相反，它会等待一段时间，然后才将数据刷新到内存中。因此，在进行聚合查询时，可能会出现索引数据与内存中数据不一致的情况。...这可能导致在某些节点上进行的聚合查询返回的结果与其他节点上的结果不一致。...例如，您可以更改刷新间隔，使数据更频繁地刷新到内存中，但这可能会对性能产生一定影响。您可以通过修改索引的刷新间隔参数（index.refresh_interval）来实现。...如果您在执行聚合查询时发现数据不一致，可以等待一段时间，确保数据在所有节点上都进行了同步，然后再进行查询。...这是因为每个分片上的聚合操作是独立进行的，并且结果不会被全局合并。 解决方法：考虑重新分配分片或调整索引的分片数量，使得数据在分片之间更均匀分布，以提高数据的一致性。
这些结构提供了易于掌握的模型对象处理方式，使model-driven design更完备 领域驱动设计的目标是通过关注领域模型(而不是技术)来创建更好的软件。...这个更多是一个选择，我更倾向于让DomainService无副作用（在这里副作用是是否有持久化的数据变更）。...所有的对象修改都将更新到数据存储中。2.隐式写时复制Implicit Copy-on-Write）[Keith & Stafford]：持久化机制通过委派来管理所有被加载的持久化对象。...当事务提交时，该事务检查所有的“肮脏”对象并将对它们的修改更新到数据存储中。 以上两种方式之间的优势和区别可能会根据具体情况而不同。...这里面还有另一个好处就是通过Diff可以发现哪些字段有变更，然后只更新变更过的字段，再一次降低UPDATE的成本。 安全 设计聚合时，聚合要小，一是事务考虑，二是安全性考虑。
这些结构提供了易于掌握的模型对象处理方式，使model-driven design更完备 领域驱动设计的目标是通过关注领域模型(而不是技术)来创建更好的软件。...这个更多是一个选择，我更倾向于让DomainService无副作用（在这里副作用是是否有持久化的数据变更）。...所有的对象修改都将更新到数据存储中。 隐式写时复制Implicit Copy-on-Write）Keith & Stafford：持久化机制通过委派来管理所有被加载的持久化对象。...当事务提交时，该事务检查所有的“肮脏”对象并将对它们的修改更新到数据存储中。 以上两种方式之间的优势和区别可能会根据具体情况而不同。...这里面还有另一个好处就是通过Diff可以发现哪些字段有变更，然后只更新变更过的字段，再一次降低UPDATE的成本。 安全 设计聚合时，聚合要小，一是事务考虑，二是安全性考虑。
首先将点聚合到带宽较低的集合中，以避免过分割，然后采用动态带宽的对集合进行聚合来形成复合实例。...ScanNet v2上每帧的平均推理时间仅为410毫秒，比其他SOTA方法快得多。 2、核心思想 基于聚类的方法一般首先预测按点划分的标签，然后使用聚类分析方法来生成实例分割预测结果。...然后，使用点的空间约束来执行具有固定带宽的点聚合。根据点聚合结果，执行动态带宽集聚合以形成实例proposals。...(b)：将中心偏移向量应用于每个点后，属于同一实例的点在3D空间中更接近。(c)：点聚合。基于固定的空间聚类带宽将点聚合成集合。(d)：设置聚合。...为了稳定性和效率，在训练阶段不采用集合聚合,并且这不会影响推理过程中集合聚合的有效性。 在表1中，在未发布的ScanNet v2基准测试集上将HAIS与其他方法进行了比较。
前言 什么是聚合操作？聚合操作是指基于集合内容返回单个值的操作。 例如返回集合中的最大值，或者最小值。 返回集合中的平均值。 返回集合参数累计和。 返回集合元素总数量。 等等。...这些操作，我们称之为聚合操作。如果对SQL语法比较熟悉小伙伴。那就应该能够更清晰的理解聚合的含义了。 引读 集合有关系的，其他几篇文章介绍。...其他开发语言中也都有大同小异的方法。...Max：two 返回集合最小值Min：one 返回集合最小值Min：three 其他的几种聚合方法，都是可以扩展的。...然后再执行了计算。所以少了 这就是fold和reduce的差别所在。
受技术栈限制：包括开发语言，开发工具，数据库一旦选定，无法根据实际需要作其他选择。 技术负债：系统逻辑异常复杂，随着时间推移，人员更迭，技术负债不断累积。...基于仓储，要存一个订单，必须连接实体和子对象一起存储刷新到数据库。 我们做应用的时候更偏向于完成业务，所以选用了mangoDB。我们有一套自己的架构，在封装的过程中就会把mangoDB做一层封装。...上图是TMS系统调拨单聚合根示意图，它包括了物流轨迹的集合、预计到货时间等信息，还有这些调拨单历经的节点信息。 为什么选择MongoDB？ 1、非事务紧密型。错误数据容忍性相对比较高。...其他的也包括按照某个指定字段分组和排序等。 它其实是MapReduce的替代方案，但比MapReduce简单。 该框架使用声明性管道符号来支持类似SQL 中的Group by 操作的功能。...总结 对于大多数的聚合操作，聚合管道可以提供很好的性能和一致的接口。 使用起来比较简单，和MapReduce一样，它也可以作用于分片集合。
