MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。...例如，假设我们有一个包含用户信息和订单信息的集合 users，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDname：用户名orders：订单列表，每个订单包含以下字段：order_id：订单IDorder_date...：订单日期total_amount：订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后，我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...: "$_id", name: 1, order_id: 1, order_date: 1, total_amount: 1 } }])上面的聚合操作将嵌套文档展开后按照用户
然而，在某些情况下，你可能希望直接使用SQL执行复杂查询，以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询，从而从数据库中检索数据。...我们从由变量dptTable指定的表中选择id列，其中power_select列等于1。...在这种情况下，结果列表将包含具有名为depot_id的单个字段的对象。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下，这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询，探索各种查询选项，并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快！
贝叶斯图模型是创建知识驱动模型的理想选择 机器学习技术的使用已成为在许多领域获得有用结论和进行预测的标准工具包。但是许多模型是数据驱动的，在数据驱动模型中结合专家的知识是不可能也不容易做到。...只有结合起来才能形成专家知识的表示。 贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下，图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...在本文中，我将交替使用CPT和CPD。 CPT以条件概率或先验来描述每个节点的关系强度。 然后CPT与贝叶斯规则一起使用，以更新允许进行推断的模型信息。...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。...总的来说，我们需要指定4个条件概率。这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此，证据是多云，变量是雨。我能看出来，当洒水器关闭时，90%的时间都是多云的。
Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于字符串中的范围索引器，将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...此副本在隐式用作 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 值时常常是不必要的。 如果不需要副本，请使用 AsSpan 方法来避免不必要的副本。...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...，请对字符串使用 AsSpan 而不是基于 Range 的索引器，以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。
在CPU上使用Neural Magic的DeepSparse引擎，实现了高达3倍的推理加速。 在GPU上通过Neural Magic的nm-vllm引擎，实现了1.7倍的推理加速。...通过使用稀疏化和量化的方法，模型在CPU上的处理速度提升了最多8.6倍。 与以前研究的比较： 相比于之前的研究，该论文中的方法在保持模型准确率的同时，能够实现更高级别的稀疏度和更快的处理速度。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...减少的计算需求：使用预训练的稀疏模型可以在单次微调运行中达到收敛，与传统的“在微调过程中进行剪枝”的路径相比，这种方法通常涉及将一个密集模型收敛，然后进行剪枝和额外的微调，因此可以显著减少计算需求。...论文同时还提供了代码和已经训练好的模型，还有部署文档 https://arxiv.org/abs/2405.03594 https://docs.neuralmagic.com/ https://github.com
