江南一点雨
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ElasticSearch 23 种映射参数详解

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ElasticSearch 系列教程我们前面已经连着发了四篇了，今天第五篇，我们来聊一聊 Es 中的 23 种常见的映射参数。

针对这 23 种常见的映射参数，松哥专门录制了一个视频教程：

视频链接: https://pan.baidu.com/s/1J23m... 提取码: 6k2a

本文是松哥所录视频教程的一个笔记，笔记简明扼要，完整内容小伙伴们可以参考视频。

1.ElasticSearch 映射参数

1.1 analyzer

定义文本字段的分词器。默认对索引和查询都是有效的。

假设不用分词器，我们先来看一下索引的结果，创建一个索引并添加一个文档：

PUT blog

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"定义文本字段的分词器。默认对索引和查询都是有效的。"
}

查看词条向量（term vectors）

GET blog/_termvectors/1
{
  "fields": ["title"]
}

查看结果如下：

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "took" : 0,
  "term_vectors" : {
    "title" : {
      "field_statistics" : {
        "sum_doc_freq" : 22,
        "doc_count" : 1,
        "sum_ttf" : 23
      },
      "terms" : {
        "义" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 1,
              "start_offset" : 1,
              "end_offset" : 2
            }
          ]
        },
        "分" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 7,
              "start_offset" : 7,
              "end_offset" : 8
            }
          ]
        },
        "和" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 15,
              "start_offset" : 16,
              "end_offset" : 17
            }
          ]
        },
        "器" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 9,
              "start_offset" : 9,
              "end_offset" : 10
            }
          ]
        },
        "字" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 4,
              "start_offset" : 4,
              "end_offset" : 5
            }
          ]
        },
        "定" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 0,
              "start_offset" : 0,
              "end_offset" : 1
            }
          ]
        },
        "对" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 12,
              "start_offset" : 13,
              "end_offset" : 14
            }
          ]
        },
        "引" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 14,
              "start_offset" : 15,
              "end_offset" : 16
            }
          ]
        },
        "效" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 21,
              "start_offset" : 22,
              "end_offset" : 23
            }
          ]
        },
        "文" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 2,
              "start_offset" : 2,
              "end_offset" : 3
            }
          ]
        },
        "是" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 19,
              "start_offset" : 20,
              "end_offset" : 21
            }
          ]
        },
        "有" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 20,
              "start_offset" : 21,
              "end_offset" : 22
            }
          ]
        },
        "本" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 3,
              "start_offset" : 3,
              "end_offset" : 4
            }
          ]
        },
        "查" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 16,
              "start_offset" : 17,
              "end_offset" : 18
            }
          ]
        },
        "段" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 5,
              "start_offset" : 5,
              "end_offset" : 6
            }
          ]
        },
        "的" : {
          "term_freq" : 2,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 6,
              "start_offset" : 6,
              "end_offset" : 7
            },
            {
              "position" : 22,
              "start_offset" : 23,
              "end_offset" : 24
            }
          ]
        },
        "索" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 13,
              "start_offset" : 14,
              "end_offset" : 15
            }
          ]
        },
        "认" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 11,
              "start_offset" : 12,
              "end_offset" : 13
            }
          ]
        },
        "词" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 8,
              "start_offset" : 8,
              "end_offset" : 9
            }
          ]
        },
        "询" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 17,
              "start_offset" : 18,
              "end_offset" : 19
            }
          ]
        },
        "都" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 18,
              "start_offset" : 19,
              "end_offset" : 20
            }
          ]
        },
        "默" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 10,
              "start_offset" : 11,
              "end_offset" : 12
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

可以看到，默认情况下，中文就是一个字一个字的分，这种分词方式没有任何意义。如果这样分词，查询就只能按照一个字一个字来查，像下面这样：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "定"
    }
  }
}

无意义！！！

所以，我们要根据实际情况，配置合适的分词器。

给字段设定分词器：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

存储文档：

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"定义文本字段的分词器。默认对索引和查询都是有效的。"
}

