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最簡單理解web前端

2020-5-12    前端達人

web前端

web中開發(fā)的三個基本技術(shù)(html5,css3,JavaScript)

html簡介:html語言是純文本類型的語言,是internet上用來編寫網(wǎng)頁的主要語言,使用HTML語言編寫的網(wǎng)頁文件也是標準的純文本文件(簡單說告訴瀏覽器顯示什么)
.
css簡介:css是一種網(wǎng)頁控制技術(shù),采用css技術(shù),可以有效地對頁面、字體、顏色、背景和其他效果實現(xiàn)更加精準的控制
(簡單的說告訴瀏覽器如何顯示)
.
JavaScript:JavaScript是web頁面中的一種腳本編程語言,也是一種通用的、跨平臺的、基于對象和事件驅(qū)動并具有安全性的腳本語言。它不需要進行編譯,而是直接嵌入HTML頁面中,把靜態(tài)頁面變成動態(tài)頁面。(簡單的來說告訴瀏覽器如何交互)

簡單HTML文件結(jié)構(gòu)

<html>/*文件開始*/ <head>/*文件頭*/ <title>標題</title>/*文件標題*/ </head> <body>內(nèi)容</body> </html>/*文件結(jié)束*/

HTML常用的標記

<br>換行 <p></p>段落 <s></s>刪除線 <b></b>字體粗體 <u></u>下劃線 <em></em>斜體內(nèi)容 <sub></sub> 下標 <sup></sup>上標 <hr></hr>水平線 <a></a>超鏈接 .....





bool查詢簡介

Elasticsearch(下面簡稱ES)中的bool查詢在業(yè)務(wù)中使用也是比較多的。在一些非實時的分頁查詢,導(dǎo)出的場景,我們經(jīng)常使用bool查詢組合各種查詢條件。



Bool查詢包括四種子句,



must

filter

should

must_not

我這里只介紹下must和filter兩種子句,因為是我們今天要講的重點。其它的可以自行查詢官方文檔。



must, 返回的文檔必須滿足must子句的條件,并且參與計算分值

filter, 返回的文檔必須滿足filter子句的條件。但是跟Must不一樣的是,不會計算分值, 并且可以使用緩存

從上面的描述來看,你應(yīng)該已經(jīng)知道,如果只看查詢的結(jié)果,must和filter是一樣的。區(qū)別是場景不一樣。如果結(jié)果需要算分就使用must,否則可以考慮使用filter。



光說比較抽象,看個例子,下面兩個語句,查詢的結(jié)果是一樣的。



使用filter過濾時間范圍,

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 1000, 
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "currency": "EUR"
        }}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "order_date": {
            "gte": "2020-01-25T23:45:36.000+00:00",
            "lte": "2020-02-01T23:45:36.000+00:00"
          }
        }
      }
    }
  }
}


filter比較的原理

上一節(jié)你已經(jīng)知道了must和filter的基本用法和區(qū)別。簡單來講,如果你的業(yè)務(wù)場景不需要算分,使用filter可以真的讓你的查詢效率飛起來。



為了說明filter查詢的原因,我們需要引入ES的一個概念 query context和 filter context。



query context



query context關(guān)注的是,文檔到底有多匹配查詢的條件,這個匹配的程度是由相關(guān)性分數(shù)決定的,分數(shù)越高自然就越匹配。所以這種查詢除了關(guān)注文檔是否滿足查詢條件,還需要額外的計算相關(guān)性分數(shù).



filter context



filter context關(guān)注的是,文檔是否匹配查詢條件,結(jié)果只有兩個,是和否。沒有其它額外的計算。它常用的一個場景就是過濾時間范圍。



并且filter context會自動被ES緩存結(jié)果,效率進一步提高。



對于bool查詢,must使用的就是query context,而filter使用的就是filter context。



我們可以通過一個示例驗證下。繼續(xù)使用第一節(jié)的例子,我們通過kibana自帶的search profiler來看看ES的查詢的詳細過程。



使用must查詢的執(zhí)行過程是這樣的:



可以明顯看到,此次查詢計算了相關(guān)性分數(shù),而且score的部分占據(jù)了查詢時間的10分之一左右。



filter的查詢我就不截圖了,區(qū)別就是score這部分是0,也就是不計算相關(guān)性分數(shù)。



除了是否計算相關(guān)性算分的差別,經(jīng)常使用的過濾器將被Elasticsearch自動緩存,以提高性能。



我自己曾經(jīng)在一個項目中,對一個業(yè)務(wù)查詢場景做了這種優(yōu)化,當時線上的索引文檔數(shù)量大概是3000萬左右,改成filter之后,查詢的速度幾乎快了一倍。


總結(jié)

我們應(yīng)該根據(jù)自己的實際業(yè)務(wù)場景選擇合適的查詢語句,在某些不需要相關(guān)性算分的查詢場景,盡量使用filter context可以讓你的查詢更加。


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