ElasticSearch搜索引擎使用指南

news2024/12/24 0:14:56

一、ES数据基础类型

1、数据类型

字符串

主要包括: text和keyword两种类型，keyword代表精确值不会参与分词，text类型的字符串会参与分词处理

数值

包括: long, integer, short, byte, double, float

布尔值

boolean

时间

date

数组

数组类型不需要专门定义，只要插入的字段值是json数组就行

GEO类型

主要涉及地理信息检索、多边形区域的表达

2、text&keyword使用注意

text类型，支持全文搜索，因为text涉及分词，所以可以配置使用什么分词器，尤其涉及中文分词。

实际项目中，如果不需要模糊搜索的字符类型，可以选择keyword类型，例如：手机号、email、微信的openid等等，如果选text类型，可能会出现搜出一大堆相似的数据，而且不是精确的数据。

二、query语法

query子句主要用于编写查询条件，类似于SQL中的where语句。

query子句主要用于编写类似SQL的where语句，支持布尔查询(and/or)、IN、全文搜索、模糊匹配、范围查询(大于/小于)。

其中：text类型字段支持分词，可以使用模糊查询。keyword类型只能做等值查询，不能进行分词。

1、match类like匹配

1.1 match匹配单个字段

使用match实现全文搜索。类似于SQL中的like操作。

简单使用的语法：

GET /{索引名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "{FIELD}": "{TEXT}"
    }
  }
}

说明：
{FIELD} - 就是我们需要匹配的字段名
{TEXT} - 就是我们需要匹配的内容

例子：

GET /article/_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "ES教程"
        }
    }
}

article索引中，title字段匹配“ES教程”的所有文档。

如果title字段的数据类型是text类型，搜索关键词会进行分词处理。

等价SQL（假设"ES教程"没有进行分词）：

select * from article where title like '%ES教程%'

1.2 multi_match多字段匹配

例子：

GET /article/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "斯柯达前轮制动器",
      "fields":[
        "doc_title",
        "doc_content"
      ]
    }
  }
}

等价SQL：

select * from article where doc_title like '%<斯柯达前轮制动器的分词>%' or doc_content like '%<斯柯达前轮制动器的分词>%'

因为 斯柯达前轮制动器的分词 会有很多，所以实际上也会有很多的like，而不仅仅是上面的两个like。

1.3 multi_phrase顺序匹配

match_phrase查询是ES中一种用于精确匹配短语的查询方式，可以确保查询字符串中的关键词按照给定的顺序在文档中连续出现。

说明：检索词还是进行分词的，分词后的各个单词的顺序在 被检索的文中是一样的。

例子：

GET /article/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "doc_content": "制动器装配"
    }
  }
}

搜索结果：

1.4 operator的布尔操作 

指定分词匹配的布尔规则，默认情况下operator为or，即分词中有一个匹配即可。

当operator为and时，需要文档匹配所有的分词。

例子：

GET demo_idx/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "simple rest apis distributed nature",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

1.5 结合operator、boost及match_phrase的查询

我们希望精确匹配在搜索结果中排名较高，但也希望看到结果中相关性较低的文档，此时使用should子句来组合OR、AND和match短语查询。布尔查询中的should子句采用更好匹配的方法，因此每个子句的得分将为每个文档的最终_score做出贡献。

GET demo_idx/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "content": {
              "query": "simple rest apis distributed nature"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": {
              "query": "simple rest apis distributed nature",
              "operator": "and"
            }
          }
        },
        {
          "match_phrase": {
            "content": {
              "query": "simple rest apis distributed nature",
              "boost": 2
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2、term精确匹配单个字段

使用term实现精确匹配。

如果想要类似SQL语句中的等值匹配，不需要进行分词处理，例如：订单号、手机号、时间字段，不需要分值处理，只要精确匹配。

语法：

GET /{索引名}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "{FIELD}": "{VALUE}"
    }
  }
}

