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【玩转ElasticSearch】降维打击!使用ElasticSearch作为时序数据库

本篇分享最近把ElasticSearch当作时序数据库来用的心得。 • 需求 需求是这样的:提供一个后台,选用户画像标签(多选),点确认后弹出“选出了xxx个用户”,再继续点就把用户dump出来、推送消息。现在要做这个后台的数据仓库层。 详细分析一下需求: 1. 我们的用户画像走流式计算,每秒大量更新,所以 对插入/更新性能要求很高。 2. 查询条件翻译成SQL就是类似 select count(*) from `table` where (`tags` like '%tag1%') and (`tags` like '%tag2%') and (`tags` like '%tag3%') and ..., 常规数据库算起来比较慢。 需要一个数据仓库,支持大量插入/更新、大量导出、快速多字符串匹配查询。 于是一开始的选型是用 时序数据库InfluxD

MaxCompute JDBC 2.2 发布说明

简介 MaxCompute JDBC 2.2正式版已于2017年2月24日正式发布。 github地址:https://github.com/aliyun/aliyun-odps-jdbc/releases/tag/v2.2 MAVEN依赖: <dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>odps-jdbc</artifactId> <version>2.2</version> </dependency> 在此之前,MaxCompute JDBC最新的两个版本分别是v.1.9.1稳定版和v.2.0 beta版,而v.2.0 beta 之所以没有发布正

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