ElasticSearch最全详细使用教程：入门、索引管理、映射详解

news2024/12/23 9:45:20

导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。

一、快速入门

1. 查看集群的健康状况 http://localhost:9200/_cat

http://localhost:9200/_cat/health?v

说明：v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional)，即最佳状态 Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional)，即数据和集群可用，但是集群的备份有的是坏的 Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional)，即数据和集群都不可用 查看集群的节点 http://localhost:9200/_cat/?v

2. 查看所有索引 http://localhost:9200/_cat/indices?v

3. 创建一个索引 创建一个名为 customer 的索引。pretty要求返回一个漂亮的json 结果 PUT /customer?pretty

再查看一下所有索引 http://localhost:9200/_cat/indices?v

GET /_cat/indices?v

4. 索引一个文档到customer索引中

curl -X PUT "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "John Doe"
}
'

5. 从customer索引中获取指定id的文档

curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"

6. 查询所有文档

GET /customer/_search?q=*&sort=name:asc&pretty

JSON格式方式

GET /customer/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": [
    {"name": "asc" }
  ]
}

二、索引管理

1. 创建索引 创建一个名为twitter的索引，设置索引的分片数为3，备份数为2。注意：在ES中创建一个索引类似于在数据库中建立一个数据库(ES6.0之后类似于创建一个表)

PUT twitte
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3,
            "number_of_replicas" : 2
        }
    }
}
说明：
默认的分片数是5到1024
默认的备份数是1
索引的名称必须是小写的，不可重名

创建结果：

创建的命令还可以简写为

PUT twitte
{
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 3,
        "number_of_replicas" : 2
    }
}

2. 创建mapping映射 注意：在ES中创建一个mapping映射类似于在数据库中定义表结构，即表里面有哪些字段、字段是什么类型、字段的默认值等；也类似于solr里面的模式schema的定义

PUT twitte
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3,
            "number_of_replicas" : 2
        }
    },
   "mappings" : {
        "type1" : {
            "properties" : {
                "field1" : { "type" : "text" }
            }
        }
    }
}

3. 创建索引时加入别名定义

PUT twitte
{
    "aliases" : {
        "alias_1" : {},
        "alias_2" : {
            "filter" : {
                "term" : {"user" : "kimchy" }
            },
            "routing" : "kimchy"
        }
    }
}

4. 创建索引时返回的结果说明

5. Get Index 查看索引的定义信息 GET /twitter，可以一次获取多个索引（以逗号间隔） 获取所有索引 _all 或 用通配符*

GET /twitter/_settings

GET /twitter/_mapping

6. 删除索引

DELETE /twitter 说明： 可以一次删除多个索引（以逗号间隔） 删除所有索引 _all 或 通配符 * 7. 判断索引是否存在

HEAD twitter

HTTP status code 表示结果 404 不存在 ， 200 存在 8. 修改索引的settings信息

索引的设置信息分为静态信息和动态信息两部分。静态信息不可更改，如索引的分片数。动态信息可以修改。 REST 访问端点： /_settings 更新所有索引的。 {index}/_settings 更新一个或多个索引的settings。 详细的设置项请参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules.html#index-modules-settings 9. 修改备份数

PUT /twitter/_settings
{
    "index" : {
        "number_of_replicas" : 2
    }
}

10. 设置回默认值，用null

PUT /twitter/_settings
{
    "index" : {
        "refresh_interval" : null
    }
}

11. 设置索引的读写

index.blocks.read_only：设为true,则索引以及索引的元数据只可读
index.blocks.read_only_allow_delete：设为true，只读时允许删除。
index.blocks.read：设为true，则不可读。
index.blocks.write：设为true，则不可写。
index.blocks.metadata：设为true，则索引元数据不可读写。

12. 索引模板

在创建索引时，为每个索引写定义信息可能是一件繁琐的事情，ES提供了索引模板功能，让你可以定义一个索引模板，模板中定义好settings、mapping、以及一个模式定义来匹配创建的索引。 注意：模板只在索引创建时被参考，修改模板不会影响已创建的索引 12.1 新增/修改名为tempae_1的模板，匹配名称为te* 或 bar*的索引创建：

