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1.Index API: 创建并建立索引 PUT twitter/tweet/ 1 { " user " : " kimchy " , " post_date " : " 2009-11-15T14:12:12 " , " message " : " trying out Elasticsearch " } 官方文档参考： Index API 。 2.Get API: 获取文档 curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' 官方文档参考： Get API 。 3.DELETE API: 删除文档 $ curl -XDELETE 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' 官方文档参考： Delete API 。 4.UPDATE API: 更新文档 PUT test/type1/1{ "counter" : 1, "tags" : ["red"]} 官方文档参考： Update API 。 5.Multi Get API: 一次批量获取文档 PUT ' localhost:9200/_mget { " docs " : [ { " _index " : " test " , " _type " : " type " , " _id " : " 1 " }, { " _index " : "

文章简介 一直想开发或者找一个开源的软件，功能就类似看云一样，用来搭建属于一套自己的文档管理系统，将自己平常的东西集中化管理，形成一个手册。于是找到了mindoc这样一款不错的文档管理系统软件。本文大致介绍一下如何安装，基本的功能介绍。 功能介绍 主要功能包括文档管理、导出、团队管理、文章管理等功能。特别适合团队或者个人做一个知识库文档管理系统。 搭建环境 mindoc支持Linux和Windows系统环境，我这里使用的是Linux系统。系统的配置信息如下: Centos7.4； MySQL5.7; MySQL属于独立搭建的，如果不会的可以参考一下个人之前分享的一篇文章 Linux搭建MySQL环境 ,其他的东西也没了，属于一个纯净的Linux系统。 搭建步骤 拉取源码 源码地址 解压并配置环境 tar -zxvf mindoc_linux_amd64.zip 找到config目录下面的app.config文件，如果不存在该文件，应该有一个app.config.example文件，将该文件复制一分，命名为app.conf即可. cp app.conf.example app.conf #支持MySQL和sqlite3两种数据库，如果是sqlite3 则 db_database 标识数据库的物理目录 db_adapter="${MINDOC_DB_ADAPTER||mysql}"

文章转载自： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484113&idx=1&sn=6c40d7f5d68840af1ea9a1fd38249dbd&chksm=eaa82af9dddfa3efead2861f681b3869397573740c01238c6286900ef40f6649cdaf2cc1e941&scene=21#wechat_redirect 1、Elasticsearch 索引的设计 1.1 单一索引还是基于时间的索引？ 单一索引的问题： 1）不能更新Mapping。 比如：主分片数不可以修改（除非reindex）。 2）无法灵活、快速地扩展。 3）更适合固定、小型数据集。 基于时间的索引面临的问题： 1）如何确定间隔？ 数据量 变更频率 默认尝试每周为单位分割——建议 2）如何实施？ 索引模板 1.2 定义索引注意事项 举例： { "facet_internet_access_minute":{ "template":"ce-index-access-v1-*", "order":0, "settings":{ "number_of_shards":5 }, "aliases":{ "{index}-query":{ } }, "mappings":{ "es_doc":{

本篇着重讲解的terms聚合，它是按照某个字段中的值来分类： 比如性别有男、女，就会创建两个桶，分别存放男女的信息。默认会搜集doc_count的信息，即记录有多少男生，有多少女生，然后返回给客户端，这样就完成了一个terms得统计。 Terms聚合 { " aggs" : { " genders" : { " terms" : { " field" : "gender" } } } } 得到的结果如下： { ... "aggregations" : { "genders" : { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets" : [ { "key" : "male", "doc_count" : 10 }, { "key" : "female", "doc_count" : 10 }, ] } } } 数据的不确定性 使用terms聚合，结果可能带有一定的偏差与错误性。 举个例子： 我们想要获取name字段中出现频率最高的前5个。 此时，客户端向ES发送聚合请求，主节点接收到请求后，会向每个独立的分片发送该请求。 分片独立的计算自己分片上的前5个name，然后返回。当所有的分片结果都返回后，在主节点进行结果的合并，再求出频率最高的前5个，返回给客户端。 这样就会造成一定的误差

最近用es实现了一个全局搜索（输入搜索项，搜索统计应用各业务数据量），例如一个教育app，全局搜索结果为：教师：n个、课程：n个、学校：n个、文章：n个；（防个伪: 为何不可！~为大牛？） 直接上dsl： url：http://localhost:9200/report.report.report,memo.memorandum.memorandum_info/_search/ 索引名之间用逗号','分隔; { "from": 0, "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "能效", "fields": [ "category^1.0", "title^1.0", "name" ], "type": "best_fields", "operator": "OR", "minimum_should_match": "80%" } } ], "must_not": [ { "term": { "status": { "value": 2, "boost": 1 } } } ], "should": [ { "term": { "creater": { "value": "200514134508420509", "boost": 1 } } }, { "term": { "org_id"

3 月，跳不动了？>>> GVP ( Gitee Most Valuable Project ) – Gitee 最有价值开源项目计划 是 Gitee 综合评定出的优秀开源项目的展示平台。GVP 项目的评选既要满足客观的硬指标，还需要通过评委会主观的投票认可。经过 2 年多时间，目前 Gitee 的 GVP 项目已有两百多个。 下面是 2020 年 2 月最新入选 GVP 的项目列表（按照入选时间先后顺序排列）： ngr NgRouter 是基于 OpenResty 开发的 API 网关，继承了 Nginx 的高并发、低延迟的强大性能的同时，也提供诸如认证鉴权、限流、熔断、健康检查、动态上游发现等常用功能。通过集群化横向扩展多实例的部署方式，可作为企业级边缘网关承载百万级并发，也可根据环境的逻辑划分，每个逻辑单元部署一套，用于需要多环境管理的场景。 开源许可协议 ：Apache-2.0 BookStack BookStack，基于 MinDoc，使用 Beego 开发的在线文档管理系统，功能类似 Gitbook 和看云。在开发的过程中，增加和移除了一些东西，目前已经不兼容 MinDoc 了（毕竟数据表结构、字段、索引都有了一些不同），同时只支持 Markdown 编辑器。 开源许可协议： Apache-2.0 ant-design-vue 基于 Ant Design 和 Vue