High cardinality下对持续写入的Elasticsearch索引进行聚合查询的性能优化 背景 最近使用腾讯云Elasticsearch Service的用户提出，对线上的ES集群进行查询，响应越来越慢...所以趁机找了些资料了解了下聚合查询的实现，最终了解到： 聚合查询会对要进行聚合的字段构建Global Cardinals, 字段的唯一值越多(high cardinality)，构建Global Cardinals...，既然对持续写入的索引构建Global Cardinals会越来越慢，那就降低索引的粒度，使得持续写入的索引数据量降低，同时增加了能够使用Global Cardinals缓存的索引数据量。...创建完成后，需要在"函数配置"TAB页对函数的网络进行配置,选择和Elasticsearch集群同vpc下的网络： [769d8382a70af6d6b476e90bf7bb21ee.png] 接下来，...索引进行聚合查询的时延，在利用缓存的情况下，聚合查询响应在ms级 相比按天建索引，采用按小时建索引的优化方案，增加了部分冗余的数据，分片的数量也有增加；因为每小时的数据量相比每天要小的多，所以按小时建的索引分片数量可以设置的低一些
利用Java中的现有方法实现对集合元素进行排序。...Tt)方法指定排序规则。...(2) 功能方法： a. static void reverse(List list)：将集合中元素进行倒置 b. static void shuffle(List list)：对集合中元素进行随机显示...c. static void sort(List list)：对集合元素进行排序。...注：如果参与排序的集合中存储的是自定义类型的对象，则对象对应类需要实现java.lang.Comparable接口，同时实现接口中 compareTo方法指定排序规则。
本文实例讲述了Go语言使用sort包对任意类型元素的集合进行排序的方法。分享给大家供大家参考。...具体如下： 使用sort包的函数进行排序时，集合需要实现sort.Inteface接口，该接口中有三个方法： // Len is the number of elements in the collection...Swap(i, j int) 以下为简单示例： //对任意对象进行排序 type Person struct { name string age int } /.../为*Person添加String()方法，便于输出 func (p *Person) String() string { return fmt.Sprintf("( %s,%d )",...p.name, p.age) } type PersonList []*Person //排序规则：首先按年龄排序（由小到大），年龄相同时按姓名进行排序（按字符串的自然顺序）
Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values(). 默认情况下，这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...这很有用，因为它按分类顺序对汽车进行分组，并首先显示最高 MPG 的汽车。 根据索引对 DataFrame 进行排序 在对索引进行排序之前，最好先了解索引代表什么。...您可以.set_index()在 pandas 文档中阅读有关使用的更多信息。 按索引降序排序 对于下一个示例，您将按索引按降序对 DataFrame 进行排序。...在 DataFrame 中对两个数据集的索引进行排序可以使用其他方法（例如.merge().
在当今数字化商业的浪潮中，数据就是企业的宝贵资产。对于销售数据的有效管理和分析，能够为企业的决策提供关键的支持。而在 SQL 中，对销售数据按照销售额进行降序排序，是一项基础但极其重要的操作。...想象一下，您面前有一张庞大的销售数据表，其中记录了各种产品在不同时间、不同地点的销售情况。...如果能够快速、准确地按照销售额从高到低进行排序，那么您就能一眼看出哪些产品是销售的热门，哪些可能需要进一步的营销策略调整。 首先，让我们来了解一下基本的 SQL 语法。...在实际应用中，可能会有更复杂的需求。...DESC LIMIT 10; 或者，您可能需要根据多个条件进行排序，比如先按照销售额降序排序，如果销售额相同，再按照销售量升序排序： sql 复制 SELECT * FROM sales_data
