期间经过两个过程：分词(tokenizing)和词法分析(Lexing) 、两者的主要差别在于词法单元的识别是通过有状态还是无状态的方式进行的。

强大的全文搜索和检索功能：Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，使用倒排索引和分布式计算等技术，提供了强大的全文搜索和检索功能。学习 ES 可以掌握如何构建复杂的查询、使用各种过滤器和聚合操作来优化搜索结果。

一、MySQL存储引擎简介 存储引擎在MySQL结构里占据核心的位置，是上层抽象接口和存储的物理文件之间的桥梁。每一种storage engine 架构组件都是根据特定的场合来设计的，负责数据的 I/O 操作，并启用一些特性的支持。

人数不多一台就够了，不考虑备份问题。涉及备份问题的话就两台，如果访问量大的话，一台web，一台数据库 一台资源，web可以分两台出来 一台nginx 一台tomcat 备份的话2台

简介：近日，TPC Benchmark Express-BigBench(简称TPCx-BB)公布了最新的世界排名，阿里云自主研发的神龙大数据加速引擎获得了TPCx-BB SF3000排名第一的成绩。TPCx-BB测试分为性能与性价比两个维度。其中，在性能维度，在本次排名中，阿里云领先第二名高达41.6％，达到了2187.42 BBQpm，性价比领先第二名40％，降低到346....

收集、分析和处理数据对于企业发展决策来说确实是非常有意义的事情，并且能够产生很大的社会、技术、经济价值。但更多的数据却不意味着更多的信息，甚至也不能代表从中能够获得更多的知识或者智慧。网络媒体对于“大数据”概念的炒作让很多并不真正懂得技术的人进入了大数据行业。

随着信息化的深入发展,越来越多的企业和政府部门将业务延伸到互联网,或基于互联网,使得如今WEB应用不断丰富和发展。为了快速高效的开发出WEB应用系统,我们一般都会选择某些合适的快速开发框架，以减少重复开发工作量、缩短开发时间、降低成本,使程序设计更为合理、运行更加稳定。在项目中应用一个好的快速开发框架,将对...

举个例子来看，某个大型电商公司每天产生海量的交易数据，数据分析团队需要通过这些数据了解客户的购买行为、热门商品、销售趋势等，来制定营销策略和优化运营。当分析团队获取过去一个月的销售数据报告时，由于数据量庞大，系统处理速度缓慢，需要几十分钟到几小时才能得出结果。而在某些促销活动期间，如果不能及时获...

有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实...

首先简单介绍一下天覆科技，我们是以自主研发的人工智能应用和数字孪生引擎为技术核心，为政府、企业、医院、校园等不同行业提供可视化安全管理、智慧业务等整体解决方案的一家公司。

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高InnoDB 引擎执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数

分析型数据库的另外一个发展方向就是以分布式技术来代替MPP的并行计算，一方面分布式技术比MPP有更好的可扩展性，对底层的异构软硬件支持度更好，可以解决MPP数据库的几个关键架构问题。本文介绍分布式分析型数据库。

书籍：3D Graphics Rendering Cookbook: A comprehensive guide to exploring rendering algorithms in modern OpenGL and Vulkan作者：Sergey Kosarevsky，Viktor Latypov出版：Packt Publishing​​编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《3D图形渲染指南》

数据分析平台-实践系列一 项目创建于2018年1月底，到现在已经接近半年，在此写下半年来项目的实践过程以及自己对前端的学习与体悟。 技术选型 框架： React 路由： React-Router 4 状态管理： Redux UI组件库： Ant Design 搭建工程 因为平台的前端技术选型，因此挑选了React为技术框架。并使用create-react-app快速搭建...

简介： 数据中台的建设是一项系统性工程，从组织架构、支撑技术到流程规范，既要有宏观的顶层设计，又要有强有力的落地执行，数据中台的建设没有一劳永逸的办法，企业需要从战略层面进行更多思考，再配合选择合适的数据中台服务商，方能在数据中台建设之路上走得稳妥。

导读：如今大部分人工智能应用是基于监督学习范式开发的，即模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上预测，这样的开发方式在实时响应上存在较大的局限。随着计算和 AI 体系逐步成熟，我们希望机器学习应用能更多地在动态环境下运行、实时响应环境中的变化，这推动了机器学习从传统离线学习逐渐向在线学习演进。...

统计一张表的总数量，是我们开发中常有的业务需求，通常情况下，我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加，你会发现这条语句执行的速度越来越慢，为什么它会变慢呢？