PUT _template/template_1
{
  "index_patterns": ["te*", "bar*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "type1": {
      "_source": {
        "enabled": false
      },
      "properties": {
        "host_name": {
          "type": "keyword"
        },
        "created_at": {
          "type": "date",
          "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z YYYY"
        }
      }
    }
  }
}

12.2 查看索引模板

GET /_template/template_1
GET /_template/temp* 
GET /_template/template_1,template_2
GET /_template

12.3 删除模板

DELETE /_template/template_1

13. Open/Close Index 打开/关闭索引

POST /my_index/_close
POST /my_index/_open

说明： 关闭的索引不能进行读写操作，几乎不占集群开销。 关闭的索引可以打开，打开走的是正常的恢复流程。 14. Shrink Index 收缩索引

索引的分片数是不可更改的，如要减少分片数可以通过收缩方式收缩为一个新的索引。新索引的分片数必须是原分片数的因子值，如原分片数是8，则新索引的分片数可以为4、2、1 。 什么时候需要收缩索引呢? 最初创建索引的时候分片数设置得太大，后面发现用不了那么多分片，这个时候就需要收缩了 收缩的流程： 先把所有主分片都转移到一台主机上； 在这台主机上创建一个新索引，分片数较小，其他设置和原索引一致； 把原索引的所有分片，复制（或硬链接）到新索引的目录下； 对新索引进行打开操作恢复分片数据； (可选)重新把新索引的分片均衡到其他节点上。 收缩前的准备工作： 将原索引设置为只读； 将原索引各分片的一个副本重分配到同一个节点上，并且要是健康绿色状态。

PUT /my_source_index/_settings
{
  "settings": {
    <!-- 指定进行收缩的节点的名称 -->
    "index.routing.allocation.require._name": "shrink_node_name",
    <!-- 阻止写，只读 -->
     "index.blocks.write": true
  }
}

进行收缩：

POST my_source_index/_shrink/my_target_index
{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 1,
    "index.number_of_shards": 1,
    "index.codec": "best_compression"
  }}

监控收缩过程：

GET _cat/recovery?v
GET _cluster/health

15. Split Index 拆分索引

当索引的分片容量过大时，可以通过拆分操作将索引拆分为一个倍数分片数的新索引。能拆分为几倍由创建索引时指定的index.number_of_routing_shards 路由分片数决定。这个路由分片数决定了根据一致性hash路由文档到分片的散列空间。 如index.number_of_routing_shards = 30 ，指定的分片数是5，则可按如下倍数方式进行拆分：

5 → 10 → 30 (split by 2, then by 3)
5 → 15 → 30 (split by 3, then by 2)
5 → 30 (split by 6)

为什么需要拆分索引？ 当最初设置的索引的分片数不够用时就需要拆分索引了，和压缩索引相反 注意：只有在创建时指定了index.number_of_routing_shards 的索引才可以进行拆分，ES7开始将不再有这个限制。 和solr的区别是，solr是对一个分片进行拆分，es中是整个索引进行拆分。 拆分步骤： 准备一个索引来做拆分：

PUT my_source_index
{
    "settings": {
        "index.number_of_shards" : 1,
        <!-- 创建时需要指定路由分片数 -->
        "index.number_of_routing_shards" : 2
    }
}

先设置索引只读：

PUT /my_source_index/_settings
{
  "settings": {
    "index.blocks.write": true
  }
}

做拆分：

POST my_source_index/_split/my_target_index
{
  "settings": {
    <!--新索引的分片数需符合拆分规则-->
    "index.number_of_shards": 2
  }
}

监控拆分过程：

GET _cat/recovery?v
GET _cluster/health

16. Rollover Index 别名滚动指向新创建的索引

对于有时效性的索引数据，如日志，过一定时间后，老的索引数据就没有用了。我们可以像数据库中根据时间创建表来存放不同时段的数据一样，在ES中也可用建多个索引的方式来分开存放不同时段的数据。比数据库中更方便的是ES中可以通过别名滚动指向最新的索引的方式，让你通过别名来操作时总是操作的最新的索引。 ES的rollover index API 让我们可以根据满足指定的条件（时间、文档数量、索引大小）创建新的索引，并把别名滚动指向新的索引。 注意：这时的别名只能是一个索引的别名。 Rollover Index 示例： 创建一个名字为logs-0000001 、别名为logs_write 的索引：

