前言Elasticsearch 聚合功能非常丰富，性能也相当不错，特别适合实时聚合分析场景，但在二次聚合上也有明显短板。本项目是一个基于日期维度做预处理的技术方案，以下是结合 Elasticsearch 优缺点扬长避短的一次尝试性实战，非常有意思，希望可以带来一些参考，同时欢迎各种讨论。背景需求公司所属行业是物流速运，面向企业服务(简称ToB模式)，提供多种物流运输方案产品，客户分布遍布全国，客户
1、稀疏性 Doc Values 的支持：大家知道 es 的 doc values 是列式存储，文档的原始值都是存放在 doc values 里面的，而稀疏性是指，一个索引里面，文档的结构其实是多样性的，但是郁闷的是只要一个文档有这个字段，其他所有的文档尽管没有这个字段，可也都要承担这个字段的开销，所以会存在磁盘空间的浪费，而这块的改进就是这个问题。2、Index sorting：即在索引阶段的
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2024-09-09 13:21:13
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# 实现按月查询的Java QueryBuilder与ES
## 引言
在数据处理和分析中，经常需要对不同的数据进行按月查询。这意味着我们需要从给定的日期范围中获取每个月的数据，并进行进一步的分析。在本文中，我们将介绍如何使用Java QueryBuilder和Elasticsearch来实现按月查询。
## Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索
原创
2024-01-30 06:06:43
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文章目录一、简介二、项目依赖三、对象中的注解1.对象创建示例2.对象中的注解2.1 @Document注解2.2 @Id注解2.3 @Transient注解2.4 @PersistenceConstructor注解2.5 @Field注解2.6 @GeoPoint注解四、代码使用1.根据方法名称创建查询2.使用JAVA API查询2.1 简单查询2.1.1 字段包含XX(queryStringQ
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2024-06-05 09:22:36
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Elasticsearch的核心概念近实时近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒)；基于es执行搜索和分析可以达到秒级。Cluster(集群)集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称，默认是elasticsearch)来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常Node(节点)集群中的一个节点，节点也有一个名称(默认是随
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2024-09-19 20:26:09
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前言本来该篇教程就应该写到 Springboot 整合 ElasticSearch 入门教学必看 里面的，但是由于考虑篇幅太长了，所以有了该篇教程。
那么该篇的内容有什么呢？ 上篇简单提到一句， elasticsearch 提供了elasticsearchTemplate 和ElasticsearchRepository ，这两样里面都提供了非
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2024-04-18 13:27:40
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问题：对数据表进行按月求和，表中存在真日期列。 函数解决： =SUMIFS(C:C,A:A,">="&E
原创
2023-06-03 08:25:30
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# MySQL按月查询的实现及示例
## 引言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种web应用程序中。在很多情况下，我们需要根据时间条件进行查询，例如按月查询数据。本文将介绍如何使用MySQL按月查询数据，包括具体的实现方法和示例代码。
## 实现方法
在MySQL中，我们可以使用MONTH()函数来提取日期时间字段的月份，然后根据提取的月份进行条件查询。具体的实现方法如
原创
2023-10-31 09:55:17
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# 实现“mongodb 按月”教程
## 1. 整体流程
首先，我们需要创建一个 MongoDB 数据库，然后在数据库中创建一个集合来存储按月分组的数据。接着，我们需要编写代码来实现按月分组的功能，并将数据存储到数据库中。
下面是整体流程的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 MongoDB 数据库 |
| 2 | 创建集合 |
原创
2024-07-03 04:48:05
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本次选取泰坦尼克号的数据，利用python进行抽样分布描述，主要是提供实现代码，具体的理论知识不会过多涉及。（注：是否服从T分布不是进行t检验~） 字段说明： Age:年龄，指登船者的年龄。 Fare:价格，指船票价格。 Embark:登船的港口。需要验证的是： 1、验证数据是否服从正态分布？ 2、验证数据是否服从T分布？ 3、验证数据是否服从卡方分布？我们选取年龄作为例子进行数据验证。impor
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2023-11-23 22:52:49
