前言 之前写过一篇 openlayers4 版本的地图属性查询文章,但是由于是封装一层 js 代码写的,很多初学者看起来比较有点吃力,所以本篇文章重新写一篇地图属性查询文章,直接基于最新版本 openlayers6 写的,纯粹 html + js + css形式,没有任何封装. 内容概览 1.基于 openlayers6 实现地图属性查询2.源代码 demo 下载 效果图如下: 具体实现过程 html 样式 html, body, #map { height: 100%; padding: 0;

前言 这篇博文本来是想放在全系列的大概第五.六篇的时候再讲的,毕竟查询是在索引创建.索引文档数据生成和一些基本概念介绍完之后才需要的.当前面的一些知识概念全都讲解完之后再讲解查询是最好的,但是最近公司项目忙经常加班,毕竟年底了.但是不写的话我怕会越拖越久,最后会不了了之了,所以刚好上海周末下雪,天冷无法出门,就坐在电脑前敲下了这篇博文.因为公司的查询这块是我负责的所以我研究了比较多点,写起来也顺手些.那么进入正文. 为什么用SQL查询 前面的文章介绍过,Elasticsearch 的官方查询语言

地理查询编辑 Elasticsearch支持两种类型的地理数据: geo_point纬度/经度对字段的支持,和 geo_shape领域,支持点.线.圆.多边形.多等. 这组查询: geo_shape 查询 发现文档与几何图型相交,包含,或与指定的geo-shape不相交. geo_bounding_box 查询 发现文档与geo-points落入指定的矩形. geo_distance 查询 发现文档geo-points内指定的中心点的距离. geo_distance_range 查询 就像 ge

BS的应用在生活中已经非常常见,我们打车,叫外卖,查个地图之类的都会查询附近的相关坐标位置,mongodb提供了原生的二维地图查询,极大地方便了大家的开发. 假定我们有一个定义了位置信息的集合location,给定a,b,c,d节点 db.location.find() { , ] } { , ] } { , ] } { , ] } 这四个点的位置如图所示:  为location的position字段指定2d索引. db.location.ensureIndex( {position: "2d&

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

2018-2019-2 20165221 [网络对抗技术]-- Exp6 信息搜集与漏洞扫描 目录 1. 实践目标 2. 实践内容 3. 各种搜索技巧的应用 a. 搜索网址的目录结构 b.使用IP路由侦查工具traceroute c.搜索特定类型的文件 d.通过搜索引擎进行信息的收集 4. DNS IP注册信息的查询 a.用whois命令进行查询 b.nslookup,dig域名查询 c.用IP2Location地理查询 5. 基本的扫描技术 a.PING b.metasploit中的模块 c.

一.配置环境 1.1进行安装下载msi文件 需要注意的一点是,在安装过程中的图示界面不要勾选左下角“安装MongoDB可视化工具”.这是一个客户端管理工具,在后面会具体描述其功能.由于安装时间非常长,且有其他可替代的管理工具,所以我们会节省时间选择不安装. 1.2进行安装 需要注意的一点是,在安装过程中的图示界面不要勾选左下角“安装MongoDB可视化工具”.这是一个客户端管理工具,在后面会具体描述其功能.由于安装时间非常长,且有其他可替代的管理工具,所以我们会节省时间选择不安装. 1.3命令行

说明 High Level Client 是基于 Low Level Client 的.官方文档如下: * https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/index.html* https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 依赖 <dependency> <groupId>org.el

说明 TransportClient:网上流传最多的客户端,目前最新版本 Java REST Client:官方推荐的客户端, 官方:我们要在Elasticsearch 7.0的版本中不赞成使用TransportClient,在Elasticsearch 8.0的版本中完全移除TransportClient.转而使用Java REST Client 照这个势头看,现在都6.5了,8.0还会远嘛.使用客户端要注意版本对应的问题,最好版本完全一致,实在不行也要保障主版本一致,比如5.X . 6.X

1.定位;https://viglino.github.io/ol3-ext/examples/map.interaction.geolocationdraw.html 2 .添加Overlay  div遮住鼠标事件处理 var point_div = document.createElement('div'); point_div.className = "css_animationBui mapEleClass"; point_div.style.background = &quo

①索引 索引本质上是树,最小的值在最左边的叶子上,最大的值在最右边的叶子上,使用索引可以提高查询速度(而不用全表扫描),也可以预防脏数据的插入(如唯一索引). 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录. 这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的. 索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多

