Easy-Es操作Elasticsearch

news2024/11/19 23:15:29

文章目录

  • 1 Easy-Es
    • 1.1 简介
    • 1.2 MySQL与Easy-Es语法对比
    • 1.3 集成及配置
      • 1.3.1 pom.xml
      • 1.3.2 配置
    • 1.4 使用
      • 1.4.1 注解的使用
      • 1.4.2 EsMapper接口
      • 1.4.3 简单搜索
    • 1.5 使用案例
      • 1.5.1 综合商品搜索
      • 1.5.2 相关商品推荐
      • 1.5.3 聚合搜索商品相关信息

1 Easy-Es

使用过Spring Data操作ES的小伙伴应该有所了解，它只能实现一些非常基本的数据管理工作，一旦遇到稍微复杂点的查询，基本都要依赖ES官方提供的RestHighLevelClient，Spring Data只是在其基础上进行了简单的封装。最近发现一款更优雅的ES ORM框架Easy-Es，使用它能像MyBatis-Plus一样操作ES

点击了解 SpringBoot 整合ElasticSearch

1.1 简介

Easy-Es（简称EE）是一款基于Elasticsearch（简称ES）官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上，只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。EE和Mybatis-Plus（简称MP）的用法非常相似，如果你之前使用过MP的话，应该能很快上手EE。EE的理念是：把简单、易用、方便留给用户，把复杂留给框架。
官网地址：https://www.easy-es.cn/

EE的主要特性如下：

  • 全自动索引托管：开发者无需关心索引的创建、更新及数据迁移等繁琐步骤，框架能自动完成。
  • 屏蔽语言差异：开发者只需要会MySQL的语法即可使用ES。
  • 代码量极少：与直接使用官方提供的RestHighLevelClient相比，相同的查询平均可以节省3-5倍的代码量。
  • 零魔法值：字段名称直接从实体中获取，无需手写。
  • 零额外学习成本: 开发者只要会国内最受欢迎的Mybatis-Plus用法，即可无缝迁移至EE。

1.2 MySQL与Easy-Es语法对比

首先我们来对MySQL、Easy-Es和RestHighLevelClient的语法做过对比，来快速学习下Easy-Es的语法。

MySQLEasy-Eses-DSL/es java api
andandmust
ororshould
=eqterm
!=neboolQueryBuilder.mustNot(queryBuilder)
>gtQueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).gt()
>=geQueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).gte()
<ltQueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).lt()
<=leQueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).lte()
like ‘%field%’likeQueryBuilders.wildcardQuery(field,value)
not like ‘%field%’notLikemust not wildcardQuery(field,value)
like ‘%field’likeLeftQueryBuilders.wildcardQuery(field,*value)
like ‘field%’likeRightQueryBuilders.wildcardQuery(field,value*)
betweenbetweenQueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).from(xx).to(xx)
notBetweennotBetweenmust not QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).from(xx).to(xx)
is nullisNullmust not QueryBuilders.existsQuery(field)
is notNullisNotNullQueryBuilders.existsQuery(field)
ininQueryBuilders.termsQuery(" xx es field", xx)
not innotInmust not QueryBuilders.termsQuery(" xx es field", xx)
group bygroupByAggregationBuilders.terms()
order byorderByfieldSortBuilder.order(ASC/DESC)
minminAggregationBuilders.min
maxmaxAggregationBuilders.max
avgavgAggregationBuilders.avg
sumsumAggregationBuilders.sum
order by xxx ascorderByAscfieldSortBuilder.order(SortOrder.ASC)
order by xxx descorderByDescfieldSortBuilder.order(SortOrder.DESC)
-matchmatchQuery
-matchPhraseQueryBuilders.matchPhraseQuery
-matchPrefixQueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery
-queryStringQueryQueryBuilders.queryStringQuery
select *matchAllQueryQueryBuilders.matchAllQuery()
-highLightHighlightBuilder.Field

1.3 集成及配置

1.3.1 pom.xml

<dependency>
    <groupId>cn.easy-es</groupId>
    <artifactId>easy-es-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.2</version>
</dependency>

由于底层使用了ES官方提供的RestHighLevelClient，这里ES的相关依赖版本需要统一下，这里使用的ES客户端版本为7.14.0，ES版本为7.17.3；

