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2024-08-09




import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.io.IOException;
 
@Service
public class ElasticsearchService {
 
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
 
    public SearchResponse searchData() throws IOException {
        // 创建一个搜索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("posts");
 
        // 构建查询条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "java"));
        searchSourceBuilder.sort("publishDate", SortOrder.DESC);
 
        // 设置搜索源
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        // 执行搜索
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return searchResponse;
    }
}

这段代码演示了如何使用RestHighLevelClient来执行一个基本的搜索查询。它创建了一个搜索请求，并设置了查询条件和排序规则。然后，它将搜索请求发送给Elasticsearch，并返回搜索结果。这个例子简单明了，展示了如何在Spring Boot应用程序中整合Elasticsearch。

2024-08-09

Elasticsearch 8.1 官方文档中关于聚合（Aggregations）部分的内容概要如下：

Bucket Aggregations（桶聚合）：
- date_histogram：基于时间的数据分桶。
- histogram：基于数值的分桶。
- terms：基于文本字段或者分析的关键词的分桶。
- range：按照值的范围分桶。
- date_range：按照时间范围分桶。
- ipv4_range：按照IPv4范围分桶。
- global：为所有文档创建一个单一的桶。
- filter：根据条件过滤文档，并将其放入桶中。
Metric Aggregations（指标聚合）：
- avg：计算平均值。
- max：计算最大值。
- min：计算最小值。
- sum：计算总和。
- value_count：计算文档数量。
- stats：计算统计值，包括平均值、最大值、最小值、总和等。
- extended_stats：计算扩展的统计值，包括均方根、方差等。
- percentiles：计算百分位数。
- percentile_ranks：计算分位数排名。
Pipeline Aggregations（管道聚合）：
- avg_bucket：计算桶的平均值。
- max_bucket：计算桶的最大值。
- min_bucket：计算桶的最小值。
- sum_bucket：计算桶的总和。
- stats_bucket：计算桶的统计值。
- extended_stats_bucket：计算桶的扩展统计值。
- percentiles_bucket：计算桶的百分位数。
- percentile_ranks_bucket：计算桶的百分位排名。
Matrix Aggregations（矩阵聚合）：
- matrix_stats：提供了各种文档字段的基本统计信息，如方差、协方差等。
Specialized Aggregations（特殊聚合）：
- scripted_metric：允许使用脚本进行自定义的度量计算。
- top_hits：在聚合查询中获取每个桶中得分最高的文档。
Multi-value Aggregations（多值聚合）：
- nested：针对嵌套文档进行聚合。
- reverse_nested：针对父文档进行聚合。
Global Aggregations（全局聚合）：
- 在所有分片上执行聚合查询。
Missing Value Aggregations（缺失值聚合）：
- missing：针对缺失字段值的文档进行聚合。
Matrix Aggregations（矩阵聚合）：
- flattened：将嵌套对象的字段展平为扁平结构，以便于聚合。

示例代码：




GET /_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "my_date_histogram": {
      "date_histogram": {
        "field": "timestamp",
        "interval": "month"
      }
    },
    "my_avg_metric": {
      "avg": {
        "field": "temperature"
      }
    }
  }
}

这个查询使用date_histogram分桶，按照时间月份分桶，并计算每个月的温度平均值。size设置为0表示不需要返回文档

ELK-elasticsearch设置用户、添加新用户、以及对应密码修改

2024-08-09

Elasticsearch 从 5.0 版本开始引入了内置的用户管理功能，你可以使用 Elasticsearch 的 REST API 来添加和管理用户。

设置用户

首先，你需要确保 elasticsearch.yml 配置文件中的 xpack.security.enabled 设置为 true，以启用安全特性。

然后，你可以使用以下命令来设置超级用户（只有在首次设置超级用户时才需要这样做）：




bin/elasticsearch-setup-passwords interactive

这个命令会提示你输入新的密码。你可以选择为多个内置角色（如 elastic, kibana, logstash_system 等）设置密码。

添加新用户

要添加新用户，你可以使用以下 REST API 请求：




curl -XPOST "localhost:9200/_security/user/new_user" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "password" : "new_password",
  "roles" : [ "superuser" ],
  "full_name" : "New User",
  "email" : "new_user@example.com"
}' -u elastic:changeme

