Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎，可以说 Lucene 是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。
默认情况下，项目下 的 launchSettings.json 配置文件的优先级最高，appsettings.Development.json 优先级次之，appsettings.json 配置文件优先级最后。 注意的是，在appsettings.json 下可以更具需求建立多个settings.json ，如development.json ，productionsetting.json 等json 配置文件，每个不同json 文件可以进行专门不同的配置信息，不仅可以使针对开发环境进行独立配置，在较为复杂的业务场景下还可以专门将一部分配置抽离出来，比如connectionsetting.json 专门进行各类连接的配置。
提到关系型数据库，mysql 和 oralce 是这方面的主流，而缓存方面 memcached 和 redis ，当然 memcached 在多台服务器的下会出现缓存不一致问题，因此 redis 应运而生。
E-JSON 的设计目标是使业务系统向浏览器端传递的 JSON 数据保持一致，容易被理解和处理，并兼顾传输的数据量。E-JSON 依托于 http 协议（rfc2616）与 JSON 数据交换格式（rfc4627）。
很多游戏公司或者软件公司，客户端里一般无法读取策划写的excel配置表，需要先转成可以用的格式，例如json，xml格式。
首先，我们需要模拟网络中的多个节点相互通讯，我们假设现在的情况是有AB两个节点整个过程如下图所示：
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中，这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
JSON是常用的数据编码格式，在从海量JSON格式字符串数据中解析出所需值常常是计算的性能瓶颈，在大数据实时离线场景尤为常见。本文阐述一种高效解析JSON的方案和实现，相比较于jackson，在公司场景应用中，性能平均提升50%+。
MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库，从它的命名来看，确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大"，即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
https://gitee.com/ishouke/front_end_plugin/blob/master/jquery-3.2.1.min.js
针对不同的状态，会有不同的结果。1全选的意思是：当下的所有的子节点也被展开了。2半选的意思是：下面节点有被选择，同时不是选了全部的状态。3不选：就是没选择。
计算出Virtual DOM中真正变化的部分，并只针对该部分进行原生DOM操作，而非重新渲染整个页面。
物理文件是我们最常用到的原始配置的载体，最佳的配置文件格式主要由三种，它们分别是JSON、XML和INI，对应的配置源类型分别是JsonConfigurationSource、XmlConfigurationSource和IniConfigurationSource。但是对于.NET Core的配置系统来说，我们习以为常的XML反倒不是理想的配置源，至少和JSON比较起来，它具有一个先天不足的劣势，那就是针对集合数据结构的支持不如人意。 一、为什么针对集合的配置难以通过优雅的XML来表示 在《配置模型设计详
kafka副本的作用就是提高数据的可靠性，系统默认副本数量是1，生产环境一般配置数量是2个，保证数据可靠性；否则副本太多会增加磁盘的存储空间，增加网络上的数据传输，降低效率。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
同一种编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是在不同的编程语言之间做数据通信，就比较麻烦了。比如，一种语言按照自身的标准规范输出了一份数据，另一门语言接收到时需要按照自身编程语言标准进行对齐。
在学习ES时，需要掌握一些必备概念，有了这些基本概念，后续的学习才会轻松。我们可以从下图中了解，ES都有哪些基本概念。
目前在项目中是混用jedis和redisson的状态，使用jedis是项目前期的原因，目前需要使用redisson的一些高级特性。
1.在JSON中，要跳过一个文档进行数据读取，需要对此文档进行扫描才行，需要进行麻烦的数据结构匹配,遍历比较慢
越来越多的Web应用程序使用JSON作为API的一种数据交换格式进行交互。本文档的目标是使HTTP JSON API的设计风格保持一致，容易被理解和维护。一个优秀的API，应该是在其生命周期内能够持续提供稳定、易用、受信任的服务，并且在API的生命周期结束时能让其平滑的消亡。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
20.append append(content) 类型：self 在每个匹配的元素末尾插入内容（内部插入）。内容可以为html 字符串。dom节点，或者节点组成的数组。 $('ul').append('new list item') 21.appendTo appendTo(target) 类型:self 将匹配的元素插入到目标元素的末尾（内部插入） $('new list item').appendTo
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection（集合,类似MySql的表）、Document（文档，类似MySQL的行）组成，每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是：No Schema、高可用、分布式（可平行扩展），另外MongoDB自带数据压缩功能，使得同样的数据存储所需的资源更少。
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
将M去重后的字典放入列表X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}]
之前的文章使用jq处理JSON数据（一）中，我分享了jq工具的基本用法。今天开始分享jq的高阶使用，包括管道符、函数以及格式转换。
MongoDB复制集RS(ReplicationSet): 基本构成是1主2从的结构，自带互相监控投票机制(Raft(MongoDB)Paxos(mysql MGR 用的是变种))
目录树主要采用parentId的方式来标识父节点，根据网上关于树结构的分析，几种方式各有优劣，无外乎都是根据不同的场景。如果对于查询比较多的业务场景则采用这种方式的效率更高一点，频繁的CURD 可以采用左右孩子节点的方式，省去了递归，下面是关于目录树的完整实现过程，如果有问题，欢迎小伙伴评论区留言!
