Elasticsearch基础（三）

目录

1.DSL查询文档

1.1.DSL查询分类

1.2.全文检索查询

1.3.精准查询

1.4.地理坐标查询

1.5.复合查询

2.搜索结果处理

2.1.排序

2.2.分页

2.3.高亮

2.4.总结

3.RestClient查询文档

3.1.快速入门

3.2.match查询

3.3.精确查询

3.4.布尔查询

3.5.排序、分页

3.6.高亮

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"}}
}

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": {}}
}

其它查询就是查询类型、查询条件的变化。

1.2.全文检索查询

1.使用场景

全文检索查询的基本流程如下：

  • 对用户搜索的内容做分词，得到词条

  • 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id

  • 根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

  • 商城的输入框搜索

  • 百度输入框搜索

拿着词条去匹配，参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

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"]}}
}

3.示例

两种查询结果是一样的，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。

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.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"}}}
}

当搜索的是精确词条时，能正确查询出结果，当搜索的内容不是精确词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到

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}}}
}

3.总结

常见的精确查询

  • 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 [8.14] | Elastic

常见的使用场景包括：

  • 携程：搜索我附近的酒店

  • 滴滴：搜索我附近的出租车

  • 微信：搜索我附近的人

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}}}}
}

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}}
}
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.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，

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

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，词条频率越高，文档得分也会越高

  • BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法，词条频率越高，文档得分也会越高，但增长曲线会趋于水平

2.算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。

以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。

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（求和）、avg（平均值）、max（最大值）、min（最小值）

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}}
}

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

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：

  • 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）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

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。

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(升序）、DESC（降序）}]
}

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

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。

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 ?, ?

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.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。

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

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.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

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

3.RestClient查询文档

文档的查询同样适用 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

以match_all查询为例

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

2.解析响应

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.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);}
}

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：

@Test
void 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", "杭州"));// 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

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);}

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);}
}

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k8s集群 安装配置 Prometheusgrafanaalertmanager k8s环境如下&#xff1a;机器规划&#xff1a; node-exporter组件安装和配置安装node-exporter通过node-exporter采集数据显示192.168.40.180主机cpu的使用情况显示192.168.40.180主机负载使用情况 Prometheus server安装和配置…
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CentOS 7 安装MySQL 5.7.30

CentOS 7 安装MySQL 5.7.30

CentOS 7 安装MySQL卸载&#xff08;离线安装&#xff09; 安装配置MySQL之前先查询是否存在&#xff0c;如存在先卸载再安装 rpm -qa|grep -i mysql rpm -qa|grep -i mariadb rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.68-1.el7.x86_64如下命令找到直接 rm -rf 删除&#xff08;删除…
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电脑系统重装数据被格式化，那些文件还有办法恢复吗?

电脑系统重装数据被格式化，那些文件还有办法恢复吗?

在日常使用电脑的过程中&#xff0c;系统重装或格式化操作是常见的维护手段&#xff0c;尤其是在遇到系统崩溃、病毒感染或需要升级系统时。然而&#xff0c;这一操作往往伴随着数据丢失的风险&#xff0c;尤其是当C盘&#xff08;系统盘&#xff09;和D盘&#xff08;或其他数…
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数学建模（1）

数学建模（1）

论文&#xff1a;做流程图 论文查重不能高于30% 论文 分模块备战 摘要不能超过一页的四分之三 数学建模的六个步骤: 【写作】---学术语言 团队练题
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docker搭建普罗米修斯监控gpu

docker搭建普罗米修斯监控gpu

ip8的服务器监控ip110和ip111的服务器 被监控的服务器110和111只需要安装node-export和nvidia-container-toolkit 下载镜像包 docker pull prom/node-exporter docker pull prom/prometheus docker pull grafana/grafana新建目录 mkdir /opt/prometheus cd /opt/prometheus/…
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用了6年git，不知道cherry-pick是啥意思

用了6年git，不知道cherry-pick是啥意思

背景 可能是测试开发角色原因&#xff0c;平时很少有代码冲突或多人协同的编码场景。今天有个协同项目&#xff0c;需要提交自己的代码到其它业务的代码库中&#xff0c;这个代码库是分支开发分支上线模式&#xff0c;同时会有多个同事提交代码&#xff0c;然后模块负责的同学…
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【python】多种回归算法对比气温预测

【python】多种回归算法对比气温预测

目录 引言 决策树回归&#xff08;Decision Tree Regression&#xff09; 线性回归&#xff08;Linear Regression&#xff09; 随机森林回归&#xff08;Random Forest Regression&#xff09; 气温预测对比实例 数据集 预测值与实际值对比图 模型评价指标 代码实现 …
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微信小程序 vant-weapp的 SwipeCell 滑动单元格 van-swipe-cell 滑动单元格不显示 和 样式问题 滑动后删除样式不显示

微信小程序 vant-weapp的 SwipeCell 滑动单元格 van-swipe-cell 滑动单元格不显示 和 样式问题 滑动后删除样式不显示

在微信小程序开发过程中 遇到个坑 此处引用 swipeCell 组件 刚开始是组件不显示 然后又遇到样式不生效 首先排除问题 是否在.json文件中引入了组件 {"usingComponents": {"van-swipe-cell": "vant/weapp/swipe-cell/index","van-cell-gro…
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【JavaEE】synchronized原理详解

【JavaEE】synchronized原理详解

本文使用的是JDK1.8 目录 引言 Java对象在JVM的结构 对象头 Mark Word Monitor Owner EntryList WaitSet 加锁过程 锁消除 偏向锁 偏向锁使用 重偏向 撤销偏向 轻量级锁 重量级锁 自旋优化 引言 对于synchronized原理讲解之前&#xff0c;我们需要知道Java对象…
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FATE Flow 源码解析 - 日志输出机制

FATE Flow 源码解析 - 日志输出机制

背景介绍 在 之前的文章 中介绍了 FATE 的作业处理流程&#xff0c;在实际的使用过程中&#xff0c;为了查找执行中的异常&#xff0c;需要借助运行生成的日志&#xff0c;但是 FATE-Flow 包含的流程比较复杂&#xff0c;对应的日志也很多&#xff0c;而且分散在不同的文件中&…
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转移C盘中的conda环境（包括.condarc文件修改，environment.txt文件修改，conda报错）

转移C盘中的conda环境（包括.condarc文件修改，environment.txt文件修改，conda报错）

conda环境一般是默认安装到C盘的&#xff0c;若建立多个虚拟环境&#xff0c;时间长了&#xff0c;容易让本不富裕的C盘更加雪上加霜&#xff0c;下面给出将conda环境从C盘转移到D盘的方法。 目录 电脑软硬件转移方法查看当前conda目录转移操作第一步&#xff1a;.condarc文件修…
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走进NoSql

走进NoSql

一、引入 1.1什么是NoSql NoSQL&#xff08;Not Only SQL&#xff09;是一组非关系型数据库&#xff08;或称为非SQL数据库&#xff09;的统称&#xff0c;它们提供了与传统的关系型数据库不同的数据存储和检索方式。NoSQL数据库通常用于处理大量的、分布式的、非结构化或半结…
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美式键盘 QWERTY 布局的来历

美式键盘 QWERTY 布局的来历

注&#xff1a;机翻&#xff0c;未校对。 The QWERTY Keyboard Is Tech’s Biggest Unsolved Mystery QWERTY 键盘是科技界最大的未解之谜 It’s on your computer keyboard and your smartphone screen: QWERTY, the first six letters of the top row of the standard keybo…
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