{FIELD} - 就是我们需要匹配的字段名
{VALUE} - 就是我们需要匹配的内容，除了TEXT类型字段以外的任意类型。

例子：

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "order_no": "202003131209120999"
    }
  }
}

搜索订单号order_no = "202003131209120999"的文档。

类似SQL语句：

select * from order_v2 where order_no = "202003131209120999"

3、terms实现SQL的in语句

如果我们要实现SQL中的in语句，一个字段包含给定数组中的任意一个值就匹配。

语法：

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "{FIELD}": [
        "{VALUE1}",
        "{VALUE2}"
      ]
    }
  }
}

说明：

{FIELD} - 就是我们需要匹配的字段名
{VALUE1}, {VALUE2} … {VALUE N} - 就是我们需要匹配的内容，除了TEXT类型字段以外的任意类型。

例子：

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "shop_id": [123,100,300]
    }
  }
}

搜索order_v2索引中，shop_id字段，只要包含[123,100,300]其中一个值，就算匹配。

类似SQL语句：

select * from order_v2 where shop_id in (123,100,300)

4、range范围查询

通过range实现范围查询，类似SQL语句中的>, >=, <, <=表达式。

语法：

GET /{索引名}/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "{FIELD}": {
        "gte": 10, 
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

参数说明：

{FIELD} - 字段名

gte范围参数 - 等价于>=

lte范围参数 - 等价于 <=

范围参数可以只写一个，例如：仅保留 “gte”: 10， 则代表 FIELD字段 >= 10

范围参数如下：

gt - 大于 （ > ）
gte - 大于且等于 （ >= ）
lt - 小于 （ < ）
lte - 小于且等于 （ <= ）

例子：

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "shop_id": {
        "gte": 10,
        "lte": 200
      }
    }
  }
}

查询order_v2索引中，shop_id >= 10 且 shop_id <= 200的文档。类似SQL：

select * from order_v2 where shop_id >= 10 and shop_id <= 200

5、bool组合查询

前面的例子都是设置单个字段的查询条件，如果想要编写类似SQL的Where语句组合多个字段的查询条件，可以使用bool语句。

5.1 bool查询基本语法结构

语法：

GET /{索引名}/_search
{
  "query": {
    "bool": { // bool查询
      "must": [], // must条件，类似SQL中的and, 代表必须匹配条件
      "must_not": [], // must_not条件，跟must相反，必须不匹配条件
      "should": [] // should条件，类似SQL中or, 代表匹配其中一个条件
    }
  }
}

must、must_not和should条件的参数都是一个数组，意味着他们都支持设置多个条件。

同时，前面介绍的单个字段的匹配语句，都可以用在bool查询语句中进行组合。

5.2 must条件

类似SQL的and，代表必须匹配的条件。

语法：

GET /{索引名}/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
         {匹配条件1},
         {匹配条件2},
         ...可以有N个匹配条件...
        ]
    }
  }
}

例子：

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
          {
            "term": {
              "order_no":  "202003131209120999"
            }
          },
          {
            "term": {
              "shop_id":  123
            }
          }
        ]
    }
  }
}

这里的Must条件，使用了term精确匹配，等价SQL：

select * from order_v2 where order_no="202003131209120999" and shop_id=123

5.3 must_not条件

跟must的作用相反，语法类似。

5.4 should条件

类似SQL中的 or， 只要匹配其中一个条件即可。

语法：

GET /{索引名}/_search
 {
   "query": {
     "bool": {
       "should": [
          {匹配条件1},
          {匹配条件2},
          …可以有N个匹配条件…
         ]
     }
   }
 }

例子：

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "order_no": "202003131209120999"
          }
        },
        {
          "term": {
            "order_no": "22222222222222222"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

等价SQL：

select * from order_v2 where order_no="202003131209120999" or order_no="22222222222222222"

5.5 bool综合例子

GET /order_v2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "bool": {
            "must": [
              {
                "term": {
                  "order_no": "2020031312091209991"
                }
              },
              {
                "range": {
                  "shop_id": {
                    "gte": 10,
                    "lte": 200
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "terms": {
            "tag": [
              1,
              2,
              3,
              4,
              5,
              12
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

