背景Elasticsearch 这些年来在搜索领域一直是领头羊。国内也有非常多的企业在使用 Elasticsearch 来做查询搜索、数据分析、安全分析等等。甚至一些很重要的行业、系统都在使用 Elasticsearch。在使用 Elasticsearch 的道路上狂飙的时候,我们也观察到了一些问题:Elasticsearch 不再是开源软件了。Elastic 公司退出了中国直销市场,不提供本土化
Nginx (“engine x”) 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能通过与tomcat配合完成。
# SQL与NoSQL区别与联系
在现代的数据库设计中,SQL(Structured Query Language)和NoSQL(Not Only SQL)是两种常见的数据库类型。它们有着各自的特点和优缺点,适用于不同的场景和需求。本文将介绍SQL与NoSQL的区别与联系,并通过代码示例进行展示。
## SQL与NoSQL的区别
**SQL数据库**是以表格形式存储数据,采用结构化查询语言进
如今数据已经成为了企业和组织的核心资产。如何有效地管理和利用这些数据,成为了决定竞争力的关键。分析型数据库作为数据处理领域的重要工具,为各行各业提供了强大的数据分析和洞察能力。基于分析型数据库(Apache Doris )构建的现代化数据仓库 SelectDB, 支持大规模实时数据上的极速查询分析。那关于 SelectDB 主要的使用场景有哪些呢?
随着大数据时代的来临,实时数据处理与分析成为企业核心竞争力的关键因素之一。在这场数据革命中,Select DB成为引领者。从百度自研的实时数仓平台 Pa lo,到开源项目 Apache Doris,再到飞轮科技研发的 Select DB,这些名字都代表着大数据处理领域的前沿技术和最佳实践,接下来带您深入了解实时数仓及其发展现状。
随着“互联网+”时代的到来,知识图谱被广泛应用于各大行业。在金融、医疗、教育、电商、能源等行业中,知识图谱都发挥了重要的作用。 在这些领域中,企业的业务数据就是企业中重要的资源之一。知识图谱将数据资产进行可视化呈现,可以帮助企业进行全局化管控、优化资源配置、提高工作效率。那么,知识图谱数据开发是什么?主要内容有哪些呢?智能客服智能客服可以让客服人员从繁忙的工作中解放出来,用更多的时间去做更有价值的
随着信息时代的飞速发展,数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式,能够将分散、无序的数据进行结构化处理,并建立起相互之间的关系,从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中,数据服务扮演着至关重要的角色。一、数据服务的定义与作用数据服务是指为满足用户对数据的特定需求,提供数据查询、检索、分析等功能的综合性服务。在知识图谱中,数据服务的主要作用是提供对知识图谱
最近某客户在使用 Easysearch 做聚合时,报出 OOM 导致掉节点的问题,当时直接让客户试着调整 indices.breaker.request.limit ,但是不起作用,于是又看了下 Easysearch 在断路器相关的代码,并自己测试了下。断路器的种类和作用Easysearch 内部有个 Circuit breaker 机制,目的是防止各种请求
1、正排索引
1.1 正排索引(doc values )和倒排索引
概念:从广义来说,doc values 本质上是一个序列化的 列式存储 。列式存储 适用于聚合、排序、脚本等操作,所有的数字、地理坐标、日期、IP 和不分词( not_analyzed )字符类型都会默认开启,不支持text和annotated_text类型
区别:
倒排:倒排索引的优势是可以快速查找包含某个词项的文档有哪些。如果
1、单机服务有哪些问题
单机服务性能有限
可用性差
维护不便
2、分布式的好处
高可用性:集群可容忍部分节点宕机而保持服务的可用性和数据的完整性
易扩展:当集群的性能不满足业务要求时,可以方便快速的扩容集群,而无需停止服务。
高性能:集群通过负载均衡器分摊并发请求压力,可以大大提高集群的吞吐能力和并发能力。-
3、集群环境选择
集群理论知识学习,侧重原理,因此选择本地多节点部署,根据自己情
近日,涛思数据与安阳益和热力集团有限公司达成合作协议,共同致力于推动智慧供热系统的建设和发展。
数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础,企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段,则是对各种信息进行加工整理,用来指导决策,为企业创造更大价值。数据收集数据收集是指对各种信息的搜集和统计,包括调查、观察、统计分析和抽样等。在信息时代,数据的收集范围已经大大扩展,除传统的财务、会计、销售、人力资源等领域外,还包括了
着大数据时代的到来,数据分析也逐渐成为了各企业、组织以及个人的必要技能之一。但是数据分析在进行过程中,我们往往会遇到各种各样的问题,比如面对不同类型的数据,如何进行有效的分析?今天和大家分享一些常见的数据分析方法和工具,希望对大家有所帮助。运营数据分析运营数据分析主要是通过数据的收集和分析,从不同的维度对运营过程中的数据进行分析,从而帮助运营人员做出有效决策。 常见的运营数据分析工具有:微信小程序
作者:蒋晓伟(ProtonBase 小质科技)引言:在这个 AI 技术飞速发展的时代,我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值,而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式,它让数据的使用返璞归真,不论是存储还是查询,一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚,大大降低数据的使用门槛,释放数据潜能,让数据涌现智能。一、背景1. 近二十
在如今云原生技术的大环境下,rpc服务作为最重要的互联网技术,蓬勃发展,诞生了许多知名基于rpc协议的框架,其中就有本文的主角gRPC技术。一款高性能、开源的通用rpc框架作者作为一名在JD实习的Cpper,经过一段时间的学习和实践,发现了C++与Java之间的种种不同,这也让我产生了一个想法:既然rpc需要做到的就是客户端无感知调用,那么客户端和服务端使用的语言也不应该成为约束,正巧在来JD实习