更新灵活性：与Nested类型不同，使用父子Join类型时，你可以独立地更新父文档或子文档，而无需重新索引与其相关联的文档。这提供了更大的灵活性，特别是在需要频繁更新或添加新关联数据的情况下。...当我们创建一个包含join字段的索引时，我们需要指定哪些文档类型是父文档，哪些是子文档。 在底层，Elasticsearch使用特殊的路由机制来确保父子文档存储在同一个分片上。...通过使用父子关系，可以更容易地管理和维护这种完整性。例如，当删除一个父文档时，可以方便地找到并处理所有相关的子文档。 简化数据模型：在某些情况下，使用父子关系可以简化数据模型的设计。...因此，在使用之前需要仔细评估数据模型和查询需求，以确定是否适合使用父子索引类型。 使用join字段的优势 join字段提供了一种在索引中明确定义父子文档之间关系的方法。...因此，在设计数据模型时需要谨慎考虑父子关系的使用。 数据一致性：当更新或删除父子文档时，需要确保数据的一致性。
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点，本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作，包括插入，追加，更新，删除，查询单独放下一篇文章介绍。...现在我想添加"一条数据"进入索引，注意这里的一条数据，指的是向一次发送一次索引，因为嵌套索引它的嵌套文档每一个都是独立的document，所以看起来你向es索引了一条数据到其服务端后，doc的数量会大于...，其实es服务端会把其拆分成独立的document，但是es会在内部标记他们的关系，在进行检索时可根据需要返回所有数据或者指定想要返回的数据。...，建议直接删除后添加 B： 如果字段数比较少，小范围更新，就使用下面的局部更新的API即可 （7）同理更新第二层嵌套里面的数据 总结： 本篇介绍了ES嵌套索引的添加，修改，删除的操作，我们不难发现都是用...虽然理论上我们通过script脚本来完成对无限嵌套索引的操作，但实际应用开发中，需要注意几点： （1）不要出现太多层的嵌套结构，建议不要超过3级 （2）每层的嵌套结构List里面，不建议存储太多的数据，
如果你的文档包含嵌套字段（如嵌套文档或数组），你可能需要编写更复杂的逻辑来递归获取所有嵌套字段的键。...TTL 索引是基于集合中文档的某个日期字段的，可以自动删除超过指定时间的数据。 步骤 确保文档中有一个日期字段 ：首先，确保你的集合中文档包含一个日期字段，该字段用于记录文档的创建时间或其它时间戳。...创建 TTL 索引 ：使用 expireAfterSeconds 选项在该日期字段上创建一个 TTL 索引。...使用 with_id 方法查找文档 在使用 MongoEngine 时，通过 with_id 方法根据文档的 _id 字段查找单个文档是常见的操作。...通常情况下，这种操作会自动使用 MongoDB 默认的 _id 字段索引，因此不需要额外创建索引。
使用 PUT 方法提交文档时，如果指定的 id 已经存在，则该文档将被更新；如果不存在则该文档将被创建。...查询 批量索引文档 下载测试数据 下载 accounts.json （如果无法下载，也可以clone ES的官方仓库在新窗口打开，选择本文中使用的版本分支，然后进入/docs/src/test/resources...，使用HTTP GET请求来搜索名为"bank"的索引中的文档。...总之，query主要用于搜索和排序文档，通常在需要考虑相关性的情况下使用，如全文搜索。而filter主要用于筛选文档，通常在需要精确匹配和排除的情况下使用，如范围查询、精确匹配、布尔条件等。..."order": 这是一个选项，用于指定排序方式，这里按照嵌套聚合"average_balance"的降序排列。 "aggs": 这是在每个州分组内执行的嵌套聚合。
这种嵌入式关系的优点是可以方便地在一个文档中保存相关数据，并且在查询时可以使用单个查询来检索所有相关的数据。缺点是，在嵌入式关系中，如果需要查询嵌入式文档中的某个字段，需要使用复杂的嵌套查询。...这种引用式关系的优点是可以方便地管理多个文档，并且可以使用简单的查询来检索相关的数据。缺点是，在引用式关系中，如果需要检索引用文档中的某些字段，需要执行额外的查询来检索引用文档。...使用MongoDB数据关系建模的最佳实践以下是在使用MongoDB数据关系建模时的一些最佳实践：使用嵌入式数据模型时，考虑嵌套层数的问题。通常情况下，不建议超过嵌套3层，否则可能会影响查询性能。...引用文档的结构应该尽量简单，以便于使用简单的查询来检索相关数据。在使用引用式数据模型时，可以使用MongoDB的聚合框架来联接多个文档。...在一些情况下，可能需要执行大量的查询，因此需要设计一个数据模型来最大限度地减少查询次数和查询时间。
