最近事情比较多，好久没更新文章，现在失踪人口回归，开始日常更新文章，一周不低于两篇，同时内容不限于Python，会有好多有趣的技术等着去学习和发现~~~
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。
昨天面试了 两家公司，都问到了我 Java8新特性 Lambda 表达式 stream流 其中还问到了我接口实现 默认的方法 也算 java8新特性吧 Java 8 新特性：接口的静态方法和默认方法
例 2：查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
它包含了组成典型数据库管理系统的许多部分，但省略了一些关键功能:数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1）length(str)：获取参数值的字节个数； 2） concat(str1,str2,…)：拼接字符串； 3）upper(str)：将字符中的所有字母变为大写； 4）lower(str)：将字符中所有字母变为小写； 5）substr(str,start,[len])：从start位置开始截取字符串，len表示要截取的长度； 6）instr(str,要查找的子串)：返回子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0； 7）trim(str)：去掉字符串前后的空格； 8）lpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串； 4.数学函数 1）round(x,[保留的位数])：四舍五入； 2）ceil(x)：向上取整，返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3）floor(x)：向下取整，返回<=该参数的最大整数。（地板函数） 4）truncate(x,D)：截断； 5）mod(被除数,除数)：取余； 5.日期时间函数 1）now()：返回系统当前的日期和时间； 2）curdate()：只返回系统当前的日期，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter()：获取当前时刻所属的季度； 7）str_to_date()：将日期格式的字符串，转换成指定格式的日期； 8）date_format()：将日期转换成日期字符串； 9）date_add() + interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数； 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1）if函数：实现if-else的效果； 2）ifnull函数：判断值是否为null，是null用指定值填充； 3）case…when函数的三种用法； ① case … when用作等值判断的语法格式； ② case … when用作区间判断的语法格式； ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1）聚合函数的功能和分类； ① 聚合函数的功能； ② 聚合函数的分类； 2）聚合函数的简单使用； 3）五个聚合函数中传入的参数，所支持的数据类型有哪些？ ① 测试数据； ② sum()函数和avg()函数：传入整型/小数类型才有意义； ③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； ④ count()函数：可以传入任何数据类型，但是碰到null要注意； ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意； ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢？ ⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”；
随着 Elasticsearch 8.11版本的即将推出，我们非常高兴地宣布，我们将迎来一个全新的查询语言ES|QL (Elasticsearch Query Language的简称)。ES|QL是一种更加一致、简洁、实用、高效的语言，旨在解决用户在使用Elasticsearch时面临的复杂性问题。这是一个里程碑式的发布，我们深知这将改变数据分析的方式，因此我们致力于提供最好的体验。新的ES|QL查询语言和引擎(_query API)将会替代原有的语言和聚合引擎(_search API)，成为大多数场景下的默认选择，并且将会有大幅的性能提升。
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
它包含了构成典型数据库管理系统的许多部分，但是省略了一些关键性的功能：数据存储、处理数据的算法和一个用于存储元数据的元数据库。
同级管道聚合，它计算同级聚合中指定度量的平均值。同级聚合必须是多桶聚合，针对的是度量聚合(metric Aggregation)。 示例如下：
背景 Storm是TRC（腾讯实时计算）平台的核心组件。与Hadoop不同，storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api，开发门槛高，调试困难，效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述，能够快速实现各种实时统计需求，降低使用门槛，提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
3.访问WebUI 组件名 URL broker http://node01:8888 coordinator、overlord http://node01:8081/index.html middleManager、historical http://node01:8090/console.html
jmeter这个测试工具在测试界十分常用，我们经常会利用它进行一些测试。其中，有一些组件，我们在一般的测试中可能不常使用，但却十分方便，可以为我们的测试工作提供很大的帮助。现在就让我们来看一看JMeter中几个非常实用的功能。
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令，还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
在数据处理和交换领域，JSON已经成为了一种广泛使用的数据格式， 如何有效地查询和操作这些数据也变得越来越重要。在这种情况下，JSONPath 应运而生，成为了一种在JSON数据中定位和提取信息的强大工具。
知识无底，学海无涯，到今天进入MySQL的学习4天了，知识点虽然简单，但是比较多，所以写一篇博客将MySQL的基础写出来，方便自己以后查找，还有就是分享给大家。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
本文是 MAD Skills 系列中有关 Hilt 的第三篇文章。我们将深入探讨 Hilt 的工作原理。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
Spark 3.0 大版本发布， Spark SQL 的优化占比将近 50% 。 Spark SQL 取代 Spark Core ，成
早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
ClickHouse中完整select的查询语法如下（除了SELECT关键字和expr_list以外，蓝色的字句都是可选的）：
hive -S -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。
在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来，因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。例如，我现在要在订单服务里查找一个订单id为1的日志，而订单服务有10个实例并且部署在10台不同的机器上，那么我就得一台台的去找这个日志数据。所以这时候我们就需要有一个可以实现日志聚合的工具，将所有实例的日志数据都聚合在一个地方，那么我们就不需要到每个实例去找日志了，而本文将使用的日志聚合工具为Graylog。
