當前位置：首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

Elasticsearch分布式引擎7.x,2021黑马详细课程笔记

發布時間：2023/12/18 编程问答 22 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Elasticsearch分布式引擎7.x,2021黑马详细课程笔记小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

一、ES的一些概念
- 1.1索引和映射
- ELS與Mysql的對比
- 2.創建索引庫：
- - 2.1mapping映射屬性
  - 2.2索引庫的CRUD
  - - 2.2.1創建索引庫和映射
  - 2.2.2查詢數據庫：
  - 2.2.3修改索引庫，添加新字段
  - 2.2.4.刪除索引庫
  - - 2.2.5總結
- 3.文檔操作
- - 3.1.新增文檔
  - 查詢文檔
  - 3.3刪除文檔
  - 3.4修改文檔
  - - 3.4.2只修改Id匹配的文檔中的部分字段
  - 3.5總結
- 4 RestAPI--javaClient的操作文檔
- - 4.0.1導入工程和數據
  - 4.0.2導入項目、
  - 4.03mapping映射分析
  - 4.0.4初始化RestClient
- 4.1創建索引庫
- - 4.1.2完整示例
- 4.2刪除索引庫
- 4.3判斷索引庫是否存在
- 4.4.總結
- 5.RestClient文檔
- - 5.1新增文檔
  - 5.1.2語法說明
  - 5.1.3完整新增代碼
  - 5.2查詢文檔
  - - 5.2.2完整代碼
  - 5.4修改文檔
  - 5.5批量導入文檔
- 6.操作文檔的源碼

一、ES的一些概念

elasticsearch是面向**文檔（Document）**存儲的，可以是數據庫中的一條商品數據，一個訂單信息。文檔數據會被序列化為json格式后存儲在elasticsearch中：

而json中的字段類(Field)似于數據庫的列。

1.1索引和映射

索引（index)，就是相同類型的文檔的集合

因此，我們可以把索引當做是數據庫中的表。

數據庫的表會有約束信息，用來定義表的結構、字段的名稱、類型等信息。因此，索引庫中就有映射（mapping），是索引中文檔的字段約束信息，類似表的結構約束。

ELS與Mysql的對比

測試分詞器
其中analyzer代表分詞，選項有"ik_smart";“ik_max_word”

POST /_analyze {"text": "黑馬程序員學java太好了","analyzer": "ik_smart" }

測試分詞器的拓展，這個需要在其中的data文件中進行分詞的設置

2.創建索引庫：

2.1mapping映射屬性

mapping是對索引庫中文檔的約束，常見的mapping屬性包括：

type：字段數據類型，常見的簡單類型有：
- 字符串：text（可分詞的文本）、keyword（精確值，例如：品牌、國家、ip地址）
- 數值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布爾：boolean
- 日期：date
- 對象：object
index：是否創建索引，默認為true
analyzer：使用哪種分詞器
properties：該字段的子字段

2.2索引庫的CRUD

這里使用Kibana編寫DSL的方式來演示。

2.2.1創建索引庫和映射

基本語法：

請求方式：PUT
請求路徑：/索引庫名，可以自定義
請求參數：mapping映射
格式：

PUT /索引庫名稱 {"mappings": {"properties": {"字段名":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"字段名2":{"type": "keyword","index": "false"},"字段名3":{"properties": {"子字段": {"type": "keyword"}}},// ...略}} }

示例：

PUT /heima {"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"type": "object","properties": {"firstName": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}} }

2.2.2查詢數據庫：

基本語法**：

請求方式：GET
請求路徑：/索引庫名
請求參數：無

GET /heima

2.2.3修改索引庫，添加新字段

倒排索引結構雖然不復雜，但是一旦數據結構改變（比如改變了分詞器），就需要重新創建倒排索引，這簡直是災難。因此索引庫一旦創建，無法修改mapping。

2.2.4.刪除索引庫

語法：**

請求方式：DELETE
請求路徑：/索引庫名
請求參數：無

**格式：

DELETE /索引庫 # 修改索引庫，添加新字段 PUT /heima/_mapping {"properties":{"age":{"type":"integer"}} }

2.2.5總結

索引庫操作有哪些？

創建索引庫：PUT /索引庫名
查詢索引庫：GET /索引庫名
刪除索引庫：DELETE /索引庫名
修改字段：PUT /索引庫名/_mapping

3.文檔操作

3.1.新增文檔

語法：

POST /索引庫名/_doc/文檔id {"字段1": "值1","字段2": "值2","字段3": {"子屬性1": "值3","子屬性2": "值4"},// ... }

示例：

POST /heima/_doc/1 {"info":"黑馬程序元學java","email":"645299910@qq.com","name":{"firstName":"云","lastName":"趙"} }

