《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》—

《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》——1.4　小结

2017-07-03 586

本节书摘来自华章计算机《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》一书中的第1章，第1.4节，作者 [美]拉斐尔·酷奇（Rafal Ku）马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziski），张世武余洪淼商旦译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.4　小结

在本章中，我们了解了Apache Lucene的一般架构，例如它的工作原理，文本分析过程是如何完成的，如何使用Apache Lucene查询语言。此外，我们还讨论了Elasticsearch的一些基本概念，例如它的基本架构和内部通信机制。

下一章将学习Apache Lucene的默认评分公式，什么是查询重写过程（query rewrite process）以及它是如何工作的。除此之外，还将讨论Elasticsearch的一些功能，例如查询模板、过

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什么数据库最适合数据分析师

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Redshift中如何获取当前时间，是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。在Mode公司，分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询，运行在Mode编辑器里的查询超过百万个，而Benn Stancil就是从这些数据出发，对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。首先，Benn Stancil认为查询错误是否容易解决...

2017-07-04

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本节书摘来自华章计算机《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》一书中的第2章，第2.1节，作者 [美]拉斐尔·酷奇（Rafal Ku）马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziski），张世武余洪淼商旦译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第2章查询DSL进阶在上一章，我们了解了什么是Apache Lucene，它的整体架构，以及文本分析过程是如何完成的。之后，我们还介绍了Lucene的查询语言及其用法。除此之外，我们也讨论了Elasticsearch，讨论了它的架构，以及一些核心概念。在本章，我们将深入研究Elasticsearch的查询DSL（Domain Specific Language）。在了解那些高级查询之前，我们将先了解Lucene评分公式的工作原理。到本章结束，将涵盖以下内容

2017-07-04

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。