之前在spring for all社区看到这样一个问题：当actuator端点设置了context-path之后，turbine如何聚合数据？...首先，我们要知道actuator端点设置了context-path是什么意思？...也就是说，此时spring boot actuator的端点都有了一个前缀，比如： management.context-path=/xxx 如果设置了上面的参数，那个对于收集hystrix数据的端点将变为...那么我们要如何解决呢？...，就能正确的收集之前配置了management.context-path=/xxx的微服务的hystrix数据了。
浅拷贝是指创建一个新对象，然后将原对象的非静态字段复制到新对象中。这样，新对象和原对象就会有相同的字段值。本文将详细介绍如何使用Java实现浅拷贝，并给出代码示例。...因为当字段是引用类型时，clone()方法只会复制引用，而不会复制引用指向的对象。这就导致了浅拷贝后的新对象和原对象共享同一个引用类型的字段。2....但是，这种方法只适用于实现了Serializable接口的对象。下面是一个简单的示例：import java.io....但是，这种方法的缺点是性能较差，因为序列化和反序列化的过程比较耗时。此外，这种方法还需要对象实现Serializable接口，限制了其适用范围。...四、总结本文详细介绍了如何使用Java实现浅拷贝，并给出了代码示例。介绍了两种实现浅拷贝的方法：使用clone()方法和序列化与反序列化。虽然这两种方法都可以实现浅拷贝，但它们各有优缺点。
mapping 2.1 ElasticSearch7-去掉type概念： 关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。...elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。 ...两个不同type下的两个user_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。...否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。 去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。...映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等 2.3 创建映射字段 PUT /索引库名/_mapping/类型名称 { "properties": { "字段名
如果它们分别属于不同的聚合，那么"更新最佳联系方式"的操作就不能在一条事务中完成(相反，会涉及两个聚合，两条调用) 注意术语"事务"，它并不指代数据库事务。...此外，其他实体通常都是值对象 在确定属于聚合的实体时，应该查找不变量(管理不同实体交互的规则)。我们应该尽量将涉及相同不变量的实体归为一组。...image.png 不幸的是，这种方式有两个问题： 有时会导致检索到错误的数据。假设修改了实体123，并发布了对应的消息，然后又对该实体进行了修改。...如果消费者仅关心最新的修改，则这么实现可能是没有问题的。但作为生产者事件，我们无法知道消费者是否需要(在现在和未来)跟踪单个变更。...同时我们也需要了解是否允许该用户代理查看特定的实体。在我们的场景中，可能存在大量潜在的实体。此外，一个用户可能需要查看他们拥有的文档，或可能通过其他用户的授权来访问文档(例如，通过第三方授权方式)。
指定id bulk index 的时候，es 会先判断 id 是否存在，然后再插入。这样随着数据量的增加，性能持续下降。 不知道大家有什么好办法，对应这种需要持续更新的数据。 数据量还挺大的。...1.10 如何对同一个字段进行不同的分词 multi-fields 可以实现，也就是说一个字段可以设置多个子字段....所以应用的方向不同，因此 ES 使用了倒排索引、KD数等其他数据结构实现了搜索 1.16 将文档存储在es外面，同时使es搜索结果只返回文档基本信息，这样做能否提高性能？...问题描述： logstash和es都指定了索引的模板, 那logstash采集数据到es时,以哪个模板为准呢 回复：两个模板会merge， 如果两个模板有相同的配置项，以模板order大的为准，不同的配置项则都会生效...space的出现的目的就是相同公司不同部门实现不同权限的。可以参考。 3.2 kibana dev tools中文输入有问题 这是kibana低版本的bug，高版本已经修复。
