我的编程空间，编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚
位置：首页-资讯-后端开发

ElasticSearch查询文档基本操作实例

2023-02-02 18:01

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号
获取短信验证
立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚，换张图片

免费获取短信验证码

ElasticSearch查询文档基本操作实例

查询文档 & 基本操作

为了方便学习, 本节中所有示例沿用上节的索引

按照ID单个

GET class_1/_doc/1

查询结果:

{
  "_index" : "class_1",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 4,
  "_seq_no" : 4,
  "_primary_term" : 3,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "l",
    "num" : 6
  }
}

按照ID批量

GET class_1/_mget
{
"ids":[1,2,3]
}

返回:

{
  "docs" : [
    {
      "_index" : "class_1",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "1",
      "_version" : 4,
      "_seq_no" : 4,
      "_primary_term" : 3,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "name" : "l",
        "num" : 6
      }
    },
    {
      "_index" : "class_1",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "2",
      "found" : false
    },
    {
      "_index" : "class_1",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "3",
      "_version" : 3,
      "_seq_no" : 10,
      "_primary_term" : 4,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "num" : 9,
        "name" : "e",
        "age" : 9,
        "desc" : [
          "hhhh"
        ]
      }
    }
  ]
}

查询文档是否存在 & 通过id判断

HEAD class_1/_doc/1

返回:

200 - OK

HEAD class_1/_doc/1000

返回:

404 - Not Found

查询部分字段内容

GET class_1/_doc/1?_source_includes=name

返回:

{
  "_index" : "class_1",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 4,
  "_seq_no" : 4,
  "_primary_term" : 3,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "l"
  }
}

可以看到只返回了name字段, 以上是一个基本的操作，下面给大家讲下条件查询~

查询文档 & 条件查询

查询的复杂度取决于它附加的条件约束，跟我们写sql一样。下面就带大家一步一步看一下ES中如何进行条件查询~

不附加任何条件

GET class_1/_search

返回:

{
  "took" : 15,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "h2Fg-4UBECmbBdQA6VLg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "b",
          "num" : 6
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "iGFt-4UBECmbBdQAnVJe",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "g",
          "age" : 8
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "iWFt-4UBECmbBdQAnVJg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "h",
          "age" : 9
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "imFt-4UBECmbBdQAnVJg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "i",
          "age" : 10
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : 9,
          "name" : "e",
          "age" : 9,
          "desc" : [
            "hhhh"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "f",
          "age" : 10,
          "num" : 10
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "RWlfBIUBDuA8yW5cu9wu",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "一年级",
          "num" : 20
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "l",
          "num" : 6
        }
      }
    ]
  }
}

可以看到索引class_1中的所有数据都是上节添加的。这里提一下，我们也可以添加多个索引一起查，然后返回,用,逗号隔开就可以了

GET class_1,class_2,class_3/_search

{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 9,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "h2Fg-4UBECmbBdQA6VLg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "b",
          "num" : 6
        }
      },
      {
        "_index" : "class_2",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "RWlfBIUBDuA8yW5cu9wu",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "一年级",
          "num" : 20
        }
      },
      ....
    ]
  }
}

可以看到返回了索引class_2中的数据，并且合并到了一起。

相关字段解释

有的小伙伴可能对返回的字段有点陌生，这里给大家统一解释一下：

{
    "took":"查询操作耗时，单位毫秒",
    "timed_out":"是否超时",
    "_shards":{
        "total":"分片总数",
        "successful":"执行成功分片数",
        "skipped":"执行忽略分片数",
        "failed":"执行失败分片数"
    },
    "hits":{
        "total":{
            "value":"条件查询命中数",
            "relation":"计数规则(eq计数准确/gte计数不准确)"
        },
        "max_score":"最大匹配度分值",
        "hits":[
            {
                "_index":"命中结果索引",
                "_id":"命中结果ID",
                "_score":"命中结果分数",
                "_source":"命中结果原文档信息"
            }
        ]
    }
}

下面我们看下带条件的查询~

基础分页查询

基本语法: es中通过参数size和from来进行基础分页的控制

  • from：指定跳过多少条数据
  • size：指定返回多少条数据

下面看下示例：

url参数

GET class_1/_search?from=2&size=2

返回:

{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "iWFt-4UBECmbBdQAnVJg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "h",
          "age" : 9
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "imFt-4UBECmbBdQAnVJg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "i",
          "age" : 10
        }
      }
    ]
  }
}

body 参数

GET class_1/_search
{
    "from" : 2,
    "size" : 2
}

返回结果和上面是一样的~

单字段全文索引查询

这个大家应该不陌生，前面几节都见过。使用query.match进行查询,match适用与对单个字段基于全文索引进行数据检索。对于全文字段，match使用特定的分词进行全文检索。而对于那些精确值，match同样可以进行精确匹配,match查询短语时，会对短语进行分词，再针对每个词条进行全文检索。

