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  • 1、从数组的下标分为索引数组、关联数组 代码如下: /* 索引数组,即通常情况下所说的数组 */ var ary1 = [1,3,5,8]; //按索引去取数组元素,从0开始(当然某些语言实现从1开始) //索引实际上就是序数,一个整型...
  • 字段映射类型不需要在使用前定义,新字段名可以自动被添加到索引。只需要更新索引,新字段可以被添加到顶层映射、内部对象或者嵌套字段。 显示的映射 动态的映射,字段类型定义靠的ES自己来猜。开发人员自己比ES更...

    关于映射

    实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下,Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下,一行代码存入ES。

    640?wx_fmt=png

    剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射。索引映射的生成方式有两种:

    动态映射

    字段和映射类型不需要在使用前定义,新字段名可以自动被添加到索引。只需要更新索引,新字段可以被添加到顶层映射、内部对象或者嵌套字段。

    显示的映射

    动态的映射,字段类型定义靠的ES自己来猜。开发人员自己比ES更了解自己的索引字段。所以有时会需要明确的指定索引类型。指定索引可以在创建索引时指定,也可以使用PUT API来在已经存在的索引里添加。

    使用模板创建索引

    索引可使用预定义的模板进行创建,这个模板称作Index templates。模板设置包括settings和mappings,通过模式匹配的方式可以使得多个索引重用一个模板。

    别名

    说起来容易做起来难。调试中,需要反复的权衡和实践。发现索引的类型定义不合理,需要在ES平台上进行索引的字段类型修改。如果使用的是模板方式,修改模板后需要将索引删除后重建生效。如果只是想重命名一个字段而不修改映射,可以使用别名(alias)字段。


    提高索引性能的一些建议

    提高写入效率

    1>使用批量请求并调整其大小

    使用bulk api可以多线程并发创建,并将操作合并批量进行请求。批量的大小取决于数据、集群配置等。

    2>根据日志对故障容忍,合理设置事务日志是同步还是异步

    因为Translog顺序写日志比构建索引更高效。为了保证数据的完整性,ES默认每次请求结束都会进行一次sync同步操作。但是如果是海量的日志,可以容忍发生故障时丢失一定的数据,可以设成异步来提高写效率。设置参数是:index.translog.durability=async。

    提高读取效率

    1>根据实时性需求调整索引刷新频率

    如果搜索结果不需要实时性很高,可以按需设置i索引刷新频率。设置参数是index.refresh_interval。在大批导入时间还可以通过设置此值为-1关掉刷新。

    2>对索引进行合理分片

    ES的分片分为两种,主分片(Primary Shard)和副本(Replicas)。分片越少写入速度越快。如果过度分配,会增大合并分片查询结果的复杂度,从而耗时增加。

    3>如果不需要使用KEY之间的关系,使用展开提高效率

    ES提供了为字段提供嵌套类型。嵌套类型因为包括着嵌套内字段的关系,效率低于将这些字段展平的效率。所以如果不需要使用KEY之间的关系,可以使用展开提高效率。


    总结

    <程序员修炼之道>不要做形式方法的奴隶

    Don't Be a Slave to Formal Methods.

    静儿解读:如果某项技术在开发时间和能力中作用不大,不要盲目的采用它,不要为了用而用。


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    关于作者

    作者是一个有美国硅谷、日本东京工作经验,十二年坚持一线写代码的程序媛。坚持原创文章。欢迎技术交流!

    640?wx_fmt=jpeg


    展开全文
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  • 1、从数组的下标分为索引数组、关联数组 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 /* 索引数组,即通常情况下所说的数组 */ var ary1 ...

    数组分类:

    1、从数组的下标分为索引数组、关联数组

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    /* 索引数组,即通常情况下所说的数组 */
    var  ary1 = [1,3,5,8];
    //按索引去取数组元素,从0开始(当然某些语言实现从1开始)
    //索引实际上就是序数,一个整型数字
    alert(ary1[0]);
    alert(ary1[1]);
    alert(ary1[2]);
    alert(ary1[3]);
     
    /* 关联数组,指以非序数类型为下标来存取的数组  python中称为字典 */
    var  ary2 = {};
    //存取时,以非序数(数字),这里是字符串
    ary2[ "one" ] = 1;
    ary2[ "two" ] = 2;
    ary2[ "thr" ]  = 3;
    ary2[ "fou" ] = 4;

