关于使用SQL访问MongoDB的解决方案，网络上已经可以查到很多。有相当一部分都是比较重的，有的需要安装插件，通过插件界面进行查询交互的，如：DataGrip；有的需要安装分布式计算引擎，并能提供更好的访问性能及应用效果，如：Presto。而对于一些采用MongoDB数据库而没有特别复杂应用的开发场景，即直接使用sql就能很好满足数据库访问需求的轻量级应用场景，方案相对较少一些。本文将介绍一种由MOQL-Transx开源项目提供的采用sql检索MongoDB的轻量级解决方案。
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
在编程的时候，我们会一直考虑所为的「灵活性」的问题。灵活性，可以降低我们变更的成本，减少部署的频率，进而提供更好的开发体验。而与此同时，追求实现的灵活性，可能会影响用户的体验。如何平衡这两种就是一个非常有意思的问题。 不过呢，我们一直在关注于所谓的用户的体验，但是有时候对于开发者的开发体验。如何开发体验更好的话，那么它就会带来更好的用户体验。 引子 在为 ArchGuard 设计「趋势与洞察」功能，它应对于「架构自治服务」一文所描述的概念，即起向用户提供一个迷你版本的数据自治服务的功能。从功能上来说，有点类
去年，和公司的大佬讨论了一系列关于代码的代码化，还记录了一些笔记。在那之后，我开始了各种尝试：如何将代码转变化代码。原先有一些思路，而后过了一年之后，慢慢地练习，又有了一些新的收获。
ChatGPT 出现后，对于低代码产品的影响、冲击一直是一个悬而未决的问题。事实上 ChatGPT 不仅不会干掉低代码产品，还可以帮助低代码产品做得更好。 在 7 月 21-22 日 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上，我们邀请了腾讯云前端技术专家姜天意，他从 ChatGPT 的提示工程原理出发，讲解如何设计 AI 友好的应用，使用 ChatGPT 赋能低代码开发。本文为演讲内容概要。
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。
官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。 Hibernate和Mybatis是使用最多的两个主流框架，而JOOQ、Ebean等小众框架则知道的人不多，但也有很多独特的优点；而JPA则是一组Java持久层Api的规范，Spring Data JPA是JPA Repository的实现，本来和Hibernate、Mybatis、JOOQ之类的框架不在同一个层次上，但引入Spring Data JPA之类框架之后，我们会直接使用JPA的API查询更新数据库，就像我们使用Mybatis一样，所以这里也把JPA和其他框架放在一起进行比较。 同样，JDBC和其他框架也在同一层次，位于所有持久框架的底层，但我们有时候也会直接在项目中使用JDBC，而Spring JDBC Template部分消除了使用JDBC的繁琐细节，降低了使用成本，使得我们更加愿意在项目中直接使用JDBC。
jison是一个 JavaScript 编写的解析器生成器，可以用来生成自定义的编程语言解析器。它的令人兴奋的点在于，它允许开发人员使用 JavaScript 语言来定义语法规则，然后将其转换为解析器，从而支持自定义的编程语言。
作者：scherman 来源：segmentfault.com/a/1190000018472572
1.预先定义好查询语句 DSL 的结构并预留参数2.搜索的时再传入参数值3.渲染出完整的 DSL ，最后进行搜索
对于关系型数据库的操作，我们在之前的Spring Boot系列教程中已经介绍了几个最常用的使用案例： 使用JdbcTemplate访问MySQL数据库 使用Spring Data JPA访问MySQL 使用MyBatis访问MySQL 因为选择多，因此对于这几种方式哪个更好，一直也是Java开发者们争论的一个热点。同时，一直以来争论的热点一直围绕着MyBatis和Spring Data JPA的选择（之前我们也聊了关于 MyBatis和Spring Data JPA的选择问题）。 今天小编看到一篇比较
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中，我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
我对于无代码编程的研究也有些年头了，从国内最早的『无代码编程』相关的文章，到最近的『流程即代码：云研发 IDE Uncode』，我大抵是有资格再聊聊这个行业。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
