本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍，废话不多说，我们直接开始本期的大数据开发知识学习。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
文档处理是指从不同类型的文档（包括发票、收据、合同等）中自动提取数据和信息。此过程涉及使用光学字符识别 （OCR）、计算机视觉和自然语言处理等先进技术，从非结构化文档格式中识别和提取相关数据点。通过将非结构化文档数据转换为结构化格式，文档处理使企业能够释放其信息资产的价值，提高运营效率，并做出更明智的决策。
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。
例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
使用 RavenDB 进行数据建模的一个重大挑战是数据不同的特征和行为会对各种操作成本产生不同的影响，这又反过来影响我们设计和使用模型的方式。从这篇文章开始我将通过4到6篇文章来讲解 RavenDB 文档建模琐碎的注意事项。
我们在开始讲解如何在 RavenDB 中建模之前，先来看看注意事项，这些内容与我们将要辨析的模型有着直接的关系。 这里需要注意的第一点是 不要在不同应用之间建立共享数据库。很多设计者会建立共享数据库，用以在不同的应用之间共享相同的数据，虽然这样做能减少数据存储量，以及实现多应用使用相同数据的目的，但是在 RavenDB 中并不推崇这样的做法。这是因为虽然不同的应用看起来有些数据是一样的，我们会强制它们使用相同的方式处理数据，但是在大多数情况下不同的应用程序使用相互不同的方式处理类似的数据，如果使用共享数据的话，一个应用程序共享数据的结构的改变就会造成其他应用跟着一起改变，进而导致数据模型复杂性增加，并且也会增加不同应用开发团队之间沟通的成本和时间。因此每个应用程序应该对立的进行数据建模，并不断的根据需求进行改进。 读到到这里，肯定有人会问了：不同的应用程序直接或多或少的都需要共享数据，那么使用 RavenDB 如何实现这一点呢？我们可以使用 RavenDB 内置的 ETL 功能在不同应用程序服务器之间建立数据/信息流（这个内容将会在后续讲解）。 另一个要注意的是 某些情况下应该数据冗余存储，比如在 Order 文档中存在 Address 文档的链接，但是如果 Address 中的配送地址变了，那么 Order 文档中的历史订单的配送地址也会跟着改变，这样就出现了我上一篇文章说的数据损坏。那么，我们在进行建模的时候，应该考虑我的关注点是当前值（例如 Order 文档中的当前订单配送地址）还是时间点值（例如 Order 文档的历史订单配送地址），如果是时间点值那么我们就需要进行数据冗余存储，例如在 Order 文档中存储配送地址的详细信息。 以上几小段的内容总结下来就是建模文档的核心原则：
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
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：
mongoDB是业界最受欢迎的非关系型数据库解决方案之一，是众多公司和开源项目的首要选择；这主要归功于mongoDB的下面这些优点
MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
搜狗公司 & 中科院自动化所在信息检索领域顶级会议 SIGIR 2019 （CCF A 类会议）中联合提出了一个基于文档门控机制的阅读算法，并将其用在开放域问答中，在很多开放域问答应用中取得了最好的效果。搜狗公司为这篇论文《Document Gated Reader for Open-Domain Question Answering》撰写了中文解读文章如下。
前面文章介绍了，在es里面的几种数据组织关系，包括array[object]，nested，以及今天要说的Parent-Child。 Parent-Child与Nested非常类似，都可以用来处理一对多的关系，如果多对多的关系，那就拆分成一对多在处理。前面提到nested的缺点是对数据的更新需要reindex整个nested结构下的所有数据，所以注定了它的使用场景一定是查询多更新少的场景，如果是更新多的场景，那么nested的性能未必会很好，而Parent-Child就非常适合在更新多的场景，因为Paren
在这个数字时代，文档管理软件成为了我们日常生活和工作中的强力伙伴。然而，随着文档数量的爆炸增长，文档的整理和分类变得越来越令人头疼。幸运的是，有了新一代的数据聚合算法，我们能够轻松摆脱繁琐的整理工作，使文档管理变得轻松愉快。接下来，让我们深入探讨一下数据聚合算法如何提高文档管理软件中的文档整理效率。
引言：由于业务需要，在工作中接触到了在线文档、在线Excel。但是在调研阶段发现国内相关文章比较匮乏，所以结合工作实践和自己的一些思考，写几篇文章剖析实现在线文档和在线Excel的一些技术方案。为了避免涉及到公司隐私，所以文章中一些数据结构的设计和非关键场景都写的比较简略。我们主要从需求分析、方案设计、技术选型等几个方面介绍如何实现多人协作的在线文档。
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
