import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
 
// 构建聚合查询
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders
    .terms("brandAgg")
    .field("brandName.keyword")
    .size(10);
 
// 构建高亮查询
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("title");
highlightBuilder.preTags("<em>");
highlightBuilder.postTags("</em>");
 
// 构建全文搜索查询
QueryBuilders.multiMatchQuery("searchText", "title", "subTitle");
 
// 以上构建了聚合、高亮和全文搜索的基础查询，下面是查询的具体实现
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder()
    .query(QueryBuilders.multiMatchQuery("searchText", "title", "subTitle")) // 全文搜索
    .aggregation(aggregationBuilder) // 聚合
    .highlighter(highlightBuilder) // 高亮
    .sort("saleable", SortOrder.DESC) // 排序
);
 
// 执行查询
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

这段代码展示了如何在ElasticSearch中使用Java High Level REST Client进行全文搜索、聚合和高亮的查询。首先构建了聚合查询，然后构建了高亮查询，最后结合全文搜索查询，并设置了排序和高亮的参数，最终执行查询并获取结果。

在Kibana中，您可以使用Index Lifecycle Management (ILM) 功能来定期删除过期的Elasticsearch索引。以下是一个创建索引生命周期策略的示例，该策略将在索引达到一定年龄后自动删除：

1. 打开Kibana，然后转到 "Management" > "Stack Management" > "Index Lifecycle Policies"。
2. 点击 "Create policy"。
3. 输入策略名称，并设置 "Phases" 以自动删除过期的索引：

{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_age": "30d",
            "max_size": "50GB"
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，索引在创建30天后会滚动，并且在索引达到90天后会被自动删除。您可以根据需要调整 "max\_age" 和 "min\_age" 的值。

4. 保存策略并将其关联到一个或多个索引模板。

请注意，此功能需要Elasticsearch v6.7或更高版本，并且Kibana必须与Elasticsearch版本相匹配。

# 配置Elasticsearch节点属性
node.name: node-1
node.master: true
node.data: true
 
# 设置集群名称
cluster.name: my-cluster
 
# 设置节点可以成为主节点
node.master: true
 
# 设置节点可以保存数据
node.data: true
 
# 配置外部访问的绑定地址
network.host: 192.168.1.10
 
# 设置对外服务的HTTP端口
http.port: 9200
 
# 设置节点间通信的端口
transport.tcp.port: 9300
 
# 设置集群发现机制
discovery.seed_hosts: ["host1", "host2"]
 
# 启用安全功能
xpack.security.enabled: true
 
# 设置密码哈希，仅用于示例，实际应使用Elasticsearch提供的工具生成
elastic_password_hash: "$2a$12$OOVHgk6C2WVJ/KYHW8rTNe21LZ6OI6pi1o82GnBjq0rR226t62C1C"
 
# 设置内存隔离
bootstrap.memory_lock: true
 
# 设置线程堆栈大小
thread_stack_size: 256kb

这个配置文件示例展示了如何设置Elasticsearch节点的基本属性，包括节点名称、集群名称、节点类型、网络配置、端口设置、集群发现和安全设置。同时，展示了如何使用密码哈希来启用用户安全认证。此外，还包含了一些高级配置，如内存隔离和线程堆栈大小的设置。

# 1. 切换到你的开发分支
git checkout your-branch
 
# 2. 拉取远程仓库的变更并与你的分支合并
git pull origin master
 
# 如果在合并过程中遇到冲突，解决冲突后提交合并
git add .
git commit -m "解决合并冲突"
 
# 3. 将解决冲突后的变更推送到远程仓库
git push origin your-branch

在多人协同开发的场景下，为了避免冲突和错误，建议定期同步远程仓库的变更，并在进行重大更改之前创建新的分支。通过使用分支，可以提高代码审查的效率，并减少合并冲突的发生。

在Elasticsearch中，可以使用聚合（aggregations）来对数据进行复杂的分析。以下是一个使用Elasticsearch DSL（Elasticsearch Query DSL）的Python例子，它展示了如何执行一个基本的聚合查询。

假设我们有一个名为logs的索引，并且我们想要计算level字段的每个不同值的文档数量。

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个搜索对象
s = Search(using=es, index="logs")
 
# 添加聚合分析
s = s.aggregation('my_terms_agg', terms=Terms(field='level'))
 
# 执行查询
response = s.execute()
 
# 获取聚合结果
aggregations = response.aggregations
for bucket in aggregations.my_terms_agg.buckets:
    print(f"Key: {bucket['key']}, Doc Count: {bucket['doc_count']}")