GET class_1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":"i"
    }
  }
}

返回:

{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.3862942,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "imFt-4UBECmbBdQAnVJg",
        "_score" : 1.3862942,
        "_source" : {
          "name" : "i",
          "age" : 10
        }
      }
    ]
  }
}

单字段不分词查询

使用query.match_phrase进行查询, 它与match的区别就是不进行分词,干说，可能有点抽象，下面我们通过一个例子给大家分清楚:

先造点数据进去：

PUT class_1/_bulk
{ "create":{  } }
{"name":"I eat apple so haochi1~","num": 1}
{ "create":{  } }
{ "name":"I eat apple so zhen haochi2~","num": 1}
{ "create":{  } }
{"name":"I eat apple so haochi3~","num": 1}

假设有这么几个句子，现在我有一个需求我要把I eat apple so zhen haochi2~这句话匹配出来

match分词结果

GET class_1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "apple so zhen"
    }
  }
}

返回：

{
  "took" : 15,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.2169428,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "cMfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 2.2169428,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so zhen haochi2~",
          "num" : 1
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "b8fcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 1.505254,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so haochi1~",
          "num" : 1
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "ccfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 1.505254,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so haochi3~",
          "num" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

从结果来看，刚刚的几句话都被查出来了，但是结果并大符合预期。从score来看，"_score" : 2.2169428得分最高，排在了第一，语句是I eat apple so zhen haochi2~,说明匹配度最高，这个句子正是我们想要的结果~

match_phrase 不分词查询结果

GET class_1/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "apple so zhen"
    }
  }
}

结果:

{
  "took" : 6,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.2169428,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "cMfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 2.2169428,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so zhen haochi2~",
          "num" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

结果符合预期，只返回了我们想要的那句。那么match为什么都返回了，这就是前面讲到的分词,首先会对name: apple so zhen进行分词,也就是说存在apple的都会被返回。

当然，真正业务中的需求比这个复杂多了，这里只是为了给大家做区分~ 下面接着看~

多字段全文索引查询

相当于对多个字段执行了match查询, 这里需要注意的是query的类型要和字段类型一致，不然会报类型异常

GET class_1/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "apple",
      "fields": ["name","desc"]
    }
  }
}

{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.752627,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "b8fcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 0.752627,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so haochi1~",
          "num" : 1
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "ccfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 0.752627,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so haochi3~",
          "num" : 1
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "cMfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 0.7389809,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so zhen haochi2~",
          "num" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

范围查询

使用range来进行范围查询，适用于数组，时间等字段

GET class_1/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "num": {
        "gt": 5,
        "lt": 10
      }
    }
  }
}

返回:

{
  "took" : 6,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "h2Fg-4UBECmbBdQA6VLg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "b",
          "num" : 6
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : 9,
          "name" : "e",
          "age" : 9,
          "desc" : [
            "hhhh"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "l",
          "num" : 6
        }
      }
    ]
  }
}

单字段精确查询

使用term进行非分词字段的精确查询。需要注意的是，对于那些分词的字段，即使查询的value是一个完全匹配的短语，也无法完成查询

GET class_1/_search
{
 "query": {
   "term": {
     "num": {
       "value": "9"
     }
   }
 }
}

返回:

{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : 9,
          "name" : "e",
          "age" : 9,
          "desc" : [
            "hhhh"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

字段精确查询 & 多值

与term一样, 区别在于可以匹配一个字段的多个值，满足一个即检索成功

GET class_1/_search
{
 "query": {
   "terms": {
     "num": [
      9,
      1
     ]
   }
 }
}

返回:

{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : 9,
          "name" : "e",
          "age" : 9,
          "desc" : [
            "hhhh"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "b8fcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so haochi1~",
          "num" : 1
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "ccfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so haochi3~",
          "num" : 1
        }
      },
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "cMfcCoYB090miyjed7YE",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "I eat apple so zhen haochi2~",
          "num" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

文档包含字段查询

为了确定当前索引有哪些文档包含了对应的字段，es中使用exists来实现

GET class_1/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "desc"
    }
  }
}

返回:

{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "class_1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : 9,
          "name" : "e",
          "age" : 9,
          "desc" : [
            "hhhh"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

结束语

本节主要讲了ES中的文档查询API操作，该部分内容较多, 下节继续给大家讲，就先消化这么多~API大家都不要去背，多敲几遍就记住了，关键是多用，多总结 。

以上就是ElasticSearch查询文档基本操作实例的详细内容，更多关于ElasticSearch查询文档的资料请关注编程网其它相关文章！

免责声明：

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据，供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

