多行函数：(聚合函数/分组函数) 解释：多条数据进入，单条结果出来(多进单出) 1).max(obj)：最大值 2).min(obj)：最小值 3).sum(num)：求和 4).avg(num)：求平均值 5).count(obj)：计数 【注意事项】： 1).max()和min()两个函数可以接受任何数据类型的实际参数 2).sum()和avg()两个函数只能接受number类型的数据 3).多行函数/聚合函数/分组函数满足自动忽略空值的特点(在某些情况下，我们不应该忽略空值...) 案例如下： 查询公司薪资最高的、最低的、工资总和以及平均值的信息？ select max(salary),min(salary),sum(salary),avg(salary) from employees; 参看如下代码并思考： select max(last_name),max(hire_date),min(last_name),min(hire_date) from employees; 关于count()的使用： 需求如下： 查询公司有多少员工？ select count(employee_id),count(last_name),count(hire_date) from employees; select count(1),count(2),count(0),count(107),count('*') from employees; 执行以上代码发现效果都是正确的，我们以后做计数操作的时候，我们都用count('*')来实现； 查看如下代码： select count(department_id),count(commission_pct) from employees; 执行以上代码发现问题所在，只要是多行函数/聚合函数/分组函数满足自动忽略空值的特点 修改以上代码实现需要的效果： select count(nvl(department_id,100)),count(nvl(commission_pct,1)) from employees; 思考：avg() = sum() / count()？ 答：以上的等式成立 需求如下： 查询公司的平均奖金率？ select avg(commission_pct),sum(commission_pct) / count(commission_pct), sum(commission_pct) / count(nvl(commission_pct,2)), sum(commission_pct) / 107, sum(commission_pct) / count(*) from employees; 作业： --1.显示系统时间(注：日期+时间) select to_char(sysdate,'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') from dual; --2.查询员工号，姓名，工资，以及工资提高百分之20%后的结果（new salary） select employee_id,last_name,salary,salary * 1.2 "new salary" from employees; --3.将员工的姓名按首字母排序，并写出姓名的长度（length） select last_name,length(last_name) from employees order by last_name; --4.查询各员工的姓名，并显示出各员工在公司工作的月份数（worked_month）。 select last_name,round(months_between(sysdate,hire_date),0) "worked_month" from employees; --5.查询员工的姓名，以及在公司工作的月份数（worked_month），并按月份数降序排列 select last_name,round(months_between(sysdate,hire_date),0) "worked_month" from employees order by "worked_month" desc; --方式一： select last_name || ' earns $' || salary || ' monthly but wants $' || 3 * salary "Dream Salary" from employees; --方式二： select last_name || ' earns' || to_char(salary,'$99999') || ' monthly but wants' || to_char(3 * salary,'$99999') "
针对于VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)两个特殊的参数。
聚合查询，它是在搜索的结果上，提供的一些聚合数据信息的方法。比如：求和、最大值、平均数等。聚合查询的类型有很多种，每一种类型都有它自己的目的和输出。在ES中，也有很多种聚合查询，下面我们看看聚合查询的语法结构，
Elasticsearch中的聚合查询是一种功能强大的数据分析工具，它能够提供从索引中提取和计算有关数据的复杂统计信息的能力。聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。
该引擎继承自 MergeTree 并将折叠行的逻辑添加到合并数据部分的算法中，这个引擎:
答：聚合分析，英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。特点如下所示：
NC这一阵子MONGODB 的需求起来了，但问题是之前没来之前也用MONGODB 但实际得情况是，不怎么样。运维的同事告诉我，MONGODB 在公司原来的情况可以用一句话来表达，有这么个东西。
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中，我们常常会遇到以下痛点： ✦业务指标体复杂，当有底层逻辑或数据表变动时，需要同时修改多个图表，维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样，通常只选取相对重要的维度展示，需要分析时再手动写sql获取数据，临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求，例如用户A只需查看聚合指标，用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景，在DataTalk平台的黑科技系列中，“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
不知大家还记不得，在介绍函数式编程接口中为了避免基础数据类型的装箱/拆箱带来的性能损耗，特意为函数式接口引入了基础数据类型的函数式编程接口，例如IntPredicate、LongPredicate、DoublePredicate。同样，流API也考虑到基本数据类型的装箱/拆箱会带来性能损耗，引入了数值流，例如IntStream、LongStream、DoubleStream。
在elasticsearch的聚合查询中，经常对聚合的数据再次做聚合处理，例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套，这就是嵌套桶（此名称来自《Elasticsearch 权威指南》)，如下图所示：
类似问题，样例数据单看计算不复杂，“beijing” 2 个，“上海” 2 个，“beijing”占比: 2/(2+2) = 50%; "shanghai"同样计算，占比 50%。
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
本文给出如何使用Elasticsearch的Java API做类似SQL的group by聚合。 为了简单起见，只给出一级groupby即group by field1(而不涉及到多级，例如group by field1, field2, ...)；如果你需要多级的groupby，在实现上可能需要拆分的更加细致。 即将给出的方法，适用于如下的场景： 场景1：找出分组中的所有桶，例如，select group_name from index_name group by group_name; 场景2：灵活添加
索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。
本章将介绍elasticsearch最重要的桶聚合terms aggregation。
做数据的同学相信大家对Druid和Es都不陌生，Druid可以说是一款基于时序的查询引擎，支持数据实时摄入，在数据摄入前指定维度和指标，提供基于时间层面的预聚合，Druid会把一个数据点当做一个实际发生的事实，在数据摄入后就不能修改。常被应用于一些实时的场景，比如对数据实时分时间段分组聚合。ES同样是一款高效的查询引擎，支持数据的批量导入，同样支持数据实时的摄入，也支持数据批量导入，相比于Druid不仅对聚合高度支持，同时兼顾强大的搜索能力，ES主要是基于对摄入数据进行分词，同时构建索引增加查询聚合的速度。通常我一般将ES用作一些离线的场景，对离线场景支持指标的快速查询和聚合。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
