公司开发使用的搜索引擎核心是Solr,但是应为业务原因,需要相对复杂权限机制. 1)通过Solr的filterQuery可以实现field过滤,实现过滤项的效果.索引A{filter1:a,field2:a,field3:a,field4:1}B{filter1:b,field2:b,field3:b,field4:2}C{filter1:c,field2:c,field3:c,field4:3}过滤条件fq=field:b结果B{filter1:b,field2:b,field3:b,fiel

import java.lang.reflect.Method; import org.apache.log4j.Logger; import org.springframework.aop.MethodBeforeAdvice; import org.springframework.jdbc.core.JdbcOperations; import org.springframework.web.context.ContextLoader; /** * * We construct data s

solr与.net系列课程(四)solr查询参数的讲解与.net如何获取solr数据 上一节我们完成了solr连接数据库,细心的朋友会发现一个问题,就是solr其实和语言没有任何关系,配置完成后任何语言都可以直接调用,本章我们主要对solr的查询做出讲解,然后就是新接触的人最关心的.net如何获取solr中的数据. 本节我准备了一个300万左右的数据表,为大家做演示 然后我们开始配置schema.xml 文件: <field name="id" type="string

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌

solr facet查询及solrj 读取facet数据 | 所属分类:solr facet solrj 一.   Facet 简介 Facet 是 solr 的高级搜索功能之一 , 可以给用户提供更友好的搜索体验 . 在搜索关键字的同时, 能够按照 Facet 的字段进行分组并统计 . 二.   Facet 字段 适宜被Facet 的字段 一般代表了实体的某种公共属性 , 如商品的分类 , 商品的制造厂家 , 书籍的出版商等等 . Facet 字段的要求 Facet 的字段必须被索引 . 一般

目录 5.4.1 查询符合条件的单条记录 EF使用SingleOrDefault()和Find()两个方法查询符合条件的单条记录. 5.4.2 Entity Framework中的内部数据缓存 DbSet.Local属性所引用的数据集合,缓存了从数据库中提取的数据,同时包容了用户对这些数据所做的修改.本讲视频介绍了访问这一数据缓存的基本编程技巧和注意事项.并且对如何提升数据库应用程序的性能提了一些建议:使用MemCache等第三方缓存系统,直接发送SQL命令到数据库,或者使用ADO.NET绕开E

目录 5.4.1 查询符合条件的单条记录 EF使用SingleOrDefault()和Find()两个方法查询符合条件的单条记录. 5.4.2 Entity Framework中的内部数据缓存 DbSet.Local属性所引用的数据集合,缓存了从数据库中提取的数据,同时包容了用户对这些数据所做的修改.本讲视频介绍了访问这一数据缓存的基本编程技巧和注意事项.并且对如何提升数据库应用程序的性能提了一些建议:使用MemCache等第三方缓存系统,直接发送SQL命令到数据库,或者使用ADO.NET绕开E

一.使用SELECT检索数据 数据查询是SQL语言的中心内容,SELECT 语句的作用是让数据库服务器根据客户要求检索出所需要的信息资料,并按照规定的格式进行整理,返回给客户端. SELECT 语句的基本结构 [WITH<common_tale_expression>] SELECT select_list [INTO new_table_name] [FROM table_source][where search_condition] [GROUP BY group_by_expressio

一.使用SELECT检索数据 数据查询是SQL语言的中心内容,SELECT 语句的作用是让数据库服务器根据客户要求检索出所需要的信息资料,并按照规定的格式进行整理,返回给客户端. SELECT 语句的基本结构   [WITH<common_tale_expression>] SELECT select_list [INTO new_table_name] [FROM table_source][where search_condition] [GROUP BY group_by_express

源码版本为MongoDB 2.6分支 Edit mongod数据查询操作 在mongod的初始化过程中说过,服务端接收到客户端消息后调用MyMessageHandler::process函数处理消息. class MyMessageHandler : public MessageHandler { public: ... virtual void process( Message& m , AbstractMessagingPort* port , LastError * le) { while

htm5-websocket实现数据查询应用   在之前的文章讲述了使用Websocket调用远程方式的功能,在这基础我们可以简单地使用WebSocket进行数据处理方面的应用;只需要在方法执行相关的数据库操作返回即可,结合jeasyui库所提供丰富的控件进行数据应用处理变得非常简单的事情.下面使用jeasyui和WebSocket实现一个查询Northwind数据订单的应用案例. 首先分析一下以下一个订单查询案例所需要的逻辑功能. 从以上的案例图中可以得到包括的功能如下: 1)雇员查询2)客户

