kafka呢其实正道不是消息队列，本质是日志存储系统，而stream processing是其最近大力推广的特性，本文简单介绍下word count的实例。
eventhorizon/aggregatestore/model/aggregatestore.go
go.cqrs的DomainRepository定义了Load、Save方法；GetEventStoreCommonDomainRepo实现了DomainRepository接口，其Load方法主要是读取event，然后挨个执行aggregate.Apply；其Save方法主要是将aggregate.GetChanges()转换为event，然后通过streamWriter.Append写入，然后执行aggregate.ClearChanges()，最后执行r.eventBus.PublishEvent。
DDD话语中也有“聚合”，不过用词是Aggregate，指整个聚合/组合结构，严格一点可称为“聚合体”，而扮演整体的对象被称为“聚合根（Aggregate Root）”。前文所说的UML“聚合”，用词是Aggregation，指两个类之间的整体-部分关联，严格一点可称为“聚合关联”。
本文介绍了 JAVA 设计模式中的迭代器模式，主要包括了迭代器模式的定义、结构、实现，以及应用场景和推荐。
迭代器模式是一种行为型设计模式，它允许客户端遍历一种容器（如列表或数组）中的元素，并访问容器中的每个元素，而无需关心容器的内部实现。迭代器模式属性于单一职责原则，因为它将遍历和容器分离开来。
迭代器模式, 提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又不暴露该对象的内部表示.
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
dict_data = { "_id":1, name:"王五", age:55, gender:true } db.stu.insert(dict_data) db.stu.insert
为Flink最高层的API，易于使用，所以应用更加广泛，eg. ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。
现在我们需要使用 host aggregates 逻辑分离这两个 hypervisors，为了实现这个，我们创建了两个 aggregates：
我们都清楚领域驱动设计，作为应对复杂情形下的软件工程思路，实际上受到了传统软件思维的广泛影响，例如之前提到的实体和值对象、以及服务和包（模块）实际上在非领域驱动设计中同样普遍存在。但是聚合和聚合根的思想，应该属于领域驱动设计中独特的知识点，进一步加强这个知识点的认识，将有助于我们更好的进行聚合设计，从而更好的设计一个符合实际应用场景的应用系统。
一、 聚合aggregate 聚合（aggerate）主要用于计算数据，类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。 方法：db.stu.aggergate({管道:{表达式}})，如图：
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
Aggregate 本文主要是讲解两个常见的聚合操作：aggregate vs treeAggregate 首先讲解aggregate，该函数的方法具体名称如下： def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U = withScope { // Clone the zero value since we will also be serializing it as part of ta
用该image生成的vm，没有被nova-scheduler调度到windows主机组。
Fizz Gateway 是一个基于 Java异步框架WebFlux开发的微服务网关，能够快速帮助企业进行API服务治理、减少中间层胶水代码以及降低编码投入、提高 API 服务的稳定性和安全性。Fizz管理后台是Fizz Gateway的配套系统，基于Java、Vue开发，提供友好的图形化配置界面，支撑Fizz Gateway的热服务编排、自动授权选择、线上服务脚本编码、在线测试、高性能路由、API审核管理、自定义插件等功能的配置使用。本篇文章介绍Fizz管理后台的使用。
DDD话语中也有“聚合（Aggregate）”，和之前各种面向对象方法学以及UML的“聚合（Aggregation）”有一些差别。
迭代器（Iterator） Intent 提供一种顺序访问聚合对象元素的方法，并且不暴露聚合对象的内部表示。 Class Diagram Aggregate 是聚合类，其中 createIterator() 方法可以产生一个 Iterator； Iterator 主要定义了 hasNext() 和 next() 方法； Client 组合了 Aggregate，为了迭代遍历 Aggregate，也需要组合 Iterator。 📷 Implementation public interface Aggrega
go.cqrs的AggregateRoot接口定义了AggregateID、OriginalVersion、CurrentVersion、IncrementVersion、Apply、TrackChange、GetChanges、ClearChanges方法。
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
上篇文章中我们已经学习了MongoDB中几个基本的管道操作符，本文我们再来看看其他的管道操作符。 ---- $group 基本操作 $group可以用来对文档进行分组，比如我想将订单按照城市进行分组，并统计出每个城市的订单数量： db.sang_collect.aggregate({$group:{_id:"$orderAddressL",count:{$sum:1}}}) 我们将要分组的字段传递给$group函数的_id字段，然后每当查到一个，就给count加1，这样就可以统计出每个城市的订单数量。 算术
这是一个很重要的类，实现的也并不复杂。Block类作为ClickHouse的核心，后续的工作都是基于Block类展开的。
