Grokking-the-System-Design-Interview

本書主要展示如何使用Elasticsearch構(gòu)建可擴(kuò)展的搜索應(yīng)用程序。書中覆蓋了Elasticsearch的主要特性，從使用不同的分析器和查詢類型進(jìn)行相關(guān)性調(diào)優(yōu)，到使用聚集功能進(jìn)行實(shí)時性分析，還有地理空間搜索和文檔過濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個部分，*部分解釋了核心特性，內(nèi)容主要涉及Elasticsearch的介紹，數(shù)據(jù)的索引、更新和刪除，數(shù)據(jù)的搜索，數(shù)據(jù)的分析，使用相關(guān)性進(jìn)行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，文檔間的關(guān)系等；第二部分介紹每個特性工作的更多細(xì)節(jié)及其對性能和可擴(kuò)展性的影響，以便對核心功能進(jìn)行產(chǎn)品化，內(nèi)容主要涉及水平擴(kuò)展和性能提升等。此外，本書還有6個附錄（網(wǎng)上下載），提供了讀者應(yīng)該知道的特性，展示了關(guān)于地理空間搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，學(xué)習(xí)在搜索結(jié)果中如何高亮查詢單詞，在生產(chǎn)環(huán)境中用來協(xié)助管理Elasticsearch的第三方的監(jiān)控工具有哪些，如何使用Percolator過濾為多個查詢匹配少量文檔，如何使用不同的建議器來實(shí)現(xiàn)自動完成的功能。

Rapid GUI Programming with Python and Qt

Zookeeper原理及應(yīng)用

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers

What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work

在進(jìn)行性能測試時，我們需要對測試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析，以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個時間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲每個事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們在Charts標(biāo)簽頁中查看不同時間點(diǎn)的性能指標(biāo)，但是正因?yàn)長ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。

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前言：Pandas的數(shù)據(jù)操作中，最基本的就是操作的篩選了，但是對新學(xué)員來說的這又是一個難點(diǎn)，因?yàn)榉椒ū容^多，不容易記。在此總結(jié)一下pandas中的一些常用的數(shù)據(jù)篩選操作。