# 安装Elasticsearch
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 验证Elasticsearch是否正在运行
curl -X GET "localhost:9200/"

这段代码提供了在Ubuntu系统上安装Elasticsearch的步骤。首先,我们下载Elasticsearch的GPG密钥,并将其添加到apt-key中。然后,我们为Elasticsearch配置APT源,并更新本地的包索引。最后,我们安装Elasticsearch,并启动它。最后,我们使用curl命令来验证Elasticsearch是否正在运行并接受请求。

搭建Elasticsearch集群的基本步骤如下:

  1. 准备多个Elasticsearch节点。
  2. 配置节点,使其能够组成集群。
  3. 启动节点并组成集群。

以下是使用Docker搭建Elasticsearch集群的基本步骤和示例配置:

  1. 创建docker-compose.yml文件,用于定义Elasticsearch服务:



version: '3.2'
 
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
 
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
 
volumes:
  esdata01:
    driver: local
  esdata02:
    driver: local
 
networks:
  esnet:
    driver: bridge
  1. 使用docker-compose命令启动集群:



docker-compose up -d

以上配置定义了一个由两个Elasticsearch节点组成的集群。节点名称分别是es01es02,它们通过discovery.seed_hosts相互发现。cluster.initial_master_nodes设置了集群的初始主节点。数据卷用于持久化数据。

请根据实际情况调整Elasticsearch的版本和资源配置。

Jeecg-boot 框架支持集成 Elasticsearch 用于高效搜索。以下是配置和使用 Elasticsearch 的基本步骤:

  1. 添加依赖:在项目的 pom.xml 文件中添加 Elasticsearch 客户端的依赖。



<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.2</version>
</dependency>
  1. 配置 Elasticsearch:在 application.ymlapplication.properties 文件中配置 Elasticsearch 的连接信息。



elasticsearch:
  host: localhost
  port: 9200
  scheme: http
  1. 创建配置类:创建一个配置类来配置 Elasticsearch 客户端。



import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
 
    @Value("${elasticsearch.host}")
    private String host;
 
    @Value("${elasticsearch.port}")
    private int port;
 
    @Value("${elasticsearch.scheme}")
    private String scheme;
 
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port, scheme));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }
}
  1. 使用 Elasticsearch:在需要搜索的地方注入 RestHighLevelClient 实例,并使用它来执行搜索操作。



import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SearchService {
 
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
 
    public SearchResponse search(String index, String text) throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("fieldname", text));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        return client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

确保在项目启动时创建 RestHighLevelClient 实例,并在不再需要时关闭它,以避免资源泄露。

以上步骤提供了一个基本的 Elasticsearch 集成示例。根据 Jeecg-boot 的具体需求,可能还需要进行额外配置,如实体映射、数据导入导出工具等。

在Spring Data中,我们可以通过定义接口继承ElasticsearchRepository来实现对Elasticsearch的操作。Spring Data会自动生成接口的实现。

以下是一些常用的查询方法示例:

  1. 查询所有数据



Iterable<T> findAll();
  1. 根据ID查询



T findById(ID id);
  1. 根据ID查询,如果未找到则返回Optional



Optional<T> findById(Id id);
  1. 查询所有数据,返回Page对象



Page<T> findAll(Pageable pageable);
  1. 根据查询条件查询



List<T> findAll(Example<T> example);
  1. 根据查询条件查询,返回Page对象



Page<T> findAll(Example<T> example, Pageable pageable);
  1. 根据查询条件查询,返回Slice对象



Slice<T> findAll(Example<T> example, Pageable pageable);
  1. 根据查询条件查询,返回List对象



List<T> findAll(Example<T> example);
  1. 根据查询条件查询,返回List对象,并支持排序



List<T> findAll(Example<T> example, Sort sort);
  1. 根据查询条件查询,返回是否存在



boolean existsById(ID id);
  1. 根据查询条件查询,返回数量



long count();
  1. 根据查询条件查询,返回数量



long count(Example<T> example);

注意:以上的查询方法都是Spring Data Elasticsearch为我们自动生成的实现,我们只需要在自定义的ElasticsearchRepository接口中定义好方法即可使用。

例如,我们定义一个ElasticsearchRepository接口:




public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User, Long> {
    List<User> findByName(String name);
}

在上述接口中,我们定义了一个findByName的方法,Spring Data Elasticsearch会自动根据方法名生成对应的查询条件并查询数据。

在使用时,我们只需要将此接口注入到我们的Service或者Controller中,然后直接调用findByName方法即可获取到对应的数据。




@Autowired
private UserRepository userRepository;
 
public List<User> getUserByName(String name){
    return userRepository.findByName(name);
}

以上就是Spring Data Elasticsearch中的查询方法,程序员可以根据自己的需求定义相应的查询方法,Spring Data Elasticsearch会自动帮我们生成相应的查询实现。

