精华内容
下载资源
问答
  • --匹配数据库1中的表,在数据库2中对应的相同表,他们的字段是否匹配 --清除临时表 if object_id('tempdb..#db1') is not null drop table #db1 if object_id('tempdb..#db2') is not null drop table #db2 if...

     

    declare @sqlstr varchar(8000),
            @dtemp1 varchar(100),
            @dtemp2 varchar(100),
            @dtemp3 varchar(100),
            @dtemp4 varchar(100),
            @dtemp5 varchar(100),
            @dtemp6 varchar(100),
            @dtemp7 varchar(100)

    --匹配数据库1中的表,在数据库2中对应的相同表,他们的字段是否匹配

    --清除临时表
    if object_id('tempdb..#db1') is not null drop table #db1


    if object_id('tempdb..#db2') is not null drop table #db2


    if object_id('tempdb..#db2a') is not null drop table #db2a


    if object_id('tempdb..#db3') is not null drop table #db3

     

    --将数据库Northwind 字典信息(表名,字段名,字段类型名)插入临时表#db1
    select a.name tname,
           b.name cname,
           c.name tpname,
           COLUMNPROPERTY(b.id, b.name, 'PRECISION') tplength,
           isnull(COLUMNPROPERTY(b.id, b.name, 'Scale'), 0) tpdec,
           (case
             when b.isnullable = 1 then
              'null'
             else
              'not null'
           end) tpisnull,
           isnull(d.text, '') tpdefault
    into #db1
      from Northwind .. sysobjects a, Northwind .. syscolumns b, Northwind .. systypes c,Northwind..syscomments d
     where a.id = b.id
       and a.xtype = 'U'
       and b.xusertype = c.xusertype
       and b.cdefault *= d.id

     

    --将数据库pubs 字典信息(表名,字段名,字段类型名)插入临时表#db2
    select a.name tname,
           b.name cname,
           c.name tpname,
           COLUMNPROPERTY(b.id, b.name, 'PRECISION') tplength,
           isnull(COLUMNPROPERTY(b.id, b.name, 'Scale'), 0) tpdec,
           (case
             when b.isnullable = 1 then
              'null'
             else
              'not null'
           end) tpisnull,
           isnull(d.text, '') tpdefault
    into #db2
      from pubs .. sysobjects a, pubs .. syscolumns b, pubs .. systypes c,pubs..syscomments d
     where a.id = b.id
       and a.xtype = 'U'
       and b.xusertype = c.xusertype
       and b.cdefault *= d.id

     
    --检查两数据库中的表的数目是否相同
    select count(*) tablecounts  from  (select distinct tname  from #db1) T1

    select count(*) tablecounts  from  (select distinct tname  from #db2) T2

    --数目不相同,则只找出#db2在#db1中,相同表的记录,并插入到临时表#db2a
    select tname,cname,tpname,tplength,tpdec,tpisnull,tpdefault
    into #db2a
    from  #db2 a
    where  EXISTS(select 1 from #db1 b where a.tname=b.tname )


    --检查两数据库中的表的数目
    select count(*) tablecounts  from  (select distinct tname  from #db1) T1

    select count(*) tablecounts  from  (select distinct tname  from #db2a) T2


    --将#db1中存在的表,与#db2中相同表进行比较,比较他们的字段是否相同
    --查出的结果为在数据库1(#db1)中,需要增加的字段
    select * into  #db3 from #db2a a
    where not EXISTS(select 1 from #db1 b where (b.tname+b.cname +b.tpname)=(a.tname+a.cname +a.tpname) )

