在数字时代，图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而，随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。
本文梳理了Elasticsearch对于数值索引实现方案的升级和优化思考，从2015年至今数值索引的方案经历了多个版本的迭代，实现思路从最初的字符串模拟到KD-Tree，技术越来越复杂，能力越来越强大，应用场景也越来越丰富。从地理位置信息建模到多维坐标，数据检索到数据分析洞察都可以看到Elasticsearch的身影。
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
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。
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。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
Elasticsearch（简称ES）是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式，高实时的搜索引擎，覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效，为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程：
一.ROUND函数 1.功能说明：ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数
从图中可以看出，每个Thread(线程)都有program counter register(程序计数器)，JVM Stack(JVM栈),和Native Method Stack(本地方法栈)。这三个区域都是基于每一个线程的，这些数据区在其所属的线程创建时初始化。
Bilibili是国内比较热门的视频网站，本次实验是通过对Bilibili四个不同专区视频数据进行R使用的统计分析、聚类分析以及建模分析。
null对应的key被过滤掉；这明显不是我们想要的结果，这时我们就需要用到fastjson的SerializerFeature序列化属性:
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
【1】MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，就增加了速度并提高了灵活性。
经过查询，发现这个错误的原因是两个时间字段进行减法运算时，如果有一个时间为0000-00-00时造成的，根本原因是因为这样减法的结果会超过Mysql数值字段的范围，从而触发1690报错。
（3）INSERT() 替换字符串，从某个位置开始，替换某个长度，如果起始位置超过字符串长度，则返回源字符串，如： INSERT(‘我爱课工场’,1,3,‘很爱’)
想实现一个通用的元数据，从postgresql入手，在网文的基础上增加了一些字段信息，字段元数据主要包括表名、字段名、字段顺序、字段类型、字段全类型、字段长度、数值字段长度、数值字段精度、字段备注等等。
Kibana Maps 已经在6.7版本中引入。从6.7版本开始，之后的每个版本都对之前的一些问题进行了修复，同时也新增了许多新功能和对现有功能的一些改进。
2020年以来内容标注结果搜索就是社区中后台业务的核心高频使用场景之一，为了支撑复杂的后台搜索，我们将社区内容的关键信息额外存了一份到Elasticsearch中作为二级索引使用。随着标注业务的细分、迭代和时间的推移，这个索引的文档数和搜索的RT开始逐步上升。下面是这个索引当前的监控情况。 图片
我们知道redis的键和值都是以redisObject的形式保存的，而键总是一个字符串对象，而值则可以是字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象或者有序集合对象的其中一种。我们执行TYPE指令可以查看键对应的值的属性：
取物料主数据的特性值, 主要从以下几个表: 1. INOB: INOB-OBJEK = MARA-MATNR, 通过物料号码找到Int. object no.
