概述
在数据库中,聚合是指将数据进行分组统计,得到一个汇总的结果。例如,计算总和、平均值、最大值或最小值等操作。
Elasticsearch 将聚合分为三类:
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| Metric(指标聚合) | 根据字段值进行统计计算 |
| Bucket(桶聚合) | 根据字段值、范围或其他条件进行分组 |
| Pipeline(管道聚合) | 对其他聚合输出的结果进行再次聚合 |
本文将逐一介绍这几种聚合方式的用法和特性。
2022/1/19大约 16 分钟
概述
在数据库中,聚合是指将数据进行分组统计,得到一个汇总的结果。例如,计算总和、平均值、最大值或最小值等操作。
Elasticsearch 将聚合分为三类:
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| Metric(指标聚合) | 根据字段值进行统计计算 |
| Bucket(桶聚合) | 根据字段值、范围或其他条件进行分组 |
| Pipeline(管道聚合) | 对其他聚合输出的结果进行再次聚合 |
本文将逐一介绍这几种聚合方式的用法和特性。
🎯 目标等级:L2 | ⏱ 建议用时:5 min | 🏷 标签:分布式理论 / 基础概念
分布式系统是多个独立节点通过网络连接、协同完成同一任务、对外表现为单一系统的集群架构,核心是多节点协作;集中式系统则由单个核心节点包办一切。一句话:分布式用"水平扩展 + 冗余"换容量和可用性,代价是引入网络协调与数据一致性问题。
分布式系统(Distributed System) 是指由多台独立计算机通过网络连接协同工作的系统,这些计算机在用户看来就像是一台单一的计算机。分布式系统的核心目标是:通过将计算、存储、网络等资源分散到多个节点上,从而突破单机的性能瓶颈,提升系统的整体处理能力、可用性和可扩展性。
分布式系统广泛应用于互联网、大数据、云计算、物联网等领域,是现代大型应用系统的基石。典型的分布式系统包括:分布式数据库(如 TiDB、OceanBase)、分布式文件系统(如 HDFS、GFS)、分布式缓存(如 Redis Cluster)、分布式消息队列(如 Kafka、RocketMQ)、分布式协调服务(如 ZooKeeper、etcd)等。