因为篇幅原因这里就不详细解释了： 这里要详细介绍的，是上图中红框标出的，我们创建mapping时实际用到的比较关键的两个内置类型，和两个mapping参数。...然而我们今天要进行实例讲解的则主要是Bucket Aggregation，桶聚合。桶聚合是指把文档，按照某个给定字段分成不同的组，然后在组内进行进一步聚合运算，并返回桶级的结果。...一方面是稍微有些耗时，另一方面是请求量很大时可能对DB和Hbase的访问带来压力，所以也想找一种备选的方案，我们想到了用ES。 为了用ES的桶聚合，我们首先设计如何存储文档（即所有用户评论）的方案。...十亿级的数据量，上百个GB，不切分的话，乖乖，每次都要从这几百GB的文件里找东西，想想也知道有多慢了...）。从空间切分，同样需要考虑两个问题： 1）如何将数据hash到shards。...做了这个实验后，ES在WeTest头部数据源上的聚合速度并不比现在快，但在中部和长尾上的效果更优，这说明ES的聚合受候选集数据量的影响非常大，所以是否切换这种方式也还没最终决定。
然而我们今天要进行实例讲解的则主要是Bucket Aggregation，桶聚合。桶聚合是指把文档，按照某个给定字段分成不同的组，然后在组内进行进一步聚合运算，并返回桶级的结果。...一方面是稍微有些耗时，另一方面是请求量很大时可能对DB和Hbase的访问带来压力，所以也想找一种备选的方案，我们想到了用ES。 为了用ES的桶聚合，我们首先设计如何存储文档（即所有用户评论）的方案。...由于数据量非常大（十亿级），所以我们首先想到了把文档按时间分成不同的索引（如按月），然后在指定月份（如3个月）的索引上，聚合出评论最多的Top帖子。...十亿级的数据量，上百个GB，不切分的话，乖乖，每次都要从这几百GB的文件里找东西，想想也知道有多慢了...）。从空间切分，同样需要考虑两个问题：1）如何将数据hash到shards。...做了这个实验后，ES在WeTest头部数据源上的聚合速度并不比现在快，但在中部和长尾上的效果更优，这说明ES的聚合受候选集数据量的影响非常大，所以是否切换这种方式也还没最终决定。
副本分片的目的： 在节点或分片发生故障时提供高可用性。 副本分片永远不会分配给与主分片相同的节点。 提高搜索查询的性能。 因为可以在所有主、副本上并行执行搜索、聚合操作。...2.2 分片的分配机制 Elasticsearch 如何知道要在哪个分片上存储新文档，以及在通过 ID 检索它时如何找到它？...假设：设置有 5 个分片时文档已存储在分片 A 上，因为那是当时路由公式的结果。 后面我们将主分片更改为7个，如果再尝试通过ID查找文档，则路由公式的结果可能会有所不同。...2.3 Elasticsearch 如何检索 / 聚合数据？ 接收客户端请求的节点为：协调节点。如下图中的节点 1 。 在协调节点，搜索任务被分解成两个阶段：query 和 fetch 。...那到底如何提供聚合精准度呢？这里提供了四种方案供参考： 方案1：设置主分片为1 注意7.x版本已经默认为1。 适用场景：数据量小小集群规模业务场景。
在"正向索引"中，我们从文档出发，记录下每个文档中出现的词项，这样就可以知道每个文档包含哪些词项。...查询计划描述了如何在倒排索引上执行查询，包括哪些词项需要查询、如何组合词项的查询结果等。 执行查询：有了查询计划后，Elasticsearch 就可以在倒排索引上执行查询了。...需要注意的是，相关性评分并不是一个绝对的值，它的大小并不能直接反映出文档的质量或重要性。它只是表示了文档与特定查询条件的匹配程度。同一个文档对于不同的查询条件，可能会有不同的评分。...3.3、其他评分规则 除了基于 TF-IDF 的相关性评分外，Elasticsearch 还提供了其他的评分规则，以满足不同的搜索需求。...以下是一些常见的评分规则： Constant Score：这种评分规则会给所有的文档赋予相同的评分。它通常用于过滤操作，因为在过滤操作中，我们只关心文档是否满足条件，而不关心文档的相关性。
开发人员，产品经理，领域专家和业务涉众都同意使用相同的语言，并在其工件（代码，产品文档等）中使用该语言。 有界上下文：域驱动的设计将有界上下文定义为“单词或语句能确定其含义的设置”。...它们用于标识和定义各种有界上下文和聚合之间的关系。在上面的示例中，有界上下文定义了模型的边界（价格，折扣等），而上下文映射定义了这些模型之间以及不同有界上下文之间的关系。...请注意，这些模型在逻辑上是相同的。也就是说，它们都遵循相同的通用域语言-付款方式，授权和结算。只是它们是不同上下文的一部分。...由于聚合属于相同的过程边界，因此无需太多开销即可执行此操作。因此，消费者可以在一个调用中获得所有必要的数据。 如果订单和退款是不同上下文的一部分，则数据不再存在于单个微服务或聚合边界内。...如果消费者需要更改以从“退款”聚合中获取更多数据，则现在需要两个团队来进行更改 如果在整个平台上都遵循这种模式，则可能导致各种域服务之间的依存关系错综复杂，所有这些都是因为这些服务满足了调用者的特定访问模式
