ElasticSearch外部版本控制

#外部版本控制机制|
PUT /library/books/1?version=5&version_type=external
{"title": "Elosticsearch: The Definitive Guide" ,"name":{"first" : "Zachary","last" : "Tong"},"publish_date":"*2015-02-06*" ,"price" :"20"
}PUT /library/books/1?version=6&version_type=external
{"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide" ,"name" :{"first" : "Zachary","last" : "Tong"},"publish_date":"*2015-02-06*" ,"price":"25"
}

到这里估计有人会没有看懂,上一篇博客不是讲版本自增的吗?而且上一个版本版本号是3,怎么可以版本定为5,这里就是外部版本控制,通过自定义版本控制,通过参数version_type=external来指定这个版本是自己控制

但是当我们再次执行这个操作就会报错,当前版本是5,提供是版本也是5 版本冲突

这个外部版本控制,会检查提供的的版本是不是高于当前的版本,低于或者等于都会失败,例如提供版本为6  、50 、100都行,行不行试试就知道了

 

 

 

从执行结果验证了外部版本控制,提供的版本要高于当前的版本就可以

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/576637.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

最优化学习笔记(四)——最速下降法

一、最速下降法的理念 最速下降法是梯度方法的一种实现,它的理念是在每次的迭代过程中,选取一个合适的步长αk,使得目标函数的值能够最大程度的减小。αk可以认为是函数ϕk(α)f(x(k)−α∇f(x(k)))的极小值点: αkargminf(x(k)−…

关于 win7 远程桌面的多用户问题

关于 win7 远程桌面的多用户问题 [转]系统是 64位WIN7 旗舰版 每当我用其它机器连WIN7的3389远程桌面时,WIN7那台机子就会退出到注销用户后的状态了,后来我新建了个用户,用不同用户登陆还是退出,也就是说不能同时2个人操作电脑&am…

ElasticSearch映射Mapping

1.1 什么是映射 (1) 映射(mapping): 定义index的元数据, 指定要索引并存储的文档的字段类型. 也就是说映射决定了Elasticsearch在建立倒排索引、进行检索时对文档采取的相关策略, 如数字类型、日期类型、文本类型等等. 需要注意的是: 检索时用到的分析策略, 要和建立索引时的分…

机器学习笔记(十)——Logistic Function AND Softmax Function

一、说明 在逻辑回归和一些机器学习算法中, Logistic函数和Softmax函数是常用到的,今天就先讨论下这两个函数。 二、Logistic Function Logistic function一般用于二分类问题,它的函数定义如下: f(x)11e−x(1)f(x) = \frac{1}{1…

2012开博

2012是一个新的开始,希望学习更多的新技术,结交更多的新朋友。也将自己的技术博客转到博客园来!转载于:https://www.cnblogs.com/yangjun1120/archive/2012/01/30/2332111.html

kibana客户端工具操作ElasticSearch(增删改查三)

之前一直我们讲的是添加文档和查看文档,下面我们看下怎么修改文档, 第一种方式PUT 覆盖原来的文档 修改文档(覆盖原来的): PUT /lib/user/1 {"first_name":"Jane","last_name":"…

Word2Vec学习笔记(一)

目录 Word2Vec基本数学内容语言模型Hierarchical Softmax 模型Negative Sampling 模型 一、Word2Vec基本数学内容 1. Sigmod 函数 &absp;&absp;&absp;&absp;Sigmod函数通常在二分类中应用。它将样本映射后投影在[0, 1]范围内,对应样本所属的类的…

SQL Tuning Advisor简单使用

SQL Tuning Advision是Oracle提供的一个功能包,可以针对有性能问题的SQL给出优化建议。可以作为调优的辅助手段。 建立测试表和索引create table t_1 as select * from dba_objects;create table t_2 as select * from dba_tables;create index idx_t_2_ts on t_2(t…

Multi GET API介绍

#先添加几个文档 PUT /lib/user/1 {"first_name":"Jane","last_name":"Smith","age":36,"about":"I like to collect rock albums","interests":["music"] }PUT /lib/user/2 {&qu…

Word2Vec学习笔记(二)

二、语言模型 语言模型可以分为文法型模型和统计语言模型。在实际应用中语言识别、手写体文字识别、机器翻译、键盘输入、信息检索等研究领域都用到了语言模型。文法型语言模型是人工编制的语言学文法,文法规则来源于语言学家掌握的语言学知识和领域知识&#xff0c…

echo中使用逗号和句号的区别

echo中是可以用逗号来连接字符串的.经过测试.这样的连接字符串方式要比直接用点号要快. //PHP是先连接字符串再进行加法计算了.按照从左向右的方向进行的。//如果将一个字符串强制转换成一个数字.PHP会去搜索这个字符串的开头.如果开头是数字就转换.如果不是就直接返回0echo 51…

Multi GET  API

Multi GET API介绍 GET /lib/user/_mget {"docs":[{"_id":1},{"_type":"user","_id":2}] } #返回值 {"docs" : [{"_index" : "lib","_type" : "user","_id&qu…

Word2Vec学习笔记(三)

三、Hierarchical Softmax模型 3.1 词向量 词向量目前常用的有2种表示方法,One-hot representation 和 distributed representation. 词向量,顾名思义就是将一个词表示为向量的形式,一个词,怎么可以将其表现为向量呢?…

Thrift 教程 开发 笔记 原理 资料 使用 范例 示例 应用

在这里汇总一下:thrift版本差异和源码及jar包下载。文档,示例(脚本、代码、),白皮书,常见问题。 有很内容是重复的,给位看官自行过滤。 英文资料 API 使用介绍 原理简介(推荐阅读) 和 简单范例 IBM developerWorks 详细…

Bulk API实现批量操作

Bulk 批量操作 (1) 比如,我这里,在$ES_HOME里,新建一文件,命名为requests。(这里为什么命名为request,去看官网就是)在Linux里,有无后缀没区别。 1 2 3 4 5…

Word2Vec学习笔记(三)续

三、(续)Skip-gram模型介绍 Skip-gram模型并不是和CBOW模型相反的,它们的目的都是计算出词的向量,只不过在作者的论文中给出的图看样子是反的而已。Skip-gram模型是用每个当前词去预测一定范围内除当前词之外前后的词。同样的&…

三省吾身

自尊心极强,极其自信又极其自卑极其理性又极其感性,平时把自卑隐藏在自信中,因为自卑和感性易冲动发火脾气暴躁,性格非常矛盾。知己知彼。 成熟包容宽恕平和气定神闲。 每日看此,三省吾身。 一定要宽容,如果…

我的博客开通了

一直都比较关注博客园,也一直很想写博客,最近几年发现自己做了很多项目,但好多东西没有很多的积累下来,每次都要从网上搜索别人的东西,感觉太失败! 从今天开始,我也要做一个有故事的程序员&…

ElasticSearch关于映射mapping介绍

#首先我们还是先增加几个文档 PUT /myindex/article/1 {"post_date": "2020-03-14","title": "Java","content": "java is the best language","author_id": 119 }PUT /myindex/article/2 {"post…

最优化学习笔记(五)——牛顿法(多维数据)

在最优化学习系列中,第一次就说的是牛顿法,但是那是在一维搜索上的,它其实就是将函数f在x处利用泰勒公式展开,得到它的近似函数,进而求解最小值。本节内容主要说明牛顿法在多维数据上的迭代公式。最优化学习笔记中讲到…