复合索引(Compound Index): 索引多个字段,允许对这些字段的组合进行高效查询。例如,您可以创建一个索引 { name: 1, age: 1 },以便可以快速查询按姓名和年龄排序的结果。
早已久仰NoSQL的大名,知道它相对有关系型数据库,有很多的优点,只是一直没有时间来研究这个东西。所以借这个项目,对Mongodb进行了一次深入了解。
1 NoSql 简介 我们使用 koa 开发后台,最常用的数据库就是 mongodb,这是 NoSql 数据库类型的一种,那什么是 NoSql 呢?首先需要说的是,NoSql 并不表示 NO SQL
继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后,收到许多小伙伴的反馈,表示自己对于mongoose不怎么了解,上手感觉有些难度,看官方文档又基本都是英文(宝宝心里苦,但宝宝不说
上篇文章<深入浅出mongodb(一)>阐述了mongoose的scheme和model基础知识,有了上面的认知,我们开始下面的一系列骚操作,亲爱滴小伙伴们准备好了吗?
下载地址:https://www.mongodb.com/download-center#community
创建集合分为两步,一是对对集合设定规则,二是创建集合,创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
mysql数据库 -- 关系型数据库--表,字段,行 mongodb数据库 -- 非关系型数据库--集合,域,文档 mongodb的使用步骤: 1.安装 2.指定数据库的安装位置(创建一个文件夹,管理mongodb的所有数据) 3.使用mongodb链接该文件夹,Windows下mongodb的命令需要在其安装目录下执行才有效. mongod --dbpath=文件夹路径 4.启动mongodb, mongo 连接mongodb数据库的命令: 1.进入MongoDB下的bin文件夹下--cd 路径 2.命令--mongod --dbpath=C:\Users\lx\Desktop\Node\MongoDB\DB
项目中有个需求是需要几个字段作为标签,统计各个标签的文档数量,同时支持分词后的全文检索功能。
约束能用对象的方法描述数据类型 是否必须 是否重复 默认值 等,如下定义了一个用户表结构
创建集合分为两步,-是对对集合设定规则,二是创建集合,创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
Elasticsearch(以下简称ES)中的模糊查询官方是建议慎用的,因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询(term,match)而言的,如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
1、ElasticSearch为了实现并发访问,每次实行更新、删除、添加之后都会为版本号自增1。
你也可以设定虚拟值的 setter ,下例中,当你赋值到虚拟值时,它可以自动拆分到其他属性:
编者按:本文作者奇舞团前端开发工程师何文力,同时也是 W3C CSS 工作组成员。
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索,这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
“JSON Beautifier”扩展程序是一个实用工具,可方便查看、编辑、格式化、验证和导出JSON页面。该扩展程序无需任何设置即可运行。每当页面的MIME类型与有效的JSON格式相对应时,它会无缝地转换JSON页面。页面加载完成后,JSON查看器会检查页面是否与JSON兼容。如果解析器成功返回一个对象(或一个数组),内容将显示在可编辑的用户界面中。否则,数据将以原始格式显示。
本节将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具: find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk; 提供的例子和参数都是常用的; 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写,尽量不要超过2行; 如果有更为复杂的任务需求,还是考虑python吧;
Linux Shell是一种基本功,由于怪异的语法加之较差的可读性,通常被Python等脚本代替。既然是基本功,那就需要掌握,毕竟学习Shell脚本的过程中,还是能了解到很多Linux系统的内容。
find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk; 提供的例子和参数都是最常用和最为实用的; 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写,尽量不要超过2行; 如果有更为复杂的任务需求,还是考虑python吧; find 文件查找 查找txt和pdf文件 find . \( -name "*.txt" -o -name "*.pdf" \) -print 正则方式查找.txt和pdf find . -
Elasticsearch 是一个分布式、Restful 风格的搜索数据分析引擎,能够解决常规和各种类型数据的存储及检索需求。作为ELK和ElasticStack的核心,它能够集中存储数据,通过Elasticsearch 能够执行及合并多种类型的搜索(结构化数据、非结构化数据、地理位置、经纬度坐标等数据结构)。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;提供的例子和参数都是最常用和最为实用的;对shell脚本使用的原则是命令单行书写,尽量不要超过2行;如果有更为复杂的任务需求,还是考虑python吧.
