ITPub博客

虽然MySQL很早就添加了Json类型，但是在业务开发过程中还是很少设计带这种类型的表。少不代表没有，当真正要对Json类型进行特定查询，修改，插入和优化等操作时，却感觉一下子想不起那些函数怎么使用。比如把json里的某个键和值作为SQL条件，修改某个键下的子键的值，其中可能会遇到数组形式的Json或者键名是字符串的数字修改异常等问题。那么，以下是小北在业务中常遇到的Json类型操作汇总了。

MySQL从5.7的版本开始支持Json后，我时常在设计表格时习惯性地添加一个Json类型字段，用做列的冗余。毕竟Json的非结构性，存储数据更灵活，比如接口请求记录用于存储请求参数，因为每个接口入参不一致，也有不传和空传的等等。

前言        前面的文章已经介绍了 neo4j 服务的本地安装，以及数据的增删改查操作方法。那么这里就要进入 python 项目，来完成医疗知识的构建，问答机器人的代码实现。但篇幅较长，本文就主要介绍知识图谱的构建吧。环境Anaconda3Python3.8Py2neo (新版) 数据来源 (结构) 编码1. 引入依赖import&

前言        说到问答机器人，就不得不说一下 ChatGPT 啦。一个预训练的大预言模型，只要是人类范畴内的知识，似乎他回答得都井井有条，从写文章到写代码，再到解决零散琐碎的问题，不光震撼到我们普通人，就百度和阿里也因此紧追其后分别推出了文心一言和通义千问。        所以好像我们也可以通过 GPT，并训练特

Neo4j 是一个高性能的、NOSQL 图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。基于磁盘的、具备完全的事务特性的 Java 持久化引擎，这里就不把他和常用关系型数据库做对比了

前面一文介绍了通过基础的web项目结构实现简单的内容推荐，与其说那个是推荐不如说是一个排序算法。因为热度计算方式虽然解决了内容的时效质量动态化。但是相对用户而言，大家看到的都是几乎一致的内容（不一样也可能只是某时间里某视频的排前或靠后），没有做到个性化的千人千面。

当下，只要是一个初具规模的内容应用都具备个性化推荐系统。比如购物类的会有推荐商品模块，搜索条下有个性化的搜索关键词或词条补全词，社交类的有博主推荐，视频或文章推荐等等。这些功能除了要有庞大的数据量，还要有健全的数据存储仓库建设方案，以及后面对数据的清洗，排序，训练后的推荐模型算法

前言：　　现如今，大部分带内容的网站或应用都有视频区了，不说是大厂平台，就连个人开发者也相继在自己网站或小程序上迭代出视频板块。那既然有了视频模块，除个性化推荐，智能审核等这种费钱又耗时的功能外(个人开发者暂缓)。最基本的视频上传，视频播放自然必不可少吧。　　既然要强调省钱，我当前不会对接点播服务了。毕竟为了有一定的审核和推荐功能，我打算做人工审核。那剩下的关于播放有一定的体验度，还得要用一下OS

为了实践一下ElasticSearch的自定义相关度评分，使用了Expression脚本。但是在执行过程中却报错了，最后通过修改索引映射，添加别名和同步旧索引数据得以解决，所以以下也围绕这几项问题展开。

上一篇实践了通过Logstash同步MySQL的几张关联表到Elasticsearch中。为了实现同一种业务需求，嵌套文档在资源开销和查询速度上要优于父子文档（针对少量数据的情况）。所以以下就实践一下嵌套文档的基本使用和，以及Logstash如何同步一对多关系表到ElasticSearch的嵌套文档中。

目前大部分业务开发中，ElasticSearch主要还是用来做搜索。而支撑搜索功能的数据结构比较单一，不会有数据嵌套或者多种关联之类的。尽管没有，但是有些小众需求可能还会有一对多查询的场景。为了实现和MySQL的Join类似的查询方式，以下以ES的父子文档方式储存，并详细演示Logstash如何将MySQL的多张有关联的表同步到ES的父子文档

上一篇文章也简单的介绍了Logstash同步MySQL到ElasticSearch。批量同步虽说就配置文件不一样，但是实际操作的时候，也还会遇到不少的问题，比如reader不允许特殊字符(0x0)等等。下面也主要以几个问题来演示批量同步的过程，以及启动命令时如何排查报错的方法。

最近又重新在看ElasticSearch的文档，发现那些DSL语法全都忘记了，所以准备写一个用ES做储存的demo小项目。其实是用DSL代替之前项目的SQL，但是数据以及一些字段还是需要，所以就需要将以前的MySQL数据导入到ElasticSearch中。

有些时候为了让项目快速上线，服务器往往安装宝塔面板，然后再极速安装LNMP。尽管环境搭建的时间省了，但是宝塔上PHP中扩展包没有提供AMQP。这时候只是为了使用消息队列而对PHP大动干戈， 不如使用一个PHP AMQP的库，即用即装，不对环境造成影响。

之前有写过死信队列的使用场景以及通过管控台创建死信。这次就通过代码实现死信队列的创建，同时也分享一下RabbitMQ封装的类。

之前也通过文章介绍过rabbitMQ的搭建以及在PHP开发场景下的一些使用。这个主要从rabbitMQ的web控制台介绍死信队列的操作，以及代码层面的小应用等。关于死信的原理，rabbitMQ的特性等可以在其他文章中找到，这里就不详细介绍了。

次介绍了RabbitMQ在windows下的安装，以及PHP的AMQP扩展的添加。这里将本地测试的代码放到了服务，所以也就是在Linux上再装一遍。但是这里就省掉直接进入使用。主要是RabbitMQ安装完毕后，管控台的使用以及在PHP中如何调用其接口实现消息的生产和消费。

最近的PHP项目中有使用AMQP，解耦一些业务性的功能模块。因为工作使用的是线上Linux搭建，为了方便测试所以我决定本地搭建一个MQ服务。

其实我网站中马应该可以追朔到去年的八月份，当时好像是在 xx 平台有用户给我留言说网站上的游戏进不去了 (五子棋多人联机)。于是我打开一看发现首页被静态化了，为了快速能访问就重新提交了入口文件也没继续理会。

项目是一个游客登录型的纸牌联网游戏，前端是白鹭引擎，后端PHP开发。分为登录和获取基本信息的Http层和websocket通信的游戏层。后台需要有一个分布式网关服务器(php游戏网关)。以下为了搭建更快捷，使用宝塔进行操作，前提已经通过宝塔安装完毕了LNMP。