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本书主要展示如何使用Elasticsearch构建可扩展的搜索应用程序。书中覆盖了Elasticsearch的主要特性，从使用不同的分析器和查询类型进行相关性调优，到使用聚集功能进行实时性分析，还有地理空间搜索和文档过滤等更多吸引人的特性。 全书共分两个部分，*部分解释了核心特性，内容主要涉及Elasticsearch的介绍，数据的索引、更新和删除，数据的搜索，数据的分析，使用相关性进行搜索，使用聚集来探索数据，文档间的关系等；第二部分介绍每个特性工作的更多细节及其对性能和可扩展性的影响，以便对核心功能进行产品化，内容主要涉及水平扩展和性能提升等。此外，本书还有6个附录（网上下载），提供了读者应该知道的特性，展示了关于地理空间搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，学习在搜索结果中如何高亮查询单词，在生产环境中用来协助管理Elasticsearch的第三方的监控工具有哪些，如何使用Percolator过滤为多个查询匹配少量文档，如何使用不同的建议器来实现自动完成的功能。

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name：标签名搜索 attrs/class_：属性/类名搜索 recursive：限定直接子节点 string：文档字符串搜索

a.一套 LNMP 应用 LNMP 是一套技术的组合，L=Linux、N=Nginx、M=MySQL、P=PHP Nginx 服务是不能处理动态请求。 静态请求：请求静态文件或者 html 页面，服务器上存在的 html 文件（静态文件，指上传时什 么样子，访问时还是什么样子） 动态请求：请求的是动态内容，带参数的请求。动态页面不存在于服务器上，它可能是取 2 数 据库或者 redis 等地方取值拼凑成的页面。 当用户发起 http 请求，请求会被 Nginx 处理，如果是静态资源请求 Nginx 则直接返回，如果是 动态请求，Nginx 则通过 fastcgi 协议转交给后端的 PHP 程序处理

前言：Pandas的数据操作中，最基本的就是操作的筛选了，但是对新学员来说的这又是一个难点，因为方法比较多，不容易记。在此总结一下pandas中的一些常用的数据筛选操作。