響應：

查詢文檔

GET /heima/_doc/1

3.3刪除文檔

刪除使用DELETE請求，同樣，需要根據id進行刪除
語法：

DELETE /{索引庫名}/_doc/id值

3.4修改文檔

語法：

PUT /heima/_doc/1 {"info": "黑馬程序員高級Java講師","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "趙"} }

3.4.2只修改Id匹配的文檔中的部分字段

POST /heima/_update/1 {"doc": {"email": "ZhaoYun@itcast.cn"} }

3.5總結

文檔操作有哪些？

創建文檔：post /索引/_doc/id
查詢文檔：GET/SUOYIN/_doc/id
修改文檔：put/suoyin/_doc/id
刪除文檔：delete/suoyin/_doc/id

4 RestAPI–javaClient的操作文檔

學習的是JAVA HighLevel Rest Client客戶端API

4.0.1導入工程和數據

1.先導入課程的sql

CREATE TABLE `tb_hotel` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名稱；例：7天酒店',`address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址；例：航頭路',`price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店價格；例：329',`score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店評分；例：45，就是4.5分',`brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌；例：如家',`city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市；例：上海',`star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星級，從低到高分別是：1星到5星，1鉆到5鉆',`business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈；例：虹橋',`latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '緯度；例：31.2497',`longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '經度；例：120.3925',`pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店圖片；例:/img/1.jpg',PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

4.0.2導入項目、

application.yml
注意這里我用的mysql5.7如果是8，需要加上時區

server:port: 8089 spring:datasource:url: jdbc:mysql://localhost:3306/heima?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=falseusername: rootpassword: 123456driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver logging:level:cn.itcast: debugpattern:dateformat: MM-dd HH:mm:ss:SSS mybatis-plus:configuration:map-underscore-to-camel-case: truetype-aliases-package: cn.itcast.hotel.pojo

4.03mapping映射分析

創建索引庫，最關鍵的是mapping映射，而mapping映射要考慮的信息包括：

字段名
字段數據類型
是否參與搜索
是否需要分詞
如果分詞，分詞器是什么？

其中：

字段名、字段數據類型，可以參考數據表結構的名稱和類型
是否參與搜索要分析業務來判斷，例如圖片地址，就無需參與搜索
是否分詞呢要看內容，內容如果是一個整體就無需分詞，反之則要分詞
分詞器，我們可以統一使用ik_max_word

來看下酒店數據的索引庫結構：

這里有一個重點，對于經緯度，我們采用的是location，type是geo_point

PUT /hotel {"mappings": {"properties": {"id": {"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}} }

幾個特殊字段說明：

location：地理坐標，里面包含精度、緯度
all：一個組合字段，其目的是將多字段的值利用copy_to合并，提供給用戶搜索

4.0.4初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中，與elasticsearch一切交互都封裝在一個名為RestHighLevelClient的類中，必須先完成這個對象的初始化，建立與elasticsearch的連接。

分為三步：

1）引入es的RestHighLevelClient依賴：

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency>

2）因為SpringBoot默認的ES版本是7.6.2，所以我們需要覆蓋默認的ES版本：

3）初始化RestHighLevelClient：

初始化的代碼如下：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.117.129:9200") ));

這里為了單元測試方便，我們創建一個測試類HotelIndexTest，然后將初始化的代碼編寫在@BeforeEach方法中：

package cn.itcast.hotel;import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test;import java.io.IOException;public class HotelIndexTest {private RestHighLevelClient client;@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();} }

4.1創建索引庫

代碼分為三步：

1）創建Request對象。因為是創建索引庫的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
2）添加請求參數，其實就是DSL的JSON參數部分。因為json字符串很長，這里是定義了靜態字符串常量MAPPING_TEMPLATE，讓代碼看起來更加優雅。
3）發送請求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient類型，封裝了所有與索引庫操作有關的方法。

4.1.2完整示例

在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，創建一個類，定義mapping映射的JSON字符串常量：

package cn.itcast.hotel.constants;public class HotelConstants {public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +" \"mappings\": {\n" +" \"properties\": {\n" +" \"id\": {\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"name\":{\n" +" \"type\": \"text\",\n" +" \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +" \"copy_to\": \"all\"\n" +" },\n" +" \"address\":{\n" +" \"type\": \"keyword\",\n" +" \"index\": false\n" +" },\n" +" \"price\":{\n" +" \"type\": \"integer\"\n" +" },\n" +" \"score\":{\n" +" \"type\": \"integer\"\n" +" },\n" +" \"brand\":{\n" +" \"type\": \"keyword\",\n" +" \"copy_to\": \"all\"\n" +" },\n" +" \"city\":{\n" +" \"type\": \"keyword\",\n" +" \"copy_to\": \"all\"\n" +" },\n" +" \"starName\":{\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"business\":{\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"location\":{\n" +" \"type\": \"geo_point\"\n" +" },\n" +" \"pic\":{\n" +" \"type\": \"keyword\",\n" +" \"index\": false\n" +" },\n" +" \"all\":{\n" +" \"type\": \"text\",\n" +" \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +" }\n" +" }\n" +" }\n" +"}"; }