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>7.14.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>7.14.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

1.3.2 配置

再修改配置文件application.yml对Easy-Es进行配置。

easy-es:
  # 是否开启EE自动配置
  enable: true
  # ES连接地址+端口
  address: localhost:9200
  # 关闭自带banner
  banner: false

添加Easy-Es的Java配置，使用@EsMapperScan配置好Easy-Es的Mapper接口和文档对象路径，如果使用了MyBatis-Plus的话，需要和它的扫描路径区分开来。

/**
 * EasyEs配置类
 */
@Configuration
@EsMapperScan("com.test.easyes")
public class EasyEsConfig {
}

1.4 使用

Easy-Es集成和配置完成后，就可以开始使用了。

1.4.1 注解的使用

下面我们来学习下Easy-Es中注解的使用。
首先我们需要创建文档对象EsProduct，然后给类和字段添加上Easy-Es的注解；

/**
 * 搜索商品的信息
 */
@Data
@EqualsAndHashCode
@IndexName(value = "pms", shardsNum = 1, replicasNum = 0)
public class EsProduct implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -1L;
    @IndexId(type = IdType.CUSTOMIZE)
    private Long id;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String productSn;
    private Long brandId;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String brandName;
    private Long productCategoryId;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String productCategoryName;
    private String pic;
    @IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
    private String name;
    @IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
    private String subTitle;
    @IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
    private String keywords;
    private BigDecimal price;
    private Integer sale;
    private Integer newStatus;
    private Integer recommandStatus;
    private Integer stock;
    private Integer promotionType;
    private Integer sort;
    @IndexField(fieldType = FieldType.NESTED, nestedClass = EsProductAttributeValue.class)
    private List<EsProductAttributeValue> attrValueList;
    @Score
    private Float score;
}

/**
 * 嵌套类型EsProductAttributeValue
 * 搜索商品的属性信息
 */
@Data
@EqualsAndHashCode
public class EsProductAttributeValue implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    @IndexField(fieldType = FieldType.LONG)
    private Long id;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private Long productAttributeId;
    //属性值
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String value;
    //属性参数：0->规格；1->参数
    @IndexField(fieldType = FieldType.INTEGER)
    private Integer type;
    //属性名称
    @IndexField(fieldType=FieldType.KEYWORD)
    private String name;
}

EsProduct 中的注解具体说明如下：

  • @IndexName：索引名注解，value是指定索引名；shardsNum：分片数；replicasNum：副本数
  • @IndexId：ES主键注解，type 指定注解类型，CUSTOMIZE 表示自定义
  • @IndexField：ES字段注解，fieldType 字段在索引中的类型，analyzer 索引文档时用的分词器，nestedClass 嵌套类
  • @Score：得分注解 decimalPlaces 得分保留小数位，实体类中被作为 ES 查询得分返回的字段使用

1.4.2 EsMapper接口

下面我们来实现几个简单的商品信息维护接口，包括商品信息的导入、创建和删除。
首先我们需要定义一个Mapper，继承BaseEsMapper；

/**
 * 商品ES操作类
 */
public interface EsProductMapper extends BaseEsMapper<EsProduct> {

}

然后在Service实现类中直接使用EsProductMapper内置方法实现即可

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductDao productDao;
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public int importAll() {
        List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(null);
        return esProductMapper.insertBatch(esProductList);
    }

    @Override
    public void delete(Long id) {
        esProductMapper.deleteById(id);
    }

    @Override
    public EsProduct create(Long id) {
        EsProduct result = null;
        List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
        if (esProductList.size() > 0) {
            result = esProductList.get(0);
            esProductMapper.insert(result);
        }
        return result;
    }

    @Override
    public void delete(List<Long> ids) {
        if (!CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
            esProductMapper.deleteBatchIds(ids);
        }
    }
}

1.4.3 简单搜索

下面我们来实现一个最简单的商品搜索，分页搜索商品名称、副标题、关键词中包含指定关键字的商品。

通过QueryWrapper来构造查询条件，然后使用Mapper中的方法来进行查询，使用过MyBatis-Plus的小伙伴应该很熟悉了

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public PageInfo<EsProduct> search(String keyword, Integer pageNum, Integer pageSize) {
        LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
        if(StrUtil.isEmpty(keyword)){
            wrapper.matchAllQuery();
        }else{
            wrapper.multiMatchQuery(keyword,EsProduct::getName,EsProduct::getSubTitle,EsProduct::getKeywords);
        }
        return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
    }
}