    --===============================================================
    --创建游标
    declare cs_db3 cursor for
    select tname,cname,tpname,tplength,tpdec,tpisnull,tpdefault from #db3

    open cs_db3
    fetch cs_db3 into @dtemp1,@dtemp2,@dtemp3,@dtemp4,@dtemp5,@dtemp6,@dtemp7
    while @@fetch_status=0
    begin
    select @sqlstr=' '
    select @sqlstr=@sqlstr+' alter table '+@dtemp1+' add ' +@dtemp2 + ' ' + @dtemp3
    exec(@sqlstr)
    fetch cs_db3 into @dtemp1,@dtemp2,@dtemp3,@dtemp4,@dtemp5,@dtemp6,@dtemp7
    end
    close cs_db3
    deallocate cs_db3

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/sangsmart/archive/2010/03/25/1694958.html

    展开全文
  • 本文为 Be_melting 原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA ...在日常开发工作中,经常会遇到这样的一个问题:要对数据中的某个字段进行匹配,但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据,里面省份一栏有的...

    1a70cae8c0fc459af516f8881881ef85.png


    本文为 Be_melting 原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议

    原文地址:https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/106489371

    大家好,欢迎来到Crossin的编程教室!

    在日常开发工作中,经常会遇到这样的一个问题:要对数据中的某个字段进行匹配,但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据,里面省份一栏有的写“广西”,有的写“广西壮族自治区”,甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。

    今天跟大家分享FuzzyWuzzy一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。让你轻松解决烦恼的匹配问题!

    1. 前言

    在处理数据的过程中,难免会遇到下面类似的场景,自己手里头获得的是简化版的数据字段,但是要比对的或者要合并的却是完整版的数据(有时候也会反过来)

    最常见的一个例子就是:在进行地理可视化中,自己收集的数据只保留的缩写,比如北京,广西,新疆,西藏等,但是待匹配的字段数据却是北京市,广西壮族自治区,新疆维吾尔自治区,西藏自治区等,如下。因此就需要有没有一种方式可以很快速便捷的直接进行对应字段的匹配并将结果单独生成一列,就可以用到FuzzyWuzzy库。

    eeca9de33f3ecb2ffbe0694a22b1c638.png

    2. FuzzyWuzzy库介绍

    FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法,计算两个序列之间的差异。

    Levenshtein Distance算法,又叫 Edit Distance算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大。

    这里使用的是Anaconda下的jupyter notebook编程环境,因此在Anaconda的命令行中输入一下指令进行第三方库安装。

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple FuzzyWuzzy

    2.1 fuzz模块

    该模块下主要介绍四个函数(方法),分别为:简单匹配(Ratio)、非完全匹配(Partial Ratio)、忽略顺序匹配(Token Sort Ratio)和去重子集匹配(Token Set Ratio)

    注意: 如果直接导入这个模块的话,系统会提示warning,当然这不代表报错,程序依旧可以运行(使用的默认算法,执行速度较慢),可以按照系统的提示安装python-Levenshtein库进行辅助,这有利于提高计算的速度。

    77fdc4303f2a5b61563a09c6ad83a6d7.png

    2.1.1 简单匹配(Ratio)

    简单的了解一下就行,这个不怎么精确,也不常用

    fuzz.ratio("河南省", "河南省")>>> 100>fuzz.ratio("河南", "河南省")>>> 80

    2.1.2 非完全匹配(Partial Ratio)

    尽量使用非完全匹配,精度较高

    fuzz.partial_ratio("河南省", "河南省")>>> 100fuzz.partial_ratio("河南", "河南省")>>> 100

    2.1.3 忽略顺序匹配(Token Sort Ratio)

    原理在于:以 空格 为分隔符,小写 化所有字母,无视空格外的其它标点符号

    fuzz.ratio("西藏 自治区", "自治区 西藏")>>> 50fuzz.ratio('I love YOU','YOU LOVE I')>>> 30fuzz.token_sort_ratio("西藏 自治区", "自治区 西藏") >>> 100fuzz.token_sort_ratio('I love YOU','YOU LOVE I') >>> 100

    2.1.4 去重子集匹配(Token Set Ratio)