等价SQL：

select * from order_v2 where (order_no='202003131209120999' and (shop_id>=10 and shop_id<=200)) or tag in (1,2,3,4,5)

6、wildcard通配符查询

wildcard 关键字: 通配符查询 ? 用来匹配一个任意字符 * 用来匹配多个任意字符。

例子：

GET /xizi/emp/_search
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "name": {
            "value": "xi*"
          }
        }
      }
    }

7、fuzzy模糊查询

fuzzy 模糊查询，最大模糊错误必须在0-2之间  

搜索关键词长度为 2 不允许存在模糊 0

 搜索关键词长度为3-5 允许一次模糊 0 1  

搜索关键词长度大于5 允许最大2模糊

例子：

GET /xizi/emp/_search
    {
      "query": {
        "fuzzy": {
          "name":"xizi"
        }
      }
    }

8、额外限制条件

8.1 _source指定返回字段

例子1：

get lib3/user/_search
{
  "_source":["name","age"],
  "query":{
    "match": {
      "interests": "changge"
    }
  }

结果只返回索引中name和age字段信息

例子2：

get lib3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "_source":{
     "includes": "addr*",
     "excludes": ["name","bir*"]
  }
}

显示要的字段、去除不需要的字段、可以使用通配符*。

8.2 boost查询的权重

boost值控制每个查询子句的相对权重，该值默认为1。

boost参数被用来增加一个子句的相对权重(当boost大于1时)，或者减小相对权重(当boost介于0到1时)，但是增加或者减小不是线性的。换言之，boost设为2并不会让最终的_score加倍。

例子：

GET/_search{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {
                    "content": {
                        "query": "full text search",
                        "operator": "and"
                    }
                }
            },
            "should": [{
                "match": {
                    "content": {
                        "query": "Elasticsearch",
                        "boost": 3
                    }
                }
            },
            {
                "match": {
                    "content": {
                        "query": "Lucene",
                        "boost": 2
                    }
                }
            }]
        }
    }
}

8.3 min_similarity设置匹配的最小相似度

8.4 highlight高亮搜索结果

例子：

get data_info/_search
{
  "_source":["doc_title","doc_content"],
  "query": {
    "match": {
      "doc_content": "斯柯达前轮制动器"
    }
  },
  "highlight":{
    "fields":{
      "doc_content":{}
    }
  }
}

返回结果：

8.5 size指定返回条数

ES默认返回10条结果。

例子：

get data_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "doc_content": "斯柯达前轮制动器"
    }
  },
  "size": 2
}

结果中只有2条信息。

8.6 from分页查询

from 关键字: 用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果。

例子：

get data_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "doc_content": "斯柯达前轮制动器"
    }
  },
  "size": 2,
  "from": 3
}

8.7 sort指定字段排序

使用该属性会让得分失效。

例子：

GET /db_idx4/_search
{
    "query":{
        "match_all":{

        }
    },
    "sort":[
        {
            "age":"desc"
        }
    ]
}

8.8 explain查看分数计算详情

ES提供了一个解释性API和一个解释性查询参数以了解如何计算分数。

例子：

GET /db_idx4/_search
{
  "explain": true,
  "query": {
    "match_phrase": {
      "doc_content": "制动器装配"
    }
  }
}

结果示例：

三、全文搜索

1、概念

平时我们使用SQL like语句搜索一些文本、字符串是否包含指定的关键词，如果两篇文章都包含我们的关键词，那么具体哪篇文章内容的相关度更高？这个SQL的like语句是做不到的，更别说like语句的性能问题了。

ES通过分词、相关度计算可以解决这个问题，ES内置了一些相关度算法，大致上意思是：如果一个关键词在一篇文章出现的频率高，并且在其他文章中出现少，那说明这个关键词与这篇文章的相关度很高。