如下sql为生成10000条数据记录的查询语句, 包含了序号,随机数, 性别, 姓名,手机号等, 如有相关需求可按需进行分配数组信息 select
generate_series, -- 当前序号
round(cast(random()+90 as numeric),2)||'%' as d /*取99%~100%的随机数*/
,floor(r
内存泄漏是一种常见的,它会导致程序的内存占用逐渐增加,最终导致系统资源耗尽或程序崩溃。这次内存泄漏发生在 Windows 下, 研发选择使用 Windbg 来解决。结果证明,在 Windows 下,使用 Windbg 也是一个不错的选择。
2023 年数据库回顾:向量数据库虽然大火,但没有技术壁垒;2022 年数据库回顾:江山代有新人出,区块链数据库还是那个傻主意;2021 年数据库回顾:性能之争烽烟起,不如低调搞大钱…
Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中,建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱:
在数字化转型的大潮中,越来越多的数据正在以图的形式发生关联。有效地挖掘这些数据中的知识,以满足专业化和个性化需求的增长,已经成为一个迫切需要解决的问题。大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)作为两种关键的知识处理技术,它们的能力具有高度的互补性,并正在经历深度融合的发展。为了加速产业共识的形成,并推动大模型在数据应用领域的快速进展,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)
NoSQL是一种非关系型数据库管理系统,它主要用于大数据和实时互动应用程序。在传统的关系型数据库中,数据以表格形式存储,而在NoSQL数据库中,数据以文档、键值对、图等形式存储。
NoSQL数据库的一大优势就是可以轻松地扩展和处理大规模数据。而在NoSQL数据库中,有一种名为MongoDB的数据库系统,它是最受欢迎的NoSQL数据库之一,因为它具有高性能、灵活的数据模型、易用的查询语言等特点。
问题现象:在工作中遇到需要根据数据库字段是否以某某字段开头进行字段的一些处理问题分析:
通过查阅资料和学习,总结出来以下几个方法:1.like关键字SELECT * FROM car WHERE car.type like '中国%' ; //查询在 car表中 type字段 以 '中国' 开头的记录SELECT * FROM car WHERE car.type like '%中国' ; //查
金融数据分析是一门综合性的交叉学科,它深度融合了统计学、数学、经济学等多领域的知识。在进行金融数据分析时,不仅需要掌握这些学科的基本原理和方法,还需要灵活运用经济学、金融学、会计学以及管理学等相关领域的专业知识。金融数据分析的基本方法和工具对于有效梳理和分析金融领域的问题至关重要,它们能够帮助我们系统地总结问题,并针对性地提出有效的解决方案。通过这些方法和工具的应用,我们可以更加深入地理解金融市场
前言了解清晰架构之前需要大家先熟悉以下常见架构方案:EBI架构(Entity-Boundary-Interactor Architecture)
领域驱动设计(Domain-Driven Design)
端口与适配器架构(Ports & Adapters Architecture,又称为六边形架构)
洋葱架构(Onion Architecture)
整洁架构(Clean Architect
引言随着业务系统和底层中间件服务的复杂度不断增加,传统手工运维方式面临着诸多挑战和限制。人工编写运维脚本显得非常低效,同时手动执行运维操作存在着巨大风险。在此情况下,推动运维自动化成为运维人员必须落地实施的工作。运维同学如果可以有地方自主通过编码的方式,实现各种自动化任务和运维功能。不仅可以提高效率,降低风险,还能为运维工作带来新的突破。然而,要迈向这条运维自动化之路并不容易。我们需要克服传统运维
背景最近在阅读查询优化器的论文,发现System R中对于Join操作的定义一般分为了两种,即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中,更倾向使用排序-合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式,这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Join逻辑,对于两个不同库里面的不同表我们是没有办法直接进行Join操作的。查阅资料后发现原来早有定义,即分布式联接算法。分布式联接算法跨界
# 如何实现“NoSQLBooster连接远程mongodb超时”
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发者教导小白连接远程mongodb
开发者->小白: 说明连接远程mongodb超时的问题
开发者->小白: 提供解决方案
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ----
实现"NoSQLBooster中文设置"的流程如下:
步骤 | 动作
--- | ---
1 | 下载和安装NoSQLBooster
2 | 打开NoSQLBooster的设置窗口
3 | 设置语言为中文
4 | 重新启动NoSQLBooster
下面是具体的操作步骤和代码示例:
### 步骤 1:下载和安装NoSQLBooster
首先,你需要从NoSQLBooster的官方网站(
#
如何实现国内商用NOSQL
#### 一、整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 了解NOSQL的基本概念和特点 |
| 2 | 选择适合的国内商用NOSQL数据库 |
| 3 | 安装和配置NOSQL数据库 |
| 4 | 编写代码连接和操作NOSQL数据库 |
| 5 | 测试和优化NOSQL数据库的性能 |
#### 二、具体步骤及操作
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