与传统的行存储（将文档的每个字段值作为文档的一部分存储）不同，Doc Values 采用列式存储，这意味着它们按字段组织数据，而不是按文档。...但是，如果我们想进一步分析这些文档，比如找出这些文档中所有唯一的词项，以便进行聚合，倒排索引就不那么高效了。...问题在于，为了使用倒排索引收集Doc_1和Doc_2中的所有词项，我们必须遍历索引中的每个词项，检查它是否属于这两个文档。...Doc Values是一种列式的数据结构，它存储了每个文档字段值的完整、排序好的列表。与倒排索引不同，Doc Values不是将词项映射到文档，而是将文档映射到它们所包含的词项。...这种方式间接地支持了字符串类型的压缩。 综上所述，Doc Values 的持久化机制确保了其可以灵活地处理不同大小的工作集，而压缩机制则有助于减少存储空间的占用并提高数据访问的效率。
基于聚合的创建集合听起来就像是$out，它是聚合框架中的一个执行阶段，从很早的MongoDB 2.6就有了。$out阶段可以获取聚合结果，将其放到新的集合中，并用新的结果完全替换掉集合中原来的内容。...使用on属性，可以使用任意具有唯一值的字段。 如果匹配上_id，在默认的情况下，$merge执行阶段将提取新的结果文档以及集合中的结果文档，合并这两个文档，生成一个包含它们所有字段的复合文档。...如果两个值不同，我们就使用值$$NOW，正如我们之前提到的,它会即时返回当前的时间和日期。...超越物化视图范畴 这里只是举了一个例子，便于你对如何按需创建物化视图、并对定制过程的灵活性拥有一定的了解。由于它属于不同的集合，你也可以通过不同方式将其索引到源集合，以匹配你的用户或应用的查询需要。...它还可以将结果写入不同的数据库，允许你不仅能运行一个可更新的聚合，还能将结果迁移到不同节点上的不同数据库中。
》; 复现问题第一步：创建索引 首先是将问题复现，这里我做了个简单的索引，只有两个字段，将索引分为两个分片，然后准备了一些数据写入这两个分片； 在Kibana的Dev Tools执行以下命令，即可创建名为...，这里先给出聚合结果（在生成数据的时候计算出来的），有了这些结果，我们就能和es聚合结果做对比，发现问题所在： 分片一，按name聚合后，name相同的文档value字段之和： 14 : 22491...，将name相同的文档的value字段的值相加： GET /testcase/t1/_search { "size":0, "aggs":{ "names":{ "terms":...5的，于是ES返回的Top5与真实数据的Top5就不一样了，这就是Elasticsearch聚合后排序不准的原因。...接下来看看如何解决此问题 解决办法之一 知道问题的原因解决起来就容易了：如果每个分片返回的不是前17名，而是前28名，那么两个分片中都含有name等于19的记录，这个指定分片返回数量的参数是shard_size
1.2 聚合管道表达式 某些管道阶段采用聚合管道表达式作为它的操作数。聚合管道表达式指定了应用于输入文档的转换。聚合管道表达式采用文档结构并且可以包含其他聚合管道表达式。...1.4.1 投影器优化 聚合管道能够判定是否使用集合中字段的一个子集来获得结果。如果使用子集，那么聚合管道将只会使用那些需要的字段以减少管道中传输的数据量。...一个城市可有多个邮政编码，城市的不同城区邮政编码不同。 State字段值为两个字母的州名称缩写。 pop字段值为人口数量。 Loc字段值为用经纬度表示的方位。...第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组，$sum 表达式根据每个组合计算人口数（一个城市可能有多个邮政编码，因为一个城市的不同区有不同的邮政编码），并输出文档，每一个城市和州的组合对应一个文档...你或许可以利用这些聚合数据来考虑是否招聘新员工和制定营销策略。
在本文中，我解释了 DDD 是什么，一些关键概念，以及 Redux 如何实现其思想。理解两者，我们可以提供更好的实现；来自不同世界的两种方法相互碰撞并利用相同的设计原则。...我们可以将 DDD 分为两个领域：战略和战术。该策略引入了泛在语言和限界上下文。它在开发人员和业务之间创建了一种通用语言，但这种语言超越了会议：所有文档、故事甚至代码都共享该语言。...本书快速介绍了所有概念，并全面介绍了如何开始做 DDD。 Redux Redux 与领域驱动设计有着惊人的关联。虽然它不共享相同的术语，但想法是存在的。...虽然它不是一种模式，但 DDD 很好地解耦了它们之间的聚合。除了性能的可扩展性之外，它是 DDD 的主要优势之一。聚合的概念以及它如何与其他人交互它提供了高度的可维护性和更好的实现。...尽管它们是从不同的抽象和不同的背景创建的，但它们都受益于相同的架构原则。 主要区别在于领域事件。这个概念在 Redux 中并没有明确存在。它有后果，可能会在进一步的文章中进行研究。