PUT /logs-000001
{
  "aliases": {
    "logs_write": {}
  }
}

添加1000个文档到索引logs-000001，然后设置别名滚动的条件

POST /logs_write/_rollove
{
  "conditions": {
    "max_age":   "7d",
    "max_docs":  1000,
    "max_size":  "5gb"
  }
}

说明：

如果别名logs_write指向的索引是7天前（含）创建的或索引的文档数>=1000或索引的大小>= 5gb，则会创建一个新索引 logs-000002，并把别名logs_writer指向新创建的logs-000002索引

Rollover Index 新建索引的命名规则：

如果索引的名称是-数字结尾，如logs-000001，则新建索引的名称也会是这个模式，数值增1。

如果索引的名称不是-数值结尾，则在请求rollover api时需指定新索引的名称

POST /my_alias/_rollover/my_new_index_name
{
  "conditions": {
    "max_age":   "7d",
    "max_docs":  1000,
    "max_size": "5gb"
  }
}

在名称中使用Date math（时间表达式）

如果你希望生成的索引名称中带有日期，如logstash-2016.02.03-1 ，则可以在创建索引时采用时间表达式来命名：

# PUT /<logs-{now/d}-1> with URI encoding:
PUT /%3Clogs-%7Bnow%2Fd%7D-1%3E
{
  "aliases": {
    "logs_write": {}
  }
}
PUT logs_write/_doc/1
{
  "message": "a dummy log"
} 
POST logs_write/_refresh
# Wait for a day to pass
POST /logs_write/_rollove
{
  "conditions": {
    "max_docs":   "1"
  }
}

Rollover时可对新的索引作定义：

PUT /logs-000001
{
  "aliases": {
    "logs_write": {}
  }
}
POST /logs_write/_rollover
{
  "conditions" : {
    "max_age": "7d",
    "max_docs": 1000,
    "max_size": "5gb"
  },
  "settings": {
    "index.number_of_shards": 2
  }
}

Dry run 实际操作前先测试是否达到条件：

POST /logs_write/_rollover?dry_run
{
  "conditions" : {
    "max_age": "7d",
    "max_docs": 1000,
    "max_size": "5gb"
  }
}

说明：

测试不会创建索引，只是检测条件是否满足

注意：rollover是你请求它才会进行操作，并不是自动在后台进行的。你可以周期性地去请求它。 17. 索引监控

17.1 查看索引状态信息 官网链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-stats.html 查看所有的索引状态： GET /_stats 查看指定索引的状态信息： GET /index1,index2/_stats 17.2 查看索引段信息 官网链接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-segments.html

GET /test/_segments 
GET /index1,index2/_segments
GET /_segments

17.3 查看索引恢复信息 官网链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-recovery.html

GET index1,index2/_recovery?human

GET /_recovery?human 17.4 查看索引分片的存储信息 官网链接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shards-stores.html

# return information of only index test
GET /test/_shard_stores
# return information of only test1 and test2 indices
GET /test1,test2/_shard_stores
# return information of all indices
GET /_shard_stores
  GET /_shard_stores?status=green

18. 索引状态管理

18.1 Clear Cache 清理缓存

POST /twitter/_cache/clear

默认会清理所有缓存，可指定清理query, fielddata or request 缓存

POST /kimchy,elasticsearch/_cache/clear
POST /_cache/clear

18.2 Refresh，重新打开读取索引

POST /kimchy,elasticsearch/_refresh
POST /_refresh

18.3 Flush，将缓存在内存中的索引数据刷新到持久存储中

POST twitter/_flush

18.4 Force merge 强制段合并

POST /kimchy/_forcemerge?only_expunge_deletes=false&max_num_segments=100&flush=true

可选参数说明： max_num_segments 合并为几个段，默认1 only_expunge_deletes 是否只合并含有删除文档的段，默认false flush 合并后是否刷新，默认true

POST /kimchy,elasticsearch/_forcemerge
POST /_forcemerge

三、映射详解

1. Mapping 映射是什么

映射定义索引中有什么字段、字段的类型等结构信息。相当于数据库中表结构定义，或 solr中的schema。因为lucene索引文档时需要知道该如何来索引存储文档的字段。 ES中支持手动定义映射，动态映射两种方式。 1.1. 为索引创建mapping

