问题:实现input搜索框实时检索的功能,类似哔哩哔哩首页搜索功能(壮哉我大b站!).公司要求,emmmm没办法,果然懒人是要被赶着走才会进步的说,诶嘿O(∩_∩)O. 解决方法: 1.参考资料:http://www.jb51.net/article/111408.htm 基础思路 http://blog.sina.com.cn/s/blog_69ec42d50102wqok.html 进阶思路 2.效果图: 3.思路: 一:目前监听input输入框有三种方法: 一种是onchange事件,触发

原文:[百度地图API]如何使用suggestion--下拉列表方式的搜索建议 摘要: 百度地图上有一个很强大的搜索建议功能,以下拉列表的方式展示出来.比如,输入“百度”,下拉列表中就会出现“北京市海淀区百度在线网络技术(北京)有限公司”.这个如何实现呢?让我们一步一步来学习. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

先看结果: 相关的官方文档在这里:Creating a Search Interface Android官方提供了两种方式: 弹出一个Dialog,覆盖当前的Activity界面 在AppBar中扩展一个搜索框. 这个是上面动态图片展示的方式.以下介绍的是这种方式的实现. 官方建议:如果你写的程序是给Android 3.0 以上的设备使用,那么推荐使用AppBar的方式. 想要完成这个功能,你需要创建以下几个文件: 一个XML文件,用于配置搜索框.该文件路径:res/xml/searchable

ES当中大部分的内容都已经学习完了,今天呢算是对前面内容的查漏补缺,把ES中非常实用的功能整理一下,在以后的项目开发中,这些功能肯定是对你的项目加分的,我们来看看吧. 高亮 高亮在搜索功能中是十分重要的,我们希望搜索的内容在搜索结果中重点突出,让用户聚焦在搜索的内容上.我们看看在ES当中是怎么实现高亮的,我们还用之前的索引ik_index,前面的章节,我们搜索过香蕉好吃,但是返回的结果中并没有高亮,那么想要在搜索结果中,对香蕉好吃高亮该怎么办呢?我们看看, POST /ik_index/_sea

近实时搜索:可以使用一个打开的IndexWriter快速搜索索引的变更内容,而不必首先关闭writer,或者向该writer提交:这是2.9版本之后推出的新功能. 代码示例(本例参考<Lucene In Action>): package com.tan.code; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.luce

摘要: Solr的近实时搜索NRT(Near Real Time Searching)意味着文档可以在索引以后马上可以被查询到. Solr不会因为本次提交而阻塞更新操作,不会等待后台合并操作(merge)的完成而是直接检索索引并返回数据.参见原文 利用NRT,就可以设置soft commit,因为标准的commit操作代价高昂,soft commit可以做到近乎实时的查询效果而不丢失数据. Commits 与 Optimizing 一个commit操作可以使新的查询请求能够感知到索引的变化,一般

Lucene做站内搜索的时候经常会遇到实时搜索的应用场景,比如用户搜索的功能.实现实时搜索,最普通的做法是,添加新的document之后,调用 IndexWriter 的 Commit 方法把内存中的索引提交到硬盘:然后重新打开IndexReader,进行搜索.但是索引一般存储在硬盘上,而且当索引文件比较大的时候,Commit操作和重新打开IndexReader效率比较低. 于是就想,可否一份索引的IndexWriter始终打开,当需要添加或删除Document时,直接调用该IndexWrite

在solr中,实时搜索有3种方案 ①soft commit,这其实是近实时搜索,不能完全实时. ②RealTimeGet,这是实时,但只支持根据文档ID的查询. ③和第一种类似,只是触发softcommit. 综上,其实是由实时(②)和近实时(①③)两种. solr4.0 之后使用NRT的方法和需要的配置 方案1 使用soft commit达到近实时搜索的效果. 为了使用soft commit ,需要配置solrconfig.xml.其中两个地方需要修改 <autoCommit> <ma

内容概要:Everything中文版下载地址及使用.用Everything轻松解决局域网文件共享问题.Everything语言设置问题 另:Everything只支持NTFS格式的磁盘(工作原理的缘故吧),非NTFS格式的磁盘Everything是找不到的.随着win7的普及,NTFS格式也已经非常常见了吧(xp也支持ntfs哦). 如果你的磁盘不是NTFS格式,那只有说抱歉了,你要错过一款非常棒的软件了. 小巧强大的文件名实时搜索工具Everything,可以让你方便快速的找到任何你需要的文件

http://fuxiaopang.gitbooks.io/learnelasticsearch/content/  (中文) 在Elasticsearch中,文档术语一种类型(type),各种各样的类型存在于一个索引中.你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处: 关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns) Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)一个Elasticsearch集群可以包含多个索引(数据库),也就是说其

