService的search方法中,只有一个地方需要修改:requet.source().query( ... )其中的查询条件。

在之前的业务中,只有match查询,根据关键字搜索,现在要添加条件过滤,包括:

  • 品牌过滤:是keyword类型,用term查询

  • 星级过滤:是keyword类型,用term查询

  • 价格过滤:是数值类型,用range查询

  • 城市过滤:是keyword类型,用term查询

多个查询条件组合,肯定是boolean查询来组合:

  • 关键字搜索放到must中,参与算分

  • 其它过滤条件放到filter中,不参与算分

因为条件构建的逻辑比较复杂,这里先封装为一个函数:

buildBasicQuery的代码如下:

    private static BoolQueryBuilder buildBasicQuery(RequestParams params) {// 2 . 1 queryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery() ;// 关键词搜索String key = params.getKey() ;if(key == null || "".equals(key)){boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery()) ;}else{boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all",key)) ;}// 条件过滤// 城市条件if(params.getCity()!=null &&!params.getCity().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));}// 品牌条件if(params.getBrand()!=null && !params.getBrand().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));}// 星级条件if(params.getStarName()!=null && !params.getStarName().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));}// 价格if(params.getMinPrice()!=null && params.getMaxPrice()!=null){boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}return boolQuery;}

search函数 : 

    @Overridepublic PageResult search(RequestParams params) {try {// 1 . 准备Request :SearchRequest request = new SearchRequest("hotel") ;// 2.准备DSLBoolQueryBuilder boolQuery = buildBasicQuery(params);// 分页int size = params.getSize() ;int page = params.getPage() ;request.source().from((page-1)*size).size(size) ;request.source().query(boolQuery) ;// 3.发送请求 , 其中client在启动类中以Bean注入的形式,然后通过Autowired导入SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}

4.3.我周边的酒店

需求:我附近的酒店

4.3.1.需求分析

在酒店列表页的右侧,有一个小地图,点击地图的定位按钮,地图会找到你所在的位置:

并且,在前端会发起查询请求,将你的坐标发送到服务端:

我们要做的事情就是基于这个location坐标,然后按照距离对周围酒店排序。实现思路如下:

  • 修改RequestParams参数,接收location字段

  • 修改search方法业务逻辑,如果location有值,添加根据geo_distance排序的功能

4.3.2.修改实体类

修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams:

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
​
@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;private String city;private String brand;private String starName;private Integer minPrice;private Integer maxPrice;// 我当前的地理坐标private String location;
}

4.3.3.距离排序API

我们以前学习过排序功能,包括两种:

  • 普通字段排序

  • 地理坐标排序

我们只讲了普通字段排序对应的java写法。地理坐标排序只学过DSL语法,如下:

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"price": "asc"  },{"_geo_distance" : {"FIELD" : "纬度,经度","order" : "asc","unit" : "km"}}]
}

对应的java代码示例:

4.3.4.添加距离排序

cn.itcast.hotel.service.implHotelServicesearch方法中,添加一个排序功能:

完整代码:

    @Overridepublic PageResult search(RequestParams params) {try {// 1 . 准备Request :SearchRequest request = new SearchRequest("hotel") ;// 2.准备DSLBoolQueryBuilder boolQuery = buildBasicQuery(params);request.source().query(boolQuery) ;// 分页int size = params.getSize() ;int page = params.getPage() ;request.source().from((page-1)*size).size(size) ;// 2 . 3 排序String location = params.getLocation() ;if(location!=null && !location.equals("")){request.source().sort(SortBuilders.geoDistanceSort("location",new GeoPoint(location)).order(SortOrder.ASC).unit(DistanceUnit.KILOMETERS)) ;}// 3.发送请求 , 其中client在启动类中以Bean注入的形式,然后通过Autowired导入SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}

4.3.5.排序距离显示

重启服务后,测试我的酒店功能:

发现确实可以实现对我附近酒店的排序,不过并没有看到酒店到底距离我多远,这该怎么办?

