Elasticsearch 索引是指在 Elasticsearch 中用于存储和搜索文档的逻辑实体。索引由一个或多个分片组成，每个分片可以在不同的节点上存储。当一个文档被索引时，它会被分配到一个或多个分片中，这取决于索引的设置和集群的状态。Elasticsearch 索引支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。索引还支持各种查询和聚合操作，以便快速地检索和分析数据。
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
Elasticsearch 是一个分布式、Restful 风格的搜索数据分析引擎，能够解决常规和各种类型数据的存储及检索需求。作为ELK和ElasticStack的核心，它能够集中存储数据，通过Elasticsearch 能够执行及合并多种类型的搜索（结构化数据、非结构化数据、地理位置、经纬度坐标等数据结构）。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
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比如用户要匹配查询，前几天我们有学过，有match匹配和term匹配两种常用的方式。
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。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型，通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处理，因为像lucene，es，solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的，一旦出现join这样的操作，性能会
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图表 PNChart - 国内开源作者，动态的图表。 swift-linechart - 功能完整、实用的折线图组件。使用方便，参数配置简单。是不可多得的优质组件--swift。 ios-charts - 一款优秀 Android 图表开源库 MPAndroidChart 的 Swift 语言实现版（支持 Objective-C 和 Swift 调用）。缺省提供的示例代码为 Objective-C。 TEAChart - xhacker/TEAChart 一个简洁的 iOS 图表库，支持柱状图、饼图
es支持大多数java里面的数据类型： （一）核心数据类型： （1）string： 默认会被分词，一个完整示例如下 Java代码 "status": { "type": "string", //字符串类型 "index": "analyzed"//分词，不分词是：not_analyzed ，设置成no，字段将不会被索引 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
伟大先辈尼古拉斯·沃斯曾这样说过：程序=数据结构+算法，这在程序员界堪称经典的公式，其意义不亚于物理学界中的E=mc2。实际上，其意在阐明编程的核心在于掌握数据结构与算法！如果把一名优秀的程序员比作武林高手，那么数据结构即为招式，算法则是内功，二者缺一不可。当下，Python语言非常火热，学好Python就必须掌握好这些数据结构的常用用法。
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
在 sort.go文件中，排序算法有: 插入排序(insertionSort)、堆排序(heapSort)，快速排序(quickSort)、希尔排序(ShellSort)、归并排序(SymMerge)。 这些函数都是以小写字母开头，意味着他们对外是不可见的(letter case set visibility)。其中，归并排序用于 Stable函数，其余算法用于 Sort函数。
前言 搜索从宏观上来看有两种，一种是搜索引擎，另一种是垂直搜索。搜索引擎有 Google，Bing，百度，搜狗等等，而垂直搜索则是在大多数产品内置的对内容的检索功能。此处仅讨论垂直搜索。 一、搜索的核心 搜索的核心： 根据提供的已知信息，给用户提供符合各方利益诉求的内容。 利益诉求包括：用户的利益诉求（如优质的内容）与产品的利益诉求（如搜索引擎广告） 性能：快速的提供内容 展示结果时，考虑用户体验 比如 Airbnb 算法中考虑的内容有： 搜索主体的历史偏好 搜索结果的质量 整体的平衡（新房源的适当倾斜
检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是云端全托管海量数据检索分析服务，拥有高性能自研内核，集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群，也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务，它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
Apache Doris是一个基于MPP架构的易于使用，高性能和实时的分析数据库，以其极高的速度和易用性而闻名。海量数据下返回查询结果仅需亚秒级响应时间，不仅可以支持高并发点查询场景，还可以支持高通量复杂分析场景。
SQL直接支持许多对象脚本特殊变量。这些变量包含系统提供的值。只要可以在SQL中指定文字值，就可以使用它们。
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
