使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
之前总结过metric聚合的内容，本篇来说一下bucket聚合的知识。Bucket可以理解为一个桶，他会遍历文档中的内容，凡是符合要求的就放入按照要求创建的桶中。 本篇着重讲解的terms聚合，它是按照某个字段中的值来分类： 比如性别有男、女，就会创建两个桶，分别存放男女的信息。默认会搜集doc_count的信息，即记录有多少男生，有多少女生，然后返回给客户端，这样就完成了一个terms得统计。 Terms聚合 { "aggs" : { "genders" : {
作为向量数据库赛道的领军者，Zilliz 一直致力于推动向量技术的进步与创新。本次发布中，Milvus 新增支持基于 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速图形索引（CAGRA），突破了现有向量搜索的能力。
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1、聚合为什么慢？ 大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的， 但是当需要同时聚合多个字段时，就可能会产生大量的分组，最终结果就是占用 Elasticsearch大量内存，从而导致 OOM 的情况
众所周知，ES 中 filter 是不参与相关性评分的，所以查询子句可以被系统进行缓存，性能要高于普通的 query 查询。bool 查询中支持 4 种子句，分别是 filter、must、must_not、should，其中 filter 和 must_not 属于过滤器，过滤器查询先于其它查询执行。另外在 function_score、constant_score 中也可以使用 filter 子句进行查询缓存。
ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
LogicalPlan的父类QueryPlan主要分为六个模块： – 输入输出 涉及QueryPlan内属性相关的输入输出 – 基本属性 QueryPlan内的基本属性 – 字符串 主要用于打印QueryPlan的树形结构信息 – 规范化 类似Expression中的规范化 – 表达式操作 – 约束 本质上也是数据过滤条件的一种，同样是表达式类型。通过显式的过滤条件推导约束
一、 聚合aggregate 聚合（aggerate）主要用于计算数据，类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。 方法：db.stu.aggergate({管道:{表达式}})，如图：
请求体 —— JSON 文档 —— 包含了这位员工的所有详细信息，他的名字叫 John Smith ，今年 25 岁，喜欢攀岩。
PUT customer/external/1 ：在 customer 索引下的 external 类型下保存 1号数据
基于聚合的创建集合听起来就像是$out，它是聚合框架中的一个执行阶段，从很早的MongoDB 2.6就有了。$out阶段可以获取聚合结果，将其放到新的集合中，并用新的结果完全替换掉集合中原来的内容。这一过程很有用，但会大量消耗CPU和IO资源，因为每次都要重新生成整个集合。至少$out的操作是原子级的，它构建了一个临时集合，而且，只有在聚合管道完成工作后才进行交换。
当元素是inline-block的时候其实是同时具备内联元素和块元素的的特征。所以text-align就会生效。
RedisSearch 是一个基于 Redis 的搜索引擎模块，它提供了全文搜索、索引和聚合功能。通过 RedisSearch，可以为 Redis 中的数据创建索引，执行复杂的搜索查询，并实现高级功能，如自动完成、分面搜索和排序。利用 Redis 的高性能特点，RedisSearch 可以实现高效的搜索和实时分析。对于微服务架构来说，RedisSearch 可以作为搜索服务的一部分，提供快速、高效的搜索能力，对于提高用户体验和性能具有重要的意义。
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录，并使用了多个数据过滤器。但是，要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。
熟悉SQL的用户一定对聚合不会陌生，简单说任何应用于group by的查询都会执行一个聚合操作。ES的聚合（aggregation）加载和搜索相匹配的文档，并且完成各种统计型的计算。
在很多时候，我们需要临时统计下数据库中的数据，一般的做法是写一个脚本，通过代码来统计分析。 在mongo中，其实可以直接使用命令就可以实现，主要得益于其非常强大的统计命令支撑。
在一个新的对象里面使用一些已有的对象，使之成为新对象的一部分；新的对象通过向这些对象的委派达到复用这些对象的目的。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
在数组中创建索引，需要对数组中的每个字段依次建立索引。所以在我们为数组 tags 创建索引时，会为 music、cricket、blogs三个值建立单独的索引。
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
ElasticSearch是面向文档的，它存储文档，并索引每个文档的内容使之可以被索引。ES选择json作为文档序列化格式。
HTTP客户端工具（POSTMAN），get请求不能携带请求体，我们变为post也是一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。 需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何服务端的资源或者结果的 cursor（游标）
jQuery常用的事件： load：当文档加载时运行脚本 blur：当窗口失去焦点时运行脚本 focus：当窗口获得焦点时运行脚本 change：当元素改变时运行脚本 submit：当提交表单时运行脚本 keydown：当按下按键时运行脚本 keypress：当按下并松开按键时运行脚本 keyup：当松开按键时运行脚本 click：当单击鼠标时运行脚本 dblclick：当双击鼠标时运行脚本 mousedown：当按下鼠标按钮时运行脚本 mousemove：当鼠标指针移动时运行脚本 mouseout：当鼠标指针移出元素时运行脚本 mouseover：当鼠标指针移至元素之上时运行脚本 mouseup：当松开鼠标按钮时运行脚本 abort：当发生中止事件时运行脚本
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。
在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处理，因为像lucene，es，solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的，一旦出现join这样的操作，性能会
子类继承这个关键字添加的自定义行为。如果子类为关键字指定了一个值，则该值会指定一个或多个为该类的属性指定参数的附加类。
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在Elasticsearch中，过滤文档以满足特定条件是一个常见的需求。传统的过滤器（Filter）在Elasticsearch的早期版本中扮演着重要角色，但在后续的版本中，过滤器的概念逐渐被查询（Query）中的布尔子句（Bool Clause）所取代。
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
即使是长期从事 Maven 工作的开发人员也不能完全掌握聚合（多模块）和 Parent 继承的关系，在使用多模块时，子模块总要指定聚合的 pom 为 <parent>。由于在大多数示例中都是这么写的，所以很难让人搞懂这两者的具体作用和关系。
月活用户越高的互联网产品，被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
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）
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
答：数据建模，英文为Data Modeling，为创建数据模型的过程。数据模型Data Mdel，对现实世界进行抽象描述的一种工具和方法，通过抽象的实体及实体之间联系的形式去描述业务规则，从而实现对现实世界的映射。
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。
《Elasticsearch 权威指南》中，post_filter出现在聚合章节，描述post_filter的作用为：只过滤搜索结果，不过滤聚合结果；
搜索包括查询多个分片，并将多个分片元信息合并，然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
Elasticsearch中的聚合查询是一种功能强大的数据分析工具，它能够提供从索引中提取和计算有关数据的复杂统计信息的能力。聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。
该文介绍了MySQL 8.0的新特性，包括对Unicode更好的支持、对JSON格式和文档的处理，以及一直以来呼吁增加的象window函数的功能等。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
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向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
MongoDB是一种开源的、面向文档的NoSQL数据库，它使用JSON类似的文档格式存储数据。MongoDB具有高度的可伸缩性和性能，并且支持复杂的查询和聚合操作。在Python中，我们可以使用pymongo驱动程序来连接和操作MongoDB数据库。
最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
我们最近发布了 Jmix 的 2.1 版本。这篇文章中，我们将介绍这个新版本中增加的新功能和改进。
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