nest

TypeScript 是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是 JavaScript 的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。 TypeScript 提供最新的和不断发展的 JavaScript 特性，包括那些来自 2015 年的 ECMAScript 和未来的提案中的特性，比如异步功能和 Decorators，以帮助建立健壮的组件。 TS 入门： 1.2W字 | 了不起的 TypeScript 入门教程 （830+个👍） TS 进阶： 一文读懂 TypeScript 泛型及应用（ 7.8K字） （445+个👍） 另外如果大家遇到前端问题 可以来我的扣扣裙 519293536 一起交流学习。有问题找我 都会尽力帮大家哦 下图显示了 TypeScript 与 ES5、ES2015 和 ES2016 之间的关系： 好的，简单介绍了 TypeScript，下面我们马上步入正题，来开始介绍 ” 这些年我收藏过的 10 个 TS 项目 “ 中的第一个项目 —— AVA 。 AVA 🤖 A framework for automated visual analytics. https://github.com/antvis/AVA AVA （A Visual Analytics）是为了更简便的可视分析而生的技术框架。 其名称中的第一个 A 具有多重涵义

目录 前言 Kibana查询ElasticSearch 使用C#的Nest查询ElasticSearch 连接 使用连接池 增加文档 批量增加文档 搜索文档 指定索引搜指定字段 查所有的索引: .AllIndices() 查询全部 高亮查询 聚合查询 结构化: 特点,查询结果要么是true要么是false 非结构化搜索: 特点,在全文字段中搜索 组合查询 布尔查询 不好的写法 推荐使用的bool查询 选择要返回的字段 前言 ElasticSearch,Kibana,Logstash等安装上一章讲完了,这一章讲讲ELasticSearch怎么使用 两种方式,一种是直接写ElasticSearch查询语句,当然是在Kibana里面 还有一种是用代码写,可以用Java,C#,PHP,Python等,我这里使用C# Kibana查询ElasticSearch #创建 PUT /test/user/1 { "name":"许嵩", "age":34, "tags":["a","b","c"] } #查询index里面的数量 GET test/_count #查询id为1的 GET test/user/1 #查询name包含许嵩的 GET article/_search?q=title:许嵩 # 也可以使用这种 GET article/_search { "query": { "match":

参考文章： MySQL和PostgreSQL在多表连接算法上的差异 我们知道 mysql没有hash join，也没有merge join，所以在连接的时候只有一种算法 nest loop join ，nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录，如果有索引，就会走索引扫描，没有索引就会全表扫。 nl join并不能适用所有场景，例如两个表都是很大的表的等值连接，这种场景是hash join所擅长的，而且是生产环境中最常见的场景 。mysql在这个时候就显得力不从心， 所以在使用mysql时我们可能会制定如下规范：禁止使用大表连接 。这也是mysql永远的痛。不过据说8.0版本已经将hash join作为一个需求纳入了，我们拭目以待吧。 相比起来， postgresql的优化器十分的强劲。支持了hash join、nest loop、sort merge join，扫描算法支持seq scan、index scan、index only scan，同时还支持堆内元组技术（HOT） 。 在postgresql11版本中还加入了并行扫描 ，亲测在两张大表（一张1.6亿一张256万数据，均无索引）做join结果集300多万，pg开启并行大概20s以内就跑出结果，强于其他数据库。 上面讨论了两表join的算法，下面看看多表join时mysql和pg是如何处理的

对于在不同 Unix 系统之间移植程序，最重要的事情就是确定新系统的一些编译时、运行时固定或不固定的限制值了。例如文件路径最大长度 PATH_MAX、进程最大可打开文件句柄数 OPEN_MAX、用户可加入的附加用户组最大数量 NGROUPS_MAX、进程命令行参数最大字节数 ARG_MAX、内存页大小 PAGESIZE、线程栈大小默认值 STACKSIZE、临时文件最大数量 TMP_MAX 等等。甚至有些系统特征也可以通过查询来提前确定，例如是否支持读写锁、是否支持异步 IO、是否支持实时信号等等，这样程序就可以根据系统提供的能力来选择不同的接口去实现同样的功能。 回头来看 apue 第二章有关系统限制与选项这一块的内容，由于掺杂了 UNIX 标准化的内容，显得很没有条理，例如将各种限制按标准划分为： ISO C 编译时限制 （头文件常量） POSIX 不变的最小值 （声明遵循 POSIX 的系统必需支持到至少这么多，不能再小了） 不变值 （SSIZE_MAX） 运行时可增加的值 运行时不变的值 路径名可变值 XSI 不变的最小值 （同上） 数值限制 运行时不变值 看得人一头雾水，其实如果抛开标准，单按限制的性质来分，就比较简单啦： 编译时限制 （通过头文件常量） 运行时限制 不与文件系统相关部分（通过 sysconf） 与文件系统相关部分（通过 pathconf） 也就是说

目录 前言 ES系列安装 数据同步 .net代码怎么搜索ES 单Index和多Index 单字段搜索和全文检索 多条件,时间范围+分页+高亮 完结 前言 前面的三篇系列了解了安装和一些基本使用,这一章节呢,我来个实战. 首先不管是在公司使用还是个人使用,面临的最初的问题是: ElasticSearch系列包括ES,ES-head,Kibana,分词器等怎么安装? 我的数据库里面的数据表怎么同步到ES里面?而且是增量更新? 我客户端怎么调用?怎么高亮显示?怎么全文检索,条件检索? 我抱着这3个问题去学习ElasticSearch的时候发现,网上没有很好的文章,包括现在2020年5月50日,在网上搜一下ElasticSearch的文章,绝大部分都是官方文档的翻译,同步数据写的都是ES操作的IndexDocument方法,我就奇怪了,你们数据表里几百万的数据就用ES的插入方法去插入? 客户端调用呢我使用的是.net,在ES7.x版本之后type被废除了,.net客户端使用的是Nest,同样的,现在在网上搜,也没有很好的文章,大都还是官方文档的简单翻译,连个高亮,多条件搜索都没. So,我写了这一篇文章,也就是系列四实战篇,跟着我做,你可以得到 数据表增量的同步到ES,包括增加,更新,但是不包括删除 .net里的Nest客户端高亮搜索,包括全文检索,单字段搜索和多条件搜索 前言说完

驱动表与被驱动表 先了解在join连接时哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表： 1.当使用 left join 时，左表是驱动表，右表是被驱动表 2.当使用 right join 时，右表时驱动表，左表是驱动表 3.当使用 join时 ，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表 join查询如何选择驱动表与被驱动表 　　在sql优化中，永远是以小表驱动大表 。 例如: A是小表，B是大表 　　使用left join 时，则应该这样写select * from A a left join B b on a.code=b.code 　　A表时驱动表，B表是被驱动表 测试 ：A表140多条数据，B表20万左右的数据量 　　select * from A a left join B b on a.code=b.code 　　执行时间：7.5s 　　select * from B b left join A a on a.code=b.code 　　执行时间：19s 结论：小表驱动大表优于大表驱动小表 join查询在有索引条件下 　　 驱动表有索引不会使用到索引 　　被驱动表建立索引会使用到索引 在以小表驱动大表的情况下，再给大表建立索引会大大提高执行速度 测试：给A表，B表建立索引 分析：EXPLAIN select * from A a left join B b on