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01- Elasticsearch 的简易高效管道查询语言 - 刘晓国，武汉，2024.03.30

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简介：
刘晓国将于2024年3月30日在武汉分享关于Elasticsearch的专题讲座，内容聚焦于介绍一种简洁高效的管道查询语言，旨在帮助用户优化数据检索与处理流程。 ### Elasticsearch 简单而高效的管道查询语言 - ES|QL Elasticsearch 查询语言（ES|QL）是一种专门为 Elasticsearch 设计的查询语言，它提供了一种强大且直观的方式来过滤、转换和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。这种语言特别强调易用性和灵活性，适用于不同背景的用户群体，包括最终用户、SRE 团队、应用程序开发者和系统管理员。通过 ES|QL，用户可以轻松地查找特定事件、执行统计分析并生成可视化效果，并支持广泛的命令和功能，如过滤、聚合及时间序列分析等。 #### 二、ES|QL 的核心概念 ES|QL 的一个关键特性是其独特的“管道”语法，使用 “|” 符号将不同的操作连接起来。这种机制允许用户依次执行多个步骤的数据处理，其中每个步骤的操作结果作为下一步骤的输入。这样的设计极大地增强了查询的表达能力和灵活性，使得用户能够构建出复杂的数据转换和分析流程。 #### 三、ES|QL 的组成要素 - **源命令（Source Commands）**：这些命令用于检索或生成数据，通常表现为表格形式。常见的源命令包括`FROM`。 - **过滤命令（Filter Commands）**：此类命令根据指定条件对数据进行筛选。例如，使用 `WHERE` 命令可以根据文档中的字段值进行过滤。 - **处理命令（Processing Commands）**：这些命令接受一个表作为输入，并生成一个新的表作为输出。常见的处理命令有`EVAL`，用于计算新的字段值。 - **聚合命令（Aggregation Commands）**：这类命令用于执行统计分析，如计算平均值、最大值等。常用的聚合命令为 `STATS`。 - **TopN 命令**：结合使用 `SORT` 和 `LIMIT` 命令，可以返回结果集中的前 N 项记录。 - **扩展命令（Expansion Commands）**：例如 `ENRICH` 和 `MV_EXPAND`，用于扩展或展平多值字段。 - **提取命令（Extraction Commands）**：如 `DISSECT` 和 `GROK`，用于从字段中提取结构化的数据。 此外，ES|QL 还提供了丰富的内置函数库，涵盖以下领域： - **聚合函数（Aggregate Functions）**：包括平均值、计数等在内的多种功能。 - **数学函数（Mathematical Functions）**：包含加减乘除、指数运算等多种操作。 - **字符串函数（String Functions）**：如截取和替换等功能，用于处理文本数据。 - **日期时间函数（Date-Time Functions）**：包括七种以上的日期与时间处理功能。 - **转换函数（Conversion Functions）**：提供多种类型的数据转换方法。 - **条件判断函数（Conditional Functions）**：支持逻辑判断的四种不同类型的函数。 - **多值字段处理函数（Multi-Value MV_ Functions）**：用于处理复杂数据结构中的多个值。 #### 四、ES|QL 的应用场景 1. **数据分析**：利用 ES|QL 的聚合和统计功能，可以轻松完成复杂的分析任务。 2. **日志监控**：通过对日志信息的应用，可以实时监测系统的运行状态，并快速定位问题所在。 3. **业务智能**：结合过滤、排序等功能，可构建出丰富的业务报表与仪表盘。 4. **安全性审计**：通过设置复杂的筛选条件，能够有效监控和分析安全事件。 #### 五、示例查询 假设有一个名为 `nyc_taxis` 的索引，包含纽约出租车的数据。以下是一个示例查询，用于找出那些行程距离超过100英里且每英里的成本高于5美元的记录，并按每英里的成本降序排列，最后返回前 10 条记录： ```sql POST _query?format=csv { query: from nyc_taxis | where trip_distance > 100 | eval cost_per_mile = total_amount / trip_distance | where cost_per_mile > 5 | sort cost_per_mile desc | limit 10 } ``` 此查询首先从 `nyc_taxis` 索引中检索数据，然后使用 `WHERE` 命令过滤行程距离超过100英里的记录。接着用 `EVAL` 命令计算每英里的成本，并再次使用 `WHERE` 过滤出成本高于5美元的记录；随后根据 `cost_per_mile` 字段降序排列，最后限制输出结果为前 10 条记录。 #### 六、总结 ES|QL 是一种专为 Elasticsearch 设计的强大查询语言。其独特的管道语法和丰富的命令集合使其成为高效数据探索的理想工具。无论是日常的数据查询还是复杂的分析任务，ES|QL 都能