在hotel-demo中的HotelIndexTest測試類中，編寫單元測試，實現創建索引：

@Test void createHotelIndex() throws IOException {// 1.創建Request對象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");// 2.準備請求的參數：DSL語句request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);// 3.發送請求client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); }

4.2刪除索引庫

與創建索引庫相比：

請求方式從PUT變為DELTE
請求路徑不變
無請求參數

所以代碼的差異，注意體現在Request對象上。依然是三步走：

1）創建Request對象。這次是DeleteIndexRequest對象
2）準備參數。這里是無參
3）發送請求。改用delete方法

在hotel-demo中的HotelIndexTest測試類中，編寫單元測試，實現刪除索引：

@Test void testDeleteHotelIndex() throws IOException {// 1.創建Request對象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");// 2.發送請求client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT); }

4.3判斷索引庫是否存在

因此與刪除的Java代碼流程是類似的。依然是三步走：

1）創建Request對象。這次是GetIndexRequest對象
2）準備參數。這里是無參
3）發送請求。改用exists方法

@Test void testExistsHotelIndex() throws IOException {// 1.創建Request對象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");// 2.發送請求boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.輸出System.err.println(exists ? "索引庫已經存在！" : "索引庫不存在！"); }

4.4.總結

JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本類似。核心是client.indices()方法來獲取索引庫的操作對象。

索引庫操作的基本步驟：

初始化RestHighLevelClient
創建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
準備DSL（ Create時需要，其它是無參）
發送請求。調用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

5.RestClient文檔

這里啟動類，黑馬老師有個bug

@MapperScan("cn.itcast.hotel.pojo.mapper") @SpringBootApplication public class HotelDemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HotelDemoApplication.class, args);}}

為了與索引庫操作分離，我們再次參加一個測試類，做兩件事情：

初始化RestHighLevelClient
我們的酒店數據在數據庫，需要利用IHotelService去查詢，所以注入這個接口

@SpringBootTest public class HotelDocumentTest {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;private RestHighLevelClient client;@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();} }

5.1新增文檔

索引庫實體類：

@Data @TableName("tb_hotel") public class Hotel {@TableId(type = IdType.INPUT) //主鍵private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String longitude;private String latitude;private String pic; }

與我們的索引庫結構存在差異：

longitude和latitude需要合并為location

因此，我們需要定義一個新的類型，與索引庫結構吻合：
其實也可以說是DTO類

package cn.itcast.hotel.pojo;import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor;@Data @NoArgsConstructor public class HotelDoc {private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String location;private String pic;public HotelDoc(Hotel hotel) {this.id = hotel.getId();this.name = hotel.getName();this.address = hotel.getAddress();this.price = hotel.getPrice();this.score = hotel.getScore();this.brand = hotel.getBrand();this.city = hotel.getCity();this.starName = hotel.getStarName();this.business = hotel.getBusiness();this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();this.pic = hotel.getPic();} }

5.1.2語法說明

新增文檔的DSL語句如下

POST /{索引庫名}/_doc/1 {"name": "Jack","age": 21 }

可以看到與創建索引庫類似，同樣是三步走：

1）創建Request對象
2）準備請求參數，也就是DSL中的JSON文檔
3）發送請求

變化的地方在于，這里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了。

5.1.3完整新增代碼

我們導入酒店數據，基本流程一致，但是需要考慮幾點變化：

酒店數據來自于數據庫，我們需要先查詢出來，得到hotel對象
hotel對象需要轉為HotelDoc對象
HotelDoc需要序列化為json格式

因此，代碼整體步驟如下：

1）根據id查詢酒店數據Hotel
2）將Hotel封裝為HotelDoc
3）將HotelDoc序列化為JSON
4）創建IndexRequest，指定索引庫名和id
5）準備請求參數，也就是JSON文檔
6）發送請求

在hotel-demo的HotelDocumentTest測試類中，編寫單元測試：

@Test void testAddDocument() throws IOException {// 1.根據id查詢酒店數據Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);// 2.轉換為文檔類型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 3.將HotelDoc轉jsonString json = JSON.toJSONString(hotelDoc);// 1.準備Request對象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());// 2.準備Json文檔request.source(json, XContentType.JSON);// 3.發送請求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); }