排序完成后,页面还要获取我附近每个酒店的具体距离值,这个值在响应结果中是独立的:

因此,我们在结果解析阶段,除了解析source部分以外,还要得到sort部分,也就是排序的距离,然后放到响应结果中。

我们要做两件事:

  • 修改HotelDoc,添加排序距离字段,用于页面显示

  • 修改HotelService类中的handleResponse方法,添加对sort值的获取

1)修改HotelDoc类,添加距离字段

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
​
​
@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String location;private String pic;// 排序时的 距离值private Object distance;
​public HotelDoc(Hotel hotel) {this.id = hotel.getId();this.name = hotel.getName();this.address = hotel.getAddress();this.price = hotel.getPrice();this.score = hotel.getScore();this.brand = hotel.getBrand();this.city = hotel.getCity();this.starName = hotel.getStarName();this.business = hotel.getBusiness();this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();this.pic = hotel.getPic();}
}

2)修改HotelService中的handleResponse方法

重启后测试,发现页面能成功显示距离了:

4.4.酒店竞价排名

需求:让指定的酒店在搜索结果中排名置顶

4.4.1.需求分析

要让指定酒店在搜索结果中排名置顶,效果如图:

页面会给指定的酒店添加广告标记。

那怎样才能让指定的酒店排名置顶呢?

我们之前学习过的function_score查询可以影响算分,算分高了,自然排名也就高了。而function_score包含3个要素:

  • 过滤条件:哪些文档要加分

  • 算分函数:如何计算function score

  • 加权方式:function score 与 query score如何运算

这里的需求是:让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记,这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断,是否要提高算分

比如,我们给酒店添加一个字段:isAD,Boolean类型:

  • true:是广告

  • false:不是广告

这样function_score包含3个要素就很好确定了:

  • 过滤条件:判断isAD 是否为true

  • 算分函数:我们可以用最简单暴力的weight,固定加权值

  • 加权方式:可以用默认的相乘,大大提高算分

因此,业务的实现步骤包括:

  1. 给HotelDoc类添加isAD字段,Boolean类型

  2. 挑选几个你喜欢的酒店,给它的文档数据添加isAD字段,值为true

  3. 修改search方法,添加function score功能,给isAD值为true的酒店增加权重

4.4.2.修改HotelDoc实体

cn.itcast.hotel.pojo包下的HotelDoc类添加isAD字段:

4.4.3.添加广告标记

接下来,我们挑几个酒店,添加isAD字段,设置为true:

POST /hotel/_update/1902197537
{"doc": {"isAD": true}
}
POST /hotel/_update/2056126831
{"doc": {"isAD": true}
}
POST /hotel/_update/1989806195
{"doc": {"isAD": true}
}
POST /hotel/_update/2056105938
{"doc": {"isAD": true}
}

4.4.4.添加算分函数查询

接下来我们就要修改查询条件了。之前是用的boolean 查询,现在要改成function_socre查询。

function_score查询结构如下:

对应的JavaAPI如下:

我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中,接下来就是添加过滤条件算分函数加权模式了。所以原来的代码依然可以沿用。

修改cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService类中的buildBasicQuery方法,添加算分函数查询:

    private static void buildBasicQuery(RequestParams params,SearchRequest request) {// 2 . 1 queryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery() ;// 关键词搜索String key = params.getKey() ;if(key == null || "".equals(key)){boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery()) ;}else{boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all",key)) ;}// 条件过滤// 城市条件if(params.getCity()!=null &&!params.getCity().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));}// 品牌条件if(params.getBrand()!=null && !params.getBrand().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));}// 星级条件if(params.getStarName()!=null && !params.getStarName().equals("")){boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));}// 价格if(params.getMinPrice()!=null && params.getMaxPrice()!=null){boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder =QueryBuilders.functionScoreQuery(// 原始查询 , 相关性算分的查询boolQuery ,// function score 的 数组new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{// 其中的一个function score元素new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(// 过滤条件QueryBuilders.termQuery("isAD",true),// 算分函数ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});request.source().query(functionScoreQueryBuilder) ;}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/286248.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

linux用户管理1

linux系统可以多用户同时登录&#xff0c;在各自权限下做各自的事情 useradd添加普通用户&#xff0c;之后使用suusername切换用户 所有用户中&#xff0c;root用户权限最大&#xff0c;对应uid&#xff0c;gid均为0&#xff0c;uid为用户编号&#xff0c;gid为用户所在组编号…