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。
类加载器的功能，是处理类的动态加载（Loading），链接（Linking），并且在第一次引用类时进行初始化（Initialization）。
MySQL 中当使用 SELECT 查询常数时，例如：SELECT 123456789.123; 是如何处理的？
创建表 如果是关键字 那么使用反引号 `` esc下面的键 create table [if not exists] 表名（ 字段1 数据类型 [约束，索引，注释]， 字段2 数据类型 [约束，索引，注释]， 字段3 数据类型 [约束，索引，注释] ）[表类型][表字符集][注释] 有符号类型 和 无符号类型 有符号类型 ：可以取负值 无符号类型：默认是0！ 0--类型的长度 ZEROFILL属性：如果位数不够，前面用零补齐！ 若某数值字段指定了ZERO
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中，并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。
我们知道的JVM内存区域有：堆和栈，这是一种泛的分法，也是按运行时区域的一种分法，堆是所有线程共享的一块区域，而栈是线程隔离的，每个线程互不共享。 线程不共享区域 每个线程的数据区域包括程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈，它们都是在新线程创建时才创建的。 程序计数器（Program Counter Rerister） 程序计数器区域一块内存较小的区域，它用于存储线程的每个执行指令，每个线程都有自己的程序计数器，此区域不会有内存溢出的情况。 虚拟机栈（VM Stack） 虚拟机栈描述的是Java方法执行的内
在国产数据库兼容适配过程中，经常遇到因源数据库是MySQL，迁移至其他国产数据库后，因MySQL端兼容模式有非严格模式，导致适配过程过程中需要做调整。那么，MySQL主要的非严格模式小结如下：
本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。 1 引言 数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。 关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买
为了能够让Excel催化剂现有功能使用更加人性化、和体验性提升。针对过往群友们反馈到的一些bug和一些功能缺失进行了修复，可能原有的使用教程的操作稍有些许变化，具体在日后的视频直播过程再作演示。
说实话，本人刚开始的时候也是同样的反应。但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开始欣赏Java。同时我注意到，现在的Java已今非昔比——它在过去的10年间稳健地改善着。
今天发现一个问题, Solr存储多值字段的时候, 需要显式的指定, 如CITY是单值字段, FACET_VALUES是多值字段, 需要这么写:
可给数据列取一个新别名 可给表取一个新别名 可把经计算或总结的结果用另外一个新名称来代替
对于每个加载的类型（class、interface、enum、annotation）JVM 必须在方法区中存储一下类型信息。
制造业如何实现大数据应用落地 朱志伟 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。 对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。 钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位
在一些 支持可打印字符(而不(完善)支持其他字符) 的开发场景下(譬如原始的电子邮件中),为了能够传输存储二进制数据(广义上的非打印字符),我们需要一种将二进制数据转换为可打印字符的编码方式, Base64 就是这么一种编码方式.
Java堆根据automatic storage management system自动内存管理系统gc的管理方式进行内存划分。一般采用分代收集算法（新生代（Eden，From Survivor, To Survivor），老年代，永久代）。
我们知道的JVM内存区域有：堆和栈，这是一种泛的分法，也是按运行时区域的一种分法，堆是所有线程共享的一块区域，而栈是线程隔离的，每个线程互不共享。
7、索引命名：非唯一索引必须以 idx_字段1_字段2命名，唯一所以必须以uniq_字段1_字段2命名，索引名称必须全部小写
大多数 SQL 实现支持以下类型的函数。 ❑ 用于处理文本字符串（如删除或填充值，转换值为大写或小写）的文本函数。❑ 用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值，进行代数运算）的数值函数。 ❑ 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（如返回两个日期之差，检查日期有效性）的日期和时间函数。 ❑ 用于生成美观好懂的输出内容的格式化函数（如用语言形式表达出日期，用货币符号和千分位表示金额）。 ❑ 返回 DBMS 正使用的特殊信息（如返回用户登录信息）的系统函数
本文成文参考了《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第3版）》和《Java虚拟机规范（Java SE 8版）》，这是两本难得的好书，推荐大家购买实体书籍，后续会考虑在"借书下饭"栏目下开设子专栏，如果需要电子版尝鲜可以关注后私信我。
当涉及到大规模数据存储和检索时，Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名，并被广泛应用于各种场景，例如日志分析、全文搜索和实时数据分析。
基础规范 使用InnoDB存储引擎 表字符集默认使用UTF8，如果涉及到用户输入应当校验字符范围，emoji需要使用UTF8MB4 所有表都需要添加注释 单表数据量建议控制在5000W以内 不在数据库中存储图⽚、文件等大数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁⽌从测试、开发环境直连线上数据库 命名规范 库名、表名、字段名禁⽌止超过32个字符。并且能够准确表达含义。 库名、表名、字段名禁⽌止使⽤用MySQL保留字 临时库、表名必须以tmp为前缀，并以日期为后缀，日期格式为YYYY[MM][DD][HH][mm][
JVM全称是Java Virtual Machine ,既然是虚拟机,他终归要运行在物理机上
语句1里面计算了表达式(expression) 12 * 30, 并把结果保存到了本地变量x里面, x是整型类型.
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