ES对于text类型的字段，在插入数据的时候，会进行分词处理，然后根据分词的结果索引文档，当我们搜索text类型字段的时候，也会先对搜索关键词进行分词处理、然后根据分词的结果去搜索。

2、文档评分计算

2.1 默认评分影响因素

ES使用的默认评分算法是BM25，决定文档得分的3个主要因素：

  • 字词频率（TF）：搜索字词在我们正在搜索的文档中的字段中出现的次数越多，则该文档越相关
  • 反向文档频率（IDF）：在我们要搜索的字段中包含搜索词的文档越多，该词的重要性就越低
  • 字段长度：如果文档在非常短的字段（即，只有几个单词）中包含搜索词，则比文档在较长的字段（即，包含很多单词）中包含搜索词更相关

2.2 使用function_score和script_score定制搜索结果分数

function_score和script_score是很耗资源的，所以实际使用时只需要计算一组经过过滤的文档的分数。

script_score定制的例子：

GET best_games/_search
{
  "_source": [
    "name",
    "critic_score",
    "user_score"
  ],
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "Final Fantasy"
        }
      },
      "script": {
        "source": "_score * (doc['user_score'].value*10+doc['critic_score'].value)/2/100"
      }
    }
  }
}

具体细节参考：Elasticsearch：使用 function_score 及 script_score 定制搜索结果的分数-CSDN博客

 

3、分词效果测试

语法：

GET /_analyze
{
  "text": "需要分词的内容",
  "analyzer": "分词器"
}

例子：

GET http://xx.elasticsearch.aliyuncs.com:9200/_analyze
{
	"text":"上海大学",
	"analyzer": "standard"
}

使用standard分词器，对"上海大学"进行分词，下面是输出结果：

{
	"tokens": [
		{
			"token": "上",
			"start_offset": 0,
			"end_offset": 1,
			"type": "<IDEOGRAPHIC>",
			"position": 0
		},
		{
			"token": "海",
			"start_offset": 1,
			"end_offset": 2,
			"type": "<IDEOGRAPHIC>",
			"position": 1
		},
		{
			"token": "大",
			"start_offset": 2,
			"end_offset": 3,
			"type": "<IDEOGRAPHIC>",
			"position": 2
		},
		{
			"token": "学",
			"start_offset": 3,
			"end_offset": 4,
			"type": "<IDEOGRAPHIC>",
			"position": 3
		}
	]
}

token就是分解出来的关键词。

四、难点剖析

1、filter与must的区别

同样是按条件匹配，filter不统计相关度，must统计相关度。就是filter不计算score分数值，而must是计算的。所以must比filter计算更复杂、更耗时。

具体参考：Elasticsearch Query： filter与must的区别_elasticsearch must 和filter的区别-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1482683.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

div在vue的组件之中如何设置这个字体的颜色和样式大小

div在vue的组件之中如何设置这个字体的颜色和样式大小

在Vue组件中设置<div>的字体颜色和样式大小可以通过两种主要方式实现&#xff1a;通过内联样式&#xff08;inline styles&#xff09;或者通过CSS类&#xff08;CSS classes&#xff09;。 使用内联样式 在Vue模板中直接在元素上使用style属性来设置样式。这种方法适用…
阅读更多...
2024年春招小红书前端实习面试题分享

2024年春招小红书前端实习面试题分享

文章目录 导文面试重点一、方便介绍一下&#xff0c;你之前实习都做了什么嘛&#xff1f;二、 可以讲一下封装组件相关逻辑嘛&#xff1f;1. 为什么要封装组件&#xff1f;2. 封装组件的步骤3. 封装组件的原则4. 组件的复用和扩展5. 组件的维护和文档 三、项目的性能优化你有什…
阅读更多...
Apache Echarts介绍与入门

Apache Echarts介绍与入门

介绍 Apache ECharts 是一款基于 Javascript 的数据可视化图表库&#xff0c;提供直观&#xff0c;生动&#xff0c;可交互&#xff0c;可个性化定制的数据可视化图表。 官网地址&#xff1a;https://echarts.apache.org/zh/index.html 入门案例 Apache Echarts官方提供的快…
阅读更多...
大数据智能化-长视频领域