这是所有SELECT语句的必选元素。 通常，选择项指的是FROM子句中指定的表中的一个字段。 选择项由下列一个或多个项组成，多个项之间用逗号分隔:
围绕于 ArchGuard，我们一直在探索适合于大多数企业的治理模式。通常来说，对于应用架构的治理来说，我们的预期目标是，对应的架构设计（广义上的）能被采纳和遵守。如果过程中出现有流程上的问题，导致了架构在实施过程中，架构会不断偏离预期的设计。那么，我们就会致力于匹配设计相应的规范、规则和函数，来确保后续在实施过程中是能正确的落地。 也因此，在架构治理上，我们可以用一些简单的元素来进行概括。 模式。寻找坏的味道，并使用好的设计来改进它。 规范。一个关于架构决策的文档化。 规则 。规范的工具化与形式化表示 于
在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视，如果读者已经非常熟悉 SQL，采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择，比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具，便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
hi，我是程序员王也，一个资深Java开发工程师，平时十分热衷于技术副业变现和各种搞钱项目的程序员~，如果你也是，可以一起交流交流
参考资料 累了就听会歌吧！ Elasticsearch中文参考文档 Elasticsearch官方文档 Elasticsearch 其他——那些年遇到的坑 Elasticsearch 管理文档 Elasticsearch集群配置以及REST API使用 Elasticsearch集群管理 Elasticsearch 数据搜索篇·【入门级干货】 Elasticsearch使用REST API实现全文检索 Windows下elasticsearch插入数据报错！ Kibana中doc与search策略的区别 E
作为一个开源的分布式全文搜索和分析引擎，Elasticsearch（以下简称ES）已经在不少企业应用中发挥了重要作用。ES最早是由Shay Banon于2010年创建，经过多年的发展，现已成为一个功能丰富、性能优越的大数据搜索引擎。本文将介绍ES的一些关键知识点、技术原理和操作实践，并结合Java代码示例进行讲解，以帮助开发者更好地了解和应用ES。
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger，配置与Items相同。
lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
如何在查询时转换字段的值？如何对文档执行复杂的更新操作？如何在ingest processor中指定执行条件？
UML中描述对象和类之间相互关系的方式包括：依赖（Dependency），关联（Association），聚合（Aggregation），组合（Composition），泛化（Generalization），实现（Realization）等。
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解，目录如下：
在线动态接口,保存后即可生成增，删，查，导出，导入的动态接口，也可以编辑修改动态接口
小编之前写过一期Java学习路线总结❤️搬砖工逆袭Java架构师❤️（全网最强，建议收藏）
之前分享过一篇使用 AI 可视化 Java 项目的文章，同步在 AI 破局星球、知乎、掘金等地方都分享了。
前言 Java8已经出现了很久了，但是呢，还是有很多人都还在习惯使用以前的来版本JDK，或者是以前老版本的编程方式。通过一段时间对Java8新特性的学习之后，自己也深受感触，原来java8版本写代码可以这么简洁。Java8最主要的就是给我们编程的过程带来了很多便利，不仅仅是代码量少。更多的还是让程序更简洁，减少代码冗余。Java8新特性中有几个比较主要的特性，Lambda 表达式、函数式接口、方法引用和几个新增库Stream API、Optional类等。 接下来就是对自己的学习内容做一个总结。 Lambda 表达式 2.1 Lambda表达式简介 Lambda 表达式其实就是一种匿名函数，在这之前大家可能还接触过匿名内部类，虽然也是一种匿名函数，但是它并没有Lambda表达式那么简洁，Lambda表达式的特点就是可以传递，在使用Lambda表达式的时候我们可以将代码像数据一样传递。使用Lambda表达式能够极大的减少我们代码的冗余，而且使用也相当的方便。熟练之后会大大加快我们写代码的速度。 2.2 java8的方法与老版本的对比 首先我们来尝试着找出公司员工年龄大于35岁的所有员工，这个问题都不是很难吧。我们用不同的方法来实现一下，我先给出几个不同的方法直接看看效果。 首先我们应该做的是创建员工的数据，先创建一个Staff类来代表员工，并且使用构造函数来创建员工的集合。第一种方法来看看我使用的最常规的方法： public List<Staff> getStaffs(List<Staff> staffs) { List<Staff> stas=new ArrayList<>(); for(Staff sta:staffs){ if (sta.getAge()>=35){ stas.add(sta); } } return stas; } @Test public void test1(){ List<Staff> list = getStaffs(staffs); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 只看一种方法可能没有什么感觉，那么再看看第二种方法试试呢。 这种方法也叫策略设计模式，我们需要写一个接口，然后实行这个接口，最后是调用接口。这种方法看起来就比前面的那种更有层次，而且假如又需要查找员工工资大于5000的员工的话，我们就可以重新写一个类来实现接口就好了，下面来看看代码。 public List<Staff> filterStaff(List<Staff> list,MyPredicate<Staff> mp){ List<Staff> staffs=new ArrayList<>(); for (Staff staff:list) { if (mp.test(staff)){ staffs.add(staff); } } return staffs; } @Test public void test2(){ List<Staff> list = filterStaff(staffs,new filterStaffByAge()); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 第三种方法是使用匿名内部类的方法，其实也是和第二种方法是差不多的。 public void test3(){ List<Staff> list=filterStaff(staffs, new MyPredicate<Staff>() { @Override public boolean test(Staff staff) { return staff.getAge()>=35; } }); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 这些方法都是java8之前可以使用的一些方法，那么java8以后有哪些方法呢？前面的方法看了之后有没有
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126021.html原文链接：https://javaforall.cn
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
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。
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