commandhandle：将领域事件保存到event store，同时publish消息到event bus event bus: 分发给不同event handle event handle： 将对象的变更更新到...遵循聚合根的定义，必须与对象的组合区分开，对象组合考虑用DTO或者其他 我们再来回顾下聚合根。...解决开头两个问题 Aggregate(聚合）是一组相关对象的集合，作为一个整体被外界访问，聚合根（Aggregate Root）是这个聚合的根节点。...聚合是一个非常重要的概念，核心领域往往都需要用聚合来表达。其次，聚合在技术上有非常高的价值，可以指导详细设计。 聚合由根实体，值对象和实体组成。 如何创建好的聚合？...设计小聚合：大部分的聚合都可以只包含根实体，而无需包含其他实体。即使一定要包含，可以考虑将其创建为值对象。
我们可以简单总结下：WHERE 先过滤出行，然后 GROUP BY 对行进行分组，HAVING 再对组进行过滤，筛选出我们需要的组 HAVING 子句的构成要素 既然 HAVING...HAVING 子句的起点，会更容易理解；示例中通过 cno 进行聚合后的结果如下： 聚合后的这个结果并没有 cname 这个列，那么通过这个列来进行条件处理，当然就报错了啦 细心的小伙伴应该已经发现...BY deptHAVING COUNT(*) = COUNT(submit_date); 这里其实用到了 COUNT 函数，COUNT(*) 可以用于 NULL ，而 COUNT(列名) 与其他聚合函数一样... 不仅仅只是如上的那些场景适用于 HAVING，还有很多其他的场景也是需要用到 HAVING 的，有兴趣的可以去翻阅《SQL进阶教程》 聚合键条件的归属 我们来看个有趣的东西，还是用表：tbl_student_class...SQL 语句不但可以分清两者各自的功能，而且理解起来也更容易 执行速度更快 使用 COUNT 等函数对表中数据进行聚合操作时，DBMS 内部进行排序处理，而排序处理会大大增加机器的负担，从而降低处理速度
HAVING 子句的起点，会更容易理解；示例中通过 cno 进行聚合后的结果如下： 聚合后的这个结果并没有 cname 这个列，那么通过这个列来进行条件处理，当然就报错了啦 细心的小伙伴应该已经发现...GROUP BY dept HAVING COUNT(*) = COUNT(submit_date); 这里其实用到了 COUNT 函数，COUNT(*) 可以用于 NULL ，而 COUNT(列名) 与其他聚合函数一样...不仅仅只是如上的那些场景适用于 HAVING，还有很多其他的场景也是需要用到 HAVING 的，有兴趣的可以去翻阅《SQL进阶教程》 聚合键条件的归属 我们来看个有趣的东西，还是用表：tbl_student_class...，因此，很多小伙伴就会觉得两种书写方式都没问题 单从结果来看，确实没问题，但其中有一种属于偏离了 SQL 规范的非正规用法，推荐做法是： 聚合键所对应的条件应该书写在 WHERE 子句中 ，理由有二 语义更清晰...，才能明白 SQL 的强大威力 学习 HAVING 子句的用法是帮助我们顺利地忘掉面向过程语言的思考方式并理解 SQL 面向集合特性的最为有效的方法 2、HAVING 子句的要素 3 个要素：常数、聚合函数
我们将句子S中第i个单词的隐藏特征h从从第 ℓ 层更新到第 ℓ+1层，如下所示： 例如： 这里的： 其中j∈S表示句子中的词集， 、 、 是可学习的线性权重（分别表示注意力计算的Query、Key和Value...我们可以通过以下管道（pipeline）来更好地理解注意力机制： 考虑到单词的特征 和其他词集的特征，通过向量点积计算每对（i，j）的注意力权重，然后对所有j的注意力权重执行softmax运算。最后。...在其最基本的形式中，GNNs通过对第ℓ层节点（比如说 ）自身特征的非线性变换，在每个相邻节点j∈N（i）的特征的集合中加入节点自身特征的非线性变换，从而更新第ℓ层节点i的隐藏特征h： 在这里，，是GNN...邻域节点j∈N（i）上的求和可以用其他输入大小不变的聚合函数来代替，例如简单的mean/max或更强大的函数，比如基于注意力机制的加权求和函数。 这听起来耳熟吗？...对于手头的任务来说，具有良好的归纳偏差的体系结构不应该更容易训练吗？