大数据智能化-长视频领域

随着数字化时代的到来&#xff0c;长视频领域的发展迎来了新的机遇和挑战。在这一背景下&#xff0c;大数据智能化技术的应用成为长视频行业提升用户体验、优化运营管理的重要手段之一。本文将从优爱腾3大长视频背景需求出发&#xff0c;分析静态资源CDN、视频文件存储与分发、…
阅读更多...
midjourney提示词语法

midjourney提示词语法

更高级的提示可以包括一个或多个图像URL、多个文本短语和一个或更多个参数 Image Prompts 可以将图像URL添加到提示中&#xff0c;以影响最终结果的样式和内容。图像URL总是位于提示的前面。 https://docs.midjourney.com/image-prompts Text Prompt 要生成的图像的文本描述。…
阅读更多...
[法规规划]国家数据局局长刘烈宏《激活数据要素价值》演讲要点解析

[法规规划]国家数据局局长刘烈宏《激活数据要素价值》演讲要点解析

国家数据局党组书记、局长刘烈宏在北大光华论坛上发表了题为《激活数据要素价值》的演讲&#xff0c;当时曾极大推动了市场热度&#xff0c;引发了行业思考。现在演讲过去了一段时间&#xff0c;但是温故而知新&#xff0c;我们不妨结合演讲之后的市场反应&#xff0c;回顾一下…
阅读更多...
Redis的主从搭建

Redis的主从搭建

1.准备两台机器&#xff0c;安装好redis 2.修改从服务器的redis配置 slaveof <masterip> <masterport>两个参数 masterip 主的ip 主的端口号 masterport 3. 启动redis 1.先启动主机redis 2.再启用从机redis 主机redis日志打印 从机redis 日志打印
阅读更多...
有序数组二分查找

有序数组二分查找

#include <stdio.h>//二分查找 int binary_search(int arr[],int k,int n){int low 0;int high n - 1;int mid 0;while(low < high){mid (low high) / 2;if(arr[mid] > k)high mid - 1;else if(arr[mid] < k)low mid 1;else return mid;}if(low > hi…
阅读更多...
Tomcat服务部署、优化

Tomcat服务部署、优化

一 Tomcat的基本介绍 Tomcat概念 Tomcat 服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器&#xff0c;属于轻量级应用服务器&#xff0c;在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用&#xff0c;是开发和调试 JSP 程序的首选。 当在一台机器上配置好Apache 服务器…
阅读更多...
Ubuntu Mysql Innodb cluster集群搭建+MaxScale负载均衡（读写分离）

Ubuntu Mysql Innodb cluster集群搭建+MaxScale负载均衡（读写分离）

Ubuntu系统版本 20.04.3 LTS (Focal Fossa) 、64位系统。 cat /etc/os-release查看Ubuntu系统是32位还是64位 uname -m如果显示“i686”，则表示安装了32位操作系统。如果显示“x86_64”，则表示安装了64位操作系统。 一、安装MySql 参考： https://blog.csdn.net/qq_3712…
阅读更多...
【Datawhale组队学习：Sora原理与技术实战】Sora技术原理

【Datawhale组队学习：Sora原理与技术实战】Sora技术原理

Sora能力边界探索 最大支持60秒高清视频生成&#xff0c;以及基于已有短视频的前后扩展&#xff0c;同时保持人物/场景的高度一致性如奶茶般丝滑过渡的视频融合能力同一场景的多角度/镜头的生成能力具有动态摄像机运动的视频。随着摄像机的移动和旋转&#xff0c;人和其 他场景…
阅读更多...
JVM相关面试题（2024大厂高频面试题系列）

