使用ES查询来对应mysql的like查询 建立一个测试索引 PUT /test_like1 { "mappings" : { "properties" : { "num" : { "type" : "keyword" }, "name" : { "type" : "text", "fields" : { "keywo

MYSQL中可以实现类似IF判断的方法 新建一张客户表,如下:sex:1-男,2-女,3-未知:level是客户的级别:1-超级VIP客户,2-VIP客户,3-普通客户 方式一:case函数:流程控制函数 用法一: CASE expression WHEN value1 THEN returnvalue1 WHEN value2 THEN returnvalue2 WHEN value3 THEN returnvalue3 …… ELSE defaultreturnvalue END 例子: S

使用情况说明: 已经使用logstash拉取MySQL数据存储到es中,es中也创建了相应的索引,也存储了数据.假若把这个索引给删除了,再次进行同步操作的话要咋做,从最开始的数据进行同步,而不是新增的数据 官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-tracking_column 官方原话: The plugin will persist

[安装] 已经获取到linux版本的mysql安装包,包括mysql的server(服务端)和client(客户端)的安装包,假设安装包为: MySQL-server-5.0.22-0.i386.rpm MySQL-client-5.0.22-0.i386 .rpm 安装命令:     mysql的server(服务端): rpm -ivh MySQL-server-5.0.22-0.i386.rpm 说明: 1)安装完成后,默认的数据库密码存放在/root/.mysql_secret中: 2)

主要知识点 理解es中的type数据类型     一.type的理解 type是一个index中用来区分类似的数据的,但是可能有不同的fields,而且有不同的属性来控制索引建立.分词器.field的value值在底层的lucene中建立索引的时候,全部是opaque bytes类型,不区分类型的.lucene是没有type的概念的,在document中,实际上将type作为一个document的field来存储,即_type,es通过_type来进行type的过滤和筛选.一个index中的多个

一.es中文档的元数据包括: 1._index: 索引(index)类似于关系型数据库里的数据库(database),事实上,我们的数据被存储和索引在分片(shards)中,索引知识把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间, 索引名字必须全部小写,不能以下划线开头,不能包含逗号. 2._type: 类型(type)类似于关系型数据库中的table,在es中我们用type表示相同的‘事务’,每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义,就像传统数据库表中的列一样.所有类型下的文档被

ES数据架构的主要概念(与关系数据库Mysql对比) MySQL ElasticSearch Database Index Table Type Row Document Column Field Schema Mapping Index Everything is indexed SQL Query DSL select * from ... Get http://... update table set ... Post http://... (1)关系型数据库中的数据库(DataBase)

1.nginx日志调成json样式 log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",' '"server_addr":"$server_addr",' '"server_name":"$server_name",' '"server_port":"$server_port",' '"serve

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

opengl es中不同的绘制方式 转载请保留出处:http://xiaxveliang.blog.163.com/blog/static/297080342013467344263/ 1. GL_POINTS 把每个顶点作为一个点进行处理.例如,索引数组{0,1,2,3,4}. 2. GL_LINES 把每两个顶点作为一条独立的线段面,索引数组中的第2n和2n+1顶点定义了第n条线段,总共绘制了n/2条线段.如果n为奇数,则忽略最后一个顶点.例如,索引数组{0,3,2,1}. 3. GL_LI

数据导入从sql server 到mysql (将数据以文本格式从sqlserver中导出,注意编码格式,再将文本文件导入mysql中): 1.若从slqserver中导出的表中不包含中文采用: bcp mytest.dbo.test out D:\temp\aa.txt -c -t"\t" –T bcp "select * from mytest.dbo.test" queryout D:\yucbtemp\aa.tx t -c -t"\t"

Python3中使用PyMySQL连接Mysql 在Python2中连接Mysql数据库用的是MySQLdb,在Python3中连接Mysql数据库用的是PyMySQL,因为MySQLdb不支持Python3.因为web.py与Django中连接数据库默认是用MySQLdb,所以在Python3中连接数据库会报错:No module named 'MySQLdb'.这时候怎么处理呢? 针对web.py来说,在.py文件中增加两行代码:import pymysqlpymysql.install_a

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的.毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型. 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就

1.采用uniform Block的原因如果你的程序中包含了多个着色器,而且这些着色器使用了相同的Uniform变量,你就不得不为每个着色器分别管理这些变量.Uniform变量的location是在程序链接的时候产生的,因此Uniform变量的location会随着着色器的不同而发生变化.因此,这些Uniform变量的数据必须重新产生,然后应用到新的location上.而Uniform Block正是为了使在着色器间共享Uniform数据变得更加容易而设计的.有了Uniform Block,我们

数组 1. 数组中的 full-text 字段将被 [analyzed] 2. 数组中[所有元素]的数据类型必须一致 3. 数组的数据类型,以其 [第一个元素]为准 映射 1. 数据类型会自动进行转化,比如 123 可以被转为 string ,但是 “test string” 没法转换为 long 类型 2. 使用 logstash 自动导入数据,filed 类型不一致将导致导入失败 3. 动态模板设置中,要把更精细的控制写在后面,否则精细的控制可能不会生效 正确示例 { , "template

在OpenGL ES中,Shader是着色器,包括两种:顶点着色器(Vertex Shader)和片元着色器(Fragment Shader).每个program对象有且仅有一个Vertex Shader对象和一个Fragment Shader对象连接到它. Shader和Program编程步骤: 1. 创建Shader       1)编写Vertex Shader和Fragment Shader源码. 2)创建两个shader 实例:GLuint   glCreateShader(GLenu

在Eclipse中使用JDBC访问MySQL数据库的配置方法 分类: DATABASE 数据结构与算法2009-10-10 16:37 5313人阅读 评论(10) 收藏 举报 jdbcmysql数据库eclipsewordpressproperties 这是一篇JDBC的使用入门文章,主要内容是如何在Eclipse中使用MySQL的JDBC驱动程序. 要使用JDBC访问MySQL的数据库,或者是其他类型的数据库,必须要有这种数据库系统的JDBC驱动程序.通常,JDBC驱动程序是由数据库开发商制

  前  言 EScript 上一次总结了,ES中let和var的区别,今天在带大家了解另一个声明关键词:const. const实际上保证的,并不是变量的值不得改动,而是变量指向的那个内存地址不得改动.对于简单类型的数据(数值.字符串.布尔值),值就保存在变量指向的那个内存地址,因此等同于常量.但对于复合类型的数据(主要是对象和数组),变量指向的内存地址,保存的只是一个指针,const只能保证这个指针是固定的,至于它指向的数据结构是不是可变的,就完全不能控制了.因此,将一个对象声明为常量必须非

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

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu