比如：做聚合搜索的话，select * from user where usrid >5 group by userid having count(userid) >3 这个功能能在一个dsl实现吗...4, 查询慢，但不知道什么原因导致的。 比如：elasticsearch有8亿数据查询慢是怎么回事，有什么办法优化。 等等等等….....1、Bucketing分桶聚合 举例：最常用的terms就类似Mysql group by功能。 2、Metric计算聚合 举例：类比Mysql中的： MIN(), MAX(), SUM() 操作。...思路6：日志查询 查询的时候，查询ES日志，看看有没有大量的gc。 看看有没有错误日志，错误日志的处理就是优化的方向。...一定要转成DSL进行最小化定位。 4、小结 实际业务中的问题远比上面复杂。但开发的过程中，很多时候，走的太久忘记了出发的目的是什么。
另外，为了减轻集群负载和提升效率，elasticsearch提供了文档的。文档 ID：每个文档都有一个唯一的标识符，称为文档 ID。...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。...如图所示为一个3节点的集群，某个索引设置了2个主分片，每个主分片分配两个副本分片。图中深色方框中的P表示该分片为主分片，R表示该分片为副分片，P和R后面的数字表示其编号。...创建索引后，还可以随时动态更改副本的数量。分片的数量理论上不可变更，唯一的办法重建索引，重新定义分片的数量。...默认情况下，elasticsearch中的每个索引都分配一个主分片和一个副本，这意味着如果集群中至少有两个节点，则索引将有一个主分片和另一个副本分片（一个完整副本），每个索引总共有两个分片。
作者 | Benedek Rozemberczki 译者 | 天道酬勤 责编 | Carol 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX...2） 类的一致性和非扩散性 空手道俱乐部中的每个无监督机器学习模型都实现为一个单独的类，该类继承自Estimator类。...属性节点嵌入过程将NetworkX图作为输入，并将要素表示为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。在这些矩阵中，行对应于节点，列对应于特征。...行索引对应于单个图在输入图列表中的位置。同样，列代表嵌入维数。 调用get_memberships（）方法时，社区检测过程将返回一个字典。节点索引是键，与键对应的值是顶点的社区成员。...基于Weisfeiler-Lehman特性的嵌入技术允许节点具有单个字符串功能，可以使用功能键进行访问。在没有此键的情况下，这些算法默认将中心度用作节点特征。
一种全新的人机交互模式 今年二月份，我们就开始尝试将 ChatGPT 接入到我们的工具中，如下图： 就是这样的一个对话框，现在大家可能司空见惯了。...这个对话框是全局的常驻的，用户可以随时通过快捷键或者悬浮按钮唤起 每个页面都可以扩展自己的指令，比如进入数据建模页面，就注册 SQL 专家、数据建模等指令，离开后就销毁： // React 代码 useEffect...MySQL 专家 我们第一个接入的 AI 的大腿，就是给我们的数据建模工具接入 AI 生成 SQL 语句的功能： 如上图所示，我们可以使用自然语言的形式，基于我们已创建的数据模型来做以下事情： 生成...MySQL 建表、 增删改查语句 给出优化的建议 检查是否符合关系型数据的范式等等… 建表语句： 优化建议： 还有很多场景… Prompt 实现 几乎零成本就可以拥有一个 「MySQL 专家」。...; #会员唯一标识键 unique_identifier: String; #会员唯一标识的值 ext_json: String; #自定义扩展字段 clubs: String; #会员所属的俱乐部
