minimum_should_match参数在ElasticSearch中用于控制布尔查询中的最小匹配字段数量。它通常与布尔查询一起使用，如bool查询，在should子句中指定多个查询条件时，用于确定至少需要多少个查询条件被满足。

minimum_should_match可以是绝对数值（匹配的精确数量）、相对数值（比例，如75%）或者自动调整的数值（如1<2表示至少有2个查询条件需要满足，但不能超过1个）。

以下是一个使用minimum_should_match的例子：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "name.first": "John" }},
        { "match": { "name.last": "Smith" }},
        { "match": { "name.last": "Doe" }}
      ],
      "minimum_should_match": 2
    }
  }
}

在这个例子中，minimum_should_match设置为2，意味着至少需要有2个should子句被满足。如果查询中有3个should子句，那么至少需要有2个子句匹配。如果有更多的should子句，则至少需要匹配的子句数量按照这个规则增加。

在OpenGL ES中，glDrawArrays() 函数用于绘制图元。这个函数指定了要绘制的数组类型、起始位置以及要绘制的元素数量。

函数原型如下：

void glDrawArrays(GLenum mode, GLint first, GLsizei count);

• mode 参数指定了要绘制的图元类型，如 GL_TRIANGLES、GL_POINTS 等。
• first 参数指定了在调用 glDrawArrays() 时，从哪个顶点数据开始取值。
• count 参数指定了要绘制的顶点数量。

使用 glDrawArrays() 的例子：

// 假设已经绑定了一个 VAO，并且顶点数据、索引等已经通过 glVertexAttribPointer 和 glEnableVertexAttribArray 设置完毕。
 
// 绘制一个三角形
glDrawArrays(GL_TRIANGLES, 0, 3);  // 使用前三个顶点绘制一个三角形
 
// 绘制一系列点
glDrawArrays(GL_POINTS, 0, 100);  // 从第一个顶点开始，绘制100个点

在使用 glDrawArrays() 时，确保已经绑定了一个 Vertex Array Object (VAO)，并且通过 glEnableVertexAttribArray() 和 glVertexAttribPointer() 为所需的顶点属性分配了内存。

解释：

Elasticsearch CPU 负载达到100%通常意味着集群的某些节点的CPU使用率非常高。这可能是因为正在执行大量的搜索、聚合或索引操作，或者集群的某些节点上运行的操作超过了CPU的处理能力。

解决方法：

1. 监控集群状态：使用Elasticsearch自带的API或工具（如Kibana、Cerebro）监控集群的健康状况、索引大小、查询量和CPU使用率。
2. 优化索引操作：减少索引的数据量，使用更合适的数据结构和字段类型，以减少索引占用的资源。
3. 限制并发操作：对于可能引起高CPU负载的操作，如高频率的搜索或聚合查询，可以通过设置合适的并发限制（如并发搜索线程数）来控制。
4. 集群扩容：如果CPU资源不足，可以考虑增加更多的节点到集群中，分散负载。
5. 优化节点配置：调整Elasticsearch节点的配置，如调整JVM堆大小、设置合适的refresh\_interval等。
6. 使用节点资源隔离插件：如Marvel或Elasticsearch-HQ，这些插件可以帮助你监控和管理节点资源。
7. 升级硬件：如果当前硬件不能满足需求，考虑升级服务器硬件，如使用更快的CPU。
8. 分析和解决瓶颈：使用Elasticsearch的监控和分析工具（如ELK stack）找出导致高CPU负载的原因，并进行相应的优化。

在进行任何操作前，请确保已经备份了数据，以防止数据丢失。

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。

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。

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CSS中，scrollTop和offsetTop是两个常用于处理滚动条位置的属性。scrollTop表示元素的滚动条垂直方向上的偏移量，而offsetTop表示元素的顶部边缘距离其定位容器（定位祖先元素）顶部的距离。

如果你想要在小分辨率的屏幕上实现区块向上滚动的效果，并且结合CSS动画（animation）和关键帧（@keyframes），你可以设置一个固定的动画，当屏幕尺寸变化时，通过监听resize事件调整区块的位置。

以下是一个简单的示例代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Scroll Top and Offset Top Example</title>
<style>
  .box {
    width: 100%;
    height: 200px;
    position: relative;
    background-color: skyblue;
    animation: scroll-top 5s infinite alternate;
  }
 
  @keyframes scroll-top {
    from {
      transform: translateY(0);
    }
    to {
      transform: translateY(-100px);
    }
  }
</style>
</head>
<body>
 
<div class="box"></div>
 
<script>
window.addEventListener('resize', function() {
  let box = document.querySelector('.box');
  // 根据屏幕大小调整动画的偏移量
  let offset = window.innerHeight > 600 ? 100 : 50;
  box.style.animation = `scroll-top ${5 / (window.innerHeight / 600)}s infinite alternate`;
});
</script>
 
</body>
</html>

在这个例子中，.box元素初始化时会有一个向上移动的动画。通过监听窗口的resize事件，我们可以在屏幕尺寸变化时根据屏幕的高度来调整动画的时长和偏移量，从而模拟出在不同分辨率下的滚动效果。这里的5s是原始动画时间，通过屏幕高度的比例来计算新的动画时间。