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    刘晓国将于2024年3月30日在武汉分享关于Elasticsearch的专题讲座，内容聚焦于介绍一种简洁高效的管道查询语言，旨在帮助用户优化数据检索与处理流程。 ### Elasticsearch 简单而高效的管道查询语言 - ES|QL Elasticsearch 查询语言（ES|QL）是一种专门为 Elasticsearch 设计的查询语言，它提供了一种强大且直观的方式来过滤、转换和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。这种语言特别强调易用性和灵活性，适用于不同背景的用户群体，包括最终用户、SRE 团队、应用程序开发者和系统管理员。通过 ES|QL，用户可以轻松地查找特定事件、执行统计分析并生成可视化效果，并支持广泛的命令和功能，如过滤、聚合及时间序列分析等。 #### 二、ES|QL 的核心概念 ES|QL 的一个关键特性是其独特的“管道”语法，使用 “|” 符号将不同的操作连接起来。这种机制允许用户依次执行多个步骤的数据处理，其中每个步骤的操作结果作为下一步骤的输入。这样的设计极大地增强了查询的表达能力和灵活性，使得用户能够构建出复杂的数据转换和分析流程。 #### 三、ES|QL 的组成要素 - **源命令（Source Commands）**：这些命令用于检索或生成数据，通常表现为表格形式。常见的源命令包括`FROM`。 - **过滤命令（Filter Commands）**：此类命令根据指定条件对数据进行筛选。例如，使用 `WHERE` 命令可以根据文档中的字段值进行过滤。 - **处理命令（Processing Commands）**：这些命令接受一个表作为输入，并生成一个新的表作为输出。常见的处理命令有`EVAL`，用于计算新的字段值。 - **聚合命令（Aggregation Commands）**：这类命令用于执行统计分析，如计算平均值、最大值等。常用的聚合命令为 `STATS`。 - **TopN 命令**：结合使用 `SORT` 和 `LIMIT` 命令，可以返回结果集中的前 N 项记录。 - **扩展命令（Expansion Commands）**：例如 `ENRICH` 和 `MV_EXPAND`，用于扩展或展平多值字段。 - **提取命令（Extraction Commands）**：如 `DISSECT` 和 `GROK`，用于从字段中提取结构化的数据。 此外，ES|QL 还提供了丰富的内置函数库，涵盖以下领域： - **聚合函数（Aggregate Functions）**：包括平均值、计数等在内的多种功能。 - **数学函数（Mathematical Functions）**：包含加减乘除、指数运算等多种操作。 - **字符串函数（String Functions）**：如截取和替换等功能，用于处理文本数据。 - **日期时间函数（Date-Time Functions）**：包括七种以上的日期与时间处理功能。 - **转换函数（Conversion Functions）**：提供多种类型的数据转换方法。 - **条件判断函数（Conditional Functions）**：支持逻辑判断的四种不同类型的函数。 - **多值字段处理函数（Multi-Value MV_ Functions）**：用于处理复杂数据结构中的多个值。 #### 四、ES|QL 的应用场景 1. **数据分析**：利用 ES|QL 的聚合和统计功能，可以轻松完成复杂的分析任务。 2. **日志监控**：通过对日志信息的应用，可以实时监测系统的运行状态，并快速定位问题所在。 3. **业务智能**：结合过滤、排序等功能，可构建出丰富的业务报表与仪表盘。 4. **安全性审计**：通过设置复杂的筛选条件，能够有效监控和分析安全事件。 #### 五、示例查询 假设有一个名为 `nyc_taxis` 的索引，包含纽约出租车的数据。