现在要筛选出在20210510~20210610，意向订单数总和为26的男性用户，请问应该怎么写dsl语句？ 感觉这个场景很复杂，涉及到array判断后求和，然后求和结果做筛选条件。...针对“宽表”方案，问题提出者球友的反馈如下： “这确实也是个思路。但是我的这个场景下，每个用户除了性别还有很多属性，这样会每天都会产生大量的冗余数据。...是否有办法将一个用户的时间信息聚集到一个文档下，然后也能够查询，对查询效率要求不高。” 所以，还得从 Nested 建模角度基础上，考虑如何实现查询？...的分桶聚合，每个 user_id 的结果聚成一桶。...第三：Kibana 的一键 DSL 美化快捷键：“ctrl + i” 要掌握和灵活使用。 相信经过上面的拆解，这个相对“复杂”的 DSL 会变得非但不那么“复杂”，反而非常容易读懂。
场景一：组件定制 以表单组件为例，通过智能推到 UI生成一个表单后，往往需要进一步的细节调整。而这些调整操作都是重复的，非常繁琐，我们尝试用 AI 来取代它。...场景三：数据分析 上面两个场景中，通过 AI 辅助可以降低低代码平台的使用门槛，但还不够。无极解决的是从数据到 UI 的一个完整开发过程，能否通过 AI 实现全过程的自动化？...PS：下图解释下 DSL 节点合并成 prompt 节点，一个 prompt 节点 由 “一个 DSL 节点功能”、“所有 DSL 子节点功能”、“再加上子节点功能的拆解方法”组成。...,页面变量,等和数据相关的部分,连接db数据,使用临时变量,读取url参数,读取用户信息等 canvas: 获取可以添加的组件类型、添加组件到页面 component: 每个组件有一个唯一的组件...使用场景 对于一个非常具体的小场景，比如 “根据现有的 学生数据表 生成一个列表”，因为 学生数据表 的数据结构已经完全固定，低代码平台有很多方案可以实现一键生成它对应的列表组件，这时候使用 AI 反而会更鸡肋
每个文档都有一个唯一的 ID，可以使用这个 ID 进行检索。一个索引可以存储多个文档。3. Type在 Elasticsearch 5.x 版本中，一个索引只能包含一个类型。...分片的数量和分片存储的文档数可以在创建索引时设置。分片数量不能修改，但是可以通过重新索引来更改文档在分片之间的分配。5. Replica每个分片可以有零个或多个副本（replica）。...ClusterElasticsearch 集群由一个或多个节点组成，可以共同处理搜索请求、维护分片和副本。每个集群有一个唯一的名称，节点可以通过名称加入集群。...查询可以通过 RESTful API 进行发送，也可以使用 Elasticsearch 的查询 DSL 进行构建。查询 DSL 使用 JSON 格式构建，可以实现更复杂的查询功能。9....聚合也可以通过 RESTful API 或查询 DSL 进行构建。10. Mapping映射（mapping）是 Elasticsearch 中用于定义索引中文档的结构和字段类型的功能。
，用于为数据生成一个唯一的标识符或指纹。...这个指纹是基于数据内容的一个哈希值，可用于识别和区分数据项。 2.1.2 fingerprint processor产生背景 在处理大量数据时，尤其是在日志聚合或数据索引的场景中，去重变得非常重要。...： 注意： 由于_id为1和_id 为3 的两个 content 一致，所以它们的 fingerprint 也是一致的。...3、关于 fingerprint，还有分词器 关于 Elasticsearch 中的 Fingerprint 分析器（或者称为分词器），一个常见且易于理解的应用场景是在数据清洗过程中用于识别和合并重复的记录...去重（Deduplicated）: 重复的单词或标记在排序后被移除。这减少了数据的冗余性，使每个文本的表示更加紧凑和唯一。