AcWing 4609:火柴棍数字 ← 贪心算法

【题目来源】 https://www.acwing.com/problem/content/4612/【题目描述】 给定 n 个火柴棍&#xff0c;你可以用它们摆出数字 0∼9。 摆出每个数字所需要的具体火柴棍数量如下图所示&#xff1a; 请你用这些火柴棍摆成若干个数字&#xff0c;并把这些数字排成一排组成一个整数…

【数据结构和算法初阶(C语言)】二叉树的链式结构--前、中、后序遍历实现详解,节点数目计算及oj题目详解---二叉树学习日记③

目录 ​编辑 1.二叉树的链式存储 2.二叉树链式结构的实现 2.1树的创建 2.2二叉树的再理解 3.链式结构二叉树的遍历 3.1前序遍历实现&#xff1a; ​编辑 3.2中序遍历实现 3.3后序遍历 ​编辑 4.链式二叉树节点数目的计算 4.1 总节点个数的计算 错误代码1&#xff1a; 错误代…

使用git下载github/gitee仓库部分或单个文件的方法

前言 有些时候在github或者gitee仓库中我们只需要下载整个项目中的我门需要的那一部分文件夹或文件就行了&#xff0c;不需要下载所有的项目。这样可以节省很多流量和时间 步骤 1.建立一个新的 git 本地仓库 这里我在D:\test中初始化 命令&#xff1a; git init2.在本地仓…

【Yolov7】踩坑记录

#windows上调用cuda去 使用GPU来进行预测 -需要下载cudnn&#xff0c;cuDNN 9.0.0 Downloads | NVIDIA Developer -环境变量要配置 比如 &#xff1a; C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.0\bin\11.8 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin 也可…

学习笔记Day15:Shell脚本编程

Shell脚本编程 Linux系统环境 Linux系统的4个主要部分&#xff1a;内核、shell、文件系统和应用程序。 内核是操作系统的核心&#xff0c;决定系统性能和稳定性shell &#xff1a;一种应用程序&#xff0c;是用户和内核交互操作的接口&#xff0c;是套在内核外的壳&#xff…

Stable Diffusion 进阶教程 - 二次开发(制作您的文生图应用)

目录 1. 引言 2. 基于Rest API 开发 2.1 前置条件 2.2 代码实现 2.3 效果演示 2.4 常见错误 3. 总结 1. 引言 Stable Diffusion作为一种强大的文本到图像生成模型&#xff0c;已经在艺术、设计和创意领域引起了广泛的关注和应用。然而&#xff0c;对于许多开发者来说&#xff…

使用倒模耳机壳UV树脂胶液制作舞台监听耳返入耳式耳机壳推荐的材料和工艺流程?

推荐的材料和工艺流程如下&#xff1a; 材料&#xff1a; UV树脂胶液&#xff1a;选择适合倒模工艺的UV树脂胶液&#xff0c;要求具有高透明度、良好的流动性和固化性能。模具材料&#xff1a;建议使用硅胶模具&#xff0c;因为硅胶模具具有较高的耐用性和稳定性&#xff0c;…

Linux 安装 JDK、MySQL、Tomcat(图文并茂)

所需资料 下载 1.1 软件安装方式 在Linux系统中&#xff0c;安装软件的方式主要有四种&#xff0c;这四种安装方式的特点如下&#xff1a; 安装方式特点二进制发布包安装软件已经针对具体平台编译打包发布&#xff0c;只要解压&#xff0c;修改配置即可rpm安装软件已经按照re…

