MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
导读：hash分片有没有缺点？除了hash分片还有没有其他分片方式呢？我们带着这些问题，来开始本篇的重点——范围分片。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。
Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。
机器之心专栏 机器之心编辑部 T2Ranking由超过 30 万的真实查询和 200 万的互联网段落构成，并且包含了由专业标注人员提供的 4 级细粒度相关性标注。 段落排序是信息检索领域中十分重要且具有挑战性的话题，受到了学术界和工业界的广泛关注。段落排序模型的有效性能够提高搜索引擎用户的满意度并且对问答系统、阅读理解等信息检索相关应用有所助益。在这一背景下，例如 MS-MARCO，DuReader_retrieval 等一些基准数据集被构建用于支持段落排序的相关研究工作。然而常用的数据集大部分都关注英文
在前面两篇教程中，学院君陆续给大家介绍了 Eloquent 模型类支持的七种关联关系，通过底层提供的关联方法，我们可以快速实现模型间的关联，并且进行关联查询。今天我们将在定义好模型关联的基础上进行关联查询、插入和更新操作，看看如何借助模型关联提高代码的可读性并提高编码效率。
最近一个半月都在搞SparkStreaming+Hbase+Redis+ES相关的实时流项目开发，其中重度使用了ElasticSearch作为一个核心业务的数据存储，所以这段时间更新文章较少，现在开发基本完事，接下来的会写几篇有关ElastiSearch的使用心得。 大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据，比如日志log类居多，就算有一些有主外键关联的数据，我们也会提前join好，然后放入es中存储。 的确，扁平化后的数据存入索引，无论是写入，更新，查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后
星型模式 展示 : 中间有一个表 , 称为 事实表 , 周围有很多小表 , 这些表称为 维表 ;
假设User模型关联了Phone模型，要定义这样一个关联，需要在User模型中定义一个phone方法，该方法返回一个hasOne方法定义的关联
year、month、day、week_day、hour、minute、second：对日期时间类型的属性进行运算。
一提到分层架构，大家应该都不会陌生。因为当我们开始从事软件开发这一行业的时候，接触到的企业项目基本都是采用分层架构的。它产生的时间比较早，可以说，分层架构模式被认为是所有架构的始祖。
1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询的类型进行更好的解耦,使用EF,我们查询的对象不再是C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model,这提供了额外的灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失. EF的优点:在数据库架构和实体类之间的映射提供了更好的灵活性,还通过程序支持除了SqlServer之外的数据库. Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样的查询功能,所以
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，而传统的关系型数据库则是SQL数据库。这两种数据库之间存在许多差异，包括数据模型、查询语言、性能、可扩展性等方面。在本文中，我将详细介绍MongoDB和传统关系型数据库的对比，并给出一些示例来说明它们之间的差异。
本节介绍数据在 Snuba 中的组织方式以及面向用户的数据如何映射到底层数据库（如： Clickhouse）。
在 Laravel 中定义模型关联是每个 Laravel 开发者可能已经做过不止一次的事情。但是在试图实现关联时可能会遇到各种问题。因为 Laravel 有各种各样的关联，你应该选择哪一个？当涉及到查询模型时，我们如何充分利用模型关联的功能？
本文分享 ACL 2022 论文『Multi-View Document Representation Learning for Open-Domain Dense Retrieval』，微软提出面向开放域密集检索的多视图文档表示学习，《MVR》，性能SOTA！
在本节中，我们会详细介绍该过程是如何实现的。请注意，我们将会以试图弄清单个单词被如何处理的角度来看待这个问题。这也是我们会展示许多单个向量的原因。这实际上是通过将巨型矩阵相乘来实现的。但是我想直观地看看，在单词层面上发生了什么。
摘要：尽管大语言模型（LLMs）取得了许多进步，并以前所未有的速度迅速发展，但由于种种原因，它们对我们日常生活方方面面的影响和整合仍然有限。阻碍其广泛应用的一个关键因素是幻觉的出现，在幻觉中，大型语言模型编造出听起来逼真的答案，但却与事实真相相去甚远。在本文中，我们提出了一种在大型语言模型中检测幻觉的新方法InterrogateLLM，它解决了在各种真实世界场景中采用这些模型的关键问题。通过对包括 Llama-2 在内的多个数据集和 LLM 的广泛评估，我们研究了近期各种 LLM 的幻觉水平，并证明了我们的方法在自动检测幻觉方面的有效性。值得注意的是，在一个特定实验中，我们观察到 Llama-2 的幻觉率高达 62%，我们的方法达到了 87% 的平衡准确率 (B-ACC)，而这一切都无需依赖外部知识。
Laravel 内置的 Eloquent ORM 提供了一个美观、简单的与数据库打交道的 ActiveRecord 实现，每张数据表都对应一个与该表进行交互的模型（Model），通过模型类，你可以对数据表进行查询、插入、更新、删除等操作。
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
以上运算符都区分大小写，在这些运算符前加上i表示不区分大小写，如iexact、icontains、istartswith、iendswith. 3） 空查询
搜索型NoSql（代表----ElasticSearch）：支持快速的全文搜索，同时可以各种方式的分词查询等。但是不能随意扩展结构。
When I let go of what I am, I become what I might be.