一年后，一个新的需求要用到这个库，项目代码已经全 Kotlin 化，强硬地插入一些 Java 代码显得格格不入，Java 冗余的语法也降低了代码的可读性，于是决定用 Kotlin 重构一番，在重构的时候也增加了一些新的功能...继承的一个后果就是类数量的膨胀，有没有什么办法不用继承就能扩展按钮样式和行为？ 可以把构建按钮样式的成员方法onCreateView()设计成一个View类型的成员变量，通过设值函数就可以改变其值。...动态绑定数据 项目中一个按钮通常对应于一个“数据”，比如下图这种场景： image 图中的分组数据和按钮数据都由服务器返回。...点击创建组队时，希望在selectChangeListener中拿到每个选项的 ID。那如何为Selector绑定数据？ 当然可以通过继承，在Selector子类中添加一个具体的业务数据类型来实现。...绑定给Selector 的数据被设计为泛型，业务层只有强转成具体类型才能使用，有什么办法可以不要在业务层强转？
尤其云服务器场景，受限于硬件资源的分配，别太低。云服务器也要考虑网络带宽，不能太低。 否则，即便所谓各种检索技巧，也无处可施。比如：买个1核1GB的云服务器学生机，神仙也帮不了优化。...看有没有优化空间。 是否采取必要的段合并的策略，以优化检索。 其他业务场景细节有针对的调优。...4、Elasticsearch DSL 相关应用选型等问题 Q1：你对 Elasticsearch Query DSL 有多熟悉？请给出一个你认为高效的查询例子。...Q2：使用 Elasticsearch DSL 编写一个可以处理模糊搜索和自动完成功能的查询。 回答： 这是两个大类问题。...A1——问题1：你对 Elasticsearch Query DSL有多熟悉？请给出一个你认为高效的查询例子。
当然，ElasticSearch SQL的局限性不仅仅如此，比如你要查一些相关度 匹配程度的问题，有些dsl语句是没办法完全用sql展示出来的。...我当时刚开始用的时候，就很疑惑，各个关键词有没有层级关系，我到底该怎么拼接我的dsl语句，这次查询该用什么关键词，感觉两个关键词都可以查出我要的结果，我该用哪个，所以这就把很多想直接用dsl语句来查询的老哥们给困惑住了...需要注意的是 ，日期格式、数值格式的字段才支持排序，文本类自动分词了的是不支持的直接排序的，如果你要排也可以，解决办法就是多增加一个相同的字段，把这个字段设置为not analysis 5.group...都会返回结果 match_phrase比match严格，比如所有关键词全部匹配 并且顺序一样才会返回结果，但是实际场景中这种太严格了，搜出来的结果太少了。...multi_match是指匹配多个字段,所以它有个type，基本上可以满足各种查询需求 cross_fields 词是分配到不同字段中 best_fields 完全匹配词的文档占的评分高，会排在返回结果前面
删除一个键 EXPIRE key seconds 设置key的过期时间（秒） PEXPIRE key milliseconds 设置key的过期时间（毫秒） 应用场景 缓存 string数据类型...这是我们可以使用redis提供的incr命令进行统计 [incr] 分布式全局序列 在你的业务系统到达一定的体量，特别是进行了分库分表后，分布式唯一键就显得尤为重要，原先的数据库自增id一定是用不了了...常规的解决办法我们多多少少有了解过，雪花算法，UUID。当然这里主要介绍redis生成全局唯一键，使用incr命令生成。 那么使用redis的incr就可以实现了啊，为什么还要单独拿出来说呢？...其实使用incr命令会存在一个问题，那就是IO交互次数过多，想一想在分布式情况，尽管处于同一内网，还是会存在网络问题，过的IO交互就会影响效率，那么有没有解决办法呢？ ...redis官方其实有考虑到这一点，解决IO交互次数过多的办法就是，一次性获取多个唯一键，那就是incrby，他可以一其增加多个值 incrby read::1001 5 那么这种方案，虽然解决了