我这里用的版本是ES6.4.1 , 只要是5.X以上的版本都使用。目前ES的版本已经到了7.0.
这个几个概念分别指的是什么?有什么用处?如何配置它们?只有我们熟练地掌握了这些概念,我们才可以正确地使用它们。
文档地址:https://finget.github.io/2019/08/06/nuxt-koa-mongodb/
前面我们聊了 Elasticsearch 的索引、搜索和分词器,今天再来聊另一个基础内容—— Mapping。
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-osx-install.html
3、查找文档 // 根据条件查找文档(条件为空则查找所有文档) Course.find().then(result => console.log(result)) // 返回文档集合 [{ _id: 5c0917ed37ec9b03c07cf95f, name: 'node.js基础', author: 'wuyuxin‘ },{ _id: 5c09dea28acfb814980ff827, name: 'Javascript', author: 'wuyuxin‘ }]
文件管理不外乎文件或目录的创建、删除、查询、移动,有mkdir/rm/mv 文件查询是重点,用find来进行查询;find的参数丰富,也非常强大; 有时候,需要给文件创建一个别名,我们需要用到ln,使用这个别名和使用原文件是相同的效果; 2.1. 创建和删除 创建:mkdir 删除:rm 删除非空目录:rm -rf file目录 删除日志 rm *log (等价: $find ./ -name “*log” -exec rm {} ;) 移动:mv 复制:cp (复制目录:cp -r ) 查看当前目录下文件个数: $find ./ | wc -l 复制目录: $cp -r source_dir dest_dir 2.2. 目录切换 找到文件/目录位置:cd 切换到上一个工作目录: cd - 切换到home目录: cd or cd ~ 显示当前路径: pwd 更改当前工作路径为path: $cd path 2.3. 列出目录项 显示当前目录下的文件 ls 按时间排序,以列表的方式显示目录项 ls -lrt 以上这个命令用到的频率如此之高,以至于我们需要为它建立一个快捷命令方式: 在.bashrc 中设置命令别名: alias lsl='ls -lrt' alias lm='ls -al|more' 这样,使用lsl,就可以显示目录中的文件按照修改时间排序;以列表方式显示; 给每项文件前面增加一个id编号(看上去更加整洁): >ls | cat -n 1 a 2 a.out 3 app 4 b 5 bin 6 config 注:.bashrc 在/home/你的用户名/ 文件夹下,以隐藏文件的方式存储;可使用 ls -a 查看; 2.4. 查找目录及文件 find/locate 搜寻文件或目录: $find ./ -name "core*" | xargs file 查找目标文件夹中是否有obj文件: $find ./ -name '*.o' 递归当前目录及子目录删除所有.o文件: $find ./ -name "*.o" -exec rm {} \; find是实时查找,如果需要更快的查询,可试试locate;locate会为文件系统建立索引数据库,如果有文件更新,需要定期执行更新命令来更新索引库: $locate string 寻找包含有string的路径: $updatedb 与find不同,locate并不是实时查找。你需要更新数据库,以获得最新的文件索引信息。 2.5. 查看文件内容 查看文件:cat vi head tail more 显示时同时显示行号: $cat -n 按页显示列表内容: $ls -al | more 只看前10行: $head - 10 ** 显示文件第一行: $head -1 filename 显示文件倒数第五行: $tail -5 filename 查看两个文件间的差别: $diff file1 file2 动态显示文本最新信息: $tail -f crawler.log 2.6. 查找文件内容 使用egrep查询文件内容: egrep '03.1\/CO\/AE' TSF_STAT_111130.log.012 egrep 'A_LMCA777:C' TSF_STAT_111130.log.035 > co.out2 2.7. 文件与目录权限修改 改变文件的拥有者 chown 改变文件读、写、执行等属性 chmod 递归子目录修改: chown -R tuxapp source/ 增加脚本可执行权限: chmod a+x myscript 2.8. 给文件增加别名 创建符号链接/硬链接: ln cc ccAgain :硬连接;删除一个,将仍能找到; ln -s cc ccTo :符号链接(软链接);删除源,另一个无法使用;(后面一个ccTo 为新建的文件) 2.9. 管道和重定向 批处理命令连接执行,使用 | 串联: 使用分号 ; 前面成功,则执行后面一条,否则,不执行:&& 前面失败,则后一条执行: || ls /proc && echo suss! || echo failed. 能够提示命名是否执行成功or失败; 与上述相同效果的是: if ls /proc; then echo suss; else echo fail; fi 重定向: ls proc/*.c > list 2> &l 将标准输出和标准错误重定向
