06 2023 档案
摘要：添加文档 新增文档的DSL语法如下： POST /索引库名/_doc/文档id { "字段一":"value1", "字段二":"value2", "字段三":{ "子属性1"："value3", "子属性2":"value4" } } 示例： #插入文档 POST /heima/_doc/1 {
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摘要：Redis的key最好遵循如下规则设计： 1.遵循基本格式 ：业务名称：数据名：ID 2.长度不超过44个字节 3.不包含特殊字符 优点： 1.可读性强 2.避免key冲突 3.方便管理 4.更节省内存：key是string类型，底层编码是int，embstr，raw三种，embstr在小于44个字
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摘要：通配符：用来匹配值的一部分的特殊字符 为在搜索子句中使用通配符，必须使用LIKE操作符，like指示mysql，后跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配进行比较。 %通配符 %表示任何字符出现的任意次数 select prod_id,prod_name from products where
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摘要：mapping属性 mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括： type：字段数据类型， 字符串：text（可分词的文本），keyword（精确值，例如：品牌，国家，IP地址） 数值：long，integer，short，byte，double，float 布尔：boole
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摘要：IK分词器的安装： 我这里是采用在线安装的方式： # 进入容器内部 docker exec -it elasticsearch /bin/bash # 在线下载并安装. /bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasti
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摘要：Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增，删，改，查也是构建在对字典的操作之上的。 除了用用来表示数据库之外，字典还用作哈希键的底层实现之一，当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中元素都是比较长的字符串时，Redis就会使用字典作为哈希键的底层实现。 Redis的字典使用
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摘要：select prod_id,prod_name,prod_price from products where vend_id = 1003 and prod_price <= 10; 输出结果： + + + + | prod_id | prod_name | prod_price | + + +
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摘要：IntSet是redis集合的一种实现方式，基于整数数组来实现，并且具备长度可变，有序等特征； 整数集合的实现 typedef struct intset{ //编码方式 uint32_t encoding; //集合包含元素的数量 uint32_t length; //保存元素的数组 int8_t
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摘要：Redis中保存的key是字符串，value往往是字符串或者字符串的集合，但是redis并没有直接使用c语言中的字符串 原因在于： 1.获取字符串长度需要通过运算 2.非二进制安全 3.不可修改 SDS struct sdshdr{ //记录buf数组中使用字节的数量 //等于SDS所保存字符串的长
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摘要：Redis通用命令介绍： KEYS：查看符合模版的所有key， DEL：删除一个指定的KEY EXISTS：判断KEY是否存在 EXPIRE：给一个key设置有效期，有效期到期时该KEY会自动删除 TTL：查看一个key到剩余有效期 示例： 127.0.0.1:6379> exists test_k
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摘要：关键字：where 这里只说明不匹配的用法，其他的较为简单，不予叙述。 select vend_id,prod_name from products where vend_id <> 1003; 输出结果： + + + | vend_id | prod_name | + + + | 1001 | .
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摘要：重点关键字：order by 排序单列数据： select prod_name from products order by prod_name; 输出结果： + + | prod_name | + + | .5 ton anvil | | 1 ton anvil | | 2 ton anvil |
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摘要：首先给出本次教程需要用到的数据表的内容：products + + + + + + | prod_id | vend_id | prod_name | prod_price | prod_desc | + + + + + + | ANV01 | 1001 | .5 ton anvil | 5.99 |
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摘要：在阅读博客文章时，你可以看到一篇文章被阅读的次数，如果使用mysql， 那么在设计article表时，就必须设置一个view_count字段来记录这篇文章被阅读的次数。 但这种方式相比于使用redis，并不是一种好的办法，原因在于，每次更新view_count字段的值都是一个比较费力的过程。 首先，
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摘要：简述布隆过滤器的实现思路： 假设有一个长度为n的比特数组，bit_array,数组里的每一位都是0，对于一个url或者是其他数据，使用hash算法计算出url的散列值，这个散列值当然是一个整数，暂且命名为index，index=index%n，确保index的值小于n，查看bit_array[ind