    相当于比对之前有一个集合去重的过程,注意最后两个,可理解为该方法是在token_sort_ratio方法的基础上添加了集合去重的功能,下面三个匹配的都是倒序

    fuzz.ratio("西藏 西藏 自治区", "自治区 西藏")>>> 40fuzz.token_sort_ratio("西藏 西藏 自治区", "自治区 西藏")>>> 80fuzz.token_set_ratio("西藏 西藏 自治区", "自治区 西藏")>>> 100

    fuzz这几个ratio()函数(方法)最后得到的结果都是数字,如果需要获得匹配度最高的字符串结果,还需要依旧自己的数据类型选择不同的函数,然后再进行结果提取,如果但看文本数据的匹配程度使用这种方式是可以量化的,但是对于我们要提取匹配的结果来说就不是很方便了,因此就有了process模块。

    2.2 process模块

    用于处理备选答案有限的情况,返回模糊匹配的字符串和相似度。

    2.2.1 extract提取多条数据

    类似于爬虫中select,返回的是列表,其中会包含很多匹配的数据

    choices = ["河南省", "郑州市", "湖北省", "武汉市"]process.extract("郑州", choices, limit=2)>>> [('郑州市', 90), ('河南省', 0)]# extract之后的数据类型是列表,即使limit=1,最后还是列表,注意和下面extractOne的区别

    2.2.2 extractOne提取一条数据

    如果要提取匹配度最大的结果,可以使用extractOne,注意这里返回的是 元组 类型, 还有就是匹配度最大的结果不一定是我们想要的数据,可以通过下面的示例和两个实战应用体会一下

    process.extractOne("郑州", choices)>>> ('郑州市', 90)process.extractOne("北京", choices)>>> ('湖北省', 45)

    3. 实战应用

    这里举两个实战应用的小例子,第一个是公司名称字段的模糊匹配,第二个是省市字段的模糊匹配

    3.1 公司名称字段模糊匹配

    数据及待匹配的数据样式如下:自己获取到的数据字段的名称很简洁,并不是公司的全称,因此需要进行两个字段的合并

    db013b2469c537d23acaad203a010463.png

    直接将代码封装为函数,主要是为了方便日后的调用,这里参数设置的比较详细,执行结果如下:

    e6bddd04b931359c260d3d34493e3430.png

    3.1.1 参数讲解:

    ① 第一个参数df_1是自己获取的欲合并的左侧数据(这里是data变量);

    ② 第二个参数df_2是待匹配的欲合并的右侧数据(这里是company变量);

    ③ 第三个参数key1是df_1中要处理的字段名称(这里是data变量里的‘公司名称’字段)

    ④ 第四个参数key2是df_2中要匹配的字段名称(这里是company变量里的‘公司名称’字段)

    ⑤ 第五个参数threshold是设定提取结果匹配度的标准。注意这里就是对extractOne方法的完善,提取到的最大匹配度的结果并不一定是我们需要的,所以需要设定一个阈值来评判,这个值就为90,只有是大于等于90,这个匹配结果我们才可以接受

    ⑥ 第六个参数,默认参数就是只返回两个匹配成功的结果

    ⑦ 返回值:为df_1添加‘matches’字段后的新的DataFrame数据

    3.1.2 核心代码讲解

    第一部分代码如下,可以参考上面讲解process.extract方法,这里就是直接使用,所以返回的结果m就是列表中嵌套元祖的数据格式,样式为: [(‘郑州市’, 90), (‘河南省’, 0)],因此第一次写入到’matches’字段中的数据也就是这种格式

    注意,注意: 元祖中的第一个是匹配成功的字符串,第二个就是设置的threshold参数比对的数字对象

    s = df_2[key2].tolist()m = df_1[key1].apply(lambda x: process.extract(x, s, limit=limit))    df_1['matches'] = m

    第二部分的核心代码如下,有了上面的梳理,明确了‘matches’字段中的数据类型,然后就是进行数据的提取了,需要处理的部分有两点需要注意的:

