最近博主有一些elasticsearch的工作,所以更新的慢了些,现在就教大家快速入门,并对一些基本的查询.更新需求做一下示例,废话不多说开始: 1. ES快速上手 es下载:[https://elasticsearch.cn/download/]()这里关于es所需要的链接基本都有,可以快速下载使用 当你解压好了归档文件之后,Elasticsearch 已经准备好运行了 1 cd elasticsearch-<version> 2 ./bin/elasticsearch es默认端口9200

根据多个条件更新数据 UPDATE sphwph SET BKXSHL=t2.BKXSHL FROM sphwph t1,sphwph_170420 t2 --(SELECT a.* FROM dbo.sphwph a JOIN spkfk b --ON a.spid = b.spid WHERE a.shl <b.jlgg AND a.shl<>0 AND a.hw='HWI00000001' --AND a.spid IN( --SELECT DISTINCT spid FROM d

背景 ElasticSearch 的使用度越来越普及了,很多公司都在使用.有做日志搜索的,有做商品搜索的,有做订单搜索的. 大部分使用场景都是通过程序定期去导入数据到 ElasticSearch 中,或者通过 CDC 的方式来构建索引.在这种场景下,更新数据都是单条更新,比如 ID=1 的数据发生了修改操作,那么就会把 ElasticSearch 中 ID=1 的这条数据更新下. 但有些场景下需要根据条件同时更新多条数据,就像 Mysql 中我们使用 Update Table Set Name=

1.有时在做项目时会有些期初数据更新,从老系统更新到新系统.如果用程序循环从老系统付给新系统. 2.有时在项目中需要同步程序,或者自动同步程序时会有大量数据更新就可能用到如下方法了. 3.为了做分析,需要整合一些数据到一个表中,涉及到通过主键关联多个表,获取其中的某些字段的值,通过update可以简单实现,找了一篇文章,挺不错: 批量更新表时,update一个表的列时,需要依赖另外的表,这种依赖可以是where条件子句,也可以要update的field的值依赖另外的表通常有两种做法   1.使用

更新操作返回一个BOOL值,YES表示操作成功,NO表示执行过程遇到错误,可以通过-lastErrorMessage和-lastErrorCode查看错误信息.使用executeUpdate:方法执行更新: - (BOOL)executeUpdate:(NSString*)sql, ... - (BOOL)executeUpdateWithFormat:(NSString*)format, ... - (BOOL)executeUpdate:(NSString*)sql withArgument

在mysql中,如果你要根据某个字段的值不一样,来更新另一个字段的值,可以用如下sql语句: 如果仅仅是两个分支,if语句就可以了 update tm set page_name=if(q_aswer='A','this is AnswerA',page_name) 如果是多个分支,使用case: update tm set page_name=CASE q_aswer WHEN 'A' THEN 'aaa' when 'B' then 'bbb'  when 'C' then 'ccc' el

语法: update test set 字段1=case when 条件1 then 值1 when 条件2 then 值2 end 示例: update PMS_ProjectInfo set ProProgress=case when ProProgress+@ProProgress >=1 then 1 else ProProgress+@ProProgress end where ProjectID=@ProjectID SQL条件判断语句 第一种: SELECT CASE WHEN p

CREATE TABLE a( NAME INT, age int ); CREATE TABLE b( height INT, weight int ); ,); ,); SELECT * FROM a; SELECT * FROM b; SELECT * FROM a; update a s, b c   set s.name = c.height where s.age = c.height;

using (var db = new MyDbContext()) { string fromUser = ""; //sender string toUser = ""; //receiver var messages = db.Message.Where(x => x.FromUser == fromUser && x.ToUser == toUser) .ToList(); messages.ForEach(m => m.IsRe

执行命令SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;修改下数据库模式即可: 恢复安全模式:SET SQL_SAFE_UPDATES = 1;

有两张表bas_student.bas_householder, 去除学生表中与家长表重复的手机号 UPDATE bas_student a,bas_householder b SET a.mobile=NULL WHERE a.mobile=b.HouseHolderMobile AND LENGTH(a.Mobile)=11;

先建一张S01人口统计信息表: drop table if exists S01人口统计信息; /*==============================================================*/ /* Table: S01人口统计信息 */ /*==============================================================*/ create table S01人口统计信息 ( 行政区域ID varchar(100)

GET usernested/_search { "query": { "nested": { "path": "tags", "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "tags.brandid": "93a8296c-5b64-49ea-bd92-b19192def2e9

好久没写博文了, 最近项目中使用到了ElaticSearch相关的一些内容, 刚好自己也来做个总结. 现在自己也只能算得上入门, 总结下自己在工作中使用Java操作ES的一些小经验吧. 本文总共分为三个部分: 一:ES相关基本概念及原理 二:ES使用场景介绍 三:使用Java进行ES的增删改查及代码讲解 一:ES相关基本概念: ElasticSearch(简称ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful的全文本搜索引擎. 不过,ElasticSearch却也不仅只是一个全文本搜

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上. Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库.但是 Lucene 仅仅只是一个库.为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包. 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的.Lucene 是 很 复杂的.在上一篇博客中介绍了ElasticSe

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上. Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库.但是 Lucene 仅仅只是一个库.为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包. 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的.Lucene 是 很 复杂的.在上一篇博客中介绍了ElasticSe

ElkStack介绍 对于日志来说,最常见的需求就是收集.存储.查询.展示,开源社区正好有相对应的开源项目:logstash(收集).elasticsearch(存储+搜索).kibana(展示),我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack,所以说ELKStack指的是Elasticsearch.Logstash.Kibana技术栈的结合 Elasticsearch 什么是全文检索和lucene? 基于java环境,基于Lucene之上包装一层外壳 Lucene是一个java的搜索引擎库,

​ 若在传统DBMS 关系型数据库中查询海量数据,特别是模糊查询,一般我们都是使用like %查询的值%,但这样会导致无法应用索引,从而形成全表扫描效率低下,即使是在有索引的字段精确值查找,面对海量数据,效率也是相对较低的,所以目前一般的互联网公司或大型公司,若要查询海量数据,最好的办法就是使用搜索引擎,目前比较主流的搜索引擎框架就是:Elasticsearch,故今天我这里总结了Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD,后面陆续还会有其它干货知识分享,敬请期待.

ES分布式搜索,依赖了Lucene来提供搜索引擎功能,每个数据节点都是一个Lucene实例,通过将索引进行分片,写入和查询时候操作或查询对应分片,来达到水平扩展的能力 节点 Master node:负责管理集群范围内的所有变更,例如增加.删除索引,或者增加.删除节点,分片分配等. 主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作.可以通过属性node.master进行设置. Data node: 数据节点 增删改查.搜索.聚合 ES的master选举用的类bulk算法,没有用zk shard 分片

准备数据 表 user(用户).dept(部门) 1:更新符合单个条件的某个字段的一条数据 update user u set u.name = '测试' where u.id = "" 2:in 更新多条数据 update user u set u.name = '测试' where u.id in ("", "", "") 3:符合多个条件更新内容不同的多个字段 update user u set u.address =

更新条件不确定,需要根据具体的情况生成sql语句. id是主键,一般不会去更新. 1.只更新name的值 update student set name = ? where id = ? 2.只更新sal的值 update student set sal = ? where id = ? 3.同时更新name和sal的值 update student set sal = ? , name = ? where id = ? <?xml version="1.0" encoding=