而延迟绑定的最高境界就是把处理逻辑交给用户：比如通过配置让用户决定使用什么样的功能，或者通过 DSL/Script 让用户来撰写处理逻辑。 使用 DSL 还是通用脚本？...预编译 这样的配置虽然灵活，但有个问题，只有当请求到达时，rhai 才开始解析脚本执行。有没有办法在加载配置的时候就把脚本编译成 AST 呢？嗯，可以的，rhai 支持预编译。...一开始 proxy server 的功能很简单，就几十行，主要的功能都在 proxy_handler 中。...那么，这样一个远超出一开始 E2ET 需求的系统，有些过分灵活的系统，有什么实际的使用场景呢？ 我脑海里有很多很多。其中，最重要的两个： 客户端开发时，我们可以刻意创建出一些错误场景。...因为 proxy server 可以潜在记录一个客户端使用某个场景的完整网络访问（需要把所有 API 响应中的 url 都 rewrite 并 proxy），因此我们可以绘制出各种场景下，客户端行为的时序图
Zachary 在 1970 到 1972 年这三年中研究的一个空手道俱乐部的社交网络。该网络包含了这个空手道俱乐部的 34 个成员，成员对之间的连接表示他们在俱乐部之外也有联系。...在研究期间，管理员 JohnA 与教练 Mr.Hi（化名）之间出现了冲突，导致俱乐部一分为二。一半成员围绕 Mr.Hi 形成了一个新的俱乐部，另一半则找了一个新教练或放弃了空手道。...基于收集到的数据，除了其中一个成员，Zachary 正确分配了所有成员在分裂之后所进入的分组。...该图的直径为 3，因为没有任意两个节点之间的最短路径的长度超过 3。 ? image 一个直径为 3 的图 测地路径（geodesic path）是指两个节点之间的最短路径。...我们从每个节点一个聚类开始，然后合并两个「最近」的节点。 但我们如何衡量聚类是否相近呢？我们使用相似度距离。令 d(i,j) 为 i 和 j 之间的最短路径的长度。 ?
5、解决办法： mysqldump使用参数--single-transaction，启动一个事务，确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。...它是由数据库引擎自行维护的，用户自己无需也无法操作意向锁 如果用户想要在表上面添加一个共享锁或者排他锁的时候，需要做如下两个检查： •检查这张表的排他锁有没有被其他事务占用，如果有，那么加锁失败； •检查这张表中的行锁有没有被其他事务占用...对于这种情况，InnoDB 创建一个隐藏的聚簇索引并使用该索引进行记录锁定。 需要注意的是： id 列必须为唯一索引列或主键列，否则上述语句加的锁就会变成临键锁(有关临键锁下面会讲)。...也可以理解为一种特殊的间隙锁。通过临建锁可以解决幻读的问题。 每个数据行上的非唯一索引列上都会存在一把临键锁，当某个事务持有该数据行的临键锁时，会锁住一段左开右闭区间的数据。...需要强调的一点是，InnoDB 中行级锁是基于索引实现的，临键锁只与非唯一索引列有关，在唯一索引列（包括主键列）上不存在临键锁。
除了分区键外，其余主键中的任意一个都可以被设置为递增列。 对于每张表，目前只允许设置一个主键列为自增列 。 属性列不允许设置为自增列。 自增列自动生成的值为 64位的有符号长整型 。...介绍了表格存储的主键列自增功能后，下面通过具体的场景介绍下如何使用。 场景 接下来通过构建一个IM聊天工具，演示主键列自增功能的作用和使用方法。...每个队列中的数据串行处理，每次写入表格存储的时候，分配一个新的ID，比之前的ID要大，为了保证消息可以严格递增，避免前一个消息写失败导致无法严格递增的情况出现，需要在写入数据到存储系统的时候，持有一个用户级别的锁...针对上述两个问题，问题2可以通过增加机器的方式解决，但是问题1没法通过增加机器解决，增加机器只能缓解问题，却没法彻底解决。那有没有办法可以彻底解决掉上述两个问题？...上面演示了表格存储及其主键列自增功能在聊天系统中的应用，在其他场景中也有很大的价值，期待大家一起去探索。