近实时搜索就是他能打开一个IndexWriter快速搜索索引变更的内容,而不必关闭writer,或者向writer提交,这个功能是在2.9版本以后引入的,在以前没有这个功能时,必须调用writer的commit方法,然后重新打开reader,这个过程很耗费时间,因为writer的提交必须对索引里的所有新文件进行同步,同步操作耗费系统资源,近实时搜索使我们能够对新创建还未提交的索引进行搜索. 在4.5的版本上做一个简单的测试示例,参考lucene in action [java] view pla

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市.用户ID昵称等进行搜索. 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式.但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用. 从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表.定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中.当用户再次请求搜索接口时,就可

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part03 近实时搜索 虽然Elasticsearch中的变更不能立即可见,它还是提供了一个近实时的搜索引擎.如前一篇中所述,提交Lucene的变更到磁盘是一个代价昂贵的操作.为了避免在文档对查询依然有效的时候,提交变更到磁盘,Elasticsearch在内存缓冲和磁盘之间提供了一个文件系统缓存.内存缓存(默认情况下)每1秒刷新一次,在文件系统缓存中使

上篇博客中我简单的讲了下solr自身的suggest模块来实现搜索建议.但是今天研究了下在solr自身的suggest中添加进去拼音来智能推荐时不时很方便.在次从网上搜集和整理思考了下该问题的解决. http://www.cnblogs.com/huangfox/p/4146970.html 问题背景 搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验. 美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,

首先看一下从淘宝输入搜索keyword获取到的一些数据信息: 第一张:使用拼音的全程来查询 能够看到提示的是匹配的转换的拼音的方式,看最后一个提示项 这里另一个在指定分类文件夹下搜索的功能,难道后台还存储的类目的信息? 另一个标签的信息要存储 第二使用首字母来匹配 这里看不出来 淘宝的东西太多了,首字母直接有了相应的全程 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市.用户ID昵称等进行搜索. 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式.但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用. 从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表.定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中.当用户再次请求搜索接口时,就可

近日因工作需要看了下此插件. 首先下载bootstrap js包.添加此插件的引用.注意css样式要引用,不能忘记. 前台页面代码,因为楼主做的是选项卡切换查询不同的结果. <tr> <th style="background: #fff;" width="30%">类型:</th> <td width="70%"> <select class="selectpicker show-

什么叫自动填充,用过百度的应该都知道!当你输入关键词之后,会有一个下拉的候选列表,都是与你输入的内容相关的,这个就是自动填充的搜索建议.一般的搜索引擎或者站内搜索都会有这个功能. 今天分享下这个功能的实现,演示网址:http://www.mrhso.com/movie    演示图: 可以实现搜索提示,键盘移动选择,回车键确认搜索,可以设置每次访问后台的时间间隔,设置候选 列表的数据数量. 实现原理:通过一个叫Jquery Autocomplete 的jquery插件实现. 插件的js脚本如下:

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm 一直想找一个用于大数据平台实时OLAP(甚至是实时计算)的框架,之前调研的Druid(druid.io)太过复杂,整个Druid由5.6个服务组成,而且加载数据也不太方便,性能一般,亦或是我还不太会用它.后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求. ElasticSearch相信大家都很熟悉

最近在做移动real-time-search于实时搜索和关键词高亮显示的功能,通过博客的方式总结一下,同时希望能够帮助到别人~~~ 如果不喜欢看文字的朋友我写了一个demo方便已经上传到了github上,可以clone下来直接看代码 https://github.com/IT0315/rea...下面是demo运行的效果图 好了闲话不多说直接上代码 实时搜索 实时搜索通过触发input事件和定时器来实现 <input v-model="keyWords" type="t

Vue2.0删除了很多1.0的比较实用的过滤器,如filterBy,orderBy.官方文档给了通过计算属性实现1.0搜索过滤器功能,自己又加入了大小写通用检索功能,比较简单,学一下. <body> <div class="app"> <input type="text" v-model="name"> <ul> <li v-for="user in newUsers" &