硬盘是计算机系统当中非常重要的一个硬件，硬盘的主要作用是存储数据，储存用户信息，存储网络数据等等。无论是对于服务器以及云服务器都是一种必要的存储装置。硬盘可以分为多种类型，不同的类型有不同的优缺点和功能。弹性云服务器提供几种硬盘呢？
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
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之前在文章监控即服务:用于微服务架构的模块化系统我写了关于微服务架构的模块化监控系统的组织。没有什么是静止的，我们的项目在不断增长，存储的指标列表也在增长。在这篇文章中，我将告诉您我们如何组织在高工作负载下的Graphite + Whisper到Graphite + ClickHouse的迁移，关于期望和迁移项目的结果。
注意，具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构(即使check_types=True)。例如，这段代码将打印True:
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
i变量为ars数组的下标 初始值为0 是ars数组的第一个元素 j变量为result数组的下标 初始值result数组长度为4 是result数组的最后一个元素 i变量的更新方式是自增 j变量的更新方式是自减
在没有其它附加条件的情况下，读者第一时间会想到通过 HashMap 来记录出现过的数字，从而找到重复数：
最近主要在研究大数典型应用adhoc query，要实现秒级的adhoc query，通常有3种思路： 1、用搜索技术，将查询都建立索引，然后用搜索技术来实现。这种技术目前主要限制是索引建立和存储成本高，索引建立不及时，例如支付宝的higo。 2、实时计算，对不能指定维度的查询，理论上认为是实时计算，每个列上建立函数索引，这种典型的代表是mesa。关于mesa，前面我有篇简单的介绍性文章《mesa介绍:google 近实时数据仓库系统》，深入的大家可以看一看google的论文。淘宝的garuda公开的材料来
dynamic和data_detection的详解：Elasticsearch dynamic mapping（动态映射） 策略.
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
每天，全世界几百万的用户都在Twitter上搜索着发生的新鲜事。在重大事件期间，比如刚刚过去不久的2016欧洲杯，我们观察到在用户前来Twitter查看最新战况时，搜索服务会出现流量的尖峰，并且整体流量随着此事件的推移而稳步上升。Twitter的搜索质量组就是负责给用户返回质量最好的结果。 相比于传统的信息检索产品，Twitter的搜索面临的挑战是绝无仅有的，原因如下： 时效性：我们大部分的搜索请求都对信息的话题性和实时性有着强烈的需求。世界局势瞬息万变，在某些情况下，甚至几分钟前的搜索结果就会显得过时和
云原生，“云”表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；“原生”表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。云原生应用也就是面向“云”而设计的应用，在使用云原生技术后，开发者无需考虑底层的技术实现，可以充分发挥云平台的弹性和分布式优势，实现快速部署、按需伸缩、不停机交付等。
机器之心专栏 作者：刘凯鹏 本文结合阿里电商业务场景的特点，介绍了阿里在匹配端和排序端的基于深度学习的一些工作。 搜索营销（sponsored search）是目前广告主在互联网上进行数字化营销的主要手段之一，也是机器学习技术在工业界最成功的应用场景之一。在搜索营销的场景下，广告主可以通过出价的方式参与流量分配，平台的主要任务是优化流量分配和计价，实现效率的最大化和生态的健康发展。其中核心的技术问题主要围绕如何高效的分配流量来展开，包括：如何理解用户的意图？如何对用户进行表达？如何对广告进行表达？如何挖掘用
弹性盒子主要可以分为俩类，一个是给父元素添加的，一个是给子元素添加的，下面我用文字来描述他们
Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架，在其发展早期重点以微服务类应用为主。
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且，他们正在处理高度复杂的流程（正在自动化）以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时，预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低，同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标，开发人员正在采用架构风格和编程范式，例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn（Inclubating）[1]正式支持 Flink，Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，一直致力打造统一的中间数据服务，助力引擎全方位提升性能、稳定性和弹性，最新发布的 0.3.0 版本新增对 Flink 批作业 Shuffle 的支持，从此 Flink、Spark 可以同时使用统一的数据 Shuffle 服务，更大程度节省资源、降低运维成本。
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