这段代码首先导入了必要的Elasticsearch和Elasticsearch\_dsl模块，然后创建了一个Elasticsearch客户端并初始化了一个搜索对象。接着，我们向搜索对象添加了一个aggregation，使用了Terms聚合器来对level字段的不同值进行计数。最后，我们执行查询并打印出每个不同值的文档数量。

倒排索引（Inverted Index）是搜索引擎中一个核心数据结构，它用于加速查询过程。在Elasticsearch中，每个字段都有其自己的倒排索引。倒排索引的构建过程如下：

1. 文档分词：将文档内容进行分词，生成词（Term）序列。
2. 创建倒排列表：对于每个不重复的词，创建一个倒排列表，记录该词出现的文档ID和位置信息。

Elasticsearch中创建倒排索引的过程通常是自动完成的，当你索引一个文档时，Elasticsearch会自动为其字段构建倒排索引。

以下是一个简化的Elasticsearch倒排索引的示例：

假设我们有两个文档：

文档1: "Elasticsearch is a great search engine"

文档2: "Elasticsearch powers the internet"

分词后的词为：

"elasticsearch", "a", "great", "engine", "powers", "the", "internet"

对应的倒排索引可能如下：

• "elasticsearch"：文档1(0), 文档2(0)
• "a"：文档1(1), 文档2(1)
• "great"：文档1(1)
• "engine"：文档1(2)
• "powers"：文档2(2)
• "the"：文档2(3)
• "internet"：文档2(4)

在Elasticsearch中，倒排索引是针对每个字段的，并且包含以下信息：

• 词的词频（TF）：词在文档中出现的次数。
• 逆文档频率（IDF）：包含该词的文档数量的倒数。
• 位置（Position）：词在文档中的具体位置。
• 偏移量（Offset）：词在文档中的开始和结束位置。

当你执行查询时，Elasticsearch会利用这个倒排索引来快速找到包含特定词的文档，并根据查询的其他要求（如相关性得分）来排序这些文档。

Git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。以下是Git的基本原理和使用方法：

Git原理简介

Git有三个主要的工作区域：工作目录、暂存区（Index）、以及Git仓库（Repository）。

Git原理图

• 工作目录：你在电脑里能看到的文件和目录。
• 暂存区：一个临时的区域，保存了下一次将提交的文件列表信息。
• Git仓库：保存项目历史的地方，其中包括对象数据库、引用（分支）、元数据等。

Git使用方法

安装Git

# Ubuntu/Linux
sudo apt-get install git
 
# Mac
brew install git
 
# Windows
https://git-scm.com/download/win

配置Git

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@example.com"

创建新仓库

# 在当前目录初始化仓库
git init
 
# 克隆现有仓库
git clone https://github.com/user/repo.git

检查状态与差异

git status
git diff

添加与提交

git add .
git commit -m "Commit message"

推送与拉取

git push origin master
git pull origin master

分支管理

git branch
git branch new-branch
git checkout existing-branch
git merge other-branch

标签管理

git tag
git tag v1.0
git push origin v1.0

合并冲突

当两个分支修改了同一部分代码时，Git不能自动合并，需要手动解决冲突。

# 冲突发生后
git status
git add .
git commit -m "Resolved conflict"

远程仓库操作

git remote add origin https://github.com/user/repo.git
git remote remove origin

以上是Git的基本命令和操作，实际使用中还会涉及更复杂的场景，如分支策略、标签管理、代码审查等。

Elasticsearch 和 RediSearch 是两个不同的搜索和分析引擎，它们的设计目标和使用场景有所不同。

Elasticsearch:

• 高级全文搜索和分析引擎，提供分布式搜索、分析和存储能力。
• 支持大数据量、复杂搜索查询。
• 用于日志分析、实时监控、数据分析等场景。
• 需要JVM环境，配置和管理较复杂。

RediSearch:

• 嵌入式搜索引擎，作为Redis的模块，提供全文搜索功能。
• 主要特性是内存中索引和快速搜索。
• 用于实时搜索和高效数据处理，如实时日志分析、实时应用搜索等。
• 配置和使用较Elasticsearch简单。

对比和实战代码解析：

1. 安装和配置：

   • Elasticsearch: 需要Java环境，安装复杂。
   • RediSearch: 作为Redis模块，安装简单，只需确保Redis已安装。

2. 数据模型：

   • Elasticsearch: 每条记录是一个文档，存储于一个或多个索引中。
   • RediSearch: 每条记录是一个字符串，可以添加多个字段。

3. 查询语言和查询类型：

   • Elasticsearch: 提供复杂的查询DSL。
   • RediSearch: 提供简单的查询语言，但也支持部分复杂查询。

4. 分析和聚合功能：

   • Elasticsearch: 内置复杂的分析和聚合能力。
   • RediSearch: 较简单，主要提供搜索能力，需要结合Redis的其他功能使用。

实战代码解析：

Elasticsearch:

