Confulence提供了非常清晰的RESTful API,直接使用API比confluence_python_cli这个库更方便. 参考文档:https://developer.atlassian.com/server/confluence/confluence-server-rest-api/ CQL参考:https://developer.atlassian.com/server/confluence/cql-field-reference/#created 比如统计某个用户某段时间的文档

python统计文档中词频的小程序 python版本2.7 效果如下: 程序如下,测试文件与完整程序在我的github中 #统计空格数与单词数 本函数只返回了空格数 需要的可以自己返回多个值 def count_space(path): number_counts = 0 space_counts = 0 number_list = [] with open(path, 'r') as f: for line in f: line = line.strip() space_split_list

public class test { public static void main(String[] args) throws Exception { InputStream file = new FileInputStream("F://a.txt"); InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(file); int i = 0 , count = 1; /* 基本思路 从文档中从头开始,逐次读取字符,

一,问题描述 [使用 unwind 操作符 “解包” Document 里面的Array中的每个元素,然后使用 group 分组统计,最后使用 sort 对分组结果排序] 从 images.json 文件中导入数据到MongoDB服务器 mongoimport --drop -d test -c images images.json 其中Document的示例如下: > db.images.find() { "_id" : 3, "height" : 480,

因为ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.Lucene的索引有个难以克服的限制,导致Elasticsearch的单个分片存在最大文档数量限制,一个索引分片的最大文档数量是20亿.亲测.

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

问题 现在给出很多份文档,现在对某个搜索词感兴趣,想找到相关的文档. 简单搜索 一种简单粗暴的做法是: 1.读取每个文档:2.找到其中含有搜索词的文档:3.对找到的文档中搜索词出现的次数统计:4.根据搜索词统计次数对文档按降序排序. 这称之为信息获取(Information Retrieval, IR),也叫简单搜索 普通IR方案存在的问题:    文档的体积增大或者数量增多,算法效率会下降    改进搜索的方案 Lucene项目对文档进行索引来快速搜索. 问题又来了:仅有索引仍不够,还有: 链

elasticsearch elasticsearch是一个高性能高扩展性的索引系统,底层基于apache lucene. 可结合kibana工具进行可视化. 概念: index 索引: 类似SQL中的一张表,索引名必须是全小写单词. type(索引类型):设计初衷是用type对相同逻辑结构(字段名)数据的归并,一个index中只能有一种 type,在6.0版本之后被标记为过时(deprecated),在后续大版本(7.x, 8.x+)中会将被完全弃用. document 文档:若干个键值对的数

Elasticsearch(5)--- 基本命令 这篇博客的命令分为ES集群相关命令,索引CRUD命令,文档CRUD命令.这里不包括Query查询命令,它单独写一篇博客. 一.ES集群相关命令 ES集群相关命令主要是_cat命令,所以这里详细讲解下该命令. 1._cat命令 _cat系列提供了一系列查询Elasticsearch集群状态的接口. /_cat/allocation #查看单节点的shard分配整体情况 /_cat/shards #查看各shard的详细情况 /_cat/shards

一.MongoDB简介 MongoDB是用c++语言开发的一款易扩展,易伸缩,高性能,开源的,schema free 的基于文档的nosql数据库:所谓nosql是指不仅仅是sql的意思,它拥有部分sql的特性,同时又比sql的性能和扩展要好:所谓schema free指没有太多的约束,我们知道在关系型数据库中有很多约束和范式,在MongoDB中就没有,所以这里的schema free是指这个:mongodb支持海量数据,支持osx,linux,windows,solaris的32位和64位系统

AJAX 文档 AJAX开发简略...................................................................................................................................1 一.AJAX定义.............................................................................................

转:http://blog.csdn.net/duck_genuine/article/details/6053430   目录(?)[+]   Lucene主要有两种文档模型:Document和Field,一个Document可能包含若干个Field. 每一个Field有不同的策略: 1.被索引 or not,将该字段(Field)经过分析(Analyisi)后,加入索引中,并不是原文 . 2.如果被索引,可选择是否保存“term vector”(向量),用于相似检索. 3.可选择是否存储(s

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库关于文档的增删改查 数据类型 在介绍文档操作之前,首先要了解MongoDB的数据类型 MongoDB支持许多数据类型,包括 1.字符串 - 这是用于存储数据的最常用的数据类型.MongoDB中的字符串必须为UTF-8 2.整型 - 此类型用于存储数值. 整数可以是32位或64位,具体取决于服务器 3.布尔类型 - 此类型用于存储布尔值(true / false)值 4.双精度浮点数 - 此类型用于存储浮点值 5.最小/最大键 - 此类型用于将值与最小和

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

目录 1 添加文档的细节 1.1 注册观察者 - watcher 1.2 文档的路由 - document route 1.2.1 路由算法 1.2.2 Solr路由的实现类 1.2.3 implicit路由算法的使用 1.2.4 Solr获取文档Hash值的要求 2 添加索引的过程 3 更新索引的过程 4 Solr创建和更新索引的总结 4.1 Leader的转发规则 4.2 高效实践的建议 1 添加文档的细节 1.1 注册观察者 - watcher Solr单机服务中, 与Solr内部进行交互

再次想象另外一个场景:启动AutoCAD程序后,您新建了两个.dwg文件,也就是说创建了两个文档(Document)对象.将窗口进行层叠,您看到的窗口应该与下图类似: 图 4‑3 如何访问这些文档呢?还是让我们通过简单的代码来了解一下吧: 利用向导创建项目,在MyCommands类中添加以下代码,之后编译.加载并运行命令. [CommandMethod("MyGroup", "ListDocs", CommandFlags.Modal)] public void L

一.分词器 1. 认识分词器  1.1 Analyzer   分析器 在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成: character filter :字符过滤器,对文本进行字符过滤处理,如处理文本中的html标签字符.处理完后再交给tokenizer进行分词.一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器,多个按配置顺序依次进行处理. tokenizer:分词器,对文本进行分词.一个analyzer必需且只可包含一个tokenizer. token filter:词项过滤器,对to

路由文档到分片 当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上.Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢? 进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing值是一个任意字符串,它默认是_id但也可以自定义.这个routing字符串通过哈希函数生成一个数字,然后除以主切片的数量

原文:http://stackoverflow.com/questions/14580752/elasticsearch-gives-different-scores-for-same-documents 由于每个shard是一个独立的lucene 实例,所以TF/IDF也是独立计算的,每个分片的文章数量不同 如果两个相同内容落在了不同分片上,完全可能给出不同的评分 所以确保每个分片上有足够多的文章来减少评分在这种差异上的干扰 本地进行score的测试的时候,可以用单分片 + 0 备份来避免干扰

本章会介绍对数据库移入或者移出数据的基本操作 向集合添加文档 从集合删除文档 更新现有的文档 为这些操作选择合适的安全级别 添加删除数据库 添加数据库 :use foo  如果存在foo 就use  不存在就创建foo 删除数据库 1 use 数据库名  2 db.dropDatabase() 插入并保存文档 向集合插入文档,并且查询文档 代码 : db.foo.insert() foo就是集合 如果不存在创建集合foo  insert 就是想这个集合添加文档 find 进行查询 返回的数据中的

一.快速入门1. 查看集群的健康状况http://localhost:9200/_cat http://localhost:9200/_cat/health?v 说明:v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional),即最佳状态Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is