在这个例子中，我们添加了一个名为 new_user 的新用户，设置了密码 new_password，并赋予了 superuser 角色。elastic:changeme 是超级用户的凭证。

修改密码

要修改用户密码，你可以使用以下 REST API 请求：




curl -XPOST "localhost:9200/_security/user/new_user/_password" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "password" : "new_password_2"
}' -u elastic:changeme

在这个例子中，我们将 new_user 的密码从 new_password 更改为 new_password_2。

确保你有足够的权限来执行这些操作，通常需要 elastic 超级用户或具有管理员权限的用户。

es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？_es能存多少数据

2024-08-09

在Elasticsearch中，数据量的增长会影响查询效率。为了提高查询效率，可以采取以下策略：

索引分片：增加分片数可以分散数据加载，提高并行查询能力。
索引副本：增加副本数可以提高系统的高可用性，同时副本可以提供查询的负载均衡能力。
优化映射：根据数据类型选择合适的字段类型，优化索引时的性能。
批量索引：使用批量索引可以减少索引写操作的IO开销。
查询优化：使用合适的查询类型，如过滤器（filters），优化聚合查询性能。
设置合适的refresh\_interval：减少实时索引带来的性能影响。
使用Elasticsearch的查询缓存。
使用Elasticsearch的预热功能预加载热点数据到内存中。
监控集群状态：使用Elasticsearch自带的监控工具，如Kibana，提前预警可能的性能瓶颈。
硬件升级：提升硬件性能，如使用更快的磁盘、更多的内存。

具体实施时，可能需要结合实际情况进行调整。例如，对于大数据量的场景，可能需要考虑数据的分区策略，如按时间分区或按业务分区，以便于管理和优化查询性能。

elasticsearch过滤器filter：原理及使用

2024-08-09

在Elasticsearch中，filterer是一种特殊类型的查询，它用于筛选出满足特定条件的文档，但不会计算得分，也不会影响排序。这使得它在后台执行时更快，因为不需要进行得分计算。

Filterer主要有两种类型：

简单filterer：这些是用来进行基本筛选的filterer，例如：

范围filterer：用于筛选出在特定范围内的值的文档。
标签filterer：用于筛选出具有特定标签的文档。
存在filterer：用于筛选出包含特定字段的文档。

复合filterer：这些filterer可以将多个filterer逻辑组合在一起，例如：

布尔filterer：可以使用布尔逻辑（MUST, SHOULD, MUST NOT）组合多个filterer。
分组filterer：可以将多个filterer分组，并对每组设置排他性和必要性。

下面是一个简单的例子，使用Elasticsearch的Python客户端，使用布尔filterer筛选出多个条件下的文档：




from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.dsl import Q
 
es = Elasticsearch()
 
# 使用布尔filterer
bool_filter = Q('range', age={'gte': 20, 'lte': 40}) & Q('term', gender='male')
 
# 执行查询
res = es.search(
    index='your_index',
    filter_path=['hits.hits._source'],
    search_type='dfs_query_then_fetch',
    body={
        'query': {
            'bool': bool_filter
        }
    }
)
 
# 打印结果
print(res['hits']['hits'])

在这个例子中，我们使用了布尔filterer来筛选出年龄在20到40岁之间并且性别为男性的文档。这个查询不会考虑文档相关性得分，也不会根据得分对结果进行排序，因此它在后台执行时更快。

前端css中keyframes(关键帧)的简单使用

2024-08-09




/* 定义一个名为fadeInOut的关键帧 */
@keyframes fadeInOut {
  0%, 100% { opacity: 0; } /* 开始和结束状态 */
  50% { opacity: 1; } /* 中间状态 */
}
 
