elasticsearch定义了两种查询方式: 一.索引(index).type.document 相关语句 1.列出所有索引的状态 GET /_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open my_index SOgui_yKSXacTlMHQQht9w 5 1 5 0 14.3kb 14.3kb yellow open ba

文档目录: https://www.elastic.co/guide/index.html GET _search { "query": { "match_all": {} } } GET /_template/* PUT /_template/hs_server_template { "order": 0, "version": 60001, "index_patterns": [ "hs_se

--SQL查询每个表的字段数量select b.[name], count(*) As AllCount,ISNULL(ISNULL(sum(case when isnullable=0 then 1 end),null),null) as NotNullCountfrom syscolumns aINNER JOIN( select [id], [name] from [sysobjects] where [type] = 'u' ) AS b ON a.id = b.[id] GROUP b

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

记录常用的es 查询 聚合 GET _cat / indices GET / p_ext_develop / _mapping / g GET / p_ext_develop / _analyze { "field": "other_name_en", "text": "(3S)-N-Boc-2-azabicyclo[2.2.1]heptane-3-carboxylicacid;"} GET / hs2840 / _analy

嵌套SELECT语句也叫子查询,一个 SELECT 语句的查询结果能够作为另一个语句的输入值.子查询不但能够出现在Where子句中,也能够出现在from子句中,作为一个临时表使用,也能够出现在select list中,作为一个字段值来返回. 1.单行子查询 :单行子查询是指子查询的返回结果只有一行数据.当主查询语句的条件语句中引用子查询结果时可用单行比较符号(＝, >, <, >=, <=, <>)来进行比较. 例:select ename,deptno,salfrom

出处:https://www.cnblogs.com/exe19/p/5786806.html 我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(interse

昨天有一个需求,就是想要根据某个网关url做过滤,获取其下面所有的上下文nginx日志:如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有问题,啥也查不出来,后来仁杰指出来需要使用“”括起来,果然这样就变成了前后匹配的模糊查询了.但是继续,我发现如果我指定了字段"query":"request:\"http://XXX/YYY/ZZZ\""就啥也返回不了了:但是如果是换位message

MongoDB查询更新操作语句命令大全 查询操作 1.条件操作符 <, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了,最常用也是最简单的db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > valuedb.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < valuedb.coll

我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中

(1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自下而上的顺序解析WHERE子句

ASP.NET实现列表页连接查询 拼接sql语句 如图效果: 基本需求:1.当页面第一次加载的时候默认查询一个月时间(或者说是登陆者所属权限的所有数据)的数据绑定到gridView 2.添加查询条件时连接查询实现绑定 3.点击清空所有条件为空,查询所有数据 4.gridView实现分页 gridview分页 设定属性AllowPaging="True"就会默认分页,在做后台翻页的显示功能就行 前台按钮  <tr>                <td style=&q

SQLServer 查询数据死锁语句   我们可以通过以下SQL 语句用来查询,当前数据中存在的死锁语句,定位数据库出现死锁的根本原因.   --每秒死锁数量 SELECT * FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name LIKE 'Number of Deadlocksc%'; --查询当前阻塞 WITH CTE_SID ( BSID, SID, sql_handle ) AS ( SELECT blocking_session

本文介绍一些mysql中用于查询的sql语句,包括按年度.季度.月度.周.日统计查询等,有需要的朋友,可以参考下. 一.年度查询 查询 本年度的数据   SELECT * FROM blog_article WHERE year( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = year( curdate( )) 二.查询季度数据 查询数据附带季度数   SELECT ArticleId, quarter( FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime`

上篇:MySQL5.6 怎样优化慢查询的SQL语句 -- 慢日志介绍 在实际的日志分析中,通常慢日志的log数量不少,同一时候同样的查询被记录的条数也会非常多.这里就须要怎样从慢日志查询中找到最有问题,最须要优化的日志.在这方面,有非常多分析工具,最主要的分析工具就是MySQL自带的mysqldumpslow,mysqldumpslow(Perl脚本)的输出演示样例: [root@cloudlu bin]# ./mysqldumpslow -s t -t 1 /usr/local/mysql/d

在实际使用mysql的过程中,会遇到这样的问题,查询字段内容全部为中文内容的数据,对于刚用mysql的小伙伴可能就比较迷失了,不知道怎么使用,其实这个问题很简单,使用下面这个sql语句就可以了 SELECT 字段 FROM 表名 WHERE length(字段)!=char_length(字段)\G;SELECT * FROM news WHERE length(url)!=char_length(url)\G;

近期有个开发团队抱怨我们平台包括的mysql cluster不行,总是报mysql的"heartbeat Error".分析了他们收集的日志.没有发现mysql cluster节点之间的网络有问题,倒是发现了一个非常有意思的现象,在mysql的slow log里面发现了大量的慢查询.基本上都是要1秒钟以上,非常明显这样的耗时高的慢查询会影响系统行为.指出这点让开发团队去优化他们的应用,非常好奇他们居然不知道有这些东西能够分析. ... .. 数据库响应慢问题最多的就是查询了.如今大部分

Kibana按照索引过滤数据 1.创建索引模式 2.查询索引中的数据 Es查询不返回数据 创建索引的时候指定mapping mappings={ "mappings": { "_doc": { "_source": { "enabled": True } } } } # print("创建新的索引") es.indices.create(index=indexname,body=mappings) 查询的时

ORM查询与SQL语句 多表操作 创建模型 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版,所以出版

# es 查询更新操作# _*_ coding: utf-8 _*_ import time import datetime import pymysql from elasticsearch import Elasticsearch from urllib3.connectionpool import xrange # class EsClient(): es_host = "192.168.8.190" port = 9200 timeout = 15000 global inde

ES查询区分大小写 ES查询在默认的情况下是不区分大小写的,在5.0版本之后将string类型拆分成两种新的数据类型,text用于全文搜索(模糊搜索),keyword用于关键字搜索(精确搜索). 注意: 5.0之后 ES字符串将默认同时映射成text,keyword类型,将会自动创建字面的动态映射,这是在你没有修改任何设置的情况下的默认配置,如下: { "appname-2021.10.28" : { "mappings" : { "properties&