可以看到，除了数量等于 3 的班级之前，其他的班级也被查出来了 我们可以简单总结下：WHERE 先过滤出行，然后 GROUP BY 对行进行分组，HAVING 再对组进行过滤，筛选出我们需要的组 ?...HAVING 子句的起点，会更容易理解；示例中通过 cno 进行聚合后的结果如下： ? ...子句的构成要素是一样的，都是只能包含 常数 、 聚合函数 和 聚合键 HAVING 的魅力 HAVING 子句是 SQL 里一个非常重要的功能，是理解 SQL 面向集合这一本质的关键。...BY dept HAVING COUNT(*) = COUNT(submit_date); 这里其实用到了 COUNT 函数，COUNT(*) 可以用于 NULL ，而 COUNT(列名) 与其他聚合函数一样... 不仅仅只是如上的那些场景适用于 HAVING，还有很多其他的场景也是需要用到 HAVING 的，有兴趣的可以去翻阅《SQL进阶教程》 聚合键条件的归属 我们来看个有趣的东西，还是用表：tbl_student_class
集合名字.estimatedDocumentCount() 粗略的计算文档的个数，是一个估计值 db.集合名字.count() 计算文档的数量，是通过聚合来计算的 db.集合名字.distinct()...， options 可选，聚合操作的其他参数 这里面包含了 查询计划，是否使用临时文件，游标，最大操作时间，读写策略，强制索引 等等 常用的管道聚合阶段 梳理一下常用的管道聚合阶段如下 阶段关键字 描述...group 分组 $project 显示字段 $lookup 多表关联 $unwind 展开数组 $out 结果汇入新表 $count $文档计数 $sort ，$skip，$limit 排序和分页 其他的阶段我们查看官网...选择显示的字段 MapReduce https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/ MapReduce 操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行的处理，然后将结果合并在一起...MapReduce 的对比 比较项 聚合管道 MapReduce 目的 用于提高聚合任务的性能和可用性 用于处理大数据集，数据巨大的时候，是用哪个 MapReduce 会更方便 特征 可以根据需要重复管道运算符
一般像日志信息我们就可以使用固定集合，其他一些需要定期删除的数据也可以使用固定集合，本文我们就来看看这个固定集合的使用。...我们这里相当于给了固定集合两个限制条件，只要有任意一个限制条件满足，集合都会开始将更古老的数据删除。固定集合一旦创建成功就不能再修改，想修改只能删除重来。...此时我们可以尝试向集合中添加120条简单的数据，然后我们会发现最早的20条数据消失了。...，因此我们可以利用自然排序对文档从旧到新排序，如下： db.sang_collect.find().sort({$natural:1}) 也可以从新到旧排序： db.sang_collect.find(...).sort({$natural:-1}) 固定集合中的其他操作和普通集合基本一致，这里就不再赘述。
整体架构分为四层 汇总层：根据前端传入的查询时间，按照本期、同比周期、环比周期、基期分别去聚合层查询分析树，然后将4颗树的数据汇总到一颗树上，计算出指标的同比、环比、同比等指标。...预聚合层：维护所有分析树中用到的cube集合，自动调度cube任务，解析成sql语句，从Hermes查询聚合数据，最终缓存到ES。...目前预聚合层会缓存30天的数据，一个分析报表创建好之后，需要缓存近30天的数据，当所有数据都缓存好之后，该报表才可用。第二天新的数据产出后，预聚合层自动缓存最新的数据，然后报表的时间范围就更新到最新。...预聚合层定时调度，检测cube集合中的每个cube，是否最近一个月都有数据，如果没有，则创建相应日期的cube任务。...5.3 其他功能 缓存数据多版本：对于同一cube的数据，可以存在多个版本。
如果您重新启动应用程序并查询Bilbo的员工记录，您将得到与之前略有不同的响应：冰壶更漂亮当你的 curl 输出变得更复杂时，它可能变得难以阅读。...使用这个或其他技巧来美化 curl 返回的 json：# 指示部分将输出通过管道传输到 json_pp 并要求它使您的 JSON 更漂亮。（或者使用任何你喜欢的工具！）...HAL 是一种轻量级媒体类型，它不仅可以编码数据，还可以编码超媒体控件，提醒消费者注意他们可以导航的 API 的其他部分。...“封装集合”是什么意思？员工收藏？不完全的。由于我们谈论的是 REST，它应该封装员工资源的集合。这就是为什么您获取所有员工，然后将它们转换为EntityModel对象列表的原因。...] }, "_links": { "self": { "href": "http://localhost:8080/employees" } }}复制对于提供员工资源集合的聚合根
