MeiliSearch

分页 # 查找内容,默认一页十条 def search(q, from_, size=10): return client.index(indexName).search( q, opt_params={'limit': size, 'offset': from_, } )

KDE 正在为 KConfig 开发一个 Rust wrapper Ayush Singh 将为 KConfig 开发一个 Rust wrapper 。有了这个 wrapper ，以及针对 qmetaobject 和 ki18n 的现有 wrapper ，在 Rust 中开发 KDE 应用程序将变得更加容易。可以在 kde-devel 邮件列表中找到更多信息。 crates.io - qmetao

搜索引擎分为两部分： 时间筛选 和 搜索引擎 （详情） 1.时间筛选 便捷按钮有今日、昨日、前日、上周 X、近七天，并且能自定义选择时间段来得出想要的结果报表 2.搜索引擎 （时间段详情） 选择日期，查看来自对应时间段内，各个搜索引擎的访问量比例

我有大量相同类型的实体，每个实体都有大量属性，并且我只有以下两种选择来存储它们: 将每个项存储在索引中并执行多索引搜索 将所有enties存储在单个索引中，并且只搜索1个索引。 一般而言，我想要一个时间复杂度之间的比较搜索“N”实体与“M”特征在上述每一种情况！

lucene 和 es 的前世今生 lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。如果直接基于 lucene 开发，非常复杂，即便写一些简单的功能，也要写大量的 Java 代码，需要深入理解原理。 elasticsearch 基于 lucene，隐藏了 lucene 的复杂性，提供了简单易用的 restful api / Java api 接口（另外还有其他语言的 api 接口）。 分布式的文档存储

搜索引擎 关键参数 报告 method metrics(指标, 数据单位) 其他参数 搜索引擎 source/engine/a pv_count (浏览量(PV)) pv_ratio (浏览量占比，%) visit_count (访问次数) visitor_count (访客数(UV)) new_visitor_count (新访客数) new_visitor_ratio (新访客比率，%) ip

更改历史 * 2018-05-07 胡小根 初始化文档 1 历史、现状和发展 1.1 历史 1.2 现状 1.3 发展 难点：预测发展方向。 2 安装和使用 2.1 安装 2.2 使用 创建index和type 上传单条数据 批量上传数据 查询 2.3 示例 2.4 最佳实践 难点：最佳实践，超出于示例，应该归纳总结出积累的技巧。 3 同类技术对比 难点：归纳比对项 参考资料 El

元搜索引擎 原搜索引擎是通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择和利用合适的搜索引擎来实现检索操作，是对分布于网络的多种检索工具的全局控制机制。 自己没搜索引擎，又想要大规模的数据源，怎么办？可以对百度搜索和谷歌搜索善加利用，以小搏大，站在巨人的肩膀上。有很多的应用场景可以很巧妙地借助百度搜索和谷歌搜索来实现，比如网站的新闻采集，比如技术、品牌的新闻跟踪，比如知识库的收集，比如人机问答系