一.前言 现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集.存储和提供查询服务,这里就不介绍什么是ELK了,只介绍一些EKL中的查询,也就是K(kibana). 查询数据库,如果是MySQL,那么就需要使用MySQL的语法:同样的,在Kibana上查询数据,也需要使用Kibana的语法,而Kibana的查询语法叫做Kibana Query Language,简称KQL. 本文的内容主要来自ES的官网,简单翻译了一下,https://www.elastic.co/guide/en/kibana

demo: 我就不上传了 前言 在实际生活中,网络请求的应用极其常见,比如使用浏览器,程序中我们还要调用webservice.那么浏览器是怎么请求网络资源的呢?不用它可以自己请求不? 答案是可以的. 如果我们可以用自己的程序主动发起网络请求,那么我们可以:模拟提交数据,做一些简单网页游戏的外挂,可以刷一些帖子的访问量,可以抓取网络上的资源…… 废话不我说,此文以使用Get方式对有道词典网进行请求为核心,编写了一个简单的单词查询客户端.正则表达式不太懂可以改为字符串基本操作,或者对其自己做一下基本

最近学C++ Primer,做到第十二章有个习题.要求针对英文文本,对于用户想搜索的单词,打印出该单词在文本中出现的总次数,单词所出现行号及对应的行内容:单词在一行内出现多次,只打印该行一次.C++的代码太长就不给出,实现大概是用vector<string>保存每一行内容,set保存每个单词出现的行号,map<string, set>来保存单词与所在行号的映射.set.size()表示单词出现的总行数.这是个很好的思路,然而用类的方式实现起来有点繁琐了.好久不用Python了,灵机

<?function full_count_words($str) {     //返回完整数组,包含字符串里每个单词 $words = str_word_count($str,1);     $result = array();     foreach ($words as $w) {         $lw = strtolower($w);         //判断单词是否是第一次出现,是则设置为1,否则就增加1 if (!(isset($result[$lw]))) {         

提高性能 短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵.match查询仅仅是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则须要计算和比較多个可能反复词条(Multiple possibly repeated)的位置. 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有slop的短语查询)快大概20倍. 当然,这个代价是在搜索期间而不是索引期间付出的. T

Shingle Token Filter A token filter of type shingle that constructs shingles (token n-grams) from a token stream. In other words, it creates combinations of tokens as a single token. For example, the sentence "please divide this sentence into shingle

Refer to: https://github.com/gaopu/Python/blob/master/Dict.py 本程序参考自上面Github连接 该程序功能是输入一个单词可以给出这个单词的意思 思路是运用python的urllib库和re正则库 Python2代码如下: #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import urllib import sys import re word = raw_input("请输入单词:") searchUrl

如题: C/C++: Textqurey.h(方便看都在.h里实现了): // // Created by 徐爱东 on 17/7/10. // #ifndef TEXTQUERY_TEXTQUERY_H #define TEXTQUERY_TEXTQUERY_H #include <iostream> #include <memory> #include <vector> #include <map> #include <set> #inclu

Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid. The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or vertically neighboring. The same letter cell may not be us

17.3 重写前面的TextQuery程序,使用tuple代替QueryResult类. TextQuery.h #ifndef TEXTQUERY_H #define TEXTQUERY_H #include<iostream> #include<string> #include<fstream> #include<vector> #include<memory> #include<map> #include<set>

经常使用iciba进行单词查询, 关于他的搜索建议是通过单词前缀做的索引, 所以自己想动手实现下, 当然如果借助mysql的话,一条sql语句就能实现, 网上查询了下trie正适合做这个,所以通过C语言自己做了个demo sug.c /* * 单词自动补全功能 * File: search.c * Author: baijianmin */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #inclu

我们之前从开发者的角度谈了一些有关搜索引擎的技术,其实对于用户来说,我们不需要知道网络爬虫到底是怎样爬取网页的,也不需要知道倒排索引是什么,我们只需要输入我们的查询词query,然后能够得到我们想要的网页或者答案就可以了.这就是搜索引擎技术中相对顶层的技术——查询处理. 转载自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7978451 1. 查询处理的流程 用户输入想要查询的query,搜索引擎是怎样一步一步对查询进行处理的,或者说搜索引擎是怎样一步