Open Distro for Elasticsearch SQL 是一个为Elasticsearch设计的SQL接口,它允许用户通过标准SQL语句查询Elasticsearch数据。以下是一个简单的例子,展示如何使用Open Distro for Elasticsearch SQL进行查询。

首先,确保你已经安装并配置了Open Distro for Elasticsearch。

然后,你可以使用如下的命令行查询Elasticsearch:




curl -X POST "http://localhost:9200/_sql?format=txt" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": "SELECT * FROM \"logs\" WHERE @timestamp >= '2021-01-01'"
}'

在这个例子中,我们向localhost的9200端口发送了一个POST请求,使用了_sql端点,并通过format=txt参数指定了输出格式为纯文本。query字段包含了一个SQL查询,它选择了logs索引中的所有记录,并且时间戳在2021年1月1日或之后。

如果你想要在Elasticsearch的集成查询DSL中使用Open Distro for Elasticsearch SQL,可以这样做:




{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "SELECT * FROM \"logs\" WHERE @timestamp >= '2021-01-01'",
      "analyze_wildcard": true
    }
  }
}

在这个例子中,我们使用了Elasticsearch的query_string查询来执行一个SQL语句。这种方式可以用于复杂的查询逻辑,并允许你在Elasticsearch的查询中嵌入SQL语句。

请注意,这只是一个简单的例子,实际使用时你可能需要根据你的Elasticsearch集群的配置和你的具体需求来调整这些查询。




{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "Elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "publish_date": {
              "gte": "2019-01-01",
              "lte": "2019-12-31"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个JSON示例展示了如何使用Elasticsearch的Query DSL来执行一个复合查询。它使用了布尔查询(bool query),它可以包含必须匹配(must)的查询条件,还可以包含过滤(filter)条件。这里的例子中,我们搜索标题中含有"Elasticsearch"的文档,并且发布日期在2019年内的文档。这个查询将会被Elasticsearch解析并执行,返回符合条件的文档列表。

2024-08-09



// TypeScript 中的常见类型声明
 
// 数字类型
let decimal: number = 6;
let hex: number = 0xf00d;
 
// 字符串类型
let color: string = "blue";
color = 'red';
 
// 布尔类型
let isDone: boolean = false;
 
// 数组类型
let list: number[] = [1, 2, 3];
let list: Array<number> = [1, 2, 3];
 
// 元组类型,表示一个已知元素数量和类型的数组
let x: [string, number];
x = ['hello', 10]; // OK
// x = [10, 'hello']; // Error
 
// 枚举类型,定义了一些命名常量
enum Color {
  Red,
  Green,
  Blue,
}
let c: Color = Color.Green;
 
// 任意类型,通常用于不清楚类型的变量
let notSure: any = 4;
notSure = "maybe a string instead";
notSure = false; // OK, but no type checking
 
// 空类型,常用于不想赋任何值的变量
let unusable: void = undefined;
 
// 异构对象类型,表示key-value对,key必须是字符串类型或者数字类型,value是任意类型
let search: { [key: string]: any } = {
    name: 'John',
    age: 30
};
 
// 函数类型,定义了函数的参数类型和返回值类型
let add: (x: number, y: number) => number = function (x, y) {
    return x + y;
};
 
// 类类型,定义了类的属性和方法
class Car {
  engine: string;
  constructor(engine: string) {
    this.engine = engine;
  }
  drive() {
    console.log(`The ${this.engine} engine roars to life!`);
  }
}
 
// 接口类型,定义了对象的形状
interface Person {
  name: string;
  age: number;
}
 
let person: Person = {
  name: 'Alice',
  age: 30
};
 
// 类型别名,为现有类型定义新名称
type NewType = string | number;
let unionType: NewType = 'hello';
unionType = 100;

在Spring Boot 3.x中整合Elasticsearch 8.x,你可以使用Spring Data Elasticsearch。以下是整合的步骤和示例配置:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependencies>
    <!-- Spring Data Elasticsearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Elasticsearch客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>co.elastic.clients</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
        <version>8.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml



spring.data.elasticsearch.client.reactive.endpoints=http://localhost:9200
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
  1. 创建一个实体类来映射Elasticsearch文档:



@Document(indexName = "your_index")
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性
}
  1. 创建一个Repository接口:



public interface YourEntityRepository extends ElasticsearchRepository<YourEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}
  1. 使用Repository进行操作:



@Service
public class YourService {
 
    private final YourEntityRepository repository;
 
    public YourService(YourEntityRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }
 
    public YourEntity saveEntity(YourEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    public List<YourEntity> searchByName(String name) {
        // 使用Elasticsearch查询构建器
        return repository.search(query -> query.bool(b -> b.must(
                QueryBuilders.matchQuery("name", name)))).getContent();
    }
}

