Maven 一、系统配置 idea中配置meaven，需要在起始页中进行配置。如果在项目中进行配置则只对当前项目有效。 配置加速源 <mirror> <id>aliyunmaven</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>阿里云公共仓库</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
在下面的例子中涉及Repository、Issue、Label、User这4个聚合根，接下来以Issue聚合为例进行分析，其中Issue聚合是由Issue[聚合根]、Comment[实体]、IssueLabel[值对象]组成的集合。 1.单个单元原则 简单理解，一个聚合就是由实体和值对象组成的集合，通过聚合根将所有关联对象
python 进行es聚合查询 terms分组，定义聚合名称group_by_name # terms分组，定义聚合名称group_by_name query={ "aggs":{ "group_by_name":{ "terms":{ "field":"gender.keyword" }
order by 和 group by 的区别：1，order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序，倒序order by 字段名 desc。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。 2，group by 从英文里理解就是分组。必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标志
Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。是一个由百度开源，在2018年贡献给Apache基金会，成为有顶级开源项目。仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果，可以有效地支持实时数据分析。Apache Doris可以满足多种数据分析需求，如数仓T+1模式固定历史报表，实时数据分析等。 数据模型
增量聚合和全窗口函数的对比 已经了解了Window API中两类窗口函数的用法，下面先来做个简单的总结。增量聚合函数处理计算会更高效。举一个最简单的例子，对一组数据求和。大量的数据连续不断到来，全窗口函数只是把它们收集缓存起来，并没有处理；到了窗口要关闭、输出结果的时候，再遍历所有
上一篇文章中引入了消息队列对秒杀流量做削峰的处理，我们使用的是Kafka，看起来似乎工作的不错，但其实还是有很多隐患存在，如果这些隐患不优化处理掉，那么秒杀抢购活动开始后可能会出现消息堆积、消费延迟、数据不一致、甚至服务崩溃等问题，那么后果可想而知。本篇文章我们就一起来把这些
mongoDB中的聚合是什么 聚合(aggregate)是MongoDB的高级查询语言，它允许我们通过转化合并多个文档的数据来生成新的在单个文档里不存在的文档信息，MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果，有点类似sql语句中的 count(*)。 聚合是基于
1、链路聚合概述 链路聚合技术可以在不进行硬件升级的情况下，通过将多个物理接口捆绑为一个逻辑接口，来达到增加链路带宽的目的。在实现增大带宽目的的同时，链路聚合采用备份链路的机制，可以有效的提高设备之间链路的可靠性。 2、链路聚合的应用场景 3、链路聚合模式 手工负载分担
与增量聚合函数不同，全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。很明显，这就是典型的批处理思路了——先攒数据，等一批都到齐了再正式启动处理流程。这样做毫无疑问是低效的：因为窗口全部的计算任务都积压在了要输出结果的那一瞬
MySQL中having与where的区别 从语法的角度 where要放在having前。 从优先级的角度 where的执行先于聚合函数。 而having的优先级在聚合函数之后。 补充：having的存在是为了弥补where在条件判断时的不足。 ----------------随着学习的深入还
简介：HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 一、EXPLAIN 参数介绍 语法 : EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] querySql EXTENDED：加上 extended 可
8.1 聚合函数介绍 聚合函数作用域一组数据，并且对一组数据返回一个值。 函数 用法 AVG() 平均值 SUM() 和 MAX() 最大值 MIN() 最小值 COUNT() 计数 聚合函数传参需要是一个表中的字段名 聚合函数无法嵌套使用 # 例如这样是不行的 AVG(SUM(字段名)) # SUM(字
1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题，对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。 1）对于计算量大的问题，分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算（如OpenMP）以及CPU-GPU计算架构
TcaplusDB各个进程模块监控与告警使用的是Tcaplus自研的Tmonitor系统。本文旨在指导运维人员安装部署单机环境的Tmonitor系统并接入TcaplusDB配置监控告警。 Tmonitor模块架构如下： 上图为新版Tmonitor系统的架构图。业务在页面进行注册和接入，接入成功后配置相关的进程指标告警策
1、基本思想 能使用合成，聚合，组合的方式，就不要用继承 2、什么是合成，聚合，组合呢？ 1、1、合成：就是 A 类 定义一个 属性 B ，写一个构造方法，用形参把 B 传进来，就是合成。 2、聚合：就是 A 类 内 声明 一个 B 类为 属性 ，再加一个 setB 方法 通过调用 setB 传进来 3、组合：就是 A类 内 声
1、单值输出 常用有：min 、max、sum、avg、cardinality(去重求和) GET cwtest/employee/_search { "size": 0, "aggs": { "avg_sal": { "avg": { "field": "sal" //工资平均值 } }, "max
聚合 ： A类的成员变量是B类，通过set方法赋值。 组合：A类在new对象的时候，会实例化一个B类的对象来使用。耦合性更强。
目的 1、理解链路聚合 2、配置（LACP） 实现方式 1、在思科设备 私有的PAgP 2、标准的 基于802.3ad的LACP 3、链路聚合的模式 active(LACP的主动模式) passive(LACP的被动模式) auto(PAgp的主动模式) desirable(PAgP的被动模式) on(以太网通道) 基于IEEE的LACP 1、交互信息 本端和
DQL-聚合函数 统计个数 count 最大值MAX 最小值MIN 平均值AVG round 保留1位小数 求和SUM
看到博客园一位园友写了一篇文章，其中的观点是，要想高性能，需要尽量：避开网络开销（IO），避开海量数据，避开资源争夺。对于这3点，我觉得很有道理。所以也想谈一下，CQRS架构下是如何实现高性能的。 关于CQRS（Command Query Responsibility Segration）架构，大家应该不会陌生了。简单的说，就是一个
与CQRS关联最为紧密的模式莫过于Event Sourcing了，CQRS与ES的结合，为我们构造高性能、可扩展系统提供了基本思路。本文将介绍 Kanasz Robert在《Introduction to CQRS》中的示例项目Diary.CQRS。 获取Diary.CQRS项目 该项目为Kanasz Robert为了介绍CQRS模式而写的一个测试项目，原始项
UML的各种线和箭头到底是什么意思 1 泛化 泛化表示⼀个更泛化的元素和⼀个更具体的元素之间的关系。即继承extends ⽤实线空⼼三角形箭头表⽰。箭头方向从子类到父类。 2实现 实现是⼀种类和接口的关系，类实现接口 虚线空心三角形箭头，类指向接口 3依赖 是⼀种使用的关系，即⼀个类
交换机与路由器之间进行链路聚合知识总结 为了增加交换机与路由器，或者路由器与路由器之间的带宽和稳定性，需要采用链路聚合技术，相关思路如下： 1.搭建网络模型 2.工作站设备基本配置 3.交换机配置：链路聚合配置，静态路由配置 4.路由器配置：链路聚合配置，静态路由配置（需要将三层路由器的网
项目基础分层 基础设施层 基础设施层使用的相关知识：Code First ，EF Core，Autofac依赖注入，仓储模式的实现接口，领域服务的实现接口，缓存，以及各种基础工具类 一，Code First：使用Code First 数据迁移到数据库。 常用的数据库迁移命令： Add-Migration 迁移名 —— 添加本次迁移 Up