本文来源于 :Stephen Liu 1.  基本查询:     构造查询数据.    > db.test.findOne()    {         "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"),         "name" : "stephen",         "age" : 35,         "genda" : &qu

提升软件性能,通常喜欢去调整各种启动参数,这没有多大意义,小伎俩. 性能优化要从架构和策略入手,才有可能得到较大的收益 Solr的查询是基于Field的,以Field为基本单元,例如一个文章站要索引 classArticle {    String title;    String content;    String tags; } 查询参数: q=title:big && content:six Solr会顺序执行两次 field查询 ,这个开销非常大. 实际例子 :50万条记录,一次

Hive之数据查询 发布于:2013 年 10 月 11 日 由 Aaron发布于: Hive 一,排序和聚合 对于排序有两种方式,一种是order by 一种是sort by order by 会对所有的数据进行排序,所以最后会只有一个reducer来处理,如果数据量非常大,效率会非常差劲 sort by是部分排序,只是对一个reducer的数据进行排序 FROM records2 SELECT year, temperature DISTRIBUTE BY year SORT BY year

[系统常量信息] 获取系统常量信息: 如果加参数true,会分组显示: 显示如下: [跨控制器调用] 一个控制器在执行的时候,可以实例化另外一个控制,并通过对象访问其指定方法. 跨控制器调用可以节省我们代码的工作量 在Main控制器中有一个Info操作方法 想要在其它控制器,比如Login中调用,我们可以实例化控制器对象,调用里面的方法即可: 造对象有快捷函数供我们使用: A(“[模块/]控制器标志”) 实例化控制器对象 R([模块/]控制器标志/操作方法)  实例化对象同时调用指定方法 [连接

​ 使用ignite的一个常见思路就是将现有的关系型数据库中的数据导入到ignite中,然后直接使用ignite中的数据,相当于将ignite作为一个缓存服务,当然ignite的功能远不止于此,下面以将ignite集成进java服务的方式进行演示ignite的数据存储和查询相关的功能.由于个人习惯,示例演示没有使用测试代码,而是使用rest接口演示. ​ 在讲数据加载之前,ignite中存储的几种模式(LOCAL, REPLICATED, PARTITIONED): LOCAL:本地模式,数据都

本文介绍solr的基本数据操作,基于solr 8.2.solr支持多种数据格式,包括XML,JSON,CSV等,并提供多种脚本和工具来操作数据.本文讲解curl请求和JSON数据格式的处理方式. 本文使用单solr服务来演示数据操作,创建名为 my_core 的solr core, 文档schema如下: <schema name="my" version="1.0"> <uniqueKey>id</uniqueKey> <

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

前面一篇介绍了influxdb中基本的查询操作,在结尾处提到了如果我们希望对查询的结果进行分组,排序,分页时,应该怎么操作,接下来我们看一下上面几个场景的支持 在开始本文之前,建议先阅读上篇博文: 190813-Influx Sql系列教程八:query数据查询基本篇 0. 数据准备 在开始查询之前,先看一下我们准备的数据,其中name,phone为tag, age,blog,id为field > select * from yhh name: yhh time age blog id name

前面几篇介绍了InfluxDB的添加,删除修改数据,接下来进入查询篇,掌握一定的SQL知识对于理解本篇博文有更好的帮助,下面在介绍查询的基础操作的同时,也会给出InfluxSql与SQL之间的一些差别 在开始之前,先看一下供查询的数据 > show measurements name: measurements name ---- yhh > select * from yhh name: yhh time age blog id name phone ---- --- ---- -- ---

3.3 用户中心查询用户权限 3.3.1 需求分析 认证服务请求用户中心查询用户信息,用户需要将用户基本信息和用户权限一同返回给认证服务. 本小节实现用户查询查询用户权限,并将用户权限信息添加到的用户信息中返回给认证服务. 最终目的是硬编码的权限 改成从数据库内查询 认证服务要通过用户中心来获取用户的信息 用户的扩展字段里面有一个 permissions的属性 当认证中心调用 用户中心的getUserext方法的时候呢 .我们在用户中心实现查询用户的权限.然后给认证服务返回 dao 争对这种复杂