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Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎，常用于搜索和日志场景，而在数据分析场景，Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析，并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
前置说明：本文是线上环境的实战问题拆解，涉及复杂 DSL，看着会很长，但强烈建议您耐心读完。
SUM返回与expression相同的数据类型，但有如下异常:TINYINT、SMALLINT和INTEGER返回的数据类型都是INTEGER。
Elasticsearch作为分布式搜索引擎，可支持各种数据类型（结构化/非结构化文本、数值等）的存储和快速查询，具有良好的可扩展性，可以支持不断增长的数据量。Elasticsearch不仅可以进行多种场景的数据查询，还提供了强大的聚合查询功能，可实现各种复杂的数据分析需求。 下面重点介绍ES中常用的聚合查询方法，并以系统中具体的功能实现为例，进行详细说明。
迭代器 可迭代的数据类型： list dic str set tuple f=open（）--文件句柄 range enumerate 不可迭代的数据类型： int bool 什么叫迭代？ 结合我们使用for循环取值的现象，再从字面上理解一下，其实迭代就是，可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。 什么是可迭代协议？ 可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法，只要含有_
作者：高斌龙，腾讯云大数据Elasticsearch高级开发工程师 前言 Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎，常用于搜索和日志场景，而在数据分析场景，Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析，并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。 概览 聚合分析主要为了解决以下问题： 网站的平均加载时间是多久？ 根据交易记录来看谁是最有价值的客户？ 每个种类的产品
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
在实际生活中，用户的行为通常是多样的，比如点击，购买，浏览等，而对于这些多类型的行为，常见的面向单行为的推荐方法是不具备优势的，因此本文提出了基于图神经网络的多行为推荐方法GNMR。
对于min()、max()而言，参数既可以接受容器对象，也能接受多个单值数据 （需要保证数据类型统一）
昨天我们从形参角度，讲了两种参数，一个是位置参数，位置参数主要是实参与形参从左至右一一对应，一个是默认值参数，默认值参数，如果实参不传参，则形参使用默认参数。那么无论是位置参数，还是默认参数，函数调用时传入多少实参，我必须写等数量的形参去对应接收， 如果不这样，那么就会报错：
官网地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/parent-child.html
1，order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。
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这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数，理解这些函数，Metrics 的逻辑等等，因为看了很多教程试图学习 PromQL，发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么，看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思？为什么有的函数需要有的函数不需要？它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响？rate 和 irate 的区别是什么？sum 和 rate 要先用哪个后用哪个？经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则，我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始，通过介绍 PromQL 里面的逻辑，来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题，但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解，相信读完本文之后，这些问题的答案就显得不言而喻了。
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换，关于时间和窗口将在后续文章中介绍。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：
●发生触摸事件后，系统会将该事件加入到一个由UIApplication管理的事件队列中,为什么是队列而不是栈？因为队列的特点是FIFO，即先进先出，先产生的事件先处理才符合常理，所以把事件添加到队列。
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后，发现该字段新增的数据，聚合结果没有展示出来，但是用户在全文检索新增的筛选数据后，又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查。
编程语言： 编译器，解释器 编程语言：机器语言，汇编语言、高级语言 静态语言：编译型语言 强类型（变量） 关键字： 事先转换成可执行格式 c,c++,JAVA,C# 动态语言：解释型语言 on the fly 弱类型 边解释变执行 php,shell,python,perl（面向过程） 面向对象：shell，c 面向对象：JAVA，Python，perl，C++ bash:脚本解释器 编程能力： 脚本编程 变量：内存空间，命名的内存空间（可以回收） 内存：编址的存储
早在 1993年，关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念，不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
在之前的做法中（Historically），使用单个抽象方法的接口（或很少的抽象类【只有一个抽象方法的抽象类数量比较少】）被用作函数类型。它们的实例称为函数对象，代表一个函数或一种行为。自 JDK 1.1 于 1997 年发布以来，创建函数对象的主要方法是匿名类（第 24 项）。下面的这个代码片段，用于按长度顺序对字符串列表进行排序，使用匿名类创建排序的比较函数（强制排序顺序）：
有了 GroupBy 对象，通过分组数据进行迭代非常自然，类似于itertools.groupby()的操作：
作者：Benjamin 译者：java达人 来源：http://winterbe.com/posts/2014/07/31/java8-stream-tutorial-examples/（点击阅读原文前往） 高级操作 stream支持各种不同的操作。我们已经了解了最重要的操作，如filter或map Java 8 Stream 教程 (一) 。您可以学习其他的操作(参考Stream Javadoc)。我们将更深入地了解复杂的操作，collect，flatMap和 reduce。 本节的大部分代码示例使
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Ki
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
判断点在不在当前view上（方法调用者的坐标系上）如果返回YES，代表点在方法调用者的坐标系上;返回NO代表点不在方法调用者的坐标系上，那么方法调用者也就不能处理事件。
学习管道聚合，是为了完成更复杂的聚合分析，通过本文，你将对管道聚合的各种类型的功用和使用场景有一个全面的掌握。当遇到聚合需求时，可以快速反应，选用合适的聚合类型。
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