查看词条向量：

GET blog/_termvectors/1
{
  "fields": ["title"]
}

查询结果如下：

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "took" : 1,
  "term_vectors" : {
    "title" : {
      "field_statistics" : {
        "sum_doc_freq" : 12,
        "doc_count" : 1,
        "sum_ttf" : 13
      },
      "terms" : {
        "分词器" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 4,
              "start_offset" : 7,
              "end_offset" : 10
            }
          ]
        },
        "和" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 8,
              "start_offset" : 16,
              "end_offset" : 17
            }
          ]
        },
        "字段" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 2,
              "start_offset" : 4,
              "end_offset" : 6
            }
          ]
        },
        "定义" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 0,
              "start_offset" : 0,
              "end_offset" : 2
            }
          ]
        },
        "对" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 6,
              "start_offset" : 13,
              "end_offset" : 14
            }
          ]
        },
        "文本" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 1,
              "start_offset" : 2,
              "end_offset" : 4
            }
          ]
        },
        "有效" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 11,
              "start_offset" : 21,
              "end_offset" : 23
            }
          ]
        },
        "查询" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 9,
              "start_offset" : 17,
              "end_offset" : 19
            }
          ]
        },
        "的" : {
          "term_freq" : 2,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 3,
              "start_offset" : 6,
              "end_offset" : 7
            },
            {
              "position" : 12,
              "start_offset" : 23,
              "end_offset" : 24
            }
          ]
        },
        "索引" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 7,
              "start_offset" : 14,
              "end_offset" : 16
            }
          ]
        },
        "都是" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 10,
              "start_offset" : 19,
              "end_offset" : 21
            }
          ]
        },
        "默认" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 5,
              "start_offset" : 11,
              "end_offset" : 13
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

然后就可以通过词去搜索了：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "索引"
    }
  }
}

1.2 search_analyzer

查询时候的分词器。默认情况下，如果没有配置 search_analyzer，则查询时，首先查看有没有 search_analyzer，有的话，就用 search_analyzer 来进行分词，如果没有，则看有没有 analyzer，如果有，则用 analyzer 来进行分词，否则使用 es 默认的分词器。

1.3 normalizer

normalizer 参数用于解析前（索引或者查询）的标准化配置。

比如，在 es 中，对于一些我们不想切分的字符串，我们通常会将其设置为 keyword，搜索时候也是使用整个词进行搜索。如果在索引前没有做好数据清洗，导致大小写不一致，例如 javaboy 和 JAVABOY，此时，我们就可以使用 normalizer 在索引之前以及查询之前进行文档的标准化。

先来一个反例，创建一个名为 blog 的索引，设置 author 字段类型为 keyword：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "author":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

添加两个文档：

PUT blog/_doc/1
{
  "author":"javaboy"
}

PUT blog/_doc/2
{
  "author":"JAVABOY"
}

然后进行搜索：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "author": "JAVABOY"
    }
  }
}

大写关键字可以搜到大写的文档，小写关键字可以搜到小写的文档。

如果使用了 normalizer，可以在索引和查询时，分别对文档进行预处理。

normalizer 定义方式如下：

PUT blog
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "normalizer":{
        "my_normalizer":{
          "type":"custom",
          "filter":["lowercase"]
        }
      }
    }
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "author":{
        "type": "keyword",
        "normalizer":"my_normalizer"
      }
    }
  }
}

在 settings 中定义 normalizer，然后在 mappings 中引用。

测试方式和前面一致。此时查询的时候，大写关键字也可以查询到小写文档，因为无论是索引还是查询，都会将大写转为小写。

1.4 boost

boost 参数可以设置字段的权重。

boost 有两种使用思路，一种就是在定义 mappings 的时候使用，在指定字段类型时使用；另一种就是在查询时使用。

实际开发中建议使用后者，前者有问题：如果不重新索引文档，权重无法修改。

mapping 中使用 boost（不推荐）：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "content":{
        "type": "text",
        "boost": 2
      }
    }
  }
}

另一种方式就是在查询的时候，指定 boost

GET blog/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "你好",
        "boost": 2
      }
    }
  }
}

1.5 coerce

coerce 用来清除脏数据，默认为 true。

例如一个数字，在 JSON 中，用户可能写错了：

{"age":"99"}

或者 ：

{"age":"99.0"}

这些都不是正确的数字格式。

通过 coerce 可以解决该问题。

默认情况下，以下操作没问题，就是 coerce 起作用：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