loki简介 Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。...与其他日志聚合系统相比，Loki具有下面的一些特性： 不对日志进行全文索引。通过存储压缩非结构化日志和仅索引元数据，Loki 操作起来会更简单，更省成本。...Hash key Ingester Ingester 负责接收数据并构建 chunk，存储日志索引及数据 Ingester构建chunk 当一个 chunk 填充满之后，ingester 将其刷新到数据库...*UUUUU.*"} |~ "ERROR|error" [12h]) 集合运算 与PromQL一样，LogQL支持内置聚合运算符的一个子集，可用于聚合单个向量的元素，从而产生具有更少元素但具有集合值的新向量...然后 按照提示添加 Loki 数据源，Loki 地址为http://loki:3100。
MongoDB中$type、索引、聚合 1、$type 1.1 说明 1.2 使用 2、索引 2.1 说明 2.2 原理 2.3 操作 2.4 复合索引 3、聚合 3.1 说明 3.2 使用 3.3...常见聚合表达式 最近做的项目用到了MongoDB，所以大概学了下基本操作，写的不好还请见谅。...更详细的介绍请移步官网：https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/ 1、$type 1.1 说明 $type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型...索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 2.2 原理 从根本上说，MongoDB中的索引与其他数据库系统中的索引类似。...weights document 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
可以表示为下式， 和对应emb为，然后经过编码器得到行为序列编码 然后使和的表征尽可能接近，以增强模型处理非均匀序列的时间动态的能力，从而通过生成模型（FFN）最小化： 采用课程学习策略：从简单到复杂。...最初主要从更均匀的序列中学习，随着训练的进行，不断引入具有更复杂的用户兴趣漂移的序列。...本节从两个方面来增强item表达：候选邻居生成和表征聚合 对每个item进行候选邻居生成。对于每个中心item，识别一个潜在的候选邻居集合。针对每一个其他item j，为中心item计算一组分数。...基于打分排序后选择候选邻居集合。打分包含三个部分：和j之间的时间间隔T、item j的流行度H和和j的相似性S。H和s都被归一化，以确保评分机制的一致性。...在每个batch训练时，从邻居集合中随机采样K个邻居，其中K是超参数。 用注意力机制来聚合这K个候选邻居。的emb表示为，K个邻居为。
查询语言解析和验证：更复杂的元素解析，如查询谓词和聚合管道，由于解析规则的复杂性，在第一部分中被跳过。...一个更值得注意的例外是聚合(aggregate)命令，其中不同的阶段可以读取需要特殊权限的不同类型的数据。...非物化视图解析 我们有一个称为“非物化只读视图”的功能，这个功能允许用户在数据库中存储一个“视图”，该视图主要以只读集合的形式呈现，但实际上只是另一个集合中数据的不同视图。...如果是，则需要将查询重新定位到生成该视图的集合，并将任何生成视图的管道添加到查询谓词中。在某些情况下，这意味着查找命令将转变为聚合命令来运行，因为视图是根据聚合管道定义的。...mapReduce：先由IDL解析，然后转换为等效的聚合命令。 update：由IDL解析。更新命令可以同时包含查询（查找）和管道语法（用于更新），它们分别被委派给各自的解析器。
Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。...项目地址：https://github.com/grafana/loki/ 与其他日志聚合系统相比， Loki 具有下面的一些特性： 不对日志进行全文索引。...通过存储压缩非结构化日志和仅索引元数据，Loki 操作起来会更简单，更省成本。 通过使用与 Prometheus 相同的标签记录流对日志进行索引和分组，这使得日志的扩展和操作效率更高。...组件 Ingester 是一个有状态的组件，负责构建和刷新 Chunck，当 Chunk 达到一定的数量或者时间后，刷新到存储中去。...刷新一个 Chunk 之后，Ingester 然后创建一个新的空 Chunk 并将新条目添加到该 Chunk 中。
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