，以及变量的类型是什么： 在进行代码调试的时候，可以清楚的看到是哪些变量出现了问题，但是由于MATLAB的深度学习生态环境还是没有Python的开放，因此，现在更多的人在做深度学习的时候...但pycharm和MATLAB在变量交互上的形式不同，有时候为了观察变量的取值是否正确，还要到处print~~，麻烦不说还特别低效！！那么，pytharm能不能像MATLAB一样显示中间变量的值呢？...从我个人角度来说，我觉得对比debug，这样做的优势有如下几点： debug会导致程序运行慢，特别是配置低的电脑会明显感受到； 有时我并不关心程序的中间变量具体是什么，我关心的是运行结束后，我依然可以对程序的所有变量进行操作...，这样做可以同时获得程序本身运行的结果又可以获得Jupyter Notebook的交互计算体验；如下，我还想进一步探究OCR识别的结果，那么我在程序运行完之后，依然可以进行操作： 具体软件环境如下：...variables图标勾选： 新版本选择这个有点类似眼镜的图标： 然后你就会发现，在右边出现了变量的窗口： 3.附录 1.每个版本的Pycharm的“Show command
对列名进行排序 # 读取movie数据集 In[12]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') In[13]: movie.head() Out[13]: ?...有没有缺失值，方法是连着使用两个any In[33]: movie.isnull().any().any() Out[33]: True 原理 # isnull返回同样大小的DataFrame，但所有的值变为布尔值...默认条件下，聚合方法min、max、sum，不会返回任何值。...4 Berkeley College-New York 4 dtype: int64 # 用loc()方法查看对应行索引的行...# 查看US News前五所最具多样性的大学在diversity_metric中的情况 In[81]: us_news_top = ['Rutgers University-Newark',
首先使用分区器将数据按照key进行分区，然后使用自定义的排序器在一个分区内对数据key进行排序。可以生成适合shuffle读取的分区文件。...使用该类的步骤 实例化一个ExternalSorter。 调用insertAll()，并传入records数据集。 触发排序及合并。可以使用iterator()去对元素进行迭代排序或聚合。...如果需要按照key对元素聚合，要么使用设置的排序器进行全局排序，要么读取有相同hashcode的key，然后对相同key的value进行聚合操作。...3.案例 其实我们可以直接使用ExternalSorter，实际上就是一个map操作，使用指定的分区器，对数据按照key进行分区，然后会在同一个分区内使用聚合和排序算子，对key进行排序及聚合操作。...读数据的时候由于sorter会将所有的分区数据写入同一个数据文件，其实spark shuffle里还有一个索引文件，浪尖这里是测试用的所有没有索引文件。
相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。 那么我们从RDD的iterator方法开始： ? ...那么spark的优化在于： 1、map任务逐条输出计算结果，而不是一次性输出到内存，并使用AppendOnlyMap缓存及其聚合算法对中间结果进行聚合，大大减少了中间结果所占内存的大小。 ...3、reduce任务也是逐条拉取，并且也用了AppendOnlyMap缓存，并在内存中进行聚合和排序，也大大减少了数据占用的内存。 ...2、在map端简单排序、排序分组，在reduce端合并并组合 在缓存中利用指定的排序函数对数据按照partition或者Key进行排序，按partition顺序合并写入同一文件。...3、在map端缓存中聚合、排序分组，在reduce端组合 在缓存中对数据按照key聚合，并且利用指定的排序函数对数据按照partition或者key进行排序，最后按partition顺序合并写入同一文件
那么ES有没有办法对一个字段支持分词检索同时可以进行统计的特性呢？其实就是ES是否可以一个字段定义两种类型： keyword 和 text？ 答案是可以的....ES字段的fields属性 通过fields属性来让当前字段同时具备keyword和text类型 由于我们本身的字段类型是keyword，那我在field 属性中添加一个text，是否就满足需求呢？...之所以想这样做是因为ES支持新增字段、更新字段，但是不支持字段类型的修改 这条方法走不通，就比较复杂了，因为考虑修改字段类型，我们只能重建mapping, 同时涉及历史数据的加载处理。...curl -XGET 'http://ip:9200/meta_es_metric_data_new/_mapping' 3.将数据加载到新的索引上（老索引的数据还是在的) curl -XPOST...同时如何对历史存量数据进行处理. keyword类型支持es精确查找以及聚合排序，text支持全文检索，但是不能进行聚合、排序.
