文章摘要： ElasticSearch（ES）是一个分布式搜索和分析引擎，属于NoSQL数据库，具备高扩展性和实时搜索能力。其核心特点包括基于Lucene构建、支持分布式部署、百万级数据处理、多条件查询和高可用性。ES采用反向索引结构，与关系型数据库相比，其索引对应数据库，类型对应表，文档对应行。主要应用场景包括日志监控分析、电商搜索服务和JSON文档存储。ES的工作原理涉及数据写入、读取、检索和

Docker是一种开源应用容器引擎，基于Go语言开发，允许开发者将应用及其依赖打包到可移植容器中。相比传统虚拟机，Docker更轻量级，启动更快（秒级），资源利用率更高，且通过容器隔离确保安全性。核心组件包括客户端/服务器架构、镜像（应用模板）、容器（运行实例）和Registry（镜像仓库）。Docker支持高效部署、环境一致性保证和跨平台迁移，显著提升开发运维效率。主要操作包括镜像管理（pull

本文从编码到实践的详细ElasticSearch的查询操作，包括主键查询、match全匹配、must和must_not布尔查询、should或查询以及过滤查询如_range、_exists、_ids和_term。示例代码展示了如何使用这些查询条件进行数据筛选，帮助读者理解ElasticSearch的查询语法。主要介绍ElasticSearch数据库之查询操作（match、must、must_not

git合并、冲突、回退的解决方案

（1）是通过 merge 拉取合并代码，这个时候如果你没有 push merge 的权限的话，通过这种方式提交不了，（2）通过 rebase 拉取合并代码，这时候没有merge 记录，不会受 push merge 权限的影响。// src/main/java/messagelog/ --add这个目录下的Java文件。勾选了Amend 就不会重新生成change-id，只是在上一次的提交版本上修复

●安全性能能够非常容易确保，C/S通常面向相比固定的用户群，程序越发注重过程，它能够对权限实行多层次校验，提供了更安全的存取形式，对信息安全的控制才能非常强。●须要专门的客户端安装程序，分布功能弱，针对点多面广且不具备网络条件的用户群体，不可以完成迅速部署安装与配置。●开发、维护费用较高，须要拥有肯定专业水准的技术人员才可以结束，发生一次升级，就全部客户端的程序全部须要更改。●可以足够表现客户端的

mybatis：缓存、防止注入、标签使用，结果集封装从底层实现

设置自增序列：nextval('xiang_base.cloud_new_id_seq'::regclass)如果想对拼接的值做排序，可以在拼接符号后面加。在3000W数据的时候,建议使用第一种。

5、在解析@Import注解的时候，会有一个getImport()方法，从主类开始递归解析注解，把所有包含@Import的注解都解析到，然后在processImport()方法中对import的类进行分类，例如AutoConfigurationImportSelect归属于ImportSelect的子类，在后续的过程中会调用DeferredImportSelectorHandler类里面的proc

有且仅有一个抽象方法的接口。Java中的函数式编程体现就是Lambda表达式。所以函数式接口即可以适用于Lambda使用的接口。如何检测一个接口是不是函数式接口？放在接口定义的上方：如果接口是函数式接口，编译通过；如果不是，编译失败。");i.show();注意：自定义函数式接口时，@FunctionalInterface是可选的，就算不写这个注解，只要保证满足函数式接口定义的条件，也照样是函数式