搜索 1 在单个索引的所有类型中搜索 1 在单个索引的指定类型中搜索 1 在多个指定的索引中搜索 1 在所有索引中搜索 1 2. URI搜索 2 3....搜索 在单个索引的所有类型中搜索 例.在customer索引中查找包含firstname字段，且值字段值包含单词brad的文档 GET /customer/_search?...q=firstname:Brad 在单个索引的指定类型中搜索 例.在customer索引的external,sometype类型中查找包含firstname字段，且值字段值包含单词brad的文档 GET...q=firstname:Brad 在多个指定的索引中搜索 例.在customer，account索引中查找包含firstname字段，且值字段值包含单词brad的文档 GET /account,customer...说明：默认情况下，查询结果不区分大小，但是字段名是区分大小写的。
可以是普通的整型、字符串，可以是数组，也可以是嵌套的子文档，使用嵌套的好处是在MongoDB中仅需一次简单的查询就能够获取到你所需的数据。...在电商配套的物流领域，可以将一个快递的物流信息直接嵌套在以商品id为唯一索引的文档中，一次查询就可以获取完整的快递流向信息。MongoDB查询还提供了非常丰富的操作符，在查询中组合使用效率倍增。...MongoDB集合在创建时默认就基于_id字段创建了唯一索引，数据插入时会检查_id字段的唯一性，MongoDB可以在包括数组中字段或嵌套文档中的字段几乎任意字段上创建索引（一般为二级索引），大大提高了查询效率...TTL索引在保存日志或监控数据等场景下大有用武之地，通过创建TTL索引，实现自动删除过期记录的功能，（在使用MongoDB TTL索引需要注意，数据的过期时间无法精确控制，无法做到过期即删除，在大数据量的情况下会有一定的性能开销和删除延迟...总结起来，如果你的业务满足一个或多个特点，那么选择MongoDB是个正确的决定： 无需要跨文档或跨表的事务及复杂的join查询支持 敏捷迭代的业务，需求变动频繁，数据模型无法确定 存储的数据格式灵活，不固定
排序模型选型 es支持按数组或多值字段进行排序。模式选项控制选择的数组值，以便对它所属的文档进行排序。...es通过排序模型mode来指定。 嵌套字段排序 es还支持在一个或多个嵌套对象内部的字段进行排序。一个嵌套查询提包含如下选项（参数）： path 定义要排序的嵌套对象。...missing values 由于es的索引，类型下的字段可以在索引文档时动态增加，那如果有些文档没有包含排序字段，这部分文档的顺序如何确定呢？...也就是默认情况下，分片是根据文档的_uid，为了提高分片过程，可以通过如下方式进行优化，并指定分片字段。 分片字段类型为数值型。 字段的doc_values设置为true。...每个文档中都索引了该字段。 该字段值只在创建时赋值，并不会更新。 字段的基数应该很高（相当于数据库索引选择度），这样能确保每个片返回的数据相当，数据分布较均匀。
解决方法可以使用Nested类型，Nested属于object类型的一种，是Elasticsearch中用于复杂类型对象数组的索引操作，嵌套类型（Nested）允许在一个文档内部嵌套另一个文档，这使得可以在同一个文档中表示复杂的层次结构数据...参数 path（必需）：指定嵌套字段的路径。它告诉 Elasticsearch 在哪个字段上应用嵌套查询。 score_mode（可选）：指定如何计算嵌套文档的评分。...默认情况下，设为 false。 nested（可选）：表示查询是否应该应用于嵌套字段的上下文。默认情况下，设为 true。如果设置为 false，则将查询视为普通的非嵌套查询。...score_mode（可选）：指定如何计算嵌套文档的评分。可选的值包括 "none"、"avg"、"max"、"sum" 和 "min"。默认情况下，使用 "avg"。...注意 在索引父子级关系数据的时候必须传入routing参数，即指定把数据存入哪个分片，因为父文档和子文档必须在同一个分片上，因此，在获取、删除或更新子文档时需要提供相同的路由值。
与集群一样，节点由一个名称表示，默认情况下，该名称是在启动时分配给节点的随机通用唯一标识符（UUID）。如果不希望使用默认值，可以定义所需的任何节点名称。...模型复杂性：类型会导致数据模型变得复杂，使得开发人员需要处理更多与类型相关的问题，比如字段名冲突、映射更新等。...文档在 elasticsearch 中的主要操作有：索引文档：向 elasticsearch 索引添加文档的过程称为索引文档。在索引文档时，需要指定一个唯一的文档 ID。...如果不指定文档 ID，elasticsearch 会自动生成一个。更新文档：可以使用文档 ID 来更新 elasticsearch 中的文档。...例如，一个商品文档可能包含多个颜色选项和多个尺寸选项。字段可以是嵌套的：elasticsearch 中的字段可以是嵌套的。嵌套字段可以在一个文档中包含另一个文档，形成类似于嵌套对象的结构。
