1.ClickHouse之聚合功能源码分析
2.leaflet聚合图功能(附源码下载)
3.今年最值得收藏的聚合聚合5个资源聚合网站
4.cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案
5.一区二三区国产好的精华液的最新播放引擎很好用？半职业玩家可爱的害羞鬼认可体验感一绝！
6.SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档

ClickHouse之聚合功能源码分析

       聚合分析是数据提取的基石，对于OLAP数据库，源码源码聚合分析至关重要。聚合聚合ClickHouse在这方面展现出了卓越的网站网站设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的源码源码逸乐途溯源码聚合功能，从其工作原理、聚合聚合流程和优化策略入手。网站网站

       在ClickHouse中，源码源码一条SQL语句的聚合聚合处理流程为：SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的网站网站聚合功能。

       在构造Query Plan时，源码源码SQL语句被解析成一系列执行步骤，聚合聚合聚合操作作为其中一步，网站网站紧跟在Where操作之后。源码源码执行聚合操作主要分为两个阶段：预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行，而合并阶段，在使用双层哈希表时也能并行。网络墓地网站源码

       执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置，构建AggregatingStep，并将其添加到Query Plan中。

       AggregatingStep在构造Pipeline时，通过调用transformPipeline函数，构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合，预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点，新节点负责合并预聚合数据。因此，聚合操作分为预聚合和合并两阶段。

       AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是，所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。

       在预聚合阶段，数据通过哈希表存储，哈希表键为“grouping key”值，魔兽az源码地址键数量增加时，系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型，ClickHouse提供多种特化版本，以针对特定类型进行优化。

       预聚合阶段后，数据可能以单层哈希表形式存在，也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后，按照block_num进行组合，由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表，则直接进行并行合并。最后，数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。

       AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能，使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构，体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的java io源码详解强大之处。当需要扩展节点时，AggregatingTransform构造新input_port，与扩展节点的output_port相连。

       aggregator作为聚合操作的核心组件，封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型，基于“grouping key”的数量、特性和属性，如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表，键由多个“grouping key”拼接而成。

       执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤，然后执行聚合操作。执行操作后，根据是简易云验证源码否需要将单层哈希表转换为双层，以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。

       本文分析了ClickHouse聚合功能的细节，展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统，整合了常见工程优化并保持合理抽象水平，避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。

leaflet聚合图功能(附源码下载)

       Leaflet入门开发系列环境知识点掌握：包括Leaflet API文档的介绍，详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时，了解Leaflet在线示例以及插件库，这些资源对于开发者来说非常有用。

       内容概览：Leaflet聚合图功能，源代码demo下载

       效果图展示：以下为聚合图的效果图，具体实现思路将在下文中进行详细介绍。

       实现思路：本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster，详情及示例代码可以在GitHub上找到，链接为：github.com/Leaflet/Leaf...

       源码下载：对于感兴趣的伙伴，可以通过私聊我获取源码，价格为8.8元。

今年最值得收藏的5个资源聚合网站

       推荐几个类似哆啦A梦口袋的神级资源聚合网站，它们能够满足你学习、工作、生活娱乐等多方面的需求，绝对值得收藏。

       一：资源吧

       这里主要提供源码、教程、软件、网赚等资源。

       资源吧_专注于分享资源|全球聚合资源分享|免费发文|资源首发网

       二：我要自学网

       提供各种专业软件使用教程。

       三：菜鸟编程网

       一个超级全面的编程教程网站。

       四：虫部落学术搜索

       一个超强的聚合资料搜索网站。

       五：电子书搜索

       一个电子书聚合搜索平台。

       这五个网站都非常实用，是我自己经常使用的，基本能满足大家的资源搜索需求，是无私分享的良心之作！

cesium实现大批量POI点位聚合渲染优化方案

       在处理成千上万个甚至几十万个点位的聚合渲染优化问题时，仅使用 Cesium 的 entityCluster 聚合类可能会导致性能问题。为了解决这一问题，我们可以通过模仿 entityCluster 的实现方式，利用其核心算法，将其实现方式从 entity 改为 primitive。

       首先，获取 Cesium 的源码并搜索 EntityCluster 关键字，找到 EntityCluster.js 文件。此文件包含了实现聚合的逻辑核心。复制该文件，将其改名为 PrimitiveCluster。接着，在 getScreenSpacePositions 方法中，删除与 entity 相关的逻辑，以避免因 item.id 为空导致的报错。

       完成源码的调整后，我们关注的重点是如何将调整后的代码应用于实际项目中，以避免在 canvas 相关方面出现错误。

       将调整后的代码整合到项目中，并在需要聚合渲染大量点位的场景中进行测试。确保在实际应用中，代码能够正常运行，同时实现高效的渲染效果。

       对于有兴趣深入了解和实践此优化方案的开发者，可以参考开源项目：github.com/tingyuxuan...。该项目集合了目前常用的三维动画场景，并持续更新，为开发者提供了丰富的资源和示例。

一区二三区国产好的精华液的最新播放引擎很好用？半职业玩家可爱的害羞鬼认可体验感一绝！

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SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档

       本篇内容聚焦于Spring Cloud Gateway网关如何集成knife4j，实现对所有Swagger微服务文档的聚合。首先，在gitegg-gateway项目中引入knife4j依赖，若无后端编码需求，仅引入swagger前端ui模块即可。随后，对配置文件进行修改，增加knife4j与Swagger2的配置。接下来，我们将重点介绍如何在微服务架构下，通过网关动态发现并聚合所有微服务文档的业务编码。

       在使用Spring Boot等单体架构集成swagger时，通常通过包路径进行业务分组，并在前端展示不同模块。然而，在微服务架构中，每个服务相当于一个独立的业务组。在Spring Cloud微服务架构下，通过重写提供分组接口的代码（如springfox-swagger提供的swagger-resource接口），可实现通过网关动态发现并聚合所有微服务的文档信息。具体实现代码如下：

       通过访问gitegg-gateway服务地址（/cmsmb/qtcms/3...