作者：marsboyding(丁涛) 腾讯IEG高级工程师 低代码OTeam负责人 导语| 近年来，低代码/无代码开发热潮又一次袭来，业界对“降本、增效、提质”的声音越来越强。国外有西门子Mendix，微软PowerPlatform等大厂的相关低代码产品，国内有阿里的易搭，Ivx，腾讯的微搭等低代码产品，甚至公司内的低代码产品和平台就有数十种以上。我们在建设低代码产品平台的同时，能否将低代码领域公共、核心的这些能力沉淀和抽离出来，统一提供给业务团队使用呢？我们又该从哪些方面入手去建设这样的公共能力？本文
很多读者在看官方文档学习时存在一个误区，以DSL中full text查询为例，其实内容是非常多的， 没有取舍/没重点去阅读， 要么需要花很多时间，要么头脑一片浆糊。所以这里重点谈谈我的理解。@pdai
变化的地方在于，这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
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。
比如：我想要查询 user_id 和 sec_uid 一样的数据，但是 sec_uid 是在 music 字典里。
在学习本文之前，请先参考【ES系列09：Term-level queries 之 Term/Terms query】完成 blogs_index 索引的创建，同时批量导入如下数据：
随着 AI 技术的日益发展，前端开发模式和提效工具也在不断地变化。作为一名前端工程师，如何应对 AI 带来的挑战和机遇？在这篇文章中，作者将介绍什么是 AIGC，并深入探讨 AI 在低代码平台的应用。希望开发者通过本文对前端开发的提效和 AI 在低代码平台的应用有更多的认识。
Elasticsearch，这个开源的分布式搜索与数据分析引擎，因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。
在 Uncode IDE 里，设计代码化是由两部分组成：架构设计（代码设计）代码化与 UI 设计代码化，这是一个相当复杂的领域。作为一个在前端领域的专家，我是在去年完成了 UI 设计代码的第一个版本的设计；作为半个架构专家，我则是在最近完成了部分架构设计代码化的工作。
上面的演示图片中，我首先在左侧输入框中输入了一段有明显编程暗示的自然语言文本，在文本中使用@来调用某个Agent。当我提交这段文本后，可以获得右侧弹出层内的结果，具体内容如下：
在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式：
Elasticsearch 查询语言（ES|QL）是一种强大的工具，用于在 Elasticsearch 中过滤、转换和分析数据。它易于学习和使用，适用于各种用户，包括终端用户、SRE 团队、应用程序开发人员和管理员。
在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。
GPT 出现之后，很多人推测大量的软件都会因为其出现而重写。本文主要是低代码平台与 ChatGPT 结合的一些思考以及实践。期望与各位读者一起搭上 AI 这列快车，为开发提提速～
在过去的几年里，我一直从事于各种领域定义语言的设计，包含 unflow、guarding、datum、forming 等。在我刚入门这个领域的时候，我从《领域特定语言》、《编程语言实现模式》 等，一直研究到龙书等。我渐渐掌握了领域特定语言设计的一些技巧，也能快速（相对于过去）设计出一个领域特定语言。
概述 本篇博客主要将介绍的是利用spring query dsl框架实现的服务端查询解析和实现介绍。 查询功能是在各种应用程序里面都有应用，且非常重要的功能。用户直接使用的查询功能往往是在我们做好的UI界面上进行查询，UI会将查询请求发给查询实现的服务器，或者专门负责实现查询的一个组件。市场上有专门做查询的框架，其中比较出名，应用也比较广泛的是elasticsearch。 定义查询请求 对于服务端来说，前端UI发送过来的查询请求必然是按一定规则组织起来的，这样的规则后端必须能够支持和解析。换一种说法就是服
在查询上下文中，查询子句关注“ 此文档与该查询子句的匹配程度如何？”，除了确定文档是否匹配之外，查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。
最近小编在探索端对端测试相关的topic，在Android端的自动化测试上，可供我们选择的库并不是很多，而其中小编使用最多的两个库分别是Espresso和UIAutomator。尽管两者都可以达成我们的最终目的，但实现的过程还是有所区别的：