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。
图的着色问题图论和计算机科学的一个经典问题。 给定一个无向图 G，为图中的每一个节点着色。一个合法的图着色方案必须要满足条件：任意两相邻节点的颜色不同。问题是，希望找到使用颜色数尽可能少的着色方案。如下图所示，一个包含 4 个节点的图，以及一种着色方案。这个着色方案使用了 3 种颜色，但不是最优的，可以找到只使用 2 种颜色的着色方案。
MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库类型。文档数据库又称mdocument store，通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细描述。它允许创建和更新程序，而不需要引用主模式。移动应用程序中的内容管理和数据处理是可以应用文档存储的两个字段。
在计算机科学中，队列(queue)是一种特殊类型的抽象数据类型或集合（可以用链表实现，也可以用数组实现）。集合中的实体对象按顺序保存，可以通过在序列的一端添加实体和从序列的另一端移除实体来进行修改。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
1）MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 2）MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3）MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 4）2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5）MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6）在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
1、复制你要转换的JSON格式字符串。（记住一定要先复制自己想要转换的JSON格式字符串哦）
前段时间收到某个 Kafka 集群的生产客户端反馈发送消息耗时很高，于是花了一段时间去排查这个问题，最后该集群进行扩容，由于某些主题的当前数据量实在太大，在对这些主题迁移过程中花费了很长一段时间，不过这个过程还算顺利，因为在迁移过程中也做足了各方面的调研，包括分区重平衡过程中对客户端的影响，以及对整个集群的性能影响等，特此将这个过程总结一下，也为双十一打了一剂强心剂。
Lucene：简单来说，就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包含各种算法，我们用java开发的时候，引入 lucene.jar 就可以进行开发了。
Redis bigkey 是指在 Redis 数据库中占用空间较大的键值对。这些键通常包含了大量的数据，可能会影响 Redis 的性能和内存使用。例如，在一个集合、哈希表、列表或有序集合中存储了大量元素的键。
package com.hseact.fecp.servlet; import java.io.IOException; import javax.xml.parsers.DocumentBuilder; import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory; import javax.xml.parsers.ParserConfigurationException; import org.json.JSONObject; import org.json.XM
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全面讲解Redis基本功能及其应用，并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例，深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”，以及背后的原因， 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用中的问题，最后提供了一个开源工具：Redis监控运维云平台CacheCloud。
上一章介绍了配置的多种数据源被注册、加载和获取的过程，本节看一下这个过程系统是如何实现的。(ASP.NET Core 系列目录)
mongodump 是 MongoDB 官方提供的备份工具，它可以从 MongoDB 数据库读取数据，并生成 BSON 文件，mongodump 适合用于备份和恢复数据量较小的 MongoDB 数据库，不适用于大数据量备份。
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
本文介绍 Elasticsearch 的基本概念，包括文档和索引、节点和分片，以及 Elasticsearch 和关系型数据库的类比和 REST API。
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