确保Elasticsearch服务器正在运行,并且你的Spring Boot应用程序配置了正确的端点。上述代码提供了一个简单的例子,展示了如何在Spring Boot 3.x应用程序中整合Elasticsearch 8.x。




#include <iostream>
#include <typeinfo>
 
// 定义traits template
template<typename T>
struct TypeTraits {
    // 默认实现
    typedef T BasicType;
    static const bool isPointer = false;
    static const bool isReference = false;
};
 
// 为指针类型特化traits template
template<typename T>
struct TypeTraits<T*> {
    typedef T BasicType;
    static const bool isPointer = true;
    static const bool isReference = false;
};
 
// 为引用类型特化traits template
template<typename T>
struct TypeTraits<T&> {
    typedef T BasicType;
    static const bool isPointer = false;
    static const bool isReference = true;
};
 
int main() {
    int a = 0;
    int* ptr = &a;
    int& ref = a;
 
    std::cout << "Type of a is " << typeid(a).name() << std::endl;
    std::cout << "isPointer: " << TypeTraits<decltype(a)>::isPointer << std::endl;
    std::cout << "isReference: " << TypeTraits<decltype(a)>::isReference << std::endl;
 
    std::cout << "Type of ptr is " << typeid(ptr).name() << std::endl;
    std::cout << "isPointer: " << TypeTraits<decltype(ptr)>::isPointer << std::endl;
    std::cout << "isReference: " << TypeTraits<decltype(ptr)>::isReference << std::endl;
 
    std::cout << "Type of ref is " << typeid(ref).name() << std::endl;
    std::cout << "isPointer: " << TypeTraits<decltype(ref)>::isPointer << std::endl;
    std::cout << "isReference: " << TypeTraits<decltype(ref)>::isReference << std::endl;
 
    return 0;
}

这段代码定义了一个traits template TypeTraits,并为指针类型和引用类型分别进行了特化。在main函数中,我们使用decltype来获取变量的类型,并使用traits template来获取关于该类型的额外信息,如是否为指针或引用。这个例子展示了traits classes在C++编程中的应用,它们可以用来获取类型信息,进而编写与类型无关的通用代码。




#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>
#include <getopt.h>
 
#define VERSION "1.0"
#define DEFAULT_DURATION 10
#define DEFAULT_DELAY 0
#define DEFAULT_CPU_STRENGTH 2
#define DEFAULT_IO_STRENGTH 1
#define DEFAULT_VM_STRENGTH 1
#define DEFAULT_VM_LINES 256
#define DEFAULT_FILE_SIZE 1024
#define DEFAULT_MEM_PATH "/dev/mem"
#define DEFAULT_MEM_OFFSET 0
#define DEFAULT_MEM_MASK 0
#define DEFAULT_HELP_MESSAGE 0
#define DEFAULT_VERBOSE 0
 
// 全局变量,用于保存解析后的参数值
int duration = DEFAULT_DURATION;
int delay = DEFAULT_DELAY;
int cpu_strength = DEFAULT_CPU_STRENGTH;
int io_strength = DEFAULT_IO_STRENGTH;
int vm_strength = DEFAULT_VM_STRENGTH;
int vm_lines = DEFAULT_VM_LINES;
int file_size = DEFAULT_FILE_SIZE;
char *mem_path = DEFAULT_MEM_PATH;
unsigned long mem_offset = DEFAULT_MEM_OFFSET;
unsigned long mem_mask = DEFAULT_MEM_MASK;
int help_message = DEFAULT_HELP_MESSAGE;
int verbose = DEFAULT_VERBOSE;
 
// 参数解析函数
void parse_args(int argc, char **argv) {
    int opt;
    while ((opt = getopt(argc, argv, "d:i:c:m:l:f:s:p:o:a:u:vhV")) != -1) {
        switch (opt) {
            case 'd':
                duration = atoi(optarg);
                break;
            case 'i':
                delay = atoi(optarg);
                break;
            case 'c':
                cpu_strength = atoi(optarg);
                break;
            case 'm':
                io_strength = atoi(optarg);
                break;
            case 'l':
                vm_strength = atoi(optarg);
                break;
            case 'f':
                file_size = atoi(optarg);
                break;
            case 's':
                vm_lines = atoi(optarg);
                break;
            case 'p':
                mem_path = optarg;
                break;
            case 'o':
                mem_offset = strtoul(optarg, NULL, 0);
                break;
            case 'a':
                mem_mask = strtoul(optarg, NULL, 0);
                break;
            case 'u':
                // 此处假设有一个函数parse_units用于解析时间单位
                duration = parse_units(optarg);
                break;
            case 'v':
                verbose = 1;
                break;
            case