前面我们在学习到使用 Loki 的 Ruler 进行报警的时候，使用了一种查询语言来定义报警规则，这个就是受 PromQL 的启发，Loki 自己推出的查询语言，称为 LogQL，它就像一个分布式的 grep，可以聚合查看日志。和 PromQL 一样，LogQL 也是使用标签和运算符进行过滤的，主要有两种类型的查询功能：
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
分析数据的最有效方式就是在它已经存储的位置再进行分析。 这就是为什么MongoDB内置的聚合框架的原因。
Uber 致力于为全球客户提供可靠的服务。要达到这个目标，我们很大程度上依靠机器学习来作出明智的决定，如预测和增益。所以，用来产生机器学习数据和特征的实时流管道已经越来越受到重视。
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
使用MongoDB时，如果需要比增、删、改、查操作更复杂的功能，过去我们会求助于聚合框架，装配出功能强大的操作管道，执行文档转换功能。在MongoDB 4.2中，管道功能被引入了update命令，使该命令的功能得到了极大提升。我们将向你介绍该命令的工作方式，再介绍新的聚合运算符以及4.2版本中的表达式，为你提供更多选项——三角函数、正则表达式和当前时间。
ZangoDB是一个indexedDB的类MongoDB轻量级接口库，主要是为了更轻松快速的编写indexedDB相关的操作。
Flux 是一种开源数据脚本语言，旨在查询、分析和处理数据。Flux支持多种数据源类型，包括：
https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/
因为 $group 里面对应需要聚合操作的列必须写成 _id , 否则会出现 The field 'xxx' must be an accumulator object 的报错信息
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
当我们在 JavaScript 中对一个值执行连续操作（例如函数调用）时，目前有两种基本方式：
描述: 当我第一次开始学习 PowerShell 时，如果无法使用 PowerShell 单行命令完成任务我会回到 GUI 找寻帮助。然后着时间的推移，我逐渐掌握了编写脚本、函数和模块的技能。
童年的回忆中的益智视频游戏，你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流，稍后将它们合并，或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
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shell既是类Unix操作系统的命令解析器，用于解释执行用户输入的一连串命令，它类似于DOS下的command和后来Windows的cmd.exe。同时shell也是一种程序设计语言。作为命令解释型的脚本语言，它交互式解释和执行用户输入的命令或者自动地解释和执行预先设定好的一连串的命令；作为程序设计语言，它预定义了各种环境变量，保留了一些关键字以及一些特殊字符的含义，并提供了许多在高级语言中才具有的控制结构，包括循环和分支判断。
运算符是编程语言不可缺少的一个部分，Swift中除了支持C中的运算符外，还提供了一些更加强大的运算符功能，例如取余符%可以用来计算浮点数，另外新增了两种范围运算符。Swift中有3类运算符:
上面代码中，块级作用域将两个语句封装在一起。但是，在块级作用域以外，没有办法得到t的值，因为块级作用域不返回值，除非t是全局变量。
本文源自工作中的一个问题，在使用 Mongoose 做关联查询时发现使用 populate() 方法不能直接关联非 _id 之外的其它字段，在网上搜索时这块的解决方案也并不是很多，在经过一番查阅、测试之后，有两种可行的方案，使用 Mongoose 的 virtual 结合 populate 和 MongoDB 原生提供的 Aggregate 里面的 $lookup 阶段来实现。
上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
PyFunctional通过使用链式功能操作符使得创建数据管道变得简单。以下是pyfunctional及其内置工具可以做什么的几个例子：
1、shell：命令解释器 1）可支持的shell保存在/etc/shells中 2）默认shell为/bin/bash 2、shell脚本编写： 1）使用vi编辑器 2）每行一条命令，依次执行 3）赋予可执行权限（x） 3、执行方式： 1）脚本文件路径：有两种，相对和绝对路径，必须有x权限 2）Sh脚本文件路径：无须x权限，相对和绝对路径都可以，在子shell上 3）Source（或 .）脚本文件路径：无须x权限，在当前sell执行 4、脚本组成： 1）脚本声明：指定脚本执行的shell，以#！开头
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说明：[A][N][P][G]表示第一个支持变量的工具，[A]=awk、[N]=nawk、[P]=POSIXawk、[G]=gawk
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因为不常用shell，老是边用边查，现在做个小笔记。所有内容来源：Shell 教程
Shell脚本应用（shell脚本基础与shell变量）发布于2018-06-20 12:49:46阅读 2520 1、shell：命令解释器1）可支持的shell保存在/etc/shells中2）默认shell为/bin/bash2、shell脚本编写：1）使用vi编辑器2）每行一条命令，依次执行3）赋予可执行权限（x）3、执行方式：1）脚本文件路径：有两种，相对和绝对路径，必须有x权限2）Sh脚本文件路径：无须x权限，相对和绝对路径都可以，在子shell上3）Source（或 .）脚本文件路径：无须x权
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
最近公众号几乎被这样一篇文章刷屏：《面试了一位腾讯大佬，见识到了基础的天花板》，腾讯大佬也是惨，天天被面试。
并发是正确有效地同时做几件事的艺术。为了实现这一目标，我们构建我们的程序来利用时间，以最有效的方式一起运行任务。 应用程序中的日常并发示例包括在其他活动发生时保持用户界面响应，有效地处理数百个客户的订单。
通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。
Groovy语言学习的第10篇内容，继续分享关于运算符的相关知识点。在之前几篇中分享了很多运算符。今天继续分享新的运算符：展开操作符。
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合：第一部分》中，我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案，仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下，让我们再次检查管道
带您理解SQLSERVER是如何执行一个查询的 连接方式和请求 如果你是一个开发者，并且你的程序使用SQLSERVER来做数据库的话 你会想知道当你用你的程序执行一个查询的时候实际发生了什么事情 我希望这篇文章能够帮你写出更好的数据库应用程序和帮你更深入了解遇到的数据库性能问题 SQLSERVER是一个C/S模型的平台。唯一和数据库交互的方式只有发送包含数据库命令的请求到数据库服务器端。 客户端和数据库通信的协议使用一种叫做TDS的协议(Tabular Data Sream) 园子里的文章： 如果你用微软的
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后，反应式编程又来了，Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的，在java领域中，关于Reactive，有一个框架规范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用，但是或多会少你接触过异步Servlet，同时又有这么一种论调：异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能，但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后，是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程，所以会有这种感觉。没关系，下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则，这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推（Operator push down）-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并（Operator combine）-
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
变量 #!/bin/bash # 变量 echo "01_变量.sh" # 变量定义与赋值，等号两边不能用空格分开 name=hahahaha echo $name echo 也使用 {} 输出为 ${name} # 一些特殊变量 test_func() { echo "function name is $FUNCNAME" } test_func echo $HOSTNAME echo $HOSTTYPE echo $MATCHTYPE echo $LANG echo $PWD # echo $
想来想去，概念这些东西不怎么想讲，更多的是想讲点实战性的内容。 所以有些东西跳过去了，小伙伴们请去看官方文档哈；跳跃性的前进，写的不好多包涵。。。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
原文中在http请求拿到获取到数据后，最初使用了forEach实现了手动流程管理，于是原文提出了优化设想，试图探究如何依赖响应式编程的特性将手动的数据加工转换改造为对流的转换，好让最终的消费者能够拿到直接可用的数据，而不是得到一个响应后手动进行很多后处理。在代码层面需要解决的问题就是，如何在不使用手动遍历的前提下将一个有限序列中的数据逐个发给订阅者，而不是一次性将整个数据集发过去。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
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