以下是一个示例查询，用于找出那些行程距离超过100英里且每英里的成本高于5美元的记录，并按每英里的成本降序排列，最后返回前 10 条记录： ```sql POST _query?format=csv { query: from nyc_taxis | where trip_distance > 100 | eval cost_per_mile = total_amount / trip_distance | where cost_per_mile > 5 | sort cost_per_mile desc | limit 10 } ``` 此查询首先从 `nyc_taxis` 索引中检索数据，然后使用 `WHERE` 命令过滤行程距离超过100英里的记录。接着用 `EVAL` 命令计算每英里的成本，并再次使用 `WHERE` 过滤出成本高于5美元的记录；随后根据 `cost_per_mile` 字段降序排列，最后限制输出结果为前 10 条记录。 #### 六、总结 ES|QL 是一种专为 Elasticsearch 设计的强大查询语言。其独特的管道语法和丰富的命令集合使其成为高效数据探索的理想工具。无论是日常的数据查询还是复杂的分析任务，ES|QL 都能
     
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    本教程介绍如何使用Elasticsearch的QueryBuilder进行数据查询，帮助用户快速掌握基本查询语法和复杂查询构建技巧。 本段落主要介绍了如何使用Elasticsearch QueryBuilder进行简单查询的实现解析，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对于学习或工作中涉及相关技术的人来说具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考此文章来加深理解。
     
  • Elasticsearch Query: 一个简易的Web界面，用于查询Elasticsearch
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    Elasticsearch Query是一款简洁实用的Web工具，为用户提供直观的操作界面以轻松构建和执行复杂的Elasticsearch查询。它简化了数据检索过程，提升了开发与调试效率。 **ElasticsearchQuery** 是一个基于Web的工具，旨在提供直观且简洁的用户界面，让用户能够方便地查询 Elasticsearch 集群中的数据。这个项目利用了 JavaScript 库和技术，特别是 jQuery 和 jQuery UI，来创建交互式的搜索体验。 **Elasticsearch** 是一个分布式、RESTful 风格的搜索引擎，适用于全文搜索、结构化搜索以及分析。它以其高可扩展性、实时性和强大的聚合能力著称。 Elasticsearch 基于 Lucene 构建，并提供了丰富的 API 供开发者进行索引、搜索、分析和管理数据。 **jQuery** 是一个广泛使用的 JavaScript 库，它简化了 HTML 文档遍历、事件处理、动画以及 Ajax 交互，使得开发者能够更高效地编写跨浏览器的 JavaScript 代码。在 ElasticsearchQuery 中，jQuery 被用来处理用户界面的交互，如表单提交和结果展示。 **jQuery UI** 是 jQuery 的一个扩展库，它提供了许多预先封装的UI组件，例如对话框、滑块以及日期选择器等。在 ElasticsearchQuery 中，这些组件可能被用于增强用户体验，比如通过下拉菜单选择索引或使用滑块进行时间范围筛选。 **使用方法**：用户需要先配置 ElasticsearchQuery 与自己的 Elasticsearch 集群连接，这通常涉及设置 URL、端口和认证信息。一旦配置完成，用户可以通过 Web 界面输入查询语句或者利用预设的 UI 组件来筛选和浏览结果。 **应用场景**：ElasticsearchQuery 可以用于快速数据探索，例如在日志分析、电商商品搜索以及用户行为追踪等场景中应用。对于不熟悉 Elasticsearch REST API 的用户来说，这是一个很好的起点，可以帮助他们在无需编写复杂代码的情况下直接对数据进行查询。 **开发与扩展**：由于 ElasticsearchQuery 是开源的，开发者可以根据自己的需求对其进行定制，添加新的功能或改进现有功能。例如可以增加高级查询选项、自定义可视化或者集成其他数据分析工具。 ElasticsearchQuery 作为一个轻量级的查询工具为使用 Elasticsearch 的用户提供了一个便捷的入口，并通过 JavaScript 技术实现易用的 Web 界面，使得数据查询和分析变得更加简单直观。对于想要快速查看并理解存储在 Elasticsearch 中的数据的用户而言，这是一个非常实用的工具。
     