POST blog/_doc
{
  "age":"99.0"
}

如果需要修改 coerce ，方式如下：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer",
        "coerce": false
      }
    }
  }
}

POST blog/_doc
{
  "age":99
}

当 coerce 修改为 false 之后，数字就只能是数字了，不可以是字符串，该字段传入字符串会报错。

1.6 copy_to

这个属性，可以将多个字段的值，复制到同一个字段中。

定义方式如下：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "copy_to": "full_content"
      },
      "content":{
        "type": "text",
        "copy_to": "full_content"
      },
      "full_content":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"你好江南一点雨",
  "content":"当 coerce 修改为 false 之后，数字就只能是数字了，不可以是字符串，该字段传入字符串会报错。"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_content": "当"
    }
  }
}

1.7 doc_values 和 fielddata

es 中的搜索主要是用到倒排索引，doc_values 参数是为了加快排序、聚合操作而生的。当建立倒排索引的时候，会额外增加列式存储映射。

doc_values 默认是开启的，如果确定某个字段不需要排序或者不需要聚合，那么可以关闭 doc_values。

大部分的字段在索引时都会生成 doc_values，除了 text。text 字段在查询时会生成一个 fielddata 的数据结构，fieldata 在字段首次被聚合、排序的时候生成。

doc_values fielddata
索引时创建 使用时动态创建
磁盘 内存
不占用内存 不占用磁盘
索引速度稍微低一点 文档很多时，动态创建慢，占内存

doc_values 默认开启，fielddata 默认关闭。

doc_values 演示：

PUT users

PUT users/_doc/1
{
  "age":100
}

PUT users/_doc/2
{
  "age":99
}

PUT users/_doc/3
{
  "age":98
}

PUT users/_doc/4
{
  "age":101
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort":[
    {
      "age":{
        "order": "desc"
      }
    }
    ]
}

由于 doc_values 默认时开启的，所以可以直接使用该字段排序，如果想关闭 doc_values ，如下：

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer",
        "doc_values": false
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "age":100
}

PUT users/_doc/2
{
  "age":99
}

PUT users/_doc/3
{
  "age":98
}

PUT users/_doc/4
{
  "age":101
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort":[
    {
      "age":{
        "order": "desc"
      }
    }
    ]
}

1.8 dynamic

1.9 enabled

es 默认会索引所有的字段，但是有的字段可能只需要存储，不需要索引。此时可以通过 enabled 字段来控制：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "enabled": false
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "javaboy"
    }
  }
}

设置了 enabled 为 false 之后，就可以再通过该字段进行搜索了。

1.10 format

日期格式。format 可以规范日期格式，而且一次可以定义多个 format。

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "birthday":"2020-11-11"
}

PUT users/_doc/2
{
  "birthday":"2020-11-11 11:11:11"
}
  • 多个日期格式之间，使用 || 符号连接，注意没有空格。
  • 如果用户没有指定日期的 format，默认的日期格式是 strict_date_optional_time||epoch_mills

另外，所有的日期格式，可以在 https://www.elastic.co/guide/... 网址查看。

1.11 ignore_above

igbore_above 用于指定分词和索引的字符串最大长度，超过最大长度的话，该字段将不会被索引，这个字段只适用于 keyword 类型。

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "keyword",
        "ignore_above": 10
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

PUT blog/_doc/2
{
  "title":"javaboyjavaboyjavaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "javaboyjavaboyjavaboy"
    }
  }
}

1.12 ignore_malformed

ignore_malformed 可以忽略不规则的数据，该参数默认为 false。

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "age":{
        "type": "integer",
        "ignore_malformed": true
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "birthday":"2020-11-11",
  "age":99
}

PUT users/_doc/2
{
  "birthday":"2020-11-11 11:11:11",
  "age":"abc"
}


PUT users/_doc/2
{
  "birthday":"2020-11-11 11:11:11aaa",
  "age":"abc"
}

1.13 include_in_all

这个是针对 _all 字段的，但是在 es7 中，该字段已经被废弃了。

1.14 index

index 属性指定一个字段是否被索引，该属性为 true 表示字段被索引，false 表示字段不被索引。

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer",
        "index": false
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "age":99
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": 99
    }
  }
}
  • 如果 index 为 false，则不能通过对应的字段搜索。