5.2查詢文檔

可以看到，結果是一個JSON，其中文檔放在一個`_source`屬性中，因此解析就是拿到`_source`，反序列化為Java對象即可。與之前類似，也是三步走：- 1）準備Request對象。這次是查詢，所以是GetRequest - 2）發送請求，得到結果。因為是查詢，這里調用client.get()方法 - 3）解析結果，就是對JSON做反序列化

5.2.2完整代碼

在hotel-demo的HootelDocument測試類中，編寫單元測試

@Test void testGetDocumentById() throws IOException {// 1.準備RequestGetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");// 2.發送請求，得到響應GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.解析響應結果String json = response.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc); }

5.4修改文檔

修改我們講過兩種方式：

全量修改：本質是先根據id刪除，再新增
增量修改：修改文檔中的指定字段值

在RestClient的API中，全量修改與新增的API完全一致，判斷依據是ID：

如果新增時，ID已經存在，則修改
如果新增時，ID不存在，則新增

這里不再贅述，我們主要關注增量修改。

代碼示例如圖：

與之前類似，也是三步走：

1）準備Request對象。這次是修改，所以是UpdateRequest
2）準備參數。也就是JSON文檔，里面包含要修改的字段
3）更新文檔。這里調用client.update()方法

@Test void testUpdateDocument() throws IOException {// 1.準備RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");// 2.準備請求參數request.doc("price", "952","starName", "四鉆");// 3.發送請求client.update(request, RequestOptions.DEFAULT); }

5.5批量導入文檔

案例需求：利用BulkRequest批量將數據庫數據導入到索引庫中。

步驟如下：

利用mybatis-plus查詢酒店數據
將查詢到的酒店數據（Hotel）轉換為文檔類型數據（HotelDoc）
利用JavaRestClient中的BulkRequest批處理，實現批量新增文檔
可以看到，能添加的請求包括：
IndexRequest，也就是新增
UpdateRequest，也就是修改
DeleteRequest，也就是刪除

因此Bulk中添加了多個IndexRequest，就是批量新增功能了。示例

其實還是三步走：

1）創建Request對象。這里是BulkRequest
2）準備參數。批處理的參數，就是其它Request對象，這里就是多個IndexRequest
3）發起請求。這里是批處理，調用的方法為client.bulk()方法

我們在導入酒店數據時，將上述代碼改造成for循環處理即可。

@Test void testBulkRequest() throws IOException {// 批量查詢酒店數據List<Hotel> hotels = hotelService.list();// 1.創建RequestBulkRequest request = new BulkRequest();// 2.準備參數，添加多個新增的Requestfor (Hotel hotel : hotels) {// 2.1.轉換為文檔類型HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 2.2.創建新增文檔的Request對象request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));}// 3.發送請求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); }

6.操作文檔的源碼

package cn.itcast.hotel;import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel; import cn.itcast.hotel.pojo.HotelDoc; import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest; import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest; import org.elasticsearch.action.get.GetRequest; import org.elasticsearch.action.get.GetResponse; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.io.IOException; import java.util.List;@SpringBootTest public class HotelDocumentTest {private RestHighLevelClient client;@Autowiredprivate IHotelService hotelService;/*** 新增文檔操作* 查詢酒店：需要注意啟動類處mapperscan老師錯了，要加上pojo* application。yml中的mysql的url改成自己的* @throws IOException*/@Testvoid testDocument() throws IOException {//根據id查詢酒店數據Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);//轉換為文檔類型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);//1.準備request對象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());//2.準備json對象request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}/*** 查詢文檔信息* @throws IOException*/@Testvoid testGetDocument() throws IOException {//1.準備requestGetRequest request = new GetRequest("hotel","61083");//2.準備得到response對象GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);//3.解析響應結果String json = response.getSourceAsString();HotelDoc doc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println(doc);}/*** 文檔修改* @throws IOException*/@Testvoid updateDocument() throws IOException {//1.準備requestUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");request.doc("price","900");//準備更新操作client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);}/**** 文檔刪除* @throws IOException*/@Testvoid deleteDocument() throws IOException {DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);}@Testvoid testListDocument() throws IOException {List<Hotel> hotels = hotelService.list();//批處理獲得到的requestBulkRequest request = new BulkRequest();for (Hotel hotel : hotels) {//將hotel變成文檔HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));}//調用批處理client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);}//初始化@BeforeEachvoid setUp(){this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.117.129:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();}}

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Elasticsearch分布式引擎7.x,2021黑马详细课程笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。

上一篇：测试web网站速度
下一篇：沈颖刚：生物柴油或是高原柴油货车污染治理