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    简介：Elasticsearch查询语句是用于从分布式搜索和分析引擎Elasticsearch中检索、过滤及操作数据的关键语法。掌握这些语句能够帮助用户高效地管理和利用大规模的数据集。 ### ElasticSearch 查询语句详解 #### 一、概述 ElasticSearch 是一款基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，适用于全文检索、结构化检索及分析等多种场景。它提供了丰富的 API 接口，允许用户通过简单的 RESTful 方式来管理数据，并进行复杂的查询操作。 在 ElasticSearch 中，查询是其最核心的功能之一。查询可以分为两大类：**匹配查询**（如 match、match_phrase）和**过滤查询**（如 term、terms）。本段落将详细介绍几种常见的查询方式及其应用场景。 #### 二、Match 查询 **Match 查询**是 ElasticSearch 中最基本的全文检索方式，它能够根据指定字段中的文本内容进行模糊匹配。例如： ```json GET blogblog_search { query: { match: { summary: title1 } }, sort: [ {id: asc} ], _source: [summary, content] } ``` 在这个例子中，我们使用了 `match` 查询来查找 `summary` 字段包含 `title1` 的文档，并按照 `id` 进行升序排序。同时，只返回 `summary` 和 `content` 字段的内容。 #### 三、Match Phrase 查询 **Match Phrase 查询**与 Match 查询类似，但区别在于它要求查询词必须作为一个完整的短语出现在文档中，即查询词的位置顺序不能改变，也不能插入其他词。 ```json GET blogblog_search { query: { match_phrase: { content: summary4term } } } ``` 上述示例中，如果 `content` 字段中的文本不是完全包含 `summary4term` 而是如 `summary4 term` 或 `summary term4`，则不会被匹配到。 #### 四、Term 查询 **Term 查询**是一种精确匹配查询，它会查找字段值与查询值完全相同的文档。Term 查询不支持模糊匹配，因此执行效率较高。 ```json GET blogblog_search { query: { term: { content: term } } } ``` 此示例中，只有当 `content` 字段的值完全为 `term` 时，才会被匹配到。 #### 五、Terms 查询 **Terms 查询**允许一次指定多个值，只要文档中的字段值与其中一个匹配即可。 ```json GET blogblog_search { query: { terms: { content: [summary4, term] } } } ``` 上述示例表示只要 `content` 字段的值为 `summary4` 或 `term` 的文档都会被匹配到。 #### 六、Bool 查询 **Bool 查询**允许构建更复杂的查询逻辑，通过 `must`、`must_not` 和 `should` 子句组合多个条件，同时还可以使用 `filter` 来过滤结果。 ```json GET blogblog_search { query: { bool: { must: [ { term: { content: summary4 } }, { term: { content: term } } ], filter: { range: { id: { gt: 3 } } } } } } ``` 该示例表示查询结果必须同时满足以下条件：`content` 字段包含 `summary4` 和 `term`，并且 `id` 大于 3。 #### 七、Highlighting 高亮显示 **Highlighting** 功能可以在搜索结果中高亮显示与查询相关的文本片段，有助于用户快速定位关键信息。 ```json GET blogblog_search { query: { match: { content: summary4 } }, highlight: { pre_tags: [ ], post_tags: [ ], fields: { content: {} } } } ``` 上述示例中，所有匹配到的 `summary4` 字符串将在返回的结果中用 `...` 进行高亮标记。 #### 八、通配符查询 **通配符查询**允许使用通配符进行模糊匹配，例如： ```json GET blogblog_search { query: { wildcard: { content: { value: *term* } } }, sort: [ {id: asc} ], _source: [summary, content] } ``` 该示例中，`content` 字段中只要包含 `term` 的任何字符串都会被匹配到。 #### 九、小结 通过上述示例可以看出，ElasticSearch 提供了多种强大的查询方式来满足不同的需求。开发人员可以根据实际业务场景选择合适的查询类型，实现高效的数据检索。同时，合理利用各种查询组合（如 Bool 查询），可以进一步提高查询的灵活性和准确性。
     
