这段时间大师兄项目中出现了固定数据池的模糊检索需求，也就是在一大堆几乎不变化的数据中进行模糊检索。同时，这样的检索需求在同模块中也会出现很多次。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
在web开发中，经常会遇到需要在下拉框中进行搜索并进行模糊查询的需求。jQuery是一个广泛应用于前端开发的JavaScript库，可以帮助我们实现这样的功能。本文将介绍如何使用jQuery实现下拉框搜索模糊查询功能。
fuse.js是一个轻量的模糊搜索库 安装 npm install --save fuse.js 使用 import Fuse from 'fuse.js' const list = [...] // 带搜索的数据 const options = {keys:['name']} // 搜索配置，可以配置多个查找字段 const fuse = new Fuse(list, options); return fuse.search('psr') // 根据模式返回搜索结果，形式如[{item:{匹配的对象},r
JS开发的WEB应用和PHP，JAVA,NET等区别在于即没有源代码，也可以通过浏览器的查看源代码获取真实的点。获取URL，获取JS敏感信息，获取代码传参等，所以相当于JS开发的WEB应用属于白盒测试（默认有源码参考），一般会在JS中寻找更多的URL地址，在JS代码逻辑（加密算法，APIkey配置，验证逻辑等）进行后期安全测试。
bootstrap-table 分页方式可以选 server 和client 两种分页方式。
面对线下收银场景，针对商品收银业务，如何提升商家收银的效率？如何保证即使在弱网或无网条件下商家正常的收银？如何设计大量商品时搜索方案？如何对业务模块进行解耦和各种复杂的业务场景交互？都是在设计零售收银业务时，需要去认真思考的问题。
按宏哥计划，本文继续介绍WebDriver关于元素定位大法，这篇介绍定位倒数二个方法：By xpath。xpath 的定位方法， 非常强大。 使用这种方法几乎可以定位到页面上的任意元素。
本博客使用的是Hugo的LoveIt主题，本文也是基于该主题而写的，不过Hugo的美化步骤应该大同小异，版本如下：
利用 Astro 的内容集合、静态端点和 Qwik 的 Astro 集成以及 Fuse.js，构建网站搜索功能的方法。
想找文件？按下 F1，只需输入模糊的关键字，相关文件即刻奉上，场景和预制体间切换更是来去自如！
项目中使用了 combo select，为缺省的select增加模糊搜索的功能，一直运行得很好。
这是GitHub上星标数超过15.5k的JavaScript库之一。它是一个功能强大、轻量级的模糊搜索库，不依赖于任何其他库。如果你还不熟悉模糊搜索（更正式地称为近似字符串匹配），它是一种通过查找与给定模式近似相等的字符串来进行匹配的技术（而不是完全相等）。
全文关键词检索高亮，这个在业务中常有的功能，比如浏览器默认就有个功能，关键词搜索就会匹配你检索的文字，并且会给你高亮，这是怎么实现的呢？
考虑到分类页面是一个用来展示属于当前类别的所有文章，和首页一样的格式，就是显示的列表项十有八九会比首页少，因此分类页面的视图直接继承首页的视图，然后重写 get_queryset 方法就完事了，代码如下：
当然，有些测试用例可能还包含执行人等，可以根据自己的公司的需求，定义好测试用例的格式要求。
在SQL（Structured Query Language）中，LIKE是一种用于模糊匹配的操作符。通过使用LIKE，我们可以根据模式匹配的方式进行数据检索，而不仅仅局限于完全匹配。本文将详细介绍SQL中LIKE操作符的语法、用法以及一些示例，帮助您掌握模糊匹配的技巧。
分词得到的每一个词元，比如"画"，称作一个term，那么倒排索引存储的数据将会变成：
在我们通过思维导图设计了我们的测试用例，下面就需要我们实际去编写测试用例了，一个测试用例通常包含以下要素：
Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
Elasticsearch的倒排索引确实支持模糊查询和通配符查询。这两种查询类型允许用户在搜索时使用不完整的或模糊的词汇来匹配文档内容。下面我将详细描述这两种查询类型的工作原理，并提供一些Elasticsearch命令和简化的源码片段来说明它们是如何工作的。
一、安装 Simple-Jekyll-Search ---- npm 安装（需要 Node.js 环境） npm install simple-jekyll-search 或者 bower 安装 bower install --save simple-jekyll-search 二、在 Jekyll 博客根目录中新建 search.json ---- --- layout: null --- [ % for post in site.posts %
随着信息时代的迅速发展，数据变得愈加庞大和复杂。在这个大数据的时代，企业面临着海量信息的管理和利用挑战。为了更有效地获取并利用数据，企业信息模糊搜索API成为了企业数据智能引擎的一部分，为企业提供了精准的企业列表检索服务。
根据模糊查找的业务场景，比对一下上面列出的6种条件，如果你的场景是全都要支持，并且是 大用户量， 接口qps高，海量的数据检索量，那就不要在数据库上做任何挣扎了，你需要的是一个 全文检索引擎。可以直接看文章最后面~
随着企业数据的不断增加，如何高效地搜索和管理这些数据成为了企业管理者关注的重要问题。而企业信息模糊搜索API的出现，为企业提供了一种高效的解决方案。本文将介绍企业信息模糊搜索API的使用及应用场景。
上节，我们搞定了 首页搜索的功能的mock版本，就是写死了返回值的假版本。本节课就来搞定真实的搜索吧。
在数据库查询中，模糊查询是一种强大的技术，可以用来搜索与指定模式匹配的数据。MySQL数据库提供了一个灵活而强大的LIKE操作符，使得模糊查询变得简单和高效。本文将详细介绍MySQL中的LIKE操作符以及它的用法，并通过示例演示其功能。
在Java项目中，通常会使用加密算法来保护敏感数据的安全性。然而，当需要进行模糊查询时，加密后的数据就会成为一个问题，因为加密后的数据不再是明文的原始数据，无法直接进行模糊匹配。本文将介绍如何在Java项目中对加密后的数据进行模糊查询。
在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。
在商品搜索场景中，需要根据用户输入关键字严格匹配商品数据，而普通的全文检索方式，诸如：match 或者match_pharse，不一定能达到搜索效果。