模型继承在 Django 中与普通类继承在 Python 中的工作方式几乎完全相同，但也仍应遵循本页开头的内容。这意味着其基类应该继承自 django.db.models.Model。
每个字段有一些特有的参数，例如，CharField（和它的派生类）需要max_length 参数来指定 VARCHAR 数据库字段的大小
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
命令查询职责隔离。将持久化数据模型和使用数据的模块分为两部分：命令端和查询端。命令端模块和数据模型实现CUD操作，查询端模块和数据模型实现查询。查询端通过订阅命令端发布的事件，使其数据模型与命令端数据模型保持同步。
使用独立接口将读取数据的操作与更新数据的操作分离。 这可以最大程度地提高性能、可伸缩性和安全性。 通过提高灵活性，让系统随着时间的推移而改进；防止更新命令在域级别引发并冲突。
本文主要尝试将大模型LLM用于多领域推荐模型，常见的多任务模型包含共享层和特定任务的层来训练模型。本文提出采用LLM来提取域不变特征，并使用门控融合各个特征，包括域不变特征，特定任务的特征以及其他ID特征等，从而得到查询和item的表征。并且，使用域自适应模块训练多个场景的样本，得到多领域基础模型，然后可以通过预训练微调的方式将多领域基础模型用于冷启动场景。
在数据模型上，查询处理流水线分为逻辑部分，进行产品相关处理，物理部分专注于优化查询。
简介 查询集表示从数据库中获取的对象集合 查询集可以含有零个、一个或多个过滤器 过滤器基于所给的参数限制查询的结果 从Sql的角度，查询集和select语句等价，过滤器像where和limit子句 接下来主要讨论如下知识点 查询集 字段查询：比较运算符，F对象，Q对象 查询集 在管理器上调用过滤器方法会返回查询集 查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集，因此可以写成链式过滤 惰性执行：创建查询集不会带来任何数据库的访问，直到调用数据时，才会访问数据库 何时对查询集求值：迭代，序列化，与if合用 返回查
微服务架构变得越来越流行了。它是模块化的一种方法。它把一整块应用拆分成一个个服务。它让团队在开发大型复杂的应用时更快地交付出高质量的软件。团队成员们可以轻松地接受到新技术，因为他们可以使用最新且推荐的技术栈来实现各自的服务。微服务架构也通过让每个服务都被部署在最佳状态的硬件上而改善了应用的扩展性。 但微服务不是万能的。特别是在 领域模型、事务以及查询这几个地方，似乎总是不能适应拆分。或者说这几块也是微服务需要专门处理的地方，相对于过去的单体架构。 在这篇文章中，我会描述一种开发微服务的方法，这个方法可以解
吕信，京东商城技术架构部资深架构师，拥有多年数据产品研发及架构经验。在京东及国内主导过多种数据产品的开发及社区建设，积极活跃于数据产品领域，对数据库及大数据领域各个产品具有丰富经验，目前在京东商城主导弹性数据库研发及推广使用。
1、数据库视图 视图通常是指数据库的视图，视图是一个虚拟表，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。对其中所引用的基础表来说，视图的作用类似于筛选。定义视图的筛选可以来自当前或其它数据库的一个或多个表，或者其它视图。分布式查询也可用于定义使用多个异类源数据的视图。如果有几台不同的服务器分别存储组织中不同地区的数据，而您需要将这些服务器上相似结构的数据组合起来，这
Apache Kylin采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回，是一种典型的“空间换时间”的解决方案。
Django 的 ORM 是创建 SQL 去查询和操作数据库的一个 Python 式的方式。
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
在内部，创建、过滤、切片和传递一个QuerySet不会真实操作数据库，在你对查询集提交之前，不会发生任何实际的数据库操作。可以使用下列方法对QuerySet提交查询操作：
NoSQL 数据库是非关系数据库，不使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。相反，他们使用其他数据模型进行访问和数据存储。SQL 数据库通常用于处理结构化数据，但它们可能不是处理非结构化或半结构化数据的最佳选择。
在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 （一）星型模型图示如下： 星型模是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join来组合数据
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
神经辐射场（NeRFs）已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。然而，NeRF 的即时输出只是一个有颜色的密度场，没有实际意义或上下文信息，这阻碍了构建与所生成的 3D 场景进行交互的接口。自然语言是用于与 3D 场景交互的直观接口。以图 1 中的厨房为例，想象一下，通过询问“餐具”在哪里，或者更具体地说，询问你可以用来“搅拌”的工具，甚至询问你最喜欢的带有特定标志的马克杯，你就可以对这个厨房了如指掌。这不仅需要处理自然语言输入查询的能力，还需要具有在多个尺度上整合语义，并与长尾和抽象概念相关的能力。
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
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