PUT test
{
<!--映射定义 -->
"mappings" : {
<!--名为type1的映射类别 mapping type-->
        "type1" : {
        <!-- 字段定义 -->
            "properties" : {
            <!-- 名为field1的字段，它的field datatype 为 text -->
                "field1" : { "type" : "text" }
            }
        }
    }
}

说明：映射定义后续可以修改 2. 映射类别 Mapping type 废除说明

ES最先的设计是用索引类比关系型数据库的数据库，用mapping type 来类比表，一个索引中可以包含多个映射类别。这个类比存在一个严重的问题，就是当多个mapping type中存在同名字段时（特别是同名字段还是不同类型的），在一个索引中不好处理，因为搜索引擎中只有 索引-文档的结构，不同映射类别的数据都是一个一个的文档（只是包含的字段不一样而已） 从6.0.0开始限定仅包含一个映射类别定义（ "index.mapping.single_type": true ），兼容5.x中的多映射类别。从7.0开始将移除映射类别。 为了与未来的规划匹配，请现在将这个唯一的映射类别名定义为“_doc”,因为索引的请求地址将规范为：PUT {index}/_doc/{id} and POST {index}/_doc Mapping 映射示例：

PUT twitter
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "type": { "type": "keyword" },
        "name": { "type": "text" },
        "user_name": { "type": "keyword" },
        "email": { "type": "keyword" },
        "content": { "type": "text" },
        "tweeted_at": { "type": "date" }
      }
    }
  }
}

多映射类别数据转储到独立的索引中： ES 提供了reindex API 来做这个事

3. 字段类型 datatypes

字段类型定义了该如何索引存储字段值。ES中提供了丰富的字段类型定义，请查看官网链接详细了解每种类型的特点： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html 3.1 Core Datatypes 核心类型

string
    text and keyword
Numeric datatypes
    long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
Date datatype
    date
Boolean datatype
    boolean
Binary datatype
    binary
Range datatypes     范围
    integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

3.2 Complex datatypes 复合类型

Array datatype
    数组就是多值，不需要专门的类型
Object datatype
    object ：表示值为一个JSON 对象
Nested datatype
    nested：for arrays of JSON objects（表示值为JSON对象数组 ）

3.3 Geo datatypes 地理数据类型

Geo-point datatype
    geo_point：for lat/lon points  （经纬坐标点）
Geo-Shape datatype
    geo_shape：for complex shapes like polygons （形状表示）

3.4 Specialised datatypes 特别的类型

IP datatype
    ip：for IPv4 and IPv6 addresses
Completion datatype
    completion：to provide auto-complete suggestions
Token count datatype
    token_count：to count the number of tokens in a string
mapper-murmur3
    murmur3：to compute hashes of values at index-time and store them in the index
Percolator type
    Accepts queries from the query-dsl
join datatype
    Defines parent/child relation for documents within the same index

4. 字段定义属性介绍 字段的type (Datatype)定义了如何索引存储字段值，还有一些属性可以让我们根据需要来覆盖默认的值或进行特别定义。请参考官网介绍详细了解：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-params.html

   analyzer   指定分词器
    normalizer   指定标准化器
    boost        指定权重值
    coerce      强制类型转换
    copy_to    值复制给另一字段
    doc_values  是否存储docValues
    dynamic
    enabled    字段是否可用
    fielddata
    eager_global_ordinals
    format    指定时间值的格式
    ignore_above
    ignore_malformed
    index_options
    index
    fields
    norms
    null_value
    position_increment_gap
    properties
    search_analyzer
    similarity
    store
    term_vector

字段定义属性—示例

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "date": {
          "type":   "date",
           <!--格式化日期 -->
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

5. Multi Field 多重字段 当我们需要对一个字段进行多种不同方式的索引时，可以使用fields多重字段定义。如一个字符串字段即需要进行text分词索引，也需要进行keyword 关键字索引来支持排序、聚合；或需要用不同的分词器进行分词索引。 示例： 定义多重字段： 说明：raw是一个多重版本名（自定义）

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "city": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "raw": {
              "type":  "keyword"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

