一.实时数据仓库与离线数据仓库由于离线数据每天凌晨拉去线上生成数据库(凌晨请求较少，减少线上库压力)，导致数据是T+1，而对于一些时效性要求较强的场景。比如需要看现在的用户数、GMV等等，离线方案就很难解决了。实时数据仓库就是刚好为了满足时效性要求较高的场景下而生的，但是在做实时数据仓库中经常会遇到一些问题。离线由于表数据都同步到数据仓库中，可以进行随意关联，出一些业务想要的统计结果。但是实时数据
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2024-09-03 14:40:04
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# Redis vs Elasticsearch: A Comparison
In the world of data storage and retrieval, two popular technologies that often come up in discussions are Redis and Elasticsearch. Both platforms have their st
原创
2024-05-09 05:11:43
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一、引言Match Query 是最常用的 Full Text Query 。无论需要查询什么字段， match 查询都应该会是首选的查询方式。它既能处理全文字段，又能处理精确字段二、构建示例三、Match3.1 operator 参数match 查询是一种 bool 类型的查询GET matchtest/people/_search{ "query": { "match": {
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2024-10-09 11:12:55
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# MongoDB vs Elasticsearch：文档数据库与搜索引擎的比较
在现代应用程序的开发中，数据存储与搜索至关重要。MongoDB和Elasticsearch是两个非常流行的选择，它们在用途、性能和数据处理方式上有所不同。本文将探讨这两者的特点，并通过代码示例和图表帮助理解它们的优缺点。
## 1. MongoDB概述
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，使用灵活的
原创
2024-08-19 04:28:01
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ES ： Elasticsearch
功能特性
MongoDB
ES
评价
speed
Elasticsearch Is Fast. Really, Really Fast.
scalability
Run It on Your Laptop.
Or Hundreds of Servers with Petabytes of D...
原创
2023-06-01 14:40:52
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# 比较ES和MongoDB
在当今的数据存储领域，Elasticsearch（ES）和MongoDB是两个非常流行的选择。它们都是开源的、高性能的数据库系统，但它们在功能和用途上有一些明显的区别。本文将对ES和MongoDB进行比较，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解它们之间的差异。
## ES vs MongoDB：概述
### Elasticsearch (ES)
Elastic
原创
2024-04-14 04:55:57
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# HBase vs ES
## 介绍
在这篇文章中，我们将讨论HBase和ES（Elasticsearch）之间的比较，并教会刚入行的开发者如何实现"HBase vs ES"。我们将首先介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概述
下面是"HBase vs ES"的整个流程概述，我们将在后续的部分中详细说明每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-23 09:04:57
47阅读
前言这次讲的是基于HBase的模糊查询和分页。肯定有人问为什么要用HBase，其实我也知道基于大数据量的检索和模糊查询和分页 用ES比HBase强多了。因为HBase是面向列存储的K-V型nosql数据库，先天的特性使它不擅长于业务复杂的查询 甚至是模糊查询。但是实际情况是客户落地的机器数量有限制，只能从已有的数据库中去想办法。还好不是业务比较复杂的查询，只是简单的基于日期和标题的模糊查询。那么就
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2023-10-16 13:27:09
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一、背景项目中需要实现对数据的全文检索功能，数据主要存储在了 MongoDB 中。MongoDB 本身是自带文本检索功能的，但是不支持中文，而且当数据量增大时，MongoDB 的检索效率会大大降低。由于最近在学习 Elasticsearch，而 Elasticsearch 的特性又十分适合全文检索，于是就选择了它。那么如何在对 MongoDB 进行增删改查时，实时地将 MongoDB 的数据导入
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2024-01-28 11:39:51
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一 聚合的分类1.1 分组聚合(bucket)分组聚合，就是指依据哪一个字段进行分组，然后该字段相同的值的文档都在一个bucket中GET /索引/类型/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"bucket聚合名称" : {
"terms" : {
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2024-04-01 16:12:05
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'use strict' function showMeC() { alert("commonjs"); } module.exports = { showMeC: showMeC, }; # ...... const { showMeC } = require('./commonjs.js');
原创
2022-10-20 11:36:03
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算法工程师应该对youtube那篇“Deep Neural Networks for YouTube Recommendations”印象深刻，文中的算法架构思想固然很有影响力，而核心的高维向量相似性搜索看上去也是相当神奇。 facebook的faiss可以说是相似向量搜索的标杆，而它背后的算法就是乘积量化。正好我也接触过一些低维空间的类似问题，所以就写来记录一下。 本篇从一维向量搜索开始，然后说
1、作用聚类分析是一种基于中心的聚类算法（K 均值聚类），通过迭代，将样本分到 K 个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。与分层聚类等按照字段进行聚类的算法不同的是，快速聚类分析是按照样本进行聚类。2、输入输出描述输入：1 个或一个以上的定类变量（独热编码非必选）或者定量变量，预先设定类别个数。输出：根据预先设定的类别个数，划分为其设定的类别。3、案例示例根据调研用户的收入、年
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash（日志采集）和Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为ELK。Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的面向列式存储的关系型数据库。ClickHouse
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2024-02-27 15:01:38
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Xungle提供免费全文检索服务，Xungle 率先把全文检索作为完整服务的形式提供友好接口供调用；彻底解决了站内全文检索之难；Xungle 还直接为流行的 phpwind/discuz论坛、dedecms、HDwiki站点提供插件式的搜索。
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1. 业务背景得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展，日志场景逐步产生了一些新需求，主要表现在：应用数量逐步增多，研发需要打印更多的日志定位业务问题，安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛，我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse，以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行
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2024-06-27 21:10:24
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前言：安装开发环境软件安装：版本选择：MySQL for Visual Studio 最新版Connector/NET 版本必须与 MySql.Data 和 MySql.Data.Entity 版本相同，否则会出现 MySql.Data.MySqlClient.MySqlConnection 无法强制转换的错误生产环境软件安装：Connector/NET -
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2023-10-12 00:01:51
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ES5 arguments vs ES6 ...rest
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2021-02-27 22:53:00
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ES6 Map vs ES5 Object
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2020-09-30 22:07:00
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ES6 Set vs ES5 Array
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2020-10-01 09:12:00
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