es查询语句正确,但是没有返回值

如果您输入的ES查询语句正确但是没有返回值，可能存在以下几种原因：

1 数据库中不存在满足查询条件的文档：请检查您输入的查询条件是否正确，并确认数据库中是否存在满足查询条件的文档。您可以使用Kibana或其他ES管理工具进行数据检索，也可以手动查找数据存储位置，以确定是否存在符合条件的文档。

2 查询语句错误：虽然您认为查询语句正确，但仍有可能存在语法错误或逻辑错误等问题导致无法返回结果，请仔细检查查询语句，特别是查询条件和聚合条件等。

3 ES集群状态异常：如果ES集群出现了异常状态，如节点宕机、分片故障等情况，可能会导致查询请求无法正常处理，从而无法获取查询结果。请检查ES集群状态是否正常。

4 网络连接异常：如果网络连接不稳定或中断，也可能导致查询请求无法正常发送或接收，从而无法返回结果。请检查网络连接是否正常并重试查询 *** 作。

如果以上方法无法解决问题，请尝试通过更多调试方式（如日志分析、性能监控等）来排除问题，或联系相关技术支持人员寻求帮助。

import re

import fileinput

def this_line_is_useless(line):

useless_es = [

'BEGIN TRANSACTION',

'COMMIT',

'sqlite_sequence',

'CREATE UNIQUE INDEX',

]

for useless in useless_es:

if research(useless, line):

return True

def has_primary_key(line):

return bool(research(r'PRIMARY KEY', line))

searching_for_end = False

for line in fileinputinput():

if this_line_is_useless(line): continue

if rematch(r", ''\);", line):

line = resub(r"''\);""''\);", r'``);', line)

if rematch(r'^CREATE TABLE', line):

searching_for_end = True

首先，你的表肯定是做了外键等约束的，所以删除，要从最外层删除。假设你的数据库是Sql Server的。

1、技能表

delete from 技能表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))

2、装备属性表

delete from 装备属性表 where 装备id in (select 装备id from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)))

3、装备表

delete from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))

4、人物表

delete from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)

5、账号表

delete from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3

专家系统的推理机的最基本的方式是正向推理和反向推理。

专家系统一般由知识库、数据库、推理机、解释器及知识获取五个部分组成。

(1)知识库。

用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

(2)数据库。

用来存放系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果。

(3)推理机。

用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理；正向、反向或双向推理等功能。

(4)解释器。

解释器用于作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户解释系统的行为。

(5)知识获取。

知识工程师采用“专题面谈”、“记录分析”等方式获取知识，经过整理以后，再输入知识库。

专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。

专家系统又名ES（Expert System）。ES一路是逐步由基于规则、基于框架、基于案例、基于模型和基于网络的5个阶段发展而来。

基于规则的专家系统是目前最常用的方式，主要归功于大量成功的实例，以及简单灵活的开发工具。它直接模仿人类的心理过程，利用一系列规则来表示专家知识。

Elasticsearch和MySQL可以结合使用，主要是因为它们两个的定位和功能不同。MySQL是一种关系型数据库，用于存储和管理结构化数据，而Elasticsearch则是一种搜索引擎和分析引擎，用于实时分析和搜索大量非结构化数据。

将Elasticsearch和MySQL结合使用可以实现更好的搜索和分析功能。比如，可以将MySQL中的结构化数据导入到Elasticsearch中建立索引，从而实现更快速、更准确的搜索和分析。同时，Elasticsearch也可以将搜索结果与MySQL中的结构化数据进行关联，从而提供更丰富的搜索结果和分析报告。

此外，Elasticsearch还可以作为MySQL的缓存层，用于加速访问和查询速度。将经常查询的数据存储在Elasticsearch中，可以大大减少MySQL的查询负载，提高系统性能和响应速度。

总之，结合使用Elasticsearch和MySQL可以充分发挥它们各自的优势，实现更好的搜索和分析功能，同时提高系统性能和响应速度。

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