为了避免数据不一致的问题，可以采取以下措施： 手动刷新索引：在执行聚合查询之前，可以显式地调用索引的刷新操作，以确保最新的数据可用。...确保在执行分页和排序操作之前，先刷新索引以确保最新的数据可用。您可以使用POST /index_name/_refresh命令手动刷新索引。...这是因为每个分片上的聚合操作是独立进行的，并且结果不会被全局合并。 解决方法：考虑重新分配分片或调整索引的分片数量，使得数据在分片之间更均匀分布，以提高数据的一致性。...解决方法：在执行分组查询之前，使用刷新操作（POST /index_name/_refresh）手动刷新索引，以确保最新的数据可见。...解决方法：在执行分组查询之前，确保数据在所有相关分片上都进行了同步。可以等待一段时间，以确保数据在所有节点上都是一致的，然后再进行查询。
我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。...numpy当中的聚合函数在使用的时候允许传入轴这个参数，限制它聚合的范围。我们通过axis这个参数来控制，axis=0表示对列聚合，axis=1表示对行聚合。...bool数组的方法 我们之前在Python的入门文章当中曾经提到过，在Python中True和False完全等价于1和0。...排序 Python原生的数组可以排序，numpy当中的数组自然也不例外。我们只需要调用sort方法就可以排序了，不过有一点需要注意，numpy中的sort默认是一个inplace的方法。...同样，我们也可以通过传入轴这个参数来控制它的排序范围，可以做到对每一列排序或者是对每一行排序，我们来看个例子： ? 这个是对列排序，如果传入0则是对行排序，这个应该不难理解。
可选的，map-reduce操作可以有一个finalize阶段以对输出做最后的更改。像其他的聚集操作一样， map-reduce操作能够指定查询条件筛选输入文档和对结果进行排序和限制。...2.4之前的版本， JavaScript代码在单线程中执行，对map-reduce操作来说存在并发问题。 ?...在mongo shell中，aggregate() 方法提供了对aggregate 的包装。...然后将值存储在名为name 的字段中。 阻止_id字段。$project 操作符默认允许_id字段通过，除非明确地阻止。 $sort操作符根据name字段对结果进行排序。...$sort操作符根据month_joined字段对结果进行排序。
join会将左表的剩余数据添加到虚表中 WHERE # 对上述虚表进行筛选 GROUP BY # 分组 聚合函数> # 用于having子句进行判断，在书写上这类聚合函数是写在...如果是，则可以利用索引顺序而直接取得已经排好序的数据。如果不是，则重新进行排序操作。 第三步：返回排序后的数据。...⑤用 where 字句替换 HAVING 字句 避免使用 HAVING 字句，因为 HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，而 where 则是在聚合前刷选记录，如果能通过 where...它允许 SELECT 插入正在等待的写入操作之前，即使在正常情况下写入操作的优先级更高。...如果显式包括一个包含相同的列的 ORDER BY 子句，MySQL 可以毫不减速地对它进行优化，尽管仍然进行排序。
，在书写上这类聚合函数是写在having判断里面的 HAVING # 对分组后的结果进行聚合筛选 SELECT # 返回的单列必须在group by子句中，聚合函数除外...用where字句替换HAVING字句 避免使用HAVING字句，因为HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，而where则是在聚合前刷选记录，如果能通过where字句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销...减少SQL语句解析的操作，MySQL没有类似Oracle的share pool，采用方法二，只需要解析一次就能进行数据的插入操作； 在特定场景可以减少对DB连接次数 SQL语句较短，可以减少网络传输的IO...它允许SELECT 插入正在等待的写入操作之前，即使在正常情况下写入操作的优先级更高。另外一种影响是，高优先级的 SELECT 在正常的 SELECT 语句之前执行，因为这些语句会被写入操作阻塞。...，col2，...;” 如果显式包括一个包含相同的列的 ORDER BY子句，MySQL 可以毫不减速地对它进行优化，尽管仍然进行排序。
，在书写上这类聚合函数是写在having判断里面的 HAVING # 对分组后的结果进行聚合筛选 SELECT # 返回的单列必须在group by子句中，聚合函数除外...用where字句替换HAVING字句 避免使用HAVING字句，因为HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，而where则是在聚合前刷选记录，如果能通过where字句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销...减少SQL语句解析的操作，MySQL没有类似Oracle的share pool，采用方法二，只需要解析一次就能进行数据的插入操作； 在特定场景可以减少对DB连接次数 SQL语句较短，可以减少网络传输的IO...它允许SELECT 插入正在等待的写入操作之前，即使在正常情况下写入操作的优先级更高。另外一种影响是，高优先级的 SELECT 在正常的 SELECT 语句之前执行，因为这些语句会被写入操作阻塞。...，col2，…;” 如果显式包括一个包含相同的列的 ORDER BY子句，MySQL 可以毫不减速地对它进行优化，尽管仍然进行排序。
④ Using filesort，表示只使用文件排序，先对 from 子句的表中记录进行排序，再对排好序的记录进行聚合操作。...临时表 + 文件排序 在研究使用临时表实现 group by 之前，我一直有个疑问：使用了临时表，为什么还要再进行文件排序呢？...从存储引擎读取符合 where 条件的所有记录之后，把数据发送给客户端之前，需要按照临时表中 e1 字段值对临时表中的记录进行排序。...只使用文件排序，这里的文件排序，表示对 from 子句的表中记录进行排序。...想必大家都已经想到了，对 from 子句的表中记录按照 group by 字段值排序之后，有点类似于为 group by 字段建立了索引，记录排好序之后也就分好组了，可以直接进行聚合，而不需要再借助临时表进行分组
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