在控制台输出查看生成的DSL语句
在这里插入图片描述
把DSL语句直接复制到 Kibana 中即可执行查看结果了，这和我们手写DSL语句没什么两样的。
图片

1.5 使用案例

1.5.1 综合商品搜索

下面我们来实现一个复杂的商品搜索，涉及到过滤、不同字段匹配权重不同以及可以进行排序。

首先来说需求，按输入的关键字搜索商品名称（权重10）、副标题（权重5）和关键词（权重2），可以按品牌和分类进行筛选，可以有5种排序方式，默认按相关度进行排序

下面是使用Easy-Es的实现方式

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public PageInfo<EsProduct> search(String keyword, Long brandId, Long productCategoryId, Integer pageNum, Integer pageSize,Integer sort) {
        LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
        //过滤
        if (brandId != null || productCategoryId != null) {
            if (brandId != null) {
                wrapper.eq(EsProduct::getBrandId,brandId);
            }
            if (productCategoryId != null) {
                wrapper.eq(EsProduct::getProductCategoryId,productCategoryId).enableMust2Filter(true);
            }
        }
        //搜索
        if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
            wrapper.matchAllQuery();
        } else {
            wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 10f)
                    .or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 5f)
                    .or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f));
        }
        //排序
        if(sort==1){
            //按新品从新到旧
            wrapper.orderByDesc(EsProduct::getId);
        }else if(sort==2){
            //按销量从高到低
            wrapper.orderByDesc(EsProduct::getSale);
        }else if(sort==3){
            //按价格从低到高
            wrapper.orderByAsc(EsProduct::getPrice);
        }else if(sort==4){
            //按价格从高到低
            wrapper.orderByDesc(EsProduct::getPrice);
        }else{
            //按相关度
            wrapper.sortByScore(SortOrder.DESC);
        }
        return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
    }
}

1.5.2 相关商品推荐

当我们查看相关商品的时候，一般底部会有一些商品推荐，这里简单来实现下。

首先来说下需求，可以根据指定商品的ID来查找相关商品
这里我们的实现原理是这样的：首先根据ID获取指定商品信息，然后以指定商品的名称、品牌和分类来搜索商品，并且要过滤掉当前商品，调整搜索条件中的权重以获取最好的匹配度；

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public PageInfo<EsProduct> recommend(Long id, Integer pageNum, Integer pageSize) {
        LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
        List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
        if (esProductList.size() > 0) {
            EsProduct esProduct = esProductList.get(0);
            String keyword = esProduct.getName();
            Long brandId = esProduct.getBrandId();
            Long productCategoryId = esProduct.getProductCategoryId();
            //用于过滤掉相同的商品
            wrapper.ne(EsProduct::getId,id);
            //根据商品标题、品牌、分类进行搜索
            wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 8f)
                    .or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 2f)
                    .or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f)
                    .or().match(EsProduct::getBrandId, brandId, 5f)
                    .or().match(EsProduct::getProductCategoryId, productCategoryId, 3f));
            return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
        }
        return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
    }
}

1.5.3 聚合搜索商品相关信息

在搜索商品时，经常会有一个筛选界面来帮助我们找到想要的商品，这里我们来简单实现下。

首先来说下需求，可以根据搜索关键字获取到与关键字匹配商品相关的分类、品牌以及属性

这里我们可以使用ES的聚合来实现，搜索出相关商品，聚合出商品的品牌、商品的分类以及商品的属性，只要出现次数最多的前十个即可；

由于Easy-Es目前只用groupBy实现了简单的聚合，对于我们这种有嵌套对象的聚合无法支持，所以需要使用RestHighLevelClient来实现，如果对照之前的Spring Data实现方式的话，可以发现用法差不多，看样子Spring Data只是做了简单的封装而已。