往多重字段里面添加文档

PUT my_index/_doc/1
{
  "city": "New York"
}
 
PUT my_index/_doc/2
{
  "city": "York"
}

获取多重字段的值：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "york"
    }
  },
  "sort": {
    "city.raw": "asc"
  },
  "aggs": {
    "Cities": {
      "terms": {
        "field": "city.raw"
      }
    }
  }
}

6. 元字段

官网链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html 元字段是ES中定义的文档字段，有以下几类：

7. 动态映射 动态映射：ES中提供的重要特性，让我们可以快速使用ES，而不需要先创建索引、定义映射。如我们直接向ES提交文档进行索引：

PUT data/_doc/1
{ "count": 5 }

ES将自动为我们创建data索引、_doc 映射、类型为 long 的字段 count 索引文档时，当有新字段时， ES将根据我们字段的json的数据类型为我们自动加人字段定义到mapping中。 7.1 字段动态映射规则

7.2 Date detection 时间侦测

所谓时间侦测是指我们往ES里面插入数据的时候会去自动检测我们的数据是不是日期格式的，是的话就会给我们自动转为设置的格式 date_detection 默认是开启的，默认的格式dynamic_date_formats为：

[ "strict_date_optional_time","yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"]
PUT my_index/_doc/1
{
  "create_date": "2015/09/02"
}
 
GET my_index/_mapping

自定义时间格式：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
    }
  }
}

禁用时间侦测：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "date_detection": false
    }
  }
}

7.3 Numeric detection 数值侦测 开启数值侦测（默认是禁用的）

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "numeric_detection": true
    }
  }
}
PUT my_index/_doc/1
{
  "my_float":   "1.0",
  "my_integer": "1"
}

出处：https://blog.csdn.net/ZYC88888/article/details/91463253

(end)

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uniapp项目实战系列(2)：新建项目，项目搭建，微信开发工具的配置

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目录 系列文章目录uniapp项目实战系列(1)&#xff1a;导入数据库&#xff0c;启动后端服务&#xff0c;开启代码托管&#xff08;点击跳转&#xff09;1.新建项目2.托管项目的操作&#xff1a;&#xff08;无勾选托管项目可无视&#xff09;3.项目编译预览3.1游览器编译3.2微信…
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自然语言处理(五)：子词嵌入（fastText模型）

自然语言处理(五)：子词嵌入（fastText模型）

子词嵌入 在英语中&#xff0c;“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同&#xff0c;“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西…
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DP读书：不知道干什么就和我一起读书吧

DP读书：不知道干什么就和我一起读书吧

DP读书&#xff1a;不知道干什么就和我一起读书吧 为啥写博客&#xff1a;好处一&#xff1a;记录自己的学习过程优点二&#xff1a;让自己在各大社群里不那么尴尬推荐三&#xff1a;坚持下去&#xff0c;找到一个能支持自己的伙伴 虽然清楚知识需要靠时间沉淀&#xff0c;但在…
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KylinOS配置完静态IP地址后，保存按钮是灰色

KylinOS配置完静态IP地址后，保存按钮是灰色

问题： 配置完静态IP地址后，保存按钮置灰，并且提示“无效设置IPv4设置：ipv4.gateway：网关与”never-default”不兼容”。 原因： 这是由于禁止添加默认路由导致的。 解决方案： 1、使用nmcli命令： nmcli con modify "有线连接 1" ipv4.never-default no 执…
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keras深度学习框架构建LeNet5神经网络模型实现手写数字识别

keras深度学习框架构建LeNet5神经网络模型实现手写数字识别

之前两篇文章分别通过keras深度学习框架构建简单神经网络和卷积神经网络实现过手写数字识别实验。这篇文章分享我根据LeNet5模型构建的卷积神经网络来实现手写数字识别。 这个实验是根据LeNet5模型构建卷积神经网络&#xff0c;LeNet5模型的原理图如下所示&#xff1a; 相信大家…
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3、DVWA——CSRF

3、DVWA——CSRF

文章目录 一、CSRF概述二、low2.1 通关思路2.2 源码分析 三、medium3.1 通关思路3.2 源码分析 四、high4.1 通关思路4.2 源码分析 五、impossible 一、CSRF概述 CSRF全称为跨站请求伪造&#xff08;Cross-site request forgery&#xff09;&#xff0c;是一种网络攻击方式&…
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基于向量加权平均算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码

