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es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的源码源码搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，数据搜索数据搜索将搜索任务分配给相关索引的源码源码各个分片（shard）开始。

       协调节点将请求转发至数据节点，数据搜索数据搜索数据节点负责查询与聚合单个分片的源码源码数据。

       在数据节点中，数据搜索数据搜索根据请求构建 SearchContext，源码源码该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。数据搜索数据搜索查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，股价涨跌幅度源码其索引结构为 k-d tree。

       构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。

       在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。

       全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。

       对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。

       处理聚合数据时，根据请求创建具体的梯子约拍小程序源码权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。

       评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。

       协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。

       本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的散户游资主力状态指标源码全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。

神奇的网友，你有php+ MySQL网站数据库搜索的源代码吗？在页面搜索栏里敲进几个字，然后数据库

       用sql语句查询数据库，

       ms sql server

       1、查询所有表

       select [id], [name] from [sysobjects] where [type] = 'u' order by [name]

       2、查询所有数据库

       3、select [name] from [sysdatabases] order by [name]

       查询表中字段

       select [name] from [syscolumns] where [name] = 'tableXXX'order by [colid]

       oracle

       1、查找表的所有索引（包括索引名，类型，构成列）：

       select t.*,i.index_type from user_ind_columns t,user_indexes i where t.index_name = i.index_name and t.table_name = i.table_name and t.table_name = 要查询的表

       2、查找表的主键（包括名称，构成列）：

       select cu.* from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name = au.constraint_name and au.constraint_type = 'P' and au.table_name = 要查询的表

       3、查找表的唯一性约束（包括名称，构成列）：

       select column_name from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name = au.constraint_name and au.constraint_type = 'U' and au.table_name = 要查询的表

       4、查找表的外键（包括名称，引用表的奥德量量能公式源码表名和对应的键名，下面是分成多步查询）：

       select * from user_constraints c where c.constraint_type = 'R' and c.table_name = 要查询的表

       查询外键约束的列名：

       select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键名称

       查询引用表的键的列名：

       select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键引用表的键名

       5、查询表的所有列及其属性

       select t.*,c.COMMENTS from user_tab_columns t,user_col_comments c where t.table_name = c.table_name and t.column_name = c.column_name and t.table_name = 要查询的表

       6、查询所有表

       select* from tabs

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       可以使用百度汉语来做。

       urlencode是汉字在url中的形式，它是汉字的utf-8编码各字节的十六进制值(以%为前缀)

       例如“中国”编码后是%E4%B8%AD%E5%9B%BD

       百度汉语可以直接以get方法来起调，只需要用参数wd传入要查的字或词即可。

       对于字和词，百度汉语返回不同的页面，因此，使用一个if来做分支，分别处理不同的页面。

       因为要求不使用下载的包，那么，就直接使用python内置的requests来做请求，捡出拼音用re简单处理一下就好。

       这是没有处理多音字的，如果要多音字返回所有读音，那么第一个分支里写法要改一改，判断读音段落结束才返回读音列表，每个读音re.findall的结果要添加到读音列表

查找论文源代码的网站

       在寻找论文源代码时，有几个网站是你需要知道的。

       GitHub（github.com/github）是一个大型的代码托管平台，也是查找论文源代码的一个重要资源。许多研究人员和开发人员在这里分享他们的项目，包括学术研究。你可以通过搜索关键词或者使用高级搜索功能，来找到相关的学术论文和代码。

       PapersWithCode（paperswithcode.com/）是一个专注于机器学习和人工智能领域的论文数据库。它不仅包含了论文的信息，还提供了代码链接，帮助读者直接访问论文的实现代码。这使得研究人员可以更容易地理解论文的贡献，以及如何在实际项目中应用这些方法。

       如果你在寻找知名学者的代码，他们个人主页也是一个不错的选择。许多学者都会在自己的网站上分享他们的研究代码，特别是那些在学术界有重要影响力的学者。通过直接访问个人主页，你可以更直接地获取到代码资源。

       另一家提供大量学术资源的网站是SemanticScholar（semanticscholar.org/）。这个平台不仅包含了论文摘要和引用信息，还提供了代码链接。它特别适合寻找那些与计算机科学和信息检索领域相关的论文。通过搜索功能，你可以快速找到与你研究领域相关的代码资源。

       总的来说，这些网站提供了丰富的学术资源，可以帮助研究人员和学习者找到论文的源代码，促进学术交流和创新。在使用这些资源时，记得尊重知识产权，正确引用代码来源，并遵守相关的使用许可。

Yiso搜索引擎源码

       Yiso，一款性能卓越的搜索引擎，以其自主研发的BiuSQL数据库储存数据，无需安装数据库，仅需下载源码解压即可使用。

       Yiso的文件结构清晰，便于管理和维护。主要文件夹如下：

       ./css - 专门存放用于渲染的CSS资源文件。

       ./help - 提供Yiso的使用指南和声明文件，帮助用户快速上手。

       ./img - 存储Yiso相关的文件，用于显示和美化搜索结果。

       ./js - 收集JavaScript脚本资源，增强交互性和功能特性。

       ./s - 存放Yiso搜索功能的核心算法代码，确保高效搜索。

       ./console - 用于Yiso控制台操作，便于开发者进行调试和管理。

       ./备份 - 用于储存Yiso的开发过程和不同版本，方便回溯和更新。

       ./index.php - Yiso的首页初始化文件，启动应用并提供访问入口。

       ./verification.html - 实现Yiso的验证功能，增强系统安全，防止攻击。

       ./项目结构 - 详细描述项目组织结构，便于理解与开发。

       获取Yiso源码的方式简单便捷，直接点击下载链接即可。

       我们诚挚地提供这份免费资源，感谢您的支持与使用。

python采集京东app端搜索商品数据(--)

       一、技术要点：

       1、通过使用charles工具从手机app端进行抓包，可以获取到cookie信息；

       2、无需安装nodejs，整个项目采用纯python源码编写；

       3、搜索商品数据的接口为：functionId=search；

       4、clientVersion的值为".1.4"，同时也兼容更高版本的app；

       5、sign签名算法已经转换为python源码；

       6、body部分需要经过uri编码处理；

       7、sign签名所需的参数包括：

       sign=service.get_st_sign_sv(data_json, functionId, uuid, clientVersion)

       其中，data_json代表body内容；

       functionId表示接口类型，此处为：functionId="search"；

       uuid为设备标识，可以通过抓包获取，例如：uuid="d5aada6cce"；

       clientVersion为app版本号，例如：clientVersion=".1.4"。