全文搜索(Full Text Search) 现在我们已经讨论了搜索结构化数据的一些简单用例,是时候开始探索全文搜索了 - 如何在全文字段中搜索来找到最相关的文档. 对于全文搜索而言,最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 查询的结果按照它们对查询本身的相关度进行排序的能力,相关度可以通过TF/IDF,参见什么是相关度,地理位置的邻近程度(Proximity to a Geo-location),模糊相似性(Fuzzy Similarity)或者其它算法进行计算. 解析(Analys

APP案例分析 一.调研 1.第一次上手   第一次使用时,一进APP,有一个每日一句,然后就是登录界面.有点不舒服,我都还不知道你这个APP好不好用,不让我体验一下就要注册.简单的测试了我的英语水平,就进了主界面.主界面简洁,一进来就可以很清楚的看到"开始学习",操作简单,容易上手.其他三个界面也很简单,功能一看很明了. 2.bug查找   闪退,使在程序运行时突然中断. 在打开应用程序时出现的突然退出中断的情况,回到桌面上.需要重新进入,才能再次使用.这种情况 在打开扇贝单词时,会

代码实例实现了继承和友元之间的关系,以及为了隐藏实际继承实现,而实现的接口类,代码偏乱,楼主- -自看的(提醒作用) TextQuery.h // // Created by 徐爱东 on 17/7/19. // #ifndef TEXTQUERY_2_0_TEXTQUERY_H #define TEXTQUERY_2_0_TEXTQUERY_H #include <iostream> #include <map> #include <set> #include <

［抄题］: 设计一个包含下面两个操作的数据结构:addWord(word), search(word) addWord(word)会在数据结构中添加一个单词.而search(word)则支持普通的单词查询或是只包含.和a-z的简易正则表达式的查询. 一个 . 可以代表一个任何的字母. addWord("bad") addWord("dad") addWord("mad") search("pad") // return fal

系列文章: Lucene系列(一)快速入门 Lucene系列(二)luke使用及索引文档的基本操作 Lucene系列(三)查询及高亮 一 准备 创建项目并添加Maven依赖 <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>test</scope> &

 下载地址:     有单词没解释 批量查询解释 当你有手里很多单词,数量很大比如500个及单词以上,那么一个一个去查询是相当麻烦的. 如果 有个软件实现批量查询然后将查询的结果添加到单词的后面,是不是很方便呢. 这个小软件就是根据这个需求实现这样的功能的   [说明] 程序需要.net4.0的支持才能正常运行 程序在查询的开始阶段出现10秒左右的无响应属于正常现象 程序匹配单词解释是要联网的 单词解释是从这个网址查询的 http://dict.youdao.com/ 每个单词查询的时间大概30

原文:Elasticsearch入门教程(五):Elasticsearch查询(一) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79228852 // 准备数据 PUT /shop/goods/1 { "name": "2017新款女装冬季外套ulzzang棉袄中长款棉衣韩版百搭棉服面包服", &quo

目录 一.单词查询 二.通配符查询 三.模糊查询 四.近似查询 五.范围查询 六.优先级查询 七.逻辑操作 八.括号分组 九.转义特殊字符 Lucene是目前最为流行的开源全文搜索引擎工具包,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎. 我们平时使用kibana.阿里云的日志查询或者其他一些lucene二次开发的产品,几乎都支持lucene语法. 下面给大家演示各种查询方式,更多请参考 Apache Lucene - Query Parser Syntax 一.单词查询 直接使用单词,例如

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 1,URI 查询格式 URI 查询的一般格式如下: GET /index_name/_search?q=key:val&df=title&sort=year:desc&from=0&size=10 { "profile":"true" } 其中的参数代表的含义如下: q:用于指定查询语句,它可以是一个键值对,也可以只有一个 val. key 表示