Elasticsearch 是一个全文搜索引擎，具有您期望的所有优点，例如相关性评分，词干，同义词等。而且，由于它是具有水平可扩展的分布式文档存储，因此它可以处理数十亿行数据，而不会费劲。针对Elasticsearch专业人员来说，大多数人喜欢使用DSL来进行搜索，但是对于一些不是那么专业的人员来说，他们更为熟悉的是 SQL 语句。如何让他们对 Elasticsearch 的数据进行查询是一个问题。借助 Elasticsearch SQL，您可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索，超快的速度和轻松的可伸缩性。X-Pack 包含一项 SQL 功能，可对 Elasticsearch 索引执行 SQL 查询并以表格格式返回结果。
在 elasticsearch 提供的 API 中，与 elasticsearch 一切交互都封装在一个名为 RestHighLevelClient 的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与 elasticsearch 的连接。
前面使用RDD封装数据，实现词频统计WordCount功能，从Spark 1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析。DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema，知道数据内部结构（字段名称、字段类型），提供两种方式分析处理数据：DataFrame API（DSL编程）和SQL（类似HiveQL编程），下面以WordCount程序为例编程实现，体验DataFrame使用。
为了解决某种需求/需要，我们计划设计一个软件系统。通过与利益相关者进行交流之后，确认了新的系统是有必要存在的。于是，我们产生了一系列的概念和想法，并通过诸如愿景梳理、用户分析等一系列的想法，我们将这些想法明确下来。
还记得 Uncode 吗？用于落地我构思的整个云研发体系的 IDE，如果不记得的话，请访问『流程即代码：低代码 & 云研发 IDE —— Uncode』。它来了，现在来了。
我们使用纯文本写代码，有了Markdown又可以使用纯文本写文档，那么对于更直观的信息表达方式——图片，能不能使用纯文本描述呢？
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，经过两周的努力，已经有啦初步的成果，目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成，在此对：hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
Elasticsearch做模版查询的时候，在使用 terms 进行批量查询的时候放入数组在模版中进行查询失败，类似于模版传入数组该如何实现？
自互联网诞生以来，数据网络的设计和实现就重视通用性——即支持尽可能多的应用的能力——并利用模块化组织实现这一目标。Internet 体系结构被组织为一个分层的协议栈。每个协议都提供特定的功能，构建在一个或多个低层协议之上。
架构即代码，是一种架构设计和治理的思想，它围绕于架构的一系列模式，将架构元素、特征进行组合与呈现，并将架构决策与设计原则等紧密的与系统相结合。 如我的上一篇文章《为“架构”再建个模：如何用代码描述软件架构？》中所说，要准确描述软件的架构是一件颇具难度的事情。仅就实现的层面来说，也已经很难通过一个标准模型来让所有人达成一致，“哦，这就是架构”。也因此，在无法定义架构的情况下，也很难无法给出一个让所有人信服的架构治理模型。毕竟：模型只有合适的，永远没有对的。 （ 示例代码见：https://github.com
随着小程序、快应用的用户体验越来越友好，用户群体庞大，运营小伙伴开始偏向将营销活动投放至微信、支付宝、快应用等微应用中。
在这次双11的个性化会场我们大规模使用Deco进行研发，带来了48%左右的效率提升，本文将为大家揭秘Deco提效之秘。
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
近期 AIGC 狂潮席卷，“前端走向穷途”“低代码时代终结”的言论甚嚣尘上。事实上 GPT 不仅不会干掉低代码，反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本文会介绍 GPT Prompt Engineering 的基本原理，以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。接着往下看吧~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