    2、从对数据的存储分为静态数组、动态数组

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    // java中的静态数组
    // 定义后数组的长度固定了不能改变,按索引取数组元素
    Int[] ary1 = { 1 , 3 , 6 , 9 };
     
    // java中的动态数组
    // java中的ArrayList实现是以Array为基础的,这里说动态数组是广义的,不管采用什么方式实现。
    List<Integer> ary2 =  new  ArrayList<Integer>();
    ary2.add( 1 ); //可以动态的添加元素,数组的长度也随着变化
    ary2.add( 3 );
    ary2.add( 6 );<strong> </strong>

     
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    /* js的数组属于动态数组 */
    var  ary = []; //定义一个数组,未指定长度
    ary[0] = 1; //可以动态的添加元素
    ary.push(3);
    ary.push(5);
     
    alert(ary.join( "," )); //输出1,3,5

    js的数组同时属于索引数组和动态数组,因为本质上它就是一个js对象,体现着js动态语言特性。但js的索引数组并非“连续分配”内存的,因此索引方式并不会带来很高的效率。而java中的数组则是连续分配内存的。

    展开全文
  • JavaScript中2D点矩形的真正快速的静态空间索引。 算法的有效实现。 能够对大量对象(例如数百万个)进行快速空间查询,这在地图,数据可视化计算几何算法中非常有用。 与相似,有以下主要区别: 静态:您...
  • 具体配置方式如下,创建索引时指定 mappings(这其实就是静态映射): PUT blog { "mappings": { "dynamic":"strict", "properties": { "title":{ "type": "text" }, "age":{ "type":"long" } } } } 然后向 blog 中...


    ElasticSearch 系列教程我们前面已经连着发了三篇了,今天第四篇,我们来聊一聊 Es 中的动态映射、静态映射以及四种不同的字段类型。

    本文是松哥所录视频教程的一个笔记,笔记简明扼要,完整内容小伙伴们可以参考视频,视频下载链接:https://pan.baidu.com/s/1oKiV7FRkppZnMAmRGNNrGg 提取码: p3sx

    1.ElasticSearch 映射

    映射就是 Mapping,它用来定义一个文档以及文档所包含的字段该如何被存储和索引。所以,它其实有点类似于关系型数据库中表的定义。

    1.1 映射分类

    动态映射

    顾名思义,就是自动创建出来的映射。es 根据存入的文档,自动分析出来文档中字段的类型以及存储方式,这种就是动态映射。

    举一个简单例子,新建一个索引,然后查看索引信息:

    image-20201106201219878

    在创建好的索引信息中,可以看到,mappings 为空,这个 mappings 中保存的就是映射信息。

    现在我们向索引中添加一个文档,如下:

    PUT blog/_doc/1
    {
      "title":"1111",
      "date":"2020-11-11"
    }
    

    文档添加成功后,就会自动生成 Mappings:

    image-20201106201516427

    可以看到,date 字段的类型为 date,title 的类型有两个,text 和 keyword。

    默认情况下,文档中如果新增了字段,mappings 中也会自动新增进来。

    有的时候,如果希望新增字段时,能够抛出异常来提醒开发者,这个可以通过 mappings 中 dynamic 属性来配置。

    dynamic 属性有三种取值:

    • true,默认即此。自动添加新字段。
    • false,忽略新字段。
    • strict,严格模式,发现新字段会抛出异常。

    具体配置方式如下,创建索引时指定 mappings(这其实就是静态映射):

    PUT blog
    {
      "mappings": {
        "dynamic":"strict",
        "properties": {
          "title":{
            "type": "text"
          },
          "age":{
            "type":"long"
          }
        }
      }
    }
    

    然后向 blog 中索引中添加数据:

    PUT blog/_doc/2
    {
      "title":"1111",
      "date":"2020-11-11",
      "age":99
    }
    

    在添加的文档中,多出了一个 date 字段,而该字段没有预定义,所以这个添加操作就回报错:

    {
      "error" : {
        "root_cause" : [
          {
            "type" : "strict_dynamic_mapping_exception",
            "reason" : "mapping set to strict, dynamic introduction of [date] within [_doc] is not allowed"
          }
        ],
        "type" : "strict_dynamic_mapping_exception",
        "reason" : "mapping set to strict, dynamic introduction of [date] within [_doc] is not allowed"
      },
      "status" : 400
    }
    

    动态映射还有一个日期检测的问题。

    例如新建一个索引,然后添加一个含有日期的文档,如下:

    PUT blog/_doc/1
    {
      "remark":"2020-11-11"
    }
    

    添加成功后,remark 字段会被推断是一个日期类型。

    image-20201106203240406

    此时,remark 字段就无法存储其他类型了。

    PUT blog/_doc/1
    {
      "remark":"javaboy"
    }
    

    此时报错如下:

    {
      "error" : {
        "root_cause" : [
          {
            "type" : "mapper_parsing_exception",
            "reason" : "failed to parse field [remark] of type [date] in document with id '1'. Preview of field's value: 'javaboy'"
          }
        ],
        "type" : "mapper_parsing_exception",
        "reason" : "failed to parse field [remark] of type [date] in document with id '1'. Preview of field's value: 'javaboy'",
        "caused_by" : {
          "type" : "illegal_argument_exception",
          "reason" : "failed to parse date field [javaboy] with format [strict_date_optional_time||epoch_millis]",
          "caused_by" : {
            "type" : "date_time_parse_exception",
            "reason" : "Failed to parse with all enclosed parsers"
          }
        }
      },
      "status" : 400
    }
    

    要解决这个问题,可以使用静态映射,即在索引定义时,将 remark 指定为 text 类型。也可以关闭日期检测。

    PUT blog
    {
      "mappings": {
        "date_detection": false
      }
    }
    

    此时日期类型就回当成文本来处理。

    静态映射

    略。

    1.2 类型推断

    es 中动态映射类型推断方式如下:

    JSON 中的数据自动推断出来的数据类型
    null没有字段被添加
    true/falseboolean
    浮点数字float
    数字long
    JSON 对象object
    数组数组中的第一个非空值来决定
    stringtext/keyword/date/double/long 都有可能

    2.ElasticSearch 字段类型

    2.1 核心类型

    2.1.1 字符串类型

    • string:这是一个已经过期的字符串类型。在 es5 之前,用这个来描述字符串,现在的话,它已经被 text 和 keyword 替代了。
    • text:如果一个字段是要被全文检索的,比如说博客内容、新闻内容、产品描述,那么可以使用 text。用了 text 之后,字段内容会被分析,在生成倒排索引之前,字符串会被分词器分成一个个词项。text 类型的字段不用于排序,很少用于聚合。这种字符串也被称为 analyzed 字段。
    • keyword:这种类型适用于结构化的字段,例如标签、email 地址、手机号码等等,这种类型的字段可以用作过滤、排序、聚合等。这种字符串也称之为 not-analyzed 字段。

    2.1.2 数字类型

    类型取值范围
    long-263到263-1
    integer-231到231-1
    short-215到215-1
    byte-27到27-1
    double64 位的双精度 IEEE754 浮点类型
    float32 位的双精度 IEEE754 浮点类型
    half_float16 位的双精度 IEEE754 浮点类型
    scaled_float缩放类型的浮点类型
    • 在满足需求的情况下,优先使用范围小的字段。字段长度越短,索引和搜索的效率越高。
    • 浮点数,优先考虑使用 scaled_float。

    scaled_float 举例:

    PUT product
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "name":{
            "type": "text"
          },
          "price":{
            "type": "scaled_float",
            "scaling_factor": 100
          }
        }
      }
    }
    

    2.1.3 日期类型

    由于 JSON 中没有日期类型,所以 es 中的日期类型形式就比较多样:

    • 2020-11-11 或者 2020-11-11 11:11:11
    • 一个从 1970.1.1 零点到现在的一个秒数或者毫秒数。

    es 内部将时间转为 UTC,然后将时间按照 millseconds-since-the-epoch 的长整型来存储。

    自定义日期类型:

    PUT product
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "date":{
            "type": "date"
          }
        }
      }
    }
    

    这个能够解析出来的时间格式比较多。

    PUT product/_doc/1
    {
      "date":"2020-11-11"
    }
    
    PUT product/_doc/2
    {
      "date":"2020-11-11T11:11:11Z"
    }
    
    
    PUT product/_doc/3
    {
      "date":"1604672099958"
    }
    

    上面三个文档中的日期都可以被解析,内部存储的是毫秒计时的长整型数。

    2.1.4 布尔类型(boolean)

    JSON 中的 “true”、“false”、true、false 都可以。

    2.1.5 二进制类型(binary)

    二进制接受的是 base64 编码的字符串,默认不存储,也不可搜索。

    2.1.6 范围类型

    • integer_range
    • float_range
    • long_range
    • double_range
    • date_range
    • ip_range

    定义的时候,指定范围类型即可:

    PUT product
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "date":{
            "type": "date"
          },
          "price":{
            "type":"float_range"
          }
        }
      }
    }
    

    插入文档的时候,需要指定范围的界限:

    PUT product
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "date":{
            "type": "date"
          },
          "price":{
            "type":"float_range"
          }
        }
      }
    }
    

    指定范围的时,可以使用 gt、gte、lt、lte。

    2.2 复合类型

    2.2.1 数组类型

    es 中没有专门的数组类型。默认情况下,任何字段都可以有一个或者多个值。需要注意的是,数组中的元素必须是同一种类型。

    添加数组是,数组中的第一个元素决定了整个数组的类型。

    2.2.2 对象类型(object)

    由于 JSON 本身具有层级关系,所以文档包含内部对象。内部对象中,还可以再包含内部对象。

    PUT product/_doc/2
    {
      "date":"2020-11-11T11:11:11Z",
      "ext_info":{
        "address":"China"
      }
    }
    

    2.2.3 嵌套类型(nested)

    nested 是 object 中的一个特例。

    如果使用 object 类型,假如有如下一个文档:

    {
      "user":[
        {
          "first":"Zhang",
          "last":"san"
        },
        {
          "first":"Li",
          "last":"si"
        }
        ]
    }
    

    由于 Lucene 没有内部对象的概念,所以 es 会将对象层次扁平化,将一个对象转为字段名和值构成的简单列表。即上面的文档,最终存储形式如下:

    {
    "user.first":["Zhang","Li"],
    "user.last":["san","si"]
    }
    

    扁平化之后,用户名之间的关系没了。这样会导致如果搜索 Zhang si 这个人,会搜索到。

    此时可以 nested 类型来解决问题,nested 对象类型可以保持数组中每个对象的独立性。nested 类型将数组中的每一饿对象作为独立隐藏文档来索引,这样每一个嵌套对象都可以独立被索引。

    {
    {
    "user.first":"Zhang",
    "user.last":"san"
    },{
    "user.first":"Li",
    "user.last":"si"
    }
    }
    

    优点

    文档存储在一起,读取性能高。

    缺点

    更新父或者子文档时需要更新更个文档。

    2.3 地理类型

    使用场景:

    • 查找某一个范围内的地理位置
    • 通过地理位置或者相对中心点的距离来聚合文档
    • 把距离整个到文档的评分中
    • 通过距离对文档进行排序

    2.3.1 geo_point

    geo_point 就是一个坐标点,定义方式如下:

    PUT people
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "location":{
            "type": "geo_point"
          }
        }
      }
    }
    

    创建时指定字段类型,存储的时候,有四种方式:

    PUT people/_doc/1
    {
      "location":{
        "lat": 34.27,
        "lon": 108.94
      }
    }
    
    PUT people/_doc/2
    {
      "location":"34.27,108.94"
    }
    
    PUT people/_doc/3
    {
      "location":"uzbrgzfxuzup"
    }
    
    PUT people/_doc/4
    {
      "location":[108.94,34.27]
    }
    

    注意,使用数组描述,先经度后纬度。

    地址位置转 geo_hash:http://www.csxgame.top/#/

    2.3.2 geo_shape

    GeoJSONElasticSearch备注
    Pointpoint一个由经纬度描述的点
    LineStringlinestring一个任意的线条,由两个以上的点组成
    Polygonpolygon一个封闭多边形
    MultiPointmultipoint一组不连续的点
    MultiLineStringmultilinestring多条不关联的线
    MultiPolygonmultipolygon多个多边形
    GeometryCollectiongeometrycollection几何对象的集合
    circle一个圆形
    envelope通过左上角和右下角两个点确定的矩形

    指定 geo_shape 类型:

    PUT people
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "location":{
            "type": "geo_shape"
          }
        }
      }
    }
    

    添加文档时需要指定具体的类型:

    PUT people/_doc/1
    {
      "location":{
        "type":"point",
        "coordinates": [108.94,34.27]
      }
    }
    

    如果是 linestring,如下:

    PUT people/_doc/2
    {
      "location":{
        "type":"linestring",
        "coordinates": [[108.94,34.27],[100,33]]
      }
    }
    

    2.4 特殊类型

    2.4.1 IP

    存储 IP 地址,类型是 ip:

    PUT blog
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "address":{
            "type": "ip"
          }
        }
      }
    }
    

    添加文档:

    PUT blog/_doc/1
    {
      "address":"192.168.91.1"
    }
    

    搜索文档:

    GET blog/_search
    {
      "query": {
        "term": {
          "address": "192.168.0.0/16"
        }
      }
    }
    

    2.4.2 token_count

    用于统计字符串分词后的词项个数。

    PUT blog
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "title":{
            "type": "text",
            "fields": {
              "length":{
                "type":"token_count",
                "analyzer":"standard"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    相当于新增了 title.length 字段用来统计分词后词项的个数。

    添加文档:

    PUT blog/_doc/1
    {
      "title":"zhang san"
    }
    

    可以通过 token_count 去查询:

    GET blog/_search
    {
      "query": {
        "term": {
          "title.length": 2
        }
      }
    }
    

    最后,松哥还搜集了 50+ 个项目需求文档,想做个项目练练手的小伙伴不妨看看哦~



    需求文档地址:https://github.com/lenve/javadoc

    展开全文
  • 静态LOD索引缓存计算

    2014-06-25 06:04:12
    该文件用于计算LOD地形网格静态索引缓存。使用时先设置地形网格(SetGrid(LODGRID)),然后计算索引数目(GetNumIndices(void))并创建索引缓存,最后生成索引到缓存中(GenIndices(WORD *, size_t)即可。
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  • Mapping 索引映射

    2021-01-20 12:32:50
    Mapping 索引映射 核心数据类型 字符串类型: string text and keyword 数字类型: Numeric long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float 日期类型: Date date 纳秒日期类型:...
  • 所谓静态映射就是像mysql一样在建表的时候对各个字段的属性进行设置: put books { "mappings":{ "it":{ "dynamic":"strict", "properties":{ "title":{ "type":"text" }, "process":{ ...

    所谓静态映射就是像mysql一样在建表的时候对各个字段的属性进行设置:

    put books
    {
    	"mappings":{
    		"it":{
    			"dynamic":"strict",
    			"properties":{
    				"title":{
    					"type":"text"
    				},
    				"process":{
    					"type":"date"
    				}
    			}
    		}
    	},
    	"settings":{
    		"number_of_shards":2,
    		"number_of_replicas":0
    
    	}
    }
    
    创建索引为:books
    类型为:it

    以上索引的it类型 进行数据插入时,只要是字段不是title,process都会报错;

    put books_mappinng
    {
    	"mappings":{
    		"log":{
    			"_all":{"enabled":false},
    			"properties":{
    				"name":{
    					"type":"text"
    				},
    				"number":{
    					"type":"integer"
    				},
    				"user_id":{
    					"type":"keyword"
    				},
    				"created":{
    					"type":"date",
    					"format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"
    				}
    			}
    		}
    	},
    	"settings":{
    		"number_of_shards":2,
    		"number_of_replicas":0
    
    	}
    }

    以上创建的索引可以动态的添加的字段

    例如:

    首先进行两次添加数据:
    1,put books_mappinng/log
    {
    	"name":"张三",
    	"number":123,
    	"user_id":"abc",
    	"created":"2019-04-04"
    }
    2,put books_mappinng/log
    {
    	"name":"张三",
    	"number":123,
    	"user_id":"abc",
    	"created":"2019-04-04",
    	"auther":"niwen"
    }
    两次添加后进行查询:
    get /books_mappinng/_search
    
    返回值:
    {
    	"took": 0,
    	"timed_out": false,
    	"_shards": {
    		"total": 2,
    		"successful": 2,
    		"skipped": 0,
    		"failed": 0
    	},
    	"hits": {
    		"total": 2,
    		"max_score": 1.0,
    		"hits": [
    			{
    				"_index": "books_mappinng",
    				"_type": "log",
    				"_id": "5aZoLWwBlAlurtb6Fy4K",
    				"_score": 1.0,
    				"_source": {
    					"name": "张三",
    					"number": 123,
    					"user_id": "abc",
    					"created": "2019-04-04",
    					"auther": "niwen"
    				}
    			},
    			{
    				"_index": "books_mappinng",
    				"_type": "log",
    				"_id": "5KZnLWwBlAlurtb60C5B",
    				"_score": 1.0,
    				"_source": {
    					"name": "张三",
    					"number": 123,
    					"user_id": "abc",
    					"created": "2019-04-04"
    				}
    			}
    		]
    	}
    }

    可以看出一个文档比另一个文档多了auther字段;

    如果以第一种方式创建的索引 ,第二次插入数据会报错

    展开全文
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空空如也

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动态索引和静态索引