    ① 提取匹配成功的字符串,并对阈值小于90的数据填充空值

    ② 最后把数据添加到‘matches’字段

    m2 = df_1['matches'].apply(lambda x: [i[0] for i in x if i[1] >= threshold][0] if len([i[0] for i in x if i[1] >= threshold]) > 0 else '')#要理解第一个‘matches’字段返回的数据类型是什么样子的,就不难理解这行代码了#参考一下这个格式:[('郑州市', 90), ('河南省', 0)]df_1['matches'] = m2return df_1

    3.2 省份字段模糊匹配

    自己的数据和待匹配的数据背景介绍中已经有图片显示了,上面也已经封装了模糊匹配的函数,这里直接调用上面的函数,输入相应的参数即可,代码以及执行结果如下:

    d9587d11553f8fd11f0b8b0004d2badf.png

    数据处理完成,经过封装后的函数可以直接放在自己自定义的模块名文件下面,以后可以方便直接导入函数名即可,可以参考将自定义常用的一些函数封装成可以直接调用的模块方法。

    4. 全部函数代码

    #模糊匹配def fuzzy_merge(df_1, df_2, key1, key2, threshold=90, limit=2):    """    :param df_1: the left table to join    :param df_2: the right table to join    :param key1: key column of the left table    :param key2: key column of the right table    :param threshold: how close the matches should be to return a match, based on Levenshtein distance    :param limit: the amount of matches that will get returned, these are sorted high to low    :return: dataframe with boths keys and matches    """    s = df_2[key2].tolist()    m = df_1[key1].apply(lambda x: process.extract(x, s, limit=limit))        df_1['matches'] = m    m2 = df_1['matches'].apply(lambda x: [i[0] for i in x if i[1] >= threshold][0] if len([i[0] for i in x if i[1] >= threshold]) > 0 else '')    df_1['matches'] = m2    return df_1from fuzzywuzzy import fuzzfrom fuzzywuzzy import processdf = fuzzy_merge(data, company, '公司名称', '公司名称', threshold=90)df

    _往期文章推荐_

    如何安装Python第三方模块
    646978abd3cd8b5b61aa40f3d3b4e27e.png
    展开全文
  • 昨天碰到了一个这样的问题:在数据库中存在两张同样结构的表:XSB,XSBN。(假设两张表中的字段均为XM,BJ,NL)现在想查询在表XSBN中存在,但表XSB中不存在的记录。   这个问题的解决方法有很多 一、  NOT IN...

    昨天碰到了一个这样的问题:在数据库中存在两张同样结构的表:XSBXSBN。(假设两张表中的字段均为XMBJNL)现在想查询在表XSBN中存在,但表XSB中不存在的记录。

     

    这个问题的解决方法有很多

    一、              NOT IN

    初学者使用最多的就是NOT IN。例如

    SELECT * FROM XSBN WHERE XM NOT IN (SELECT XM FROM XSB)
    
    


    这条语句表示的是XM XSBN中存在但不在XSB表中存在的记录。但是如果要查询XM,BJ同时不匹配的情况怎么办呢?

    SELECT * FROM XSBN WHERE (XM,BJ) NOT IN (SELECT XM,BJ FROM XSB)
    
    


    这样就可以解决了。但是很不幸,有很多数据库并不支持这种格式的NOT IN 语句。我们只能换种办法。

    二、使用差集EXCEPT(在Oracle中叫做 MINUS)。

    SELECT  *  FROM  XSBN
    
    EXCEPT
    
    SELECT  *  FROM XSB
    
    


    这个语句的结果是第一个查询的结果集减去第二个查询的结果集(不含重复值)

    同理还有并集UNION,交集 INTERSECT.