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摘要：有序集合也是集合，不同之处在于，集合里的元素可以附带这个分数，元素不能重复，但是分数可以重复，不仅如此，还可以根据分数进行排序。 很多游戏都有玩家得分的排行榜，这个排行榜随时处于变动中。 游戏有很多玩家，可以设计一张表，记录每一个玩家的分数，并根据玩家新一局的分数来更新这张表，当需要获取排行榜前10
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摘要：缓存可以有效的提高关键数据的获取速度，使得不必要每次查询数据库，避免了数据库被击穿。 主动更新： 需要知道这份数据的实效时间点，然后在那个时间点到来时重新更新数据，可能是查询数据库，也可能是访问第三接口，在获得数据之后，更新redis缓存。 被动更新： 程序每次都去redis获取数据，但对这份数据设
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摘要：如何使用pipeline： from redis.client import Redis conn = Redis(host="0.0.0.0",port=6379,db=0,password="") with conn.pipeline() as p: for i in range(100): p
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摘要：首先，通过pip来安装操作redis的相关包，pip install redis 然后导入我们要使用的模块，form redis.Client import Redis 然后，通过docker启动redis， from redis.client import Redis r = Redis(host
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摘要：首先说明一下原理：前后协程之间通过通道去相互限制，后一个线程尝试去获取一个channel的值，当channel中没有值时，就会一直阻塞，而前一个协程则负责关闭channel，当前一个协程完成了这个操作，后一个协程才可以结束阻塞，继续执行。 示例代码： package main import ( "f
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摘要：我们知道，对于一个已经关闭的channle来说，如果channel内部还有值的话，可以继续执行读操作，读出channel里的元素，但是不能执行写操作； 相反，如果关闭后，channel里已经没有元素可读的情况，再执行读操作的话会读出channel的零值，同样，也不能执行写操作。 首先，先让我们通过代
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摘要：首先，如果对于一个已经关闭的channel来说，如果此时channel里还有值，则会正确读到channel里的值，且返回的第二个bool值为true；如果关闭前，channel里的值已经被读完，则最后返回的则是channel的零值； 那么针对该问题，我们通过代码来验证一下： package main
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摘要：在go语言中，数组变量属于值类型，因此当一个数组变量被复制或者传递时，实际上会复制整个数组。eg，将a赋值给b，修改a中的元素，并不会修改b中的元素。为了避免复制数组，一般会传递指向数组的指针。 package main import "fmt" func main() { a := [...]in
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摘要：很多网站都实现了“推送”功能，都会用到轮训这个技术，轮询就是每隔一段时间客户端就向服务器发送请求，来获得最新的数据。这种方式的缺点十分明显，浏览器每次发出的请求都含有比较大的header数据，浪费带宽资源。在这种背景下，HTML5定义了websocket协议，能够更好的节省服务器资源和带宽，而且可以
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摘要：关于在golang中的中间件，可以翻阅笔者之前的博客，在这里不予详细说明。这里简单介绍下中间件的高级用法： 1.如果每个路由分别要配置多个中间价，该如何处理 2.如果有多个路由分别要配置多个中间件，该如何处理 3.尝试不定义结构体开发中间件 package main import ( "contex
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摘要：题目描述：给定两个字符串str1和str2，输出两个字符串的最长公共子串 abcde bebcd == > bcd 实现代码： 实现代码 public class MaxSubString { public static void main(String[] args){ String st1 =
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摘要：Go标准库的Cond目的是：为等待/通知场景下的并发问题提供支持。Cond通常应用于等待某个条件的一组goroutine，等条件变为true的时候，其中一个goroutine或者所有的goroutine都会被唤醒。 Cond是和某个条件相关，这个条件需要一组goroutine协作共同完成，当条件还没
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摘要：1.Lock/Unlock 没有成对出现，就意味着会出现死锁的情况，或者是因为 Unlock 一个未加锁的 Mutex 而导致 panic。 2.第二种误用是 Copy 已使用的 Mutex。 Package sync 的同步原语在使用后是不能复制的。原因在于，Mutex 是一个有状态的对象，它的
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摘要：互斥锁的实现机制 互斥锁是并发控制的一个手段，是为了避免竞争而建立的一种并发控制机制。在并发编程中，如果程序中的一部分会被并发访问或修改，那么，为了避免并发访问导致的意想不到的结果，这部分程序需要被保护起来，这部分被保护起来的程序，就叫做临界区。可以说，临界区就是一个被共享的资源，或者说是一个整体的
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摘要：什么是WaitGroup？ WaitGroup解决的就是并发-等待问题：现在有一个goroutineA在检查点等待一组goroutine全部完成，如果 在执行任务的这些goroutine还没全部完成，那么goroutine A就会阻塞在检查点，知道所有goroutine都完成后才能继续执行。 Gol
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摘要：中文文档：https://gorm.io/zh_CN/ 我们知道，在使用gorm的时候，如果我们使用了gorm内置的model，会存在一个delete_at字段，当我们删除一条数据，这条数据并不会在数据库中被彻底删除 举个例子： 数据库中的数据如下： 现在通过实现的接口，去删除id=402的数据，在
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