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public EsProductRelatedInfo searchRelatedInfo(String keyword) {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest.indices("pms_*");
        SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
        //搜索条件
        if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
            builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        } else {
            builder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "subTitle", "keywords"));
        }
        //聚合搜索品牌名称
        builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("brandNames").field("brandName"));
        //集合搜索分类名称
        builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("productCategoryNames").field("productCategoryName"));
        //聚合搜索商品属性，去除type=1的属性
        AbstractAggregationBuilder<NestedAggregationBuilder> aggregationBuilder = AggregationBuilders.nested("allAttrValues", "attrValueList")
                .subAggregation(AggregationBuilders.filter("productAttrs", QueryBuilders.termQuery("attrValueList.type", 1))
                        .subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrIds")
                                .field("attrValueList.productAttributeId")
                                .subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrValues")
                                        .field("attrValueList.value"))
                                .subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrNames")
                                        .field("attrValueList.name"))));
        builder.aggregation(aggregationBuilder);
        searchRequest.source(builder);
        try {
            SearchResponse searchResponse = esProductMapper.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            return convertProductRelatedInfo(searchResponse);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 将返回结果转换为对象
     */
    private EsProductRelatedInfo convertProductRelatedInfo(SearchResponse response) {
        EsProductRelatedInfo productRelatedInfo = new EsProductRelatedInfo();
        Map<String, Aggregation> aggregationMap = response.getAggregations().asMap();
        //设置品牌
        Aggregation brandNames = aggregationMap.get("brandNames");
        List<String> brandNameList = new ArrayList<>();
        for(int i = 0; i<((Terms) brandNames).getBuckets().size(); i++){
            brandNameList.add(((Terms) brandNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
        }
        productRelatedInfo.setBrandNames(brandNameList);
        //设置分类
        Aggregation productCategoryNames = aggregationMap.get("productCategoryNames");
        List<String> productCategoryNameList = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<((Terms) productCategoryNames).getBuckets().size();i++){
            productCategoryNameList.add(((Terms) productCategoryNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
        }
        productRelatedInfo.setProductCategoryNames(productCategoryNameList);
        //设置参数
        Aggregation productAttrs = aggregationMap.get("allAttrValues");
        List<? extends Terms.Bucket> attrIds = ((ParsedStringTerms) ((ParsedFilter) ((ParsedNested) productAttrs).getAggregations().get("productAttrs")).getAggregations().get("attrIds")).getBuckets();
        List<EsProductRelatedInfo.ProductAttr> attrList = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket attrId : attrIds) {
            EsProductRelatedInfo.ProductAttr attr = new EsProductRelatedInfo.ProductAttr();
            attr.setAttrId(Long.parseLong((String) attrId.getKey()));
            List<String> attrValueList = new ArrayList<>();
            List<? extends Terms.Bucket> attrValues = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrValues")).getBuckets();
            List<? extends Terms.Bucket> attrNames = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrNames")).getBuckets();
            for (Terms.Bucket attrValue : attrValues) {
                attrValueList.add(attrValue.getKeyAsString());
            }
            attr.setAttrValues(attrValueList);
            if(!CollectionUtils.isEmpty(attrNames)){
                String attrName = attrNames.get(0).getKeyAsString();
                attr.setAttrName(attrName);
            }
            attrList.add(attr);
        }
        productRelatedInfo.setProductAttrs(attrList);
        return productRelatedInfo;
    }
}

使用 Easy-Es 确实简单，但是对于复杂的聚合搜索功能，需要使用原生的 RestHighLevelClient 用法来实现。使用Easy-Es来操作ES确实足够优雅，它类似MyBatis-Plus的用法能大大降低我们的学习成本

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Linux——存储管理

Linux——存储管理

文章目录 基本分区磁盘简介磁盘分类linux的磁盘命名磁盘的分区方式 管理磁盘虚拟机添加硬盘查看磁盘信息磁盘分区流程创建分区创建文件系统挂载mount查看挂载信息 剩余空间继续分区MBR如何划分更多的分区为什么只能有4个主分区扩展分区的引入 逻辑卷LVM是什么特点术语创建LVMVG…
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【二进制漏洞】缓冲区溢出漏洞

【二进制漏洞】缓冲区溢出漏洞

天命&#xff1a;好像复现成功了&#xff0c;又好像没有完全成功 学习视频&#xff1a;抓住漏洞&#xff01;缓冲区溢出漏洞利用实例&#xff0c;如何利用溢出执行Shell Code_哔哩哔哩_bilibili 漏洞复现 实验环境&#xff1a;kali &#xff08;其实啥都试过&#xff0c;windo…
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二叉树（1）