1.15 index_options

index_options 控制索引时哪些信息被存储到倒排索引中（用在 text 字段中），有四种取值：

index_options 备注
docs 只存储文档编号，默认即此
freqs 在 docs 基础上，存储词项频率
positions 在 freqs 基础上，存储词项偏移位置
offsets 在 positions 基础上，存储词项开始和结束的字符位置

1.16 norms

norms 对字段评分有用，text 默认开启 norms，如果不是特别需要，不要开启 norms。

1.17 null_value

在 es 中，值为 null 的字段不索引也不可以被搜索，null_value 可以让值为 null 的字段显式的可索引、可搜索：

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "keyword",
        "null_value": "javaboy_null"
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "name":null,
  "age":99
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "javaboy_null"
    }
  }
}

1.18 position_increment_gap

被解析的 text 字段会将 term 的位置考虑进去，目的是为了支持近似查询和短语查询，当我们去索引一个含有多个值的 text 字段时，会在各个值之间添加一个假想的空间，将值隔开，这样就可以有效避免一些无意义的短语匹配，间隙大小通过 position_increment_gap 来控制，默认是 100。

PUT users

PUT users/_doc/1
{
  "name":["zhang san","li si"]
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "sanli"
      }
    }
  }
}
  • sanli 搜索不到，因为两个短语之间有一个假想的空隙，为 100。
GET users/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "san li",
        "slop": 101
      }
    }
  }
}

可以通过 slop 指定空隙大小。

也可以在定义索引的时候，指定空隙：

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "position_increment_gap": 0
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "name":["zhang san","li si"]
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "san li"
      }
    }
  }
}

1.19 properties

1.20 similarity

similarity 指定文档的评分模型，默认有三种：

similarity 备注
BM25 es 和 lucene 默认的评分模型
classic TF/IDF 评分
boolean boolean 模型评分

1.21 store

默认情况下，字段会被索引，也可以搜索，但是不会存储，虽然不会被存储的，但是 _source 中有一个字段的备份。如果想将字段存储下来，可以通过配置 store 来实现。

1.22 term_vectors

term_vectors 是通过分词器产生的信息，包括：

  • 一组 terms
  • 每个 term 的位置
  • term 的首字符/尾字符与原始字符串原点的偏移量

term_vectors 取值：

取值 备注
no 不存储信息，默认即此
yes term 被存储
with_positions 在 yes 的基础上增加位置信息
with_offset 在 yes 的基础上增加偏移信息
with_positions_offsets term、位置、偏移量都存储

1.23 fields

fields 参数可以让同一字段有多种不同的索引方式。例如：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.raw": "javaboy"
    }
  }
}