ElasticSearch查询文档ElasticSearch文档操作
阅读原文内容投诉

ElasticSearch查询文档基本操作实例

下载Word文档到电脑，方便收藏和打印～

下载Word文档

相关文章

猜你喜欢

ElasticSearch查询文档基本操作实例

这篇文章主要为大家介绍了ElasticSearch查询文档基本操作实例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
2023-02-02

Elasticsearch文档索引基本操作增删改查示例

2024-04-02

Elasticsearch之基本查询及组合查询操作示例

2024-04-02

Elasticsearch基本查询及组合查询实例分析

这篇文章主要介绍“Elasticsearch基本查询及组合查询实例分析”，在日常操作中，相信很多人在Elasticsearch基本查询及组合查询实例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Elast
2023-06-30

Elasticsearch之文档批量操作示例

2024-04-02

MongoDB中怎么实现文档查询操作

今天就跟大家聊聊有关MongoDB中怎么实现文档查询操作，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。基本操作游标这个概念在很多地方都有，Java中JDBC里的ResultSet，A
2023-06-19

Elasticsearch聚合查询及排序操作示例

2024-04-02

怎样进行MongoDB文档查询操作

这篇文章将为大家详细讲解有关怎样进行MongoDB文档查询操作，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。nullnull的查询稍微有点不同，假如我想查询z为null的数据，如下：db.s
2023-06-19

Elasticsearch查询文档--常见API篇（附详细代码和案例图文）

前言：大家好，我是小威，24届毕业生，在一家满意的公司实习。本篇文章将介绍Elasticsearch在Java中的几种API的使用，这块内容不作为面试中的重点。 如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教👏👏
2023-08-21

PostgreSQL数据库的基本查询操作

2024-04-02

JAVA_基本LDAP操作实例

这篇文章介绍了JAVA_基本LDAP操作实例，有需要的朋友可以参考一下
2022-11-15

Mongodb基操--基本安装与多实例操作

2024-04-02

SpringBoot整合Elasticsearch实现索引和文档的操作方法

2024-04-02

MySQL基本操作和基于MySQL基本操作的综合实例项目

2023-09-04

MySQL聚合查询与联合查询操作实例

2024-04-02

MongoDB 查询操作的实例详解

2024-04-02

MySQL子查询操作实例详解

2024-04-02

MySQL之查询语句的基本操作是什么

2024-04-02

opencv python简易文档之图片基本操作指南

2024-04-02

matplotlib基本图形绘制操作实例

这篇文章主要为大家介绍了matplotlib基本图形绘制操作实例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
2022-12-08

热门标签

Linux(148)PHP(127)Java(102)正则表达式(101)JavaScript(69)最佳实践(67)jQuery(44)MySQL(39)Docker(37)C语言(36)性能优化(34)Python(34)XML(28)string(27)第三方库(23)回调函数(23)ZIP(22)数组(22)可扩展性(22)字符串比较(21)find(20)RPM(20)Go(20)grep(19)ASP.NETCore(19)XML解析器(19)事件(19)事件处理程序(19)StringBuilder(18)Nginx(18)

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网（https://www.python.org/downloads/）下载安装包并安装。Python的默认安装路径是：C:\Python34配置环境变量：【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
    C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种，不过在C,C++中使用可变参数时要小心，在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少，否则会产生访问越界，运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
    css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
    php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本，常被称为 Python 3000，或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中， 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具： easy_install  和  pip ， 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
    ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译
    改善Java代码之慎用java动态编译
查看更多

编程资源站

  • 资料下载
  • 历年试题
2021年下半年软考高级信息系统项目管理师高频考点精选资料
2021下半年软考高级信息系统技术知识点记忆口诀精选资料
2021下半年软考《信息系统项目管理师》考试真题及答案精选资料
2021下半年软考高级考试备考攻略精选资料
2021年软考高级《信息系统项目管理师》巩固练习题汇总精选资料
2021下半年软考高级信息系统项目管理师30个易考知识点汇总精选资料
2021下半年软考高级知识点这样记，还担心记不住吗精选资料
2021年下半年软考高级考试重点汇总精选资料
2021下半年软考高级信息系统项目管理师计算公式汇总精选资料
2021年下半年软考高级《信息系统项目管理师》模拟试题精选资料
查看更多
信息系统项目管理师选择题每日一练（2024）历年试题
2023年下半年信息系统项目管理师综合知识真题演练历年试题
查看更多

目录

本网页已闲置超过3分钟，按键盘任意键或点击空白处，即可回到网页
最新资讯更多
    友情链接编程网

    反馈

    我要
    反馈