可以用新华字典做类比:如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录,那么按部首或拼音等排序的目录就是索引,使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
简介 Mongoose是在node.js异步环境下对mongodb进行便捷操作的对象模型工具 那么要使用它,首先你得装上node.js和mongodb,关于mongodb的安装和操作介绍可以参考:http://www.cnblogs.com/zhongweiv/p/node_mongodb.html Github地址:https://github.com/Automattic/mongoose API Docs:http://mongoosejs.com/docs/guide.html
注册码功能并不少见(想去xxx论坛的孩子们天天吵着要注册码……),首先我们来简单分析一下产品狗的这个需求。
安装 mongodb MongoDBcompass 配置mongoose npm install mongoose node 连接数据库 const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://localhost/playground', { useNewUrlParser: true }) .then( () => console.log('数据库连接成功')) .catch( err
搜索这个特性可以说是无处不在,现在很少有网站或者系统不提供搜索功能了,所以,即使你不是一个专业做搜索的程序员,也难免会遇到一些搜索相关的需求。搜索这个东西,表面上看功能很简单,就是一个搜索框,输入关键字,然后搜出来想要的内容就好了。
这一章开始介绍 全文检索 :怎样对全文字段(full-text fields)进行检索以找到相关度最高的文档。
dynamic和data_detection的详解:Elasticsearch dynamic mapping(动态映射) 策略.
刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向,每次想在Kibana里面查询某个字段的时候,查出来的结果经常不是自己想要的,然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解,在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多,如果不弄清楚查询语句的工作方式,应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理,老板再也不用担心我用错搜索语句啦!
最实用的几个: 0(数字0)移动到本行第一个字符上 移动到行尾 。 3 移动到下面3行的行尾 gg 移动到文件头。 = [[ G(shift + g) 移动到文件尾。 = ]] /text 查
Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题,包括:创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议,但“对症下药”才是关键。
2018即将过去,2019即将来临,前端技术不断在在更新,学的东西越来越多。我们只有不断的学习,才不能被淘汰。在前后端分离的一个时代,后端提供接口,前端调用接口,逻辑判断,每个都是独立的工作。如果自己在空余的时间,想学习新的知识,却没有好的接口,只能写写假的json数据。或者网上开源的数据库,mock,野狗数据库,firebase,或者使用本地的json-server搭建本地数据库使用也是完全没有问题的,也可以正常的实现数据的接口请求。
索引是一种算法(B-tree,HASH等),索引也就是将数据列以某种算法的方式进行排列(如B-tree)本是通过全表查询(ALL) 而通过建立索引而使列数据变为有序的数据 而减少查询行数,也就比如一本书,目录也就是他的索引,如过没有目录你就得一页一页的翻,而通过目录可以大大减少数据检索的范围。
在MongoDB中,多个Document可以组成Collection(以下简称集合),多个集合又可以组成数据库。我们想要操作MongoDB数据,那就得先要具备上面所说的包含数据的“文档”,文档又是什么意思呢,请看如下介绍。
函数 FIND 用于在第二个文本串中定位第一个文本串,并返回第一个文本串的起始位置的值,该值从第二个文本串的第一个字符算起。
倒排索引倒排索引建立流程倒排索引具体组成分词Analysis(文本分析)Analyzer(分词器)分词测试mapping字段数据类型核心类型字符串类型数字类型日期类型二进制类型范围类型复杂类型对象类型嵌套类型地理类型经纬度类型地理区域类型特殊类型字段的公共属性:字符串类型常用的其他属性dynamic动态映射静态映射精确映射查询matchtermmatch_phrase
(1)string string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多,从ElasticSearch 5.x开始不再支持string,由text和keyword类型替代。 (2)text 当一个字段是要被全文搜索的,比如Email内容、产品描述,应该使用text类型。设置text类型以后,字段内容会被分析,在生成倒排索引以前,字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序,很少用于聚合。 (3)keyword keyword类型适用于索引结构化的字段,比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云