/* 应用关键帧到一个元素 */
.element {
  animation: fadeInOut 2s infinite; /* 无限循环 */
}

这段代码定义了一个名为fadeInOut的关键帧，它使元素从透明度0渐变到1，再从透明度1渐变回0。然后，.element类使用这个关键帧制定了一个动画效果，该动画每次持续2秒，并且是无限循环的。

Elasticsearch 搜索引擎实现对文档内容进行快速检索（保姆级教程）

2024-08-09




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的搜索请求
search_request = {
    "query": {
        "match": {
            "content": "保姆级教程"  # 假设我们搜索包含“保姆级教程”的文档
        }
    }
}
 
# 执行搜索请求
response = es.search(index="articles", body=search_request)
 
# 输出搜索结果
if response['hits']['total']['value'] > 0:
    print(f"找到{response['hits']['total']['value']}个结果")
    for hit in response['hits']['hits']:
        print(f"标题: {hit['_source']['title']}")
        print(f"URL: {hit['_source']['url']}")
        print(f"最后更新时间: {datetime.fromisoformat(hit['_source']['last_updated'])}")
        print()
else:
    print("没有找到任何结果")

这段代码演示了如何使用Elasticsearch Python API在名为"articles"的索引中搜索包含特定内容("保姆级教程")的文档，并输出这些文档的标题、URL和最后更新时间。

2024-08-09

所有,react native

报错信息提示index.android.bundle.hbc: The source file doesn‘t表明React Native项目在打包或运行时无法找到或识别指定的源文件。这通常是因为项目的索引文件（如index.android.js）不存在或者路径不正确。

解决方法：

确认项目中是否存在index.android.js文件，并且文件路径是否正确。
如果文件路径改变，需要更新index.android.bundle中的引用路径。
清除项目缓存，重新打包。在命令行中运行react-native bundle命令重新生成index.android.bundle文件。
确保所有的依赖都已经正确安装，使用npm install或yarn install命令安装缺失的依赖。
如果使用了Hot Module Replacement (HMR)，确保开发服务器正在运行，并且包含正确的入口文件路径。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试删除node_modules文件夹和yarn.lock或package-lock.json文件，然后重新安装依赖。

2024-08-09

所有,react native




import React, { useState } from 'react';
import { VariableSizeList as List } from 'react-window';
import { Resizable } from 'react-resizable';
import Draggable from 'react-draggable';
import 'react-draggable/lib/Draggable.css';
 
const Item = ({
  isResizing,
  isDragging,
  key,
  style,
  item, // This is the item from the list
}) => {
  const [width, setWidth] = useState(item.size);
  const onResize = (e, { size }) => {
    setWidth(size.width);
  };
 
  return (
    <Draggable key={key} draggableId={key} index={key}>
      {provided => (
        <div
          ref={provided.innerRef}
          {...provided.draggableProps}
          {...provided.dragHandleProps}
        >
          <Resizable
            width={width}
            height={50}
            onResize={onResize}
            // Additional props for react-resizable
          >
            {/* Your component content */}
          </Resizable>
        </div>
      )}
    </Draggable>
  );
};
 
const VirtualList = ({ itemCount }) => {
  // Implement a way to get the widths for your items
  const getItemSize = index => ({
    size: getItemWidth(index), // Replace with your logic
    offset: 0, // Replace with your logic
  });
 
  return (
    <List
      height={500}
      itemCount={itemCount}
      itemSize={getItemSize}
      // Additional props for react-window
    >
      {Item}
    </List>
  );
};
 
// Usage
const App = () => {
  const itemCount = 1000; // Replace with your total items
  return <VirtualList itemCount={itemCount} />;
};
 
export default App;

这个代码实例展示了如何使用react-window创建一个虚拟列表，并且使用react-resizable和react-draggable来动态调整列表中项目的宽度和顺序。代码中的getItemSize函数应该被替换为实际的逻辑以获取每个项的尺寸。同时，Item组件中的// Your component content应该被替换为你想要渲染的实际内容。