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RabbitMQ 入门系列（一）讲述了 RabbitMQ 有关的基本概念。RabbitMQ 入门系列（二）通过两个示例实现了基本的消息投递和接收功能，但示例中使用的均是默认的交换器，且并未对其进行深入描述，本文则将会继续通过示例重点讲述交换器的几种不同类型。
路由维护了 URL 地址和组件的映射关系, 通过这个映射关系, 我们就可以根据不同的 URL 地址，去渲染不同的组件。
在我们日常的软件测试工作中，测试用例是非常重要的一环，但是很多时候我们并不是第一时间就设计测试用例的，我们会先根据需求先制定一个思维导图，后面再去设计我们的测试用例，有的公司更是会通过思维导图来设计测试用例的。本文就来给大家介绍一下如何使用ChatGPT来生成思维导图。
1.跨域问题。本地联调产生跨域，还得让后台接口origin设置个*，仍然存在一系列问题
导读：本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍，包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引，最后给出了性能对比。
言归正传，上周更新了 cim 第一版：为自己搭建一个分布式的 IM 系统。没想到反响热烈，最高时上了 GitHubTrendingJava 版块的首位，一天收到了 300+ 的 star。
在ElementUi中，在带输入建议的输入框中进行搜索，发现只能通过首端匹配，如果输入的是非首字，将无法搜索。
随着时代的发展，越来越多的音视频应用涌入人们的生活，在日益增多的点播存储文件面前，相信大家都会用点播搜索媒体接口筛选自己需要的文件，其中Names（文件名）和NamePrefixes（文件前缀）是推荐使用的搜索条件，也是大家常用的搜索条件，那么你知道Names和NamePrefixes的区别吗？下面以腾讯云点播为例介绍下这两者的使用。
在Elasticsearch中，可以使用聚合功能来对搜索结果进行汇总和分析。聚合可以按照不同的字段进行分组，然后计算每组的统计信息。以下是在名为my_index的索引中搜索所有包含"apple"的文档，并按照"category"字段进行分组的示例：
AutoCompleteBox是一个常见的提高输入效率的组件，很多WPF的第三方控件库都提供了这个组件，但基本都是字符串的子串匹配，不支持拼音模糊匹配，例如无法通过输入ldh或liudehua匹配到刘德华。要实现拼音模糊搜索功能，通常会采用分词、数据库等技术对待匹配数据集进行预处理。某些场景受制于条件限制，无法对数据进行预处理，本文将介绍在这种情况下如何实现支持拼音模糊搜索的AutoCompleteBox，先来看下实现效果。
输入运行文件命令。（我这里pycharm2018.2不晓得为嘛terminal调整不了字间距，而且文件路径的/都变了，文字颜色也不晓得哪里能改，其他地方的显示都正常也能修改，这里除了文字大小能调整外，别的都不起作用。TVT）
前端直接使用字符串的indexOf（）方法或者正则表达式匹配实现，相比后端实现这种方法的用户体验更友好。
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。
SQL模糊查询，使用like比较字，加上SQL里的通配符，请参考以下： 1、LIKE’Mc%’ 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。 2、LIKE’%inger’ 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。 3、LIKE’%en%’ 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。 4、LIKE’_heryl’ 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。 5、LIKE'[CK]ars[eo]n’ 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。 6、LIKE'[M-Z]inger’ 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。 7、LIKE’M[^c]%’ 将搜索以字母 M 开头，并且第二个字母不是 c 的所有名称（如MacFeather）。 ————————————————- 呵呵，要完整的例句啊。下面这句查询字符串是我以前写的，根据变量 zipcode_key 在邮政编码表 zipcode 中查询对应的数据，这句是判断变量 zipcode_key 为非数字时的查询语句，用 % 来匹配任意长度的字符串，从表中地址、市、省三列中查询包含关键字的所有数据项，并按省、市、地址排序。这个例子比较简单，只要你理解了方法就可以写出更复杂的查询语句。
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多，按照匹配模式串的个数，通常分为单模匹配和多模匹配，根据匹配的精确程度，可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模，精确抑或模糊，都是由最简单的暴力匹配算法作为基础，通过一点点微小进步，缓慢的优化拓展出来的，一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余
本文主要讲解如何在Linux系统下使用命令行工具模糊查找文件，本文的工具包括find命令的用法也介绍grep命令的使用方法，同时也有find与grep两者结合，能更精确根据条件查找文件。
项目地址：https://github.com/Ewall1106/mall 有什么用？ 当用户频繁点击在短时间内发送多个 ajax 请求，但是由于网络原因服务器数据无法及时响应返回，这时候，就会有可能造成前端页面数据不匹配的情况。 具体场景来说，在用户网速不好的情况下的比如搜索框 onchange 事件的模糊搜索、触底刷新请求列表数据、tab 栏的高频切换等等。 再者，这样也浪费服务器资源，也是性能优化的一种必要手段。 基本使用 官网地址：Axios-CancelToken 官网的基本示例如下。 c
在 Elasticsearch 中，模糊搜索是一种近似匹配的搜索方式。它允许找到与搜索词项相似但不完全相等的文档。
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