    如果在EXCEPT 后面加上ALL,则最后的结果集包含重复值。

    不幸的是,仍然有些数据库不支持EXCEPT,还要换办法。

    三、EXISTS

    EXISTS表示判断数据是否存在。例如

    SELECT ‘TRUE’ FROM XSB WHERE EXISTS (SELECT XM FROM XSB WHERE XH=0001)
    
    


    表示如果XSB中有学号为‘0001’的学生存在,显示TRUE.

    如果我们要查询两个数据库一致的数据可以这样写:

    SELECT * FROM XSBN EXISTS (SELECT * FROM XSB WHERE XSB.XH=XSBN.XH AND  XSB.XM=XSBN.XM )
    
    


    实际上上面的语句就相当于并集操作UNION

    那么差集操作如何做呢?只要在EXISTS前面加一个NOT就可以了。即

    SELECT * FROM XSBN NOT EXISTS (SELECT * FROM XSB WHERE XSB.XH=XSBN.XH AND  XSB.XM=XSBN.XM )
    

    展开全文
  • 上述提到的三个问题都来源于most_fields是以字段为中心(Field-centric),而不是以词条为中心(Term-centric):它会查询最多匹配字段(Most matching fields),而我们真正感兴趣的最匹配的词条(Most matching terms)...

    以字段为中心的查询(Field-centric Queries)

    上述提到的三个问题都来源于most_fields是以字段为中心(Field-centric),而不是以词条为中心(Term-centric):它会查询最多匹配的字段(Most matching fields),而我们真正感兴趣的最匹配的词条(Most matching terms)。

    NOTE

    best_fields同样是以字段为中心的,因此它也存在相似的问题。

    首先我们来看看为什么存在这些问题,以及如何解决它们。

    问题1:在多个字段中匹配相同的单词

    考虑一下most_fields查询是如何执行的:ES会为每个字段生成一个match查询,让后将它们包含在一个bool查询中。

    我们可以将查询传入到validate-query API中进行查看:

    GET /_validate/query?explain
    {
      "query": {
        "multi_match": {
          "query":   "Poland Street W1V",
          "type":    "most_fields",
          "fields":  [ "street", "city", "country", "postcode" ]
        }
      }
    }

    它会产生下面的解释(explaination):

    (street:poland street:street street:w1v) (city:poland city:street city:w1v) (country:poland country:street country:w1v) (postcode:poland postcode:street postcode:w1v)

    你可以发现能够在两个字段中匹配poland的文档会比在一个字段中匹配了poland和street的文档的分值要高。

    问题2:减少长尾

    精度控制(Controlling Precision)一节中,我们讨论了如何使用and操作符和minimum_should_match参数来减少相关度低的文档数量:

    {
        "query": {
            "multi_match": {
                "query":       "Poland Street W1V",
                "type":        "most_fields",
                "operator":    "and", 
                "fields":      [ "street", "city", "country", "postcode" ]
            }
        }
    }

    但是,使用best_fields或者most_fields,这些参数会被传递到生成的match查询中。该查询的解释如下(译注:通过validate-query API):

    (+street:poland +street:street +street:w1v) (+city:poland +city:street +city:w1v) (+country:poland +country:street +country:w1v) (+postcode:poland +postcode:street +postcode:w1v)

    换言之,使用and操作符时,所有的单词都需要出现在相同的字段中,这显然是错的!这样做可能不会有任何匹配的文档。

    问题3:词条频度

    什么是相关度(What is Relevance)一节中,我们解释了默认用来计算每个词条的相关度分值的相似度算法TF/IDF:

    词条频度(Term Frequency)

    在一份文档中,一个词条在一个字段中出现的越频繁,文档的相关度就越高。
    

    倒排文档频度(Inverse Document Frequency)

    一个词条在索引的所有文档的字段中出现的越频繁,词条的相关度就越低。
    

    当通过多字段进行搜索时,TF/IDF会产生一些令人惊讶的结果。

    考虑使用first_name和last_name字段搜索"Peter Smith"的例子。Peter是一个常见的名字,Smith是一个常见的姓氏 - 它们的IDF都较低。但是如果在索引中有另外一个名为Smith Williams的人呢?Smith作为名字是非常罕见的,因此它的IDF值会很高!