熟悉Linux操作系统的小伙伴们应该知道Linux中有管道的说法，可以用来方便的处理数据。MongoDB2.2版本也引入了新的数据聚合框架，一个文档可以经过多个节点组成的管道，每个节点都有自己特殊的功能，比如文档分组、文档过滤等，每一个节点都会接受一连串的文档，对这些文档做一些类型转换，然后将转换后的文档传递给下一个节点，最后一个节点则会将结果返回给客户端。本文我们就先来看几个基本的管道操作符。 ---- $match match中都可以使用，比如获取集合中所有author为”杜甫”的文档，如下： db.s
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
这篇文章来讲优化规则HiveAggregateProjectMergeRule，主要功能是将Project投影操作之上的Aggregate聚合函数操作两者进行合并，前提是只有当聚合函数的GroupBY分组表达式和参数是字段引用（即，不是表达式）时，才满足优化规则使用条件。如果识别到Project上的Aggregate操作，如果是通过Project做的汇总，进行两者合并或将Project移除，即group by 字段和投影字段相同，将两者合并。在某些情况下，此规则具有修剪的效果：聚合将使用比Projetct投影操作更少的列。
迭代器分离了集合对象的遍历行为，抽象出一个迭代器负责。这既可以不暴露内部结构，也让外部代码透明地访问集合内部数据
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 原文连接：直通车
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为：db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据： { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
Oracle数据库资源管理器(资源管理器)现在可以在多租户容器数据库(CDB)中管理可插入数据库(PDBs)之间的内存使用。这一特性有助于在CDB中维护所有PDBs的性能，确保所有的PDBs都不会占用更多资源，从而导致其他PDBs上的资源紧缩。
迭代器模式（Iterator Pattern）又称为游标（Cursor）模式，是最常被使用的几个模式之一，被广泛地应用到 Java 的 API 中。例如，Java 的集合（Collection）框架中，就广泛使用迭代器来遍历集合中的元素。
就如java集合中的iterator类似，是一种最简单也是最常用的设计模式。它可以让用户通过的特定接口轮询容器中的每一个元素，而不需要了解底层实现。
Oracle10g： create table t_count as select * from dba_objects; create index t_count_i on t_count(object_id): 分别用： select count(*) from t_count; select count(object_id) from t_count; select count(object_name) from t_count; 查看是否使用索引对count查询性能起到作用。 它们的执行计划： SQL> select count(*) from t_count; Execution Plan ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 2197880521 ---------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time | ---------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 39 (0)| 00:00:01 | | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | | | 2 | TABLE ACCESS FULL| T_COUNT | 12028 | 39 (0)| 00:00:01 | ---------------------------------------------------------------------- Note ----- - dynamic sampling used for this statement SQL> select count(object_name) from t_count;
# _id是指定用什么字段分组，需要写成$sex, $sum:1表示此行数据计算为1
有时候我们需要对数据进行分析操作，比如一些统计操作、联表查询等，这个时候简单的查询操作就搞不定这些需求，因此就需要使用聚合操作来完成。
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
Iterator大家应该都很熟悉了，作为Java程序员的我们来说，遍历集合这也是我们刚开始学习Java知识。
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在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
迭代器模式是一种行为型设计模式，它提供了一种遍历聚合对象中各个元素的方法，而不需要暴露该聚合对象的内部表示。这个模式分离了聚合对象的遍历行为，使得遍历算法能够与聚合对象分离开来，从而可以在不改变聚合对象的情况下定义新的遍历操作。迭代器模式由迭代器接口、具体迭代器类、聚合接口和具体聚合类等组成，其中迭代器接口定义了访问和遍历元素的方法，而聚合接口定义了创建迭代器的方法。迭代器模式的实现可以大大简化遍历聚合对象中元素的代码，同时也可以方便地新增不同类型的迭代器，从而为聚合对象提供不同的遍历行为。
本篇博客继续介绍 Django 中的查询，分别为聚合查询和分组查询，以及 F 和 Q 查询。
1. 聚合的产生来源于django数据库查询，通常我们使用django查询来完成增删查改，但是有时候需要更复杂的方法才能完成对数据的提取、筛选、更改，所以需要一组对象聚合来完成这种操作。模型举例如下：
在用spring boot+mybatis plus实现增删改查的时候，总是免不了各种模糊查询和分页的查询。每个数据表设计一个模糊分页，这样代码就造成了冗余，且对自身的技能提升没有帮助。那么有没有办法实现一个通用的增删改查的方法呢？今天的shigen闲不住，参照gitee大神蜗牛的项目，实现了通用的查询+分页的封装。
在研究Flink的“用户自定义方法”（UserDefinedFunction）时，我们看到存在如下几种类型的装饰器：
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