二叉树（1）

1 树概念及结构 1.1树的概念 树是一种非线性的数据结构&#xff0c;它是由n&#xff08;n>0&#xff09;个有限结点组成一个具有层次关系的集合。 把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树&#xff0c;也就是说它是根朝上&#xff0c;而叶朝下的。 有一个特殊的结点&a…
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Git―基本操作

Git―基本操作

Git ⛅认识 Git⛅安装 GitCentos(7.6)Ubuntu ⛅Git―基本操作创建本地仓库&#x1f342;配置本地仓库&#x1f342;工作区, 暂存区, 版本库&#x1f342;版本库工作区 添加文件&#x1f342;查看文件&#x1f342;修改文件&#x1f342;版本回退&#x1f342;☃️案例 撤销修改…
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Linux一键部署telegraf 实现Grafana Linux 图形展示

Linux一键部署telegraf 实现Grafana Linux 图形展示

influxd2前言 influxd2 是 InfluxDB 2.x 版本的后台进程，是一个开源的时序数据库平台，用于存储、查询和可视化时间序列数据。它提供了一个强大的查询语言和 API，可以快速而轻松地处理大量的高性能时序数据。 telegraf 是一个开源的代理程序，它可以收集、处理和传输各种不…
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【iOS ARKit】2D肢体动作捕捉

【iOS ARKit】2D肢体动作捕捉

人体肢体动作捕捉在动漫影视制作、游戏CG 动画、实时模型驱动中有着广泛的应用&#xff0c;利用 ARKit&#xff0c;无须额外的硬件设备即可实现 2D和3D人体一系列关节和骨骼的动态捕捉&#xff0c;由于移动AR 的便携性及低成本&#xff0c;必将促进相关产业的发展。 ARBody Tr…
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2024牛客寒假算法基础集训营1

2024牛客寒假算法基础集训营1

文章目录 A DFS搜索M牛客老粉才知道的秘密G why外卖E 本题又主要考察了贪心B 关鸡C 按闹分配 今天的牛客&#xff0c;说是都是基础题&#xff0c;头昏昏的&#xff0c;感觉真不会写&#xff0c;只能赛后补题了 A DFS搜索 写的时候刚开始以为还是比较难的&#xff0c;和dfs有关…
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【甲方安全建设】DevOps初体验

【甲方安全建设】DevOps初体验

文章目录 前言传统的开发方式&#xff1a;Docker-解决环境问题 DevOps-CI/CD走向流水线Jenkins工作流程Git拉取代码Maven构建打包通过SSH连接后端服务器 实现效果 DevSecOps-安全赋能关于安全平台漏洞扫描漏洞预警TODO 前言 临近春节&#xff0c;笔者经过半年北漂&#xff0c;…
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【GitHub项目推荐--一个由OpenAI提供支持的聊天机器人和虚拟助手的构建平台】【转载】

【GitHub项目推荐--一个由OpenAI提供支持的聊天机器人和虚拟助手的构建平台】【转载】

Botpress Botpress是一个开源项目&#xff0c;它提供了一个平台&#xff0c;用于构建、部署和管理基于人工智能的聊天机器人和虚拟助手 github地址&#xff1a; https://github.com/botpress/botpress Botpress的介绍 Botpress是一个开源项目&#xff0c;它提供了一个平台&…
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【PaddleSpeech】语音合成-男声

【PaddleSpeech】语音合成-男声

环境安装 系统&#xff1a;Ubuntu > 16.04 源码下载 使用apt安装 build-essential sudo apt install build-essential 克隆 PaddleSpeech 仓库 # github下载 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git # 也可以从gitee下载 git clone https://gite…
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音视频数字化（音乐CD）

音视频数字化（音乐CD）

上篇文章【音视频数字化（音频数字化）】我们聊了音频数字化原理，其中谈到了音乐CD，结尾也提到了一个小问题：“CD音质是最高吗？为什么？”不知道大家是怎么理解的。 其实CD质量只是“无损”存储，但是数字化标准只是“44.1kHz，16bit”，因此相对于现在，音质不能说最高。 …
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