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Mysql 建立水平分表项目需求，按月建立水平分表 目录Mysql 建立水平分表 前言一、使用工具二、创建分表过程1. 创建需要的主表2.建立创建分表函数3.创建建立分表事件（定时器）4.建立存储过程5. 常见错误： 前言 主表数据量过大，需要建立分表，提交数据查询速度提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、使用工具Navicat Premium二
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2023-08-21 18:26:33
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pg14场景下测试1 分区建议总结建表建议分区键离散，可以使用PARTITION BY LIST。按字符串匹配决定落入哪个分区。分区键连续，比如整形、日期等，可以使用PARTITION BY RANGE。分区键数据随机无规律或规律简单，可以使用PARTITION BY HASH，用hash函数打散数据。分区键数据随机有规律，规律复杂，可以使用多级混合分区，使数据平均分散、减少耦合。每个分区都是一个
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2024-05-31 16:39:19
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SELECT语句是最常用的查询语句，它的使用方式有些复杂，但功能却相当强大。SELECT语句的基本语法如下：select selection_list//要查询的内容，选择哪些列
from数据表名//指定数据表
where primary_constraint//查询时需要满足的条件，行必须满足的条件
group by grouping_columns//如何对结果进行分组
order
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2023-08-29 00:08:09
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基础 SQL> --清屏
SQL> host cls12SQL> --当前用户
SQL> show user
USER 为 "SCOTT"
SQL> --当前用户的表
SQL> select * from tab;12345SQL> --设置行宽
SQL> show linesize
linesize 80
SQL> set linesize
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2024-06-15 09:24:56
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select to_char(created_datetime,'yyyy-MM') as month,count(*) from DELIVERY_HISTORY group by to_char(created_datetime,'yyyy-MM') order by month; SQL> s
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2020-01-09 17:37:00
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2评论
# Python按月求和
在数据分析和统计中，经常会遇到需要对数据按照月份进行求和的情况。Python作为一种强大的编程语言，在处理这类问题时非常方便和高效。本文将介绍如何使用Python对数据按月求和，并提供代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备一些数据来演示按月求和的方法。假设我们有一份包含日期和销售额的数据集，如下所示：
| 日期 | 销售额 |
|-------
原创
2024-06-19 03:51:44
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# MySQL按月统计实现流程
## 简介
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的功能和强大的查询语言，可以用于各种统计分析任务。本文将介绍如何使用MySQL实现按月统计功能。
## 实现步骤
下面是按月统计的实现步骤，我们将使用SQL语句来完成这些操作。
| 步骤 | 代码 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| 1 | `CREATE TABLE
原创
2023-08-29 04:59:32
902阅读
# Python按月GroupBy
## 1. 引言
在进行数据分析和数据处理时，我们常常需要对数据按照一定的条件进行分组操作。Python提供了强大的pandas库，可以方便地对数据进行分组操作。本文将介绍如何使用Python的pandas库按月对数据进行GroupBy操作，并给出相应的代码示例。
## 2. GroupBy操作简介
GroupBy操作是指将数据按照某个或某些列的值进行分组，
原创
2023-12-28 06:04:33
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**实现 MySQL 按月聚合的流程**
为了实现 MySQL 按月聚合，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个名为 `monthly_aggregate` 的表，用于存储按月聚合的结果。
2. 从原始数据表中选择需要聚合的字段，并按照日期进行分组。
3. 计算每个月的聚合结果，并将结果插入到 `monthly_aggregate` 表中。
下面是整个流程的详细步骤和相应的代码实现。
原创
2024-02-04 07:03:53
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# MySQL按月更新的实现
## 引言
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。在实际开发中，经常会遇到需要按月更新数据的需求。本文将指导你如何使用MySQL按月更新数据，包括整个过程的流程和每个步骤需要执行的代码。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连
原创
2024-02-09 08:48:13
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