本Demo中所含功能 1:定位,显示当前位置 2:地图多覆盖物(地图描点.弹出该点的具体信息) 3:坐标地址互相换算 4:POI兴趣点检索 5:线路查询(步行,驾车,公交) 6:绘制线路(OpenGL和地图SDK绘制) 百度地图的api:http://lbsyun.baidu.com/ 在上述全部的功能中,先完毕例如以下工作: 1.在百度地图API控制台创建AK, 请參考:http://lbsyun.baidu.com/index.php? title=androidsdk/guide/key

经过数月的研发测评,开源多模型数据库ArangoDB 终于发布了其 3.2 正式版,该版本消除了两个重大的障碍,添加了一个期待已久的功能,还集成了一个有趣的功能.此外,官方团队表示新版本将 ArangoDB 的性能平均提高了 35%.同时,与 3.1 版本相比,还减少了内存的占用.集群管理方面也有了大幅度的改进. 具体如下: RocksDB 存储引擎: 与 Facebook 的 RocksDB 存储引擎的集成,使得其成为架构中第一个可插拔的存储引擎,用户现在可以使用与磁盘一样多的数据.加上 Ro

windows安装MongoDB 官网下载地址:https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav#community (1)如图点击DOWNLOAD进行下载 (2)双击下载的安装包进行安装,弹出如下弹框,点击Next (3)勾选"I accept the terms in the License Agreement",然后点击Next (4)选择Custom为自定义模式,可是自定义安装路径,也可选择Complete,如图所示 (5)可更改L

温馨提示:电脑端看不到右侧目录的话请减小缩放比例. API操作-- 新建或删除查询索引库 新建索引库 新建index,要向服务器发送一个PUT请求,下面是使用curl命令新建了一个名为test的index的例子 curl -XPUT 'localhost:9200/test' Response: { "acknowledged": true, "shards_acknowledged": true, "index": "test&quo

Elasticsearch技术解析与实战                                  介绍: Elasticsearch是一个强[0大0]的搜索引擎,提供了近实时的索引.搜索.分析功能.本书作者根据自己多年的开发经验,总结了使用和开发Elasticsearch的实战经验.本书全面介绍Elasticsearch系统结构与功能配置,以及实际应用案例,包括工具.方[0法0].原则和佳实践.主要内容包括Elasticsearch基本概念与配置,索引的基本概念.管理与设置,架构设计中

内容来自:https://jingyan.baidu.com/article/925f8cb884f6f8c0dce0565a.html ,https://blog.csdn.net/bg1017759447/article/details/79052702 一:下载  打开浏览器使用百度搜索下图中的关键字,点击第一个链接地址进入官网 点击首页“Try It Now”进入下载界面 选择要下载的版本号.系统环境,如红框所示,选择后点击“Download”,stable:稳定版本  beta:测试版

elasticsearch技术解析与实战ES 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1NpPX05C0xKx_w9gBYaMJ5w 扫码下面二维码关注公众号回复100008 获取分享码 本书目录结构如下: 1章 Elasticsearch入门11.1 Elasticsearch是什么11.1.1 Elasticsearch的历[0史0]21.1.2 相关产[0品0]31.2 全文搜索31.2.1 Lucene介绍41.2.2 Lucene倒排索引41.3 基础[0知0]识6

讨论MySQL与mongodb使用上的区别以及可能适用的应用场景,不深入到数据库的实现细节方面.鉴于个人水平有限,文章可能存在错误之处,希望各位指正. 代码编写 mongodb支持reactor,可以异步操作,支持spring5的webflux开发:mysql暂时不支持异步 mongodb对集合collection内的文档格式无要求,这是一个好处,可以修改文档的字段而不影响原有的旧数据,但也意味着同一collection内可以存在格式不一样的数据,而且修改文档数据结构并不需要执行数据库的语句,程

ES分布式搜索引擎 注意: 在没有创建库的时候搜索,ES会创建一个库并自动创建该字段并且设置为String类型也就是text 什么是elasticsearch? 一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索.日志统计.分析.系统监控等功能 什么是elastic stack(ELK)? 是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats.Logstash.kibana.elasticsearch 什么是Lucene? 是Apache的开源搜索引擎类库,提供了搜索引擎的核心API elast

最强分布式搜索引擎--ElasticSearch 本篇我们将会介绍到一种特殊的类似数据库存储机制的搜索引擎工具--ES elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容 我们会从下面几个角度来讲解ElasticSearch: ES概述 ES索引库操作 ES文档操作 IDEA索引库操作 IDEA文档操作 ES数据搜索 IDEA数据搜索 ES数据聚合 IDEA数据聚合 MQ数据同步 ES概述 首先我们先来简单介绍一下Elastic