    像下面这样的一个简单查询会将Smith Williams放在Peter Smith前面(译注:含有Smith Williams的文档分值比含有Peter Smith的文档分值高),尽管Peter Smith明显是更好的匹配:

    {
        "query": {
            "multi_match": {
                "query":       "Peter Smith",
                "type":        "most_fields",
                "fields":      [ "*_name" ]
            }
        }
    }

    smith在first_name字段中的高IDF值会压倒peter在first_name字段和smith在last_name字段中的两个低IDF值。

    解决方案

    这个问题仅在我们处理多字段时存在。如果我们将所有这些字段合并到一个字段中,该问题就不复存在了。我们可以向person文档中添加一个full_name字段来实现:

    {
        "first_name":  "Peter",
        "last_name":   "Smith",
        "full_name":   "Peter Smith"
    }

    当我们只查询full_name字段时:

    • 拥有更多匹配单词的文档会胜过那些重复出现一个单词的文档。
    • minimum_should_match和operator参数能够正常工作。
    • first_name和last_name的倒排文档频度会被合并,因此smith无论是first_name还是last_name都不再重要。

    尽管这种方法能工作,可是我们并不想存储冗余数据。因此,ES为我们提供了两个解决方案 - 一个在索引期间,一个在搜索期间。下一节对它们进行讨论。

    展开全文
  • PI表中新增字段

    2017-05-23 09:30:09
    PI实际工作中经常会遇到这样的情况,需要同步的表因为业务原因新增了字段,此时不仅SAP、PI中需要做更改,第三方业务系统也需要做同样的更改操作。 下面介绍一下PI中如何做相应的更改操作: 1、编辑Data Type ...
  • 强行将这个字段改为 TGUIDField 类型的字段,打开表会出现类型不匹配的异常;同样,ClientDataSet 里面对应的字段类型也是 TBytesField,不能强制为 TGUIDField 类型的字段; 如果某个 ClientDataS.
  • 在日常开发工作中,经常会遇到这样的一个问题:要对数据中的某个字段进行匹配,但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据,里面省份一栏有的写“广西”,有的写“广西壮族自治区”,甚至还有写...
  • solr搜索结果按某字段排序

    千次阅读 2017-09-04 17:01:08
    如果想要搜索结果按某一field排序, 而相同的field情况下匹配度高的优先 1) 使用sort 可见使用sort排序只满足将section=3的排在前面, 但是同样都是section为3的不符合按相似度排序 2) 应该对排序...
  • 在 elastic 中function_score是用于处理文档分值的 DSL,它会在查询结束后对每一个匹配的文档进行一系列的重打分操作...random_score:随机得到 0 到 1 分数衰减函数:同样以某个字段的值为标准,距离某个值越近得分...
  • 出现此问题时一般都是这个字段跟时间有关,这个错误的意思是当前文本的格式和字段要求的格式不匹配。 第一种可能: 此字段是字符串格式,而你的数据是DATE类型 ——这种情况,我们可以改表结构,不过一般不推荐,...
  • Scala中没有静态方法和静态字段,可以用object这个语法结构来达到同样的目的。 object Dog { println("已初始化...") private var leg = 0 def plus() = { leg += 1 leg } } 对象的...
  • 树状结构存储和快速匹配