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "Redisearch vs Elasticsearch",
  "content": "Elasticsearch is a powerful search engine..."
}
 
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "Elasticsearch"
    }
  }
}

RediSearch:

# 加载RediSearch模块
redis-cli --loadmodule /path/to/redisearch.so

# 创建索引并添加文档
redis-cli FADD my_index ON HSET my_index field1 "Redisearch vs Elasticsearch" field2 "Elasticsearch is a powerful search engine..."

# 执行搜索
redis-cli FSEARCH my_index "@field1:Elasticsearch"

在实际应用中，选择哪种搜索引擎取决于具体需求，如数据量、查询复杂度、实时性要求、开发环境等。对于简单的全文搜索需求，RediSearch可能是一个更轻量级的选择。而对于更复杂的搜索应用，Elasticsearch则是更合适的选择。

在Flutter中，字体图标通常是通过使用字体文件（如.ttf或.otf）并在pubspec.yaml文件中声明来实现的。以下是如何在Flutter项目中使用字体图标的步骤：

1. 将字体图标文件添加到项目中。
2. 在pubspec.yaml中声明字体图标。
3. 使用Icon小部件并通过IconData使用字体图标。

示例代码：

flutter:
  fonts:
    - family: MyIcons
      fonts:
        - asset: fonts/iconfont.ttf

Icon(
  const IconData(0xe600, fontFamily: 'MyIcons'),
  size: 24.0,
  color: Colors.blue,
)

在这个例子中，我们声明了一个名为MyIcons的字体家族，并在其中包含了一个名为iconfont.ttf的字体文件。然后，我们通过IconData构造函数创建了一个图标，其中0xe600是图标的代码点，必须根据所使用的字体图标集进行替换。

综合小案例和Android代码交互部分，通常涉及到的是如何在Flutter和Android之间进行数据通信。这可以通过Platform Channels来实现，以下是一个简化的流程：

1. 在Flutter中设置Method Channel并监听来自Android的事件。
2. 在Android中设置Method Channel并调用Flutter的方法。

Flutter端示例代码：

const platform = MethodChannel('example.com/platform');
 
Future<void> handleAndroidEvent() async {
  try {
    final String result = await platform.invokeMethod('getData');
    // 处理结果
  } on PlatformException catch (e) {
    // 处理异常
  }
}

Android端示例代码：

import io.flutter.embedding.android.FlutterActivity;
import io.flutter.plugin.common.MethodCall;
import io.flutter.plugin.common.MethodChannel;
import io.flutter.plugins.GeneratedPluginRegistrant;
 
public class MainActivity extends FlutterActivity {
    private static final String CHANNEL = "example.com/platform";
 
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        GeneratedPluginRegistrant.registerWith(this);
        new MethodChannel(getFlutterView(), CHANNEL).setMethodCallHandler(
            (call, result) -> {
                // 处理来自Flutter的调用
                if (call.method.equals("getData")) {
                    String data = "要传递的数据";
                    result.success(data);
                } else {
                    result.notImplemented();
                }
            }
        );
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为example.com/platform的Method Channel，并在Flutter和Android端分别设置了处理函数。当Flutter端调用invokeMethod时，Android端的处理函数会被触发并可以返回结果或错误信息。

这个错误信息表明你在使用Git进行操作时，尝试上传的文件超过了允许的最大限制。Git服务器（如GitHub或GitLab）通常有对仓库大小的限制，以保证性能和资源的有效管理。

解决方法：

1. 优化文件：如果文件是非必要的或可以被优化，减小文件大小。例如，压缩图片、视频或者音频文件，优化代码等。
2. 分割文件：如果文件是必要的且无法优化，可以将大文件分割成多个小文件，然后分别添加到Git仓库中。
3. 使用Git Large File Storage (LFS)：对于大型二进制文件，可以使用Git LFS来管理。这样可以避免版本控制系统本身的大小限制。
4. 联系仓库提供商：如果你不能减小或分割文件，可以联系你的Git服务提供商，请求提高存储限制或者获取特定的解决方案。
5. 检查是否有未跟踪的大文件：使用如git ls-files -s | sort -nk 5 | tail的命令来查找仓库中最大的文件，并决定是否跟踪它们。

选择解决方案时，请确保不违反服务条款中关于文件大小的规定。