最后，松哥还搜集了 50+ 个项目需求文档，想做个项目练练手的小伙伴不妨看看哦～

需求文档地址：https://github.com/lenve/javadoc

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  • Informatica基础 18289753290 InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
    1. 1）PowerCenter Designer：设计开发环境，定义源及目标数据结构；设计转换规则，生成ETL映射。 2）Workflow  Manager：合理地实现复杂的ETL工作流，基于时间，事件的作业调度 3）Workflow  Monitor：监控Workflow和Session运行情况，生成日志和报告 4）Repository  Manager：
  • linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件，scrapyd为例 酷的飞上天空 scrapy
    对于一些未提供service管理的程序  每次启动和关闭都要加上全部路径，想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件   下面以scrapy启动server为例，文件名为run.sh：   #端口号，根据此端口号确定PID PORT=6800 #启动命令所在目录 HOME='/home/jmscra/scrapy/' #查询出监听了PORT端口
  • 人--自私与无私 永夜-极光
                今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?               从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
  • Ubuntu安装NS-3 环境脚本 随便小屋 ubuntu
      将附件下载下来之后解压，将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下（其实放在哪里都可以，就是为了和我下面的命令相统一）。输入命令：   sudo ./ns3environment.sh >>result   这样系统就自动安装ns3的环境，运行的结果在result文件中，如果提示     com
  • 创业的简单感受 aijuans 创业的简单感受
           2009年11月9日我进入a公司实习，2012年4月26日，我离开a公司，开始自己的创业之旅。      今天是2012年5月30日，我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。 当初离开边锋时，我就对自己说：“自己选择的路，就是跪着也要把他走完”，我也做好了心理准备，准备迎接一次次的困难。我这次走出来，不管成败
  • 如何经营自己的独立人脉 aoyouzi 如何经营自己的独立人脉
    独立人脉不是父母、亲戚的人脉，而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线，钓大鱼”，先行投入才能产生后续产出。   现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例，需要拉储户，而其本质就是社会人脉，就是社交！很多人都说，人脉我不行，因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行，怎么能建立人脉？我这里说的人脉，是你的独立人脉。   以一个普通的银行柜员
  • JSP基础 百合不是茶 jsp注释隐式对象
      1,JSP语句的声明 <%! 声明 %> 　　 声明：这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。 表达式 <%= 表达式 %> 　　 这个相当于赋值，可以在页面上显示表达式的结果， 程序代码段/小型指令　<% 程序代码片段 %>   2,JSP的注释   <!-- -->
  • web.xml之session-config、mime-mapping bijian1013 javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
    session-config 1.定义： <session-config> <session-timeout>20</session-timeout> </session-config> 2.作用：用于定义整个WEB站点session的有效期限，单位是分钟。   mime-mapping 1.定义： <mime-m
  • 互联网开放平台（1） Bill_chen 互联网qq新浪微博百度腾讯
    现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用，互联网的开放技术欣欣向荣，自己总结如下： 1.淘宝开放平台(TOP) 网址：http://open.taobao.com/ 依赖淘宝强大的电子商务数据，将淘宝内部业务数据作为API开放出去，同时将外部ISV的应用引入进来。 目前TOP的三条主线： TOP访问网站：open.taobao.com ISV后台：my.open.ta
  • 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引 bit1129 mongodb
    索引 可以在任意列上建立索引 索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能 内嵌文档照样可以建立使用索引 测试数据     var p1 = { "name":"Jack", "age&q
  • JDBC常用API之外的总结 白糖_ jdbc
    做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了，像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦，我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了，在这我介绍一些写框架时常用的API，大家共同学习吧。     ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
  • apache VelocityEngine使用记录 bozch VelocityEngine
    VelocityEngine是一个模板引擎，能够基于模板生成指定的文件代码。   使用方法如下：     VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎     Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
  • 编程之美-快速找出故障机器 bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; public class TheLostID { /*编程之美 假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录，假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数，假设每份数据保存两个备份，这样就有两个机器存储了同样的数据。 1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表，是
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    在Servlet中两种实现： forward方式：request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response); redirect方式：response.sendRedirect(“/somePage.jsp”); forward是服务器内部重定向，程序收到请求后重新定向到另一个程序，客户机并不知
  • [信号与系统]人体最关键的两个信号节点 comsci 系统
            如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门         如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
  • oracle 存储过程执行权限 daizj oracle存储过程权限执行者调用者
    在数据库系统中存储过程是必不可少的利器，存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了，说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能，其中涉及到判断一张表是否已经建立，没有建立就由存储过程来建立这张表。 CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc  IS    fla
  • 为mysql数据库建立索引 dengkane mysql性能索引
    前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。  最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
  • 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c算法
    如果看懂一个程序，分三步   1、流程   2、每个语句的功能   3、试数   如何学习一些小算法的程序 尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决 如果解决不了就看答案 关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点 看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义 照着答案去敲 调试错误
  • centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
    报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
  • JSONP请求 flyer0126 jsonp
          使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
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    核心类简介 目录 1.1     Authentication 1.2     SecurityContextHolder 1.3     AuthenticationManager和AuthenticationProvider 1.3.1  &nb
  • 在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf javajdkcentosJava服务
        本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行     第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version    结果如下 java version "1.6.0"
  • oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oraclemysqlSQL Server
    oracle                                &n
  • 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocolWWDC 2015Swift2.0
    其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭， 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。 通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
  • 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
    （一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
  • ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oraclesql
    SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换； 　　 用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了； 　 　操作方法： 　　1、通过dbms_f
  • Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他