基于向量加权平均算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码

基于向量加权平均算法优化的BP神经网络&#xff08;预测应用&#xff09; - 附代码 文章目录 基于向量加权平均算法优化的BP神经网络&#xff08;预测应用&#xff09; - 附代码1.数据介绍2.向量加权平均优化BP神经网络2.1 BP神经网络参数设置2.2 向量加权平均算法应用 4.测试结…
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华为 连接OSPF和RIP网络---OSPF和RIP网络相互引入

华为 连接OSPF和RIP网络---OSPF和RIP网络相互引入

路由引入简介 不同路由协议之间不能直接共享各自的路由信息&#xff0c;需要依靠配置路由的引入来实现。 获得路由信息一般有3种途径&#xff1a;直连网段、静态配置和路由协议。可以将通过这3种途径获得的路由信息引入到路由协议中&#xff0c;例如&#xff0c;把直连网段引入…
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vue3+element plus 封装上传组件（图片、文件）

vue3+element plus 封装上传组件（图片、文件）

vue3element plus 封装上传组件&#xff08;图片、文件&#xff09; 1、新建封装组件components/upload.vue2、引入upload组件3、效果展示 1、新建封装组件components/upload.vue <template><el-upload v-model:file-list"waitFileList" class"upload…
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阿里云矢量图标透明背景转换/展示时变为黑色解决方法

阿里云矢量图标透明背景转换/展示时变为黑色解决方法

下载了一个矢量图标&#xff0c;背景是透明的 上传到minio然后在前端展示&#xff0c;发现透明&#xff08;白色&#xff09;的地方变成黑色了 处理方法&#xff1a;去除透明的底色。使用window的画图程序打开保存一遍&#xff0c;将透明色转为白色 OK
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【UniApp开发小程序】小程序首页完善（滑到底部数据翻页、回到顶端、基于回溯算法的两列数据高宽比平衡）【后端基于若依管理系统开发】

【UniApp开发小程序】小程序首页完善（滑到底部数据翻页、回到顶端、基于回溯算法的两列数据高宽比平衡）【后端基于若依管理系统开发】

文章目录 说明细节一&#xff1a;首页滑动到底部&#xff0c;需要查询下一页的商品界面预览页面实现 细节二&#xff1a;当页面滑动到下方&#xff0c;出现一个回到顶端的悬浮按钮细节三&#xff1a;商品分列说明优化前后效果对比使用回溯算法实现ControllerService回溯算法 优…
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Mac网页开发工具 RapidWeaver 9

Mac网页开发工具 RapidWeaver 9

RapidWeaver是一款Mac上的网页设计和开发工具&#xff0c;它使用户能够快速创建专业级别的网站&#xff0c;而无需编写代码。 以下是RapidWeaver软件的一些主要特点和功能&#xff1a; 模板和主题&#xff1a;RapidWeaver提供了大量的预先设计好的模板和主题&#xff0c;使用…
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【jvm】运行时数据区

【jvm】运行时数据区

目录 一、运行时数据区一、作用二、说明三、线程共用与私有区域 一、运行时数据区 一、作用 1.内存是非常重要的系统资源&#xff0c;是硬盘和CPU 的中间仓库及桥梁&#xff0c;承载着操作系统和应用程序的实时运行。JVM内存布局规定了Java在运行过程中内存申请、分配、管理的策…
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扫盲：OLTP和OLAP的区别

扫盲：OLTP和OLAP的区别

定义 OLTP是Online Transaction Processing的缩写&#xff0c;其中文含义为&#xff1a;联机事务处理&#xff1b; OLAP是Online Analysis Processing的缩写&#xff0c;其中文含义为&#xff1a;联机分析处理。 上世纪60年代&#xff0c;关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模…
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URL重定向漏洞

URL重定向漏洞

URL重定向漏洞 1. URL重定向1.1. 漏洞位置 2. URL重定向基础演示2.1. 查找漏洞2.1.1. 测试漏洞2.1.2. 加载完情况2.1.3. 验证漏洞2.1.4. 成功验证 2.2. 代码修改2.2.1. 用户端代码修改2.2.2. 攻击端代码修改 2.3. 利用思路2.3.1. 用户端2.3.1.1. 验证跳转 2.3.2. 攻击端2.3.2.1…
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