索引是文档的容器，是一类文档的结合。概念类似于Java中的类，那么与之对应MySQL的表。
数据库读数据，批量插入到es里，id自定义用的数据库的主键值，批量插入后，没有报错，可是用cerebro看，大量文档的状态是deleted，数据库中的主键值百分百没有重复的，不知道为什么会这样？
在当今信息爆炸的时代，文档管理成为一个日益重要的任务。如何高效地存储、检索和管理大量的文档数据成为了挑战。数据结构与算法作为计算机科学的核心概念，为我们提供了解决这一问题的强大工具。
地址：www.mongodb.com/try MongoDB的版本偶数版本为稳定版，奇数版本为开发版。 MongoDB对于32位系统支持不佳，所以3.2版本以后没有再对32位系统的支持。
蝶形算法在文档管理系统中的运用主要是用于文本数据的处理和分析，以下是一些具体的例子：
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
在上一篇文章《大数据搜索分析引擎elasticsearch（安装篇）》中，斗哥介绍了elasticsearch的基本安装过程，本期，我们将着重介绍elasticsearch的基本使用方法。
我们知道前后端分离，前端一般按后端写好的接口去开发，那么就需要我们明细后端接口数据等，需要写接口文档，前端按照接口文档去开发
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
作者| AyLien 翻译| 康欣 校对| 刘熹娜 编辑| Ivy 序言 自动文档分类是一个很好的例子，说明如何善用机器学习和自然语言处理，让机器更好地处理人类语言。自动分类目的，是给一个文档或一段文字指派一个或多个类别，以方便对文档进行归类和管理。特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说，人工对文档，并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。 大体上讲，有两类机器学习方式：监督学习和非监督学习。监督学习方法是在“以往的观察”之上建立模型，这种“以往的观
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
可能有些小伙伴已经留意到了，最近腾讯文档新推出了一个“智能表”的功能，在“在线表格”的左下角，点击“新建空白智能表”，你就可以获得一个全新的腾讯文档智能表啦！那腾讯文档智能表和普通的工作表又有什么不同呢？
识别重复内容的主要版本 我们知道Google不会惩罚Web上的重复内容，但是它可能会尝试确定与同一页面的其他版本相比，它更喜欢哪个版本。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
正排索引是从文档到关键字的映射（已知文档求关键字），倒排索引是从关键字到文档的映射（已知关键字求文档）。
作为一个前后端分离模式开发的团队，我们经常会看到这样的场景：前端开发和后端开发在一起热烈的讨论“你这接口参数怎么又变了？”，“接口怎么又不通了？”，“稍等，我调试下”，“你再试试..."。
上一篇文章介绍了Elasticsearch的嵌套文档，这一篇来介绍另外一种关系文档，父子文档。
不知你是否注意过：查看页面时，随着页码的增加，翻页的速度也会随之变慢？应用程序设计人员虽然经常处理这个问题，但该问题依然存在。对此，有什么解决方案吗？我们可以使用一种灵活、易用的数据模型，MongoDB就是理想的解决方案，它提供强大的数据建模方法，使分页变得快速、高效。今天，我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
决策树算法在文档管理系统中可以应用于异常检测和修复的过程。下面是决策树算法在文档管理系统中异常检测与修复的一般步骤和方法：
Ⅰ、JSON就是一个字符串，通过Json可以标识不同语言的对象，并且该字符串可以转换为不同语言中的对象；
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
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MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB 的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。MongoDB 能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用 MongoDB 来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
在关系数据库系统里，索引是检索数据最有效率的方式,。但对于搜索引起，他它并不能满足其特殊要求：
本篇论文探讨了RAG系统中的检索对系统性能的影响。与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。然而，大多数关于RAG系统的研究主要集中在语言模型的生成方面，而忽略了IR的作用。通过对各种元素进行评估，如文档的相关性、位置和数量等，发现包含不相关文档可以意外地提高准确性超过30％。
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