对象与嵌套的区别在于映射，这会促使ES将嵌套的内部对象索引到邻近的位置，但是保持独立的Lucene文档，如图2所示。在搜索时，需要使用nested过滤器和查询，这些会在Lucene文档中搜索。 ?...父子关系 通过父子关系，可以使用完全不同的ES文档，并在映射中定义文档间的关系。在索引一个子文档时，可以将它指向其父文档，如图3所示。...搜索和聚合嵌套文档 使用nested在嵌套文档上运行搜索和聚合，使ES连接在同一个分块中的多个Lucene文档，并将连接后的结果数据看作普通的ES文档。...none：考虑总文档得分的计算时，不保留、不统计嵌套文档的得分。 （4）获知哪些内部文档匹配上了 可以在嵌套查询或过滤器中添加一个inner_hits对象，来展示匹配上的嵌套文档。...（5）嵌套和逆向嵌套聚合 为了在嵌套类型的对象上进行聚合，需要使用nested聚合。这是一个单桶聚合，在其中可以指定包含所需字段的嵌套对象之路径。
ps：宽表处理在处理一对多、多对多关系时，会有字段冗余问题，适合“一对少量”且这个“一”更新不频繁的应用场景。...嵌套文档将实体关系嵌套组合在单文档内部（类似与json的一对多层级结构），这种方式牺牲索引性能（文档内任一属性变化都需要重新索引该文档）来换取查询性能，可以同时返回关系实体，比较适合于一对少量的关系处理...ps: 当使用嵌套文档时，使用通用的查询方式是无法访问到的，必须使用合适的查询方式（nested query、nested filter、nested facet等），很多场景下，使用嵌套文档的复杂度在于索引阶段对关联关系的组织拼装...基本的原理是在terms的时候，对于多项取值，如果在另外的index或者type里已知主键id的情况下，某一字段有这些值，可以直接嵌套查询。...ps：父子文档相比嵌套文档较灵活，但只适用于“一对大量”且这个“一”不是海量的应用场景，该方式比较耗内存和CPU，这种方式查询比嵌套方式慢5~10倍，且需要使用特定的has_parent和has_child
在这里，我们主要想为大家介绍一下非关系模型，作为对比，本文也会简要介绍一下关系模型。 数据模型概述 1.关系模型 关系模型使用记录（由元组组成）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。...事实上，文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下，应用对要检索的封包采取一些约定，或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合，以管理数据。...与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。...支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力，XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。...与关系模型存储记录不同，列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录，索引都可以快速地获取列上的数据。
嵌套结构 受行业领先的媒体容器格式（例如SMPTE可互操作主格式（IMF）或ISO BMFF）的启发，媒体文档模型将具有类似属性的事件分组。可以使用两种嵌套级别的分组：轨道和组件。...这在一定程度上源于不同web系统之间通常使用JSON作为有效负载格式。更重要的是，许多流行的分布式文档索引数据库，如Elasticsearch和MongoDB使用JSON文档。...选择JSON作为我们的序列化格式，可以使用任何这些可伸缩文档数据库来索引媒体文档实例。值得一提的是，对事件级时间间隔信息以及区域级空间信息的索引提供了开箱即用的时空查询能力。...然后，可以对该属性进行范围查询（具体来说，我们已经仔细选择了JSON模式的子集，以确保没有元素可以具有不明确的定义或允许不兼容的解释，即，每个对象都被指定为其原始类型，包括字符串，布尔值，数字和整数）。...在没有模式的情况下，读取媒体文档实例可能会降级为类似下面的伪代码。从软件角度来看，这样的实现难以维护，并且导致较低的读取性能。
举例说明，有一个公司在多个城市有分公司，并且每一个分公司下面都有很多员工。有这样的需求：按照分公司、员工的维度去搜索，并且把员工和他们工作的分公司联系起来。针对该需求，用嵌套模型是无法实现的。...因此，如果操作单个子文档时不指定父文档的ID，那么很有可能会把请求发送到错误的分片上。...使用这两个参数时，只有当子文档数量在指定范围内时，才会返回父文档。...此种情况下，孙辈文档很有可能最终和父辈、祖辈文档不在同一分片上，导致不满足祖辈和孙辈文档必须在同一个分片上被索引的要求。...父子关系更适合于父文档少、子文档多的情况。 全局序数默认情况下是延迟构建的：在refresh后的第一个父子查询会触发全局序数的构建。而这个构建会导致用户使用时感受到明显的迟缓。
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