Redis 中除开最常用的 5 种数据类型之外，还有 3 种特殊的数据类型，他们是：
记忆中，一个下班的夜晚，她从人群中轻盈的移动着，那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力，她的双眸中印着银河系的星光。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建
码老湿，阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后，我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap）去解决不同场景的统计问题。
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
新冠肺炎的大流行警示我们，传染病对人类构成巨大威胁，也凸显了建立传染病监测预警系统的紧迫性。这需要对传染病在人群中的分布进行长期持续的时空分析，以便及早发现异常情况，阻止疫情的大规模扩散甚至爆发。
博主简介👨🏼⚕️：国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻，业余自媒体创作者💻，CSDN博客专家🏆，Java领域优质创作者📕，华为云享专家🥇，华为HDZ核心成员👨💼，曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文，全网累计发表技术博客60余万字📒，公众号【码猿编程日记】作者，坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能，世界变得更有趣！ 课前答疑：很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis，可以学习嘛？当然是可以的！充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同，所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
本文引用了饿了么资深开发工程师万汨“Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？”一文的内容，感谢原作者的分享，为了提升文章品质，即时通讯收录时有内容补充和修订。
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来源：juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
近期公司采购软件，评估时，某软件谈到使用了 Memcached 和 Redis 缓存。在本文中，将研究这两个流行的缓存的异同，方便理解和记忆。
Redis 7引入了一组新的地理信息命令，用于处理地理位置和距离计算。这些命令使用经度和纬度坐标表示地理位置，并提供了各种功能，如存储位置、计算距离、查找附近的位置等。下面是Redis 7中常用的地理信息命令：
Redis是一款流行的开源内存数据库，具有快速、可扩展和多功能的特点。Redis 7引入了对地理信息的支持，通过新的地理信息命令，可以在Redis中存储和处理地理位置数据。本文将详细介绍Redis 7中的地理信息命令及其用法。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。
https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
要提供完整的“附近的人”服务，最基本的是要实现“增”、“删”、“查”的功能。以下将分别进行介绍，其中会重点对查询功能进行解析。
作者简介：万汨，饿了么资深开发工程师。iOS，Go，Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，互联网应用几乎每天都会用到，比如搜附近的美食，周边游等等；常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列 zset 以及 geohash 编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用 PG、MySQL 和 MongoDB 等多种 DB 的空间索引进行实现。
处理地理数据时，经常需要用到两个地理位置间的距离。比如 A 点经纬度（30.553949，114.357399），B点经纬度（129.1344，25.5465），求 AB 两点之间的距离。
在本文中，我们将设计一个邻近服务，用来发现用户附近的地方，比如餐馆，酒店，商场等。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是面试场景： 面试官：对于MySQL，你对他索引原理了解吗？ 我：了解 面试官：MySQL的索引是用什么数据机构的？ 我：B+树 面试官：为什么要用B+树，而不是B树？ 我：… 面试官：用B+树作为MySql的索引结构，用什么好处？ 我：…
聚类算法是无监督学习中的重要部分，聚类算法包括K-means、k-mediods以及DBSCAN等。DBSCAN是基于距离测量（通常为欧几里德距离）和最小点数将彼此接近的点组合在一起。DBSCAN算法可以用来查找难以手动查找的数据中的关联和结构，通常用于生物学，医学，人物识别，管理系统等多个领域。
来源：juejin.cn/post/6844903966061363207 作者简介：万汨，饿了么资深开发工程师。iOS，Go，Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。 前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。 本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。 要提供完整的“附近的人”服务，
各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。 这都依赖基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而要能查询相邻的经纬度范围，GEO就非常适合应用在LBS服务的场景。
📷 大家好，我是小五🧐 前几天我发了一篇文章《啊？北京确诊病例曾距离我650米!》，文中提到了如何使用Python获取坐标点的经纬度，计算坐标点间的距离，以及地理可视化等。其实里面的内容主要摘自本文，所以今天干脆把原文发出来👇 ---- 故事的起因：小五的驾驶证在今年有效期满了，需要提交体检信息才可以进行换证。那么哪些医院是支持驾驶员体检的呢？ 打开北京市公安局公安交通管理局，可以查到对应的体检医院。网址：http://jtgl.beijing.gov.cn/jgj/qtym/1734494/index.h
在开源的地理空间信息数据可视化工具中，大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具，不需要任何编程基础，即可实现地理空间数据的可视化，而且效果十分炫酷。
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习，其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切，投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差，直接关乎整个分析过程的有效与否。
在处理地理空间数据时，经常需要以最自然的方式可视化这些数据：地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图，在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建：
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。
前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型，redis6中另外还有3种特殊的数据类型，分别是 Bitmaps (位图)、HyperLogLogs（基数统计）和 geospatial （地理位置）。本文将继续探讨它们的特性、原理以及应用场景。
当您正在考虑为新的深度学习项目选择何种数据库时，您可以访问这个链接所对应的帖子(https://www.mongodb.com/blog/post/deep-learning-and-the-artificial-intelligence-revolution-part-3 )。在您选择数据库之前，以了解更多需要考虑的关键事项。
命令大小写都可以，如果你只想单纯看 API，不想看例子，请移到最下面的 指令总结。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
Bitmaps 并不是实际的数据类型，而是定义在String类型上的一个面向字节操作的集合。因为字符串是二进制安全的块，他们的最大长度是512M，最适合设置成2^32个不同字节。 bitmaps的位操作分成两类：1.固定时间的单个位操作，比如把String的某个位设置为1或者0，或者获取某个位上的值 2.对于一组位的操作，对给定的bit范围内，统计设定值为1的数目（比如人口统计）。 bitmaps最大的优势是在存储数据时可以极大的节省空间，比如在一个项目中采用自增长的id来标识用户，就可以仅用512M的内存来记录40亿用户的信息（比如用户是否希望收到新的通知，用1和0标识）
这只是假设地球是一个球体，因为使用的距离公式是Haversine公式。这个公式仅适用于地球，而不是一个完美的球体。当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时，这些偏差都不算问题。但是，在最坏的情况下的偏差可能是0.5%，所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
平时我们在 GitHub 上进行搜索的时候，Github 不仅可以帮我们找到相隔的代码产库，还可以帮助实现代码级的搜索及搜索词的高亮的显示，。当你在网上购物的时候，它也可以帮助你做商品的推荐。当你下班的时候，Elasticsearch 可以帮助你定位附件的乘客和司机，帮助平台优化调度，除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 的 ELK（Elastic Stack） 还被广泛使用在大数据近实时分析的领域，包括了日志分析、指标监控、信息安全等多个领域，它可以帮助你探索海量的、结构化的、非结构化的数据，按需创建是可视化报表，对监控数据设置报警阀值。
之前在寻找日志收集搜索解决方案时，最常看到的便是 ELK：Elasticsearch + Logstash + Kibana 方案。尽管由于它对服务器资源要求很高转而使用 了 Loki，但也对它初步研究过。今天，就对其中的 Elasticsearch 深入了解一番。
据报道，Uber 仅在过去4年的时间里，业务就激增了 38 倍。Uber 首席系统架构师 Matt Ranney 在一个非常有趣和详细的访谈《可扩展的 Uber 实时市场平台》中告诉我们 Uber 软件是如何工作的。 本次访谈中没有涉及你可能感兴趣的峰时定价（Surge pricing，译注：当Uber 平台上的车辆无法满足大量需求时，将提升费率来确保乘客的用车需求）。但我们了解到 Uber 的调度系统，他们如何实现地理空间索引、如何扩充系统、如何提高可用性和如何处理故障，例如在处理数据中心故障时，他们甚至
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。
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