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go-hbase的Scan模型源码分析

git地址在这里:https://github.com/Lazyshot/go-hbase 这是一个使用go操作hbase的行为。 分析scan行为 如何使用scan看下面这个例子,伪代码如下: func scan(phone string, start time.Time, end time.Time) ([]Loc, error) { ... client := hbase.NewClient(zks, "/hbase") client.SetLogLevel("DEBUG") scan := client.Scan(table) scan.StartRow = []byte(phone + strconv.Itoa(int(end.Unix()))) scan.StopRow = []byte(phone + strconv.Itoa(int(start.Unix()))) var locs []Loc scan.Map(func(ret *hbase.ResultRow) { var loc Loc for _, v := range ret.Columns { switch ...

elasticsearch 查询(match和term)

elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL)。 由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式。 DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式。 这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的。一般要在外面加个query为key的机构。 match 最简单的一个match例子: 查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档。 { "query": { "match": { "content" : { "query" : "我的宝马多少马力" } } } } 上面的查询匹配就会进行分词,比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。 并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。 match_phrase 比如上面一个例子,一个文档"我...

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