    千次阅读 2019-07-01 23:37:07
    背景: 实际工作中有很多需要树状结构来表示某些数据关系,比如省市区,商品的几级类目,...但是缺点同样明显:查询的效率太差,比如我要在代码中构造出Food 这棵,需要先便利parent_id为1 的数据,再根据返回的...
  • 但当我们需要处理一些业务逻辑时,需要匹配当前用户是否存于这个段中,有些人会采用读取这个字段后,再通过分割字符串,一个一个去匹配.这样虽能达到其效果,但同样会影响速度.所以找到了一种比较简单的方法,可以提高其...
  • 今天做了一个小程序,jsp输入一些字段,action中将这些字段放到list中,然后从数据库get到那列数据,同样放到另一个list中,然后进行值相等的判断,就是这么简单的一个程序。但因为很久没碰Hibernate了,所以执行...
  • 在这里,您的字段并非都属于同一个表,因此它们由不同的索引覆盖.请注意,如果您有这样的表,则同样的限制适用:CREATE TABLE t (f1 VARCHAR(20),f2 VARCHAR(20),FULLTEXT(f1), FULLTEXT(f2)) ENGINE=InnoDB;SELECT * ...
  • 对于多个字段同时建立的索引(其中存在顺序,例如ABC与ACB就是完全不同的两种联合索引) 为什么要使用联合索引 以联合索引(a,b,c)为例: 建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。一个索引顶三个索引...
  • 2.符号系统符号系统是ArcGIS展示数据的最基本的方式。符号系统提供了最传统的点线面符号渲染方式,用户可以在这里设置图层要素的符号、颜色等。...在ArcGIS的图层设置中,同样也可以遵循层的理念。上层会...
  •  系统windows server 2008 + SQL server 2008,32位和64位我都遇到同样的问题,所以,不存在32位问题还是64位的问题。  office 是2003 (2003及以下版本都一样)    常规导入:右击数据库→任务→导入...
  • 在我的上一篇文章中,我详细地描述了如何使用 script fields 对搜索匹配的结果创建新的字段。这些字段的值基于 _source 或者 doc values 的值进行运算而形成的。在 Kibana 中,我们同样可以运用 scripted fields 来...
  • 我们上一篇介绍了db.collection.find()可以实现根据条件查询和指定使用投影运算符返回的字段省略此参数返回匹配文档中的所有字段,我们今天介绍了对数组和内嵌文档的查询操作,尤其是对$elemMatch 同样可以用在find...
  • 我试图使用Mockito Framework 1.9.5和JUnit 4.11来模拟我的GenericDao对象,但是Mockito总是模拟第一个与该类型匹配字段.同样符合名称也无济于事.预期产量:EmployeeService.absenceDao -> nullEmployeeService....
  • SQL SERVER2008中修改表

    千次阅读 多人点赞 2013-09-12 09:42:08
     自己检查了一下,是表中字段的数据类型与自己添加的数据类型不匹配。通过修改添加的数据类型当然能解决,所以想试着修改表的数据类型看看是否同样能解决。但是重新设计表后保存的时候又出现了下面提示:    不...
  • mysql中find_in_set的使用

    2020-10-27 19:55:29
    同样的多个发文单位也是使用,分开,我这边需求是使用税种和发文单位两个字段就行交叉筛选模糊匹配,考虑到字段格式和效率最终使用mysql的find_in_set函数。 find_in_set(str,strList); str:需要匹配的字符串 ...
  • match_all { “match_all”: {}} 匹配所有的, 当不给查询条件时,默认。 match 进行full text search或者exact value(非string字段或...同时对多个字段进行同样的match { "multi_match": { "query": "full tex...
  • 1. match_all {"match_all":{}} 匹配所有的, 当不给查询条件时,默认。 2. match 进行full text search或者exact value(非string字段或not_analyzed的...同时对多个字段进行同样的match { "multi_match":{...
  • 最近做性能优化,发现这样一个现象,100万条数据量对同一个字段采用=和like ‘key%’不同的查询方式查询结果,结果like的查询更快。...查询就是匹配字段,=key是完全匹配,like ‘key%’ 是部分匹配匹配到ke...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 9
收藏数 162
精华内容 64
关键字:

匹配同样字段