一个完整的隐含层与邻接矩阵，输入特征，权值和激活功能! 回到现实 ? 现在，最后，我们可以将图卷积网络应用于实图。我将向您展示如何生成我们在文章早期看到的功能表示。...Zachary空手道俱乐部 Zachary空手道俱乐部是一个常用的社交网络，其中的节点代表空手道俱乐部的成员，并边缘他们的相互关系。在空手道俱乐部学习时，管理者和教练发生了冲突，导致俱乐部一分为二。...这里我们只使用身份矩阵作为特征表示，即每个节点被表示为一个热编码的分类变量。...在这篇文章中，我对图卷积网络做了一个高级的介绍，并说明了GCN中每一层节点的特征表示是如何基于其邻域的集合的。...我们看到了如何使用numpy来构建这些网络，以及它们是多么强大:即使是随机初始化的GCNs也可以在Zachary的空手道俱乐部中社区分离。
networkx 是一个用于复杂网络的结构、动态和功能的创建、操作和研究的 Python 软件包。...空手道图 这个「空手道」图表示什么？Wayne W. Zachary 在 1970 到 1972 年这三年中研究的一个空手道俱乐部的社交网络。...一半成员围绕 Mr.Hi 形成了一个新的俱乐部，另一半则找了一个新教练或放弃了空手道。基于收集到的数据，除了其中一个成员，Zachary 正确分配了所有成员在分裂之后所进入的分组。...存储图的方式有三种，取决于你想用它做什么： 存储为边列表： 1 2 1 3 1 4 2 3 3 4 ... 我们存储有边连接的每一对节点的 ID。...生成的图 度分布 令 pk 为随机选取的节点的度为 k 的概率。由于图构建所使用的随机方式，这种图的度的分布是二项式的： ? 二项式节点度分布 每个节点的度数量的分布应该非常接近于均值。
分区的原理 分区技术是将表中的记录分散到不同的物理文件中，即每个分区对应一个.idb文件。这是MySQL 5.1及以后版本支持的一项高级功能，旨在提高大数据表的管理效率和查询性能。...LIST分区：类似于RANGE分区，但LIST分区是基于列的离散值集合来分配数据的。可以指定一个枚举列表来定义每个分区的值。 HASH分区：基于用户定义的表达式的哈希值来分配数据到不同的分区。...以下是一些建议的步骤： 确定分区键：选择一个合适的列作为分区键，该列的值将用于将数据分配到不同的分区中。通常选择具有连续值或离散值的列作为分区键。...8.2 分区列必须主键或唯一键的一部分 在MySQL中，当表存在主键（primary key）或唯一键（unique key）时，分区的列必须是这些键的一个组成部分的原因主要涉及到数据的完整性和查询性能...分区策略： MySQL的分区策略是基于分区列的值来将数据分配到不同的分区中。如果分区列不是主键或唯一键的一部分，那么分区策略可能会变得复杂且低效，因为系统需要额外处理主键或唯一键的约束。
一种完善的聚类方法称为无监督k均值聚类方法，该方法将每个观测值分配到具有最近质心的聚类中(即聚类的多维平均值)。该算法的一个通用实现可以在scikit-learn python库中找到。...在这种情况下，一种常见的方法是将 K 个二进制变量分配给每个节点，并将它们解释为一个独热向量，也就是说，如果第 i 个节点的第 j 位为 1，其他所有位均为 0 ，则节点被分配到集群（j+1）。...其次，如果我们正在处理二元二次模型设置，我们需要进一步的约束以确保在 q 个变量中，只有 1 设置为 1，所有其他设置为 0。对于每个节点 i，该约束只是 ?_j q_ij = 1。...作为一个实际用例，我使用了 Zachary 的空手道俱乐部图，这是一个大学空手道俱乐部的社交网络，在 Wayne W....QUBO 方法已经存在了一段时间（另请参阅 Ushijima-Mwesigwa 等人的这篇不错的论文），但在我看来，由于必须处理集群变量的方式，尤其是由于缺乏 在某些情况下唯一分配。
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