假设有两个实体，如果唯一标识不一样，那么即便实体的其他所有属性都一样，我们也认为他们两个不同的实体。因为实体有生命周期，实体从被创建后可能会被持久化到数据库，然后某个时候又会被取出来。...判断 Value Object 是否是同一个对象时，需要判断它们的所有属性是否相同，如果相同则认为是同一个 Value Object。...而我们在区分是否是同一个 Entity 时，只看 Entity 的唯一标识是否相同，而不管 Entity 的属性是否相同；Value Object 另外一个明显的特征是不可变，即所有属性都是只读的。...用程序的方式来表达就是，如果两个对象的所有的属性的值都相同我们会认为它们是同一个对象的话，那么我们就可以把这种对象设计为 Value Object。...所以，当我们在 Java 语言中比较两个值对象是否相等时，会重写 hashCode 和 equals 这两个方法，目的就是为了比较对象的值； 虽然 Value Object 是只读的，但是可以被整个替换掉
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 引言 Question1：Elasticsearch是什么 Question 2：ES中mapping是什么，你知道es哪些数据类型？...对数组中每个数字进行相同的操作，会得到以下结果：（0,1000）（0,62101）（2,313）（2,980）（2,60101）（3,50），其含义就是每个数字都由一个很大的数字变为了两个很小的数字，并且这两个数字都不超过...65536，更重要的是，当前结果是非常适合压缩的，因为不难看出，出现了很多重复的数字，比如前两个数字的得数都是0，以及第2、3、4个数字的得数都是2。...，第一行数字的bit仅代表当前index位置上是否存储了数字，如果存储了就记作1，否则记为0，存储的数字值就是其index，并且存储这四个数字只使用了一个字节。...不过这种存储方式的问题就是，存储的数字不能包含重复数字，并且Bitmap的大小是固定的，不管是否存储了数值，不管存储了几个值，占用的空间都是恒定的，只和bit的长度有关系。
前言 为什么es查询和聚合都这么快？底层是如何实现的？ 数据在es集群中如何存储的？如何做到自动分布式的？ 为什么es的主分片数设置了之后就不能调整，而副本分片数可以调整？...先用第一个字段排序，第一个相同时排第二个 字符串参数排序： 被分析的字段进行强制排序会消耗大量内存 相关性简介 相似度算法：TF/IDF（检索词词频/反向文档频率） TF： 词频，出现在当前文档次数越多...分布式搜索的执行方式 概述 搜索包括查询多个分片，并将多个分片元信息合并，然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。 查询多个索引和查询一个索引完全一致，无非是多查了几个分片。...小数据集精度非常准确 3. significant_terms sigterms和其他聚合不同，用于发现数据集中医学异常指标 通过统计数据并对比正常数据找到可能有异常频次的指标 4....扩容设计 扩容思路 首先查看是否有低效率的查询可以优化 是否缺少足够的内存 是否开启了swap 已经建立好的索引，不可修改分片数，可通过重新索引，将旧数据迁移到新索引中 搜索性能取决于最慢节点的响应时间
父子文档则是完全不同的ES文档，所以只能分别搜索它们，效率更低。 对于文档的索引、更新和删除而言，父子的方式就显得出类拔萃了。这是因为父辈和子辈文档都是独立的ES文档，各自管理。...routing字段向ES提供了散列的ID，即路由值，这使得ES将父子文档路由到相同的分片，搜索的时候能从中获益。...假设已经通过词条聚合，获得了get-together分组中最流行的标签。对于这些标签，需要知道每个标签的分组中，谁是最积极的活动参与者。...（3）索引 下面代码首先定义了一个包含分组-会员父子关系的新索引，然后添加了两个父文档，并在两个分组中分别添加了同一个子文档。...parent字段，就能知道如何进行更新了 ], "query": { "bool": { "filter": { "term": { "_
这些模型各不相同，每个模型都有不同的含义，并且可能包含不同的属性。通过将这些模型分离并将其隔离在各自的边界内，我们就可以自由地表达这些模型，而不会产生歧义。...一个单体应用通常由不同的模型组成，这些模型大多是紧密耦合的，模型之间可能知道彼此的实现细节，变更一个模型可能造成另一个模型的副作用等等。...只是它们是不同上下文的一部分。 另一个迹象表明，同一个模型在不同的上下文中传播，所有这些模型都直接与单个支付网关相集成，并且彼此执行相同的操作。 ?...试想一下，由于数据迁移，不得不将两个数据库合并为一个，因为我们偶然发现两个聚合属于同一类。但是要确保这些聚合通过接口是充分隔离的，这样它们就不知道彼此的复杂细节了。...有时，我们可能会遇到这样的场景：可能需要跨越不同流程边界的两个聚合的强 ACID 式的事务。这是一个重新审视这些聚合并将它们组合成一个聚合的极好迹象。
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