JVM相关面试题（2024大厂高频面试题系列）

一、JVM的组成 1、JVM由哪些部分组成&#xff0c;运行流程是什么&#xff1f; 回答&#xff1a;在JVM中共有四大部分&#xff0c;分别是Class Loader&#xff08;类加载器&#xff09;、Runtime Data Area&#xff08;运行时数据区&#xff0c;内存分区&#xff09;、Execut…
阅读更多...
mybatisPlus中 Mapper层以及Service层的方法 整理分类 以及代码实操

mybatisPlus中 Mapper层以及Service层的方法 整理分类 以及代码实操

MyBatis-Plus是一个基于MyBatis的增强工具&#xff0c;旨在简化开发、提高效率。它提供了通用的mapper和service&#xff0c;可以在不编写任何SQL语句的情况下&#xff0c;快速实现对单表的CRUD、批量、逻辑删除、分页等操作。 功能代码测试前提&#xff1a; 需要对mybatisPl…
阅读更多...
【重要公告】对BSV警报系统AS的释义

【重要公告】对BSV警报系统AS的释义

​​发表时间&#xff1a;2024年2月15日 由BSV区块链协会开发并管理的BSV警报系统&#xff08;Alert System&#xff0c;以下简称“AS”&#xff09;是BSV网络的重要组件。它是一个复杂的系统&#xff0c;主要职能是在BSV区块链网络内发布信息。这些信息通常与网络访问规则NAR相…
阅读更多...
java数据结构与算法刷题-----LeetCode572. 另一棵树的子树（经典题，树字符串化KMP）

java数据结构与算法刷题-----LeetCode572. 另一棵树的子树（经典题，树字符串化KMP）

java数据结构与算法刷题目录&#xff08;剑指Offer、LeetCode、ACM&#xff09;-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)&#xff1a;https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846 文章目录 1. 暴力求解&#xff0c;深度优先2. KMP算法进行串匹配 1. 暴力求…
阅读更多...
Spring-web-Mvc

Spring-web-Mvc

文章目录 目录 文章目录 前言 1 . 什么是Spring MVC? 1.1 MVC定义 1.2 主要作用 2. Spring MVC 接受响应数据 2.1 RequestMapping注解配置访问路径 2.2 请求 2.2.1 传递单个参数 2.2.2 传递多个参数 2.2.3 传递对象 2.2.4 后端参数重命名&#xff08;后端参数映射…
阅读更多...
Linux技巧|centos7|重新认识和学习egrep和grep命令

Linux技巧|centos7|重新认识和学习egrep和grep命令

前言&#xff1a; 相信提高文本检索工具&#xff0c;大家脑海里肯定有很多工具会自动跳出来&#xff0c;比如&#xff0c;grep&#xff0c;egrep&#xff0c;sed&#xff0c;cat&#xff0c;more&#xff0c;less&#xff0c;cut&#xff0c;awk&#xff0c;vim&#xff0c;vi…
阅读更多...
Find My扫地机器人|苹果Find My技术与机器人结合，智能防丢，全球定位

Find My扫地机器人|苹果Find My技术与机器人结合，智能防丢，全球定位

扫地机器人又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等&#xff0c;是智能家电的一种&#xff0c;能凭借人工智能&#xff0c;自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式&#xff0c;将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒&#xff0c;从而完成地面清理的功能。现今…
阅读更多...
【Vue3】CSS 新特性

【Vue3】CSS 新特性

:slotted <template> <!-- App.vue--><Son ><div class"a">我要插入了</div></Son> </template><script setup lang"ts"> import Son from ./components/Son.vue </script><style></sty…
阅读更多...
最佳实践：Websocket 长连接状态如何保持

最佳实践：Websocket 长连接状态如何保持

WebSocket 是一种支持通过单个 TCP 连接进行全双工通信的协议&#xff0c;相较于传统的 HTTP 协议&#xff0c;它更适合需要实时交互的应用场景。此协议在现代 Web 应用中扮演着至关重要的角色&#xff0c;尤其是在需要实时更新和通信的场合下维持持久连接。本文将探讨 WebSock…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023