Elasticsearch查询性能优化没有银弹，只有不断调优、持续监控、科学设计，才能让你的ES集群在亿级数据、千万QPS下依然稳健。关注服务端技术精选，获取更多后端实战干货！你在ES查询优化中遇到过哪些坑？欢迎在评论区分享你的故事！

安全第一：二维码必须有过期时间，绑定设备信息体验至上：支持WebSocket实时推送，避免长时间轮询容错处理：网络异常时的重试机制日志完整：便于问题追踪和统计分析多端同步：支持一键下线所有设备最后再提醒一句：扫码登录看似简单，但细节决定成败。建议上线前做好充分的测试，特别是网络异常、二维码过期、重复确认等边界情况。下一期我们聊聊"如何设计一个支持亿级用户的IM系统"，敬请期待～

PM跑过来说：“帮我统计下昨天的用户活跃数据”，结果一个SQL跑了半小时还没出结果老板要看实时大屏，结果数据延迟10分钟，实时个鬼啊双11活动数据统计，直接把数据库搞宕机了为啥会这样？数据量太大- 动不动就是几千万、几亿条记录实时性要求高- 老板要的是"现在"的数据，不是"一小时前"的查询复杂- 各种维度交叉分析，SQL写得比绕口令还复杂今天我就给大家分享几个实战中验证过的技术方案，保证干货满满！

数据获取是数据分析的第一步，可以通过获取现成的数据集或构建数据集。现成的数据集包括比赛数据集和行业数据集，而构建数据集则可以使用Python爬虫技术从互联网上抓取网页信息。在使用爬虫技术时，应注意适度降低抓取频率，避免给相关网站服务器造成负担，同时抓取到的数据仅作自己分析使用，不可传播或销售，以免违法

数据获取是数据分析的第一步，可以通过获取现成的数据集或构建数据集。现成的数据集包括比赛数据集和行业数据集，而构建数据集则可以使用Python爬虫技术从互联网上抓取网页信息。在使用爬虫技术时，应注意适度降低抓取频率，避免给相关网站服务器造成负担，同时抓取到的数据仅作自己分析使用，不可传播或销售，以免违法

Spring Boot多数据源配置并不复杂，关键在于理解原理、规范配置、合理分包。掌握多数据源技术，不仅能提升系统扩展性和灵活性，也是后端开发进阶的必备技能。如有疑问，欢迎留言交流。如需Word版或代码示例工程，请留言获取！

Python基础-如何控制代码的执行顺序？

因为时间的数据计算比较特殊，涉及到月份的天数、分钟折算成秒，需要除以60，小时折算成分钟，也需要除以60，如果自己手动计算，逻辑就会比较复杂。同时，根据数据记录方式的不同，时间的保存格式也是不同的。如果是中文环境，类似于“2024 年 2 月 1 日”这样的格式，也同样是可以解析的，我们可以通过 to_datetime 的自定义格式字符串来解析。在 Python 中，对时间数据的解析本质上就是将数

今天在使用maven打包项目时遇到一个错误：[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:2.4:compile (default-compile) on project zjydpt: Fatal error compiling: tools.jar not found: D:\Jav

处理大数据量的导入和导出是 MySQL 数据库管理中的一个重要任务。通过合理地选择导出和导入方法，以及优化操作过程，可以提高数据处理的效率和可靠性。同时，使用工具如 XtraBackup 可以进行高效的备份和恢复操作。需要注意数据的完整性和一致性，以及对系统资源的合理利用。文章（专栏）将持续更新，欢迎关注公众号：服务端技术精选。。个人小工具程序上线啦，通过公众号（服务端技术精选）菜单【个人工具】即