C#自定义控件 生成 与 加入到项目

C#自定义控件生成 在C#中&#xff0c;自定义控件通常是通过继承现有的控件类&#xff08;如UserControl、Form等&#xff09;并添加或修改其属性和方法来实现的。以下是一个简单的示例&#xff0c;演示如何创建一个自定义控件&#xff1a; 首先&#xff0c;创建一个新的Window…

sonar+gitlab提交阻断 增量扫描

通过本文&#xff0c;您将可以学习到 sonarqube、git\gitlab、shell、sonar-scanner、sonarlint 一、前言 sonarqube 是一款开源的静态代码扫描工具。 实际生产应用中&#xff0c;sonarqube 如何落地&#xff0c;需要考虑以下四个维度&#xff1a; 1、规则的来源 现在规则的…

每日一练:LeeCode-200、岛屿数量【DFS递归+BFS队列】

给你一个由 1&#xff08;陆地&#xff09;和 0&#xff08;水&#xff09;组成的的二维网格&#xff0c;请你计算网格中岛屿的数量。 岛屿总是被水包围&#xff0c;并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外&#xff0c;你可以假设该网格的四条边…

MyBatis:查询与连接池

一、查询 1、多表查询 尽量避免使用多表查询&#xff0c;尤其是对性能要求较高的项目。因为多表查询必然会导致性能变低。 例如&#xff1a;select *from ta运行需要10ms&#xff0c;select *from tb 运行也需要10s。但是&#xff0c;select *from ta left join tb on ta.xx…

python初级第一次作业

一、 dayint(input("enter today day")) fdayint(input("enter num of day since today")) c((fday%7)day)%7 if c0:print("sunday") elif c1:print("monday") elif c2:print("tuesday") elif c3:print("wendnsday&quo…

Jmeter脚本优化——CSV数据驱动文件

使用 CSV 数据文件设置实现参数化注册 1&#xff09; 本地创建 csv 文件&#xff0c;并准备要使用的数据&#xff0c;这里要参数化的是注册的用户名和邮箱。所以在 csv 文件中输入多组用户名和邮箱。 2&#xff09; 通过测试计划或者线程组的右键添加->配置元件->CSV…

多线程合并练习题,线程安全(售票任务引入)--学习JavaEE的day30

day30 练习&#xff08;day29&#xff09; 注意代码注释&#xff0c;里面涉及代码实现遇到问题及解决方案&#xff0c;由于理解方便没有单独出来 1.计算任务 1.计算任务&#xff0c;一个包含了2万个整数的数组&#xff0c;分拆了多个线程来进行并行计算&#xff0c;最后汇总出…

FT232RL/FT232RNL替代GP232RNL USB转UART桥接控制器芯片低成本方案

关注过小编的朋友都知道&#xff0c;之前小编有推荐过FT232RL的替代产品GP232RL&#xff0c;软硬件直接兼容&#xff0c;无需做修改。随着产品的更新迭代&#xff0c;后面也出来了升级版GP232RNL&#xff0c;低成本方案&#xff0c;可直接替代FT232RL/FT232RNL&#xff0c;参数…

【数据结构】线性表的定义与基本操作

&#x1f388;个人主页&#xff1a;豌豆射手^ &#x1f389;欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 &#x1f917;收录专栏&#xff1a;数据结构 &#x1f91d;希望本文对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出指正&#xff0c;让我们共同学习、交流进…

阿里二面:谈谈ThreadLocal的内存泄漏问题?问麻了。。。。

引言 ThreadLocal在Java多线程编程中扮演着重要的角色&#xff0c;它提供了一种线程局部存储机制&#xff0c;允许每个线程拥有独立的变量副本&#xff0c;从而有效地避免了线程间的数据共享冲突。ThreadLocal的主要用途在于&#xff0c;当需要为每个线程维护一个独立的上下文…

linux之sed编辑器指令练习

目录 一、sed编辑器 二、sed使用案例 1.1 s命令&#xff08;substitute替换&#xff09; 一、sed编辑器 sed编辑器比交互式编辑器快的多&#xff0c;可以简化数据处理任务,sed编辑器并不会修改文件&#xff0c;只会将修改后的数据&#xff0c;输出。 二、sed使用案例 首先…