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    本教程深入探讨了如何优化和加速Elasticsearch查询性能的方法与技巧，旨在帮助用户有效解决搜索延迟问题，显著提高数据检索速度。 Elasticsearch高度依赖于文件系统缓存来实现快速搜索功能。通常建议至少确保一半的可用内存用于文件系统缓存，以便Elasticsearch能够将索引的热区域保留在物理内存中。 如果遇到由IO限制导致的搜索性能问题，则应考虑增加分配给文件系统的内存（如前文所述）或升级到更快的存储设备，例如SSD驱动器优于传统旋转磁盘的性能更佳。 此外，在部署时务必使用本地存储而非远程文件系统（如NFS或SMB）。同样需要注意的是虚拟化存储方案，比如亚马逊提供的解决方案。
     
  • Elasticsearch-SQL：用SQL语句查询Elasticsearch
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    Elasticsearch-SQL项目允许用户使用熟悉的SQL语法来查询Elasticsearch数据。它提供了将复杂的数据检索操作简化为简单SQL命令的能力，使数据库交互更加直观和高效。 从版本7.5.0.0开始，路径_sql更改为_nlpcnsql ，路径_sql_explain 更改为了 _nlpcnsqlexplain 。 请注意，该项目已停止活跃开发，并已被弃用，请使用由AWS支持并以Apache 2许可的正式版代替。 弹性搜索建置状态： 1.7.6 2.0.0 2.1.0 2.1.1 2.1.2 2.2.0 2.2.1 2.3.0 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.3.5 2.4.0 2.4.1 2.4.2 2.4.3 2.4.4 2.4.5 2.4.6 5.0.1 5.1.1 5.1.2 5.2.0 5.2.1 5.2.2 5.3.0 5.3.1 5.3.2 5.3.3 5.4.0 5.4.1 5.4.2 5.4.3 5.5.0 5.5.1 5.5.2 5.5.3 5.6.0 5.6.1 5.6.2 5.6
     
  • 02-腾讯云 ES 在 AI 场景中的应用与研究 - 刘忠奇，武汉，2024.03.30
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    本演讲将探讨腾讯云ES在AI领域的前沿应用和深入研究，涵盖技术挑战、解决方案及未来趋势。由刘忠奇先生于2024年3月30日在武汉分享。 ### 腾讯云 ES 结合 AI 场景的实践与探索 #### 一、腾讯云 ES 混合搜索实战演练 腾讯云 Elasticsearch (ES) 的混合搜索方案结合了传统文本搜索与向量搜索的优点，提供了一站式的高效解决方案。该方案支持多种类型的查询，包括但不限于文本和地理信息，并提供了强大的摄取工具如网络爬虫、连接器、Beats、Agent 和 API 框架等。 - **向量混合搜索**：这一特性允许用户在单一查询中同时使用文本、密集向量和稀疏向量进行搜索。这不仅提高了搜索的相关性和准确性，还简化了系统架构。 - **嵌入模型的选择与灵活性**：支持内置的向量化模型，并且可以上传自定义或第三方模型，以适应不同应用场景的需求。 - **过滤与切片**：提供复杂的过滤逻辑来更精确地定位所需数据。 - **自动补全功能**：通过自动补全提高用户体验。 - **优化的数据类型支持**：针对文本和地理数据进行了优化处理，确保有效利用这些数据。 - **摄取工具的多样性**：提供了多种工具以适应不同来源的数据摄入需求。 - **搜索分析与安全性**：包含开箱即用的训练模型，并提供文档级别的安全控制功能。 - **本地云混合存储和搜索选项**：根据具体需要选择最适合的存储方式，确保灵活性和效率。 - **超越传统向量数据库的功能**：除了基本的向量数据库特性外，Elasticsearch 还提供了范围聚合等额外功能，使其成为一站式的高效解决方案。 #### 二、AI 在诊断专家领域的探索 LLMOps 是将大型语言模型应用于诊断专家领域的一种实践。通过这种方式，AI 可以帮助理解和解释复杂的系统行为，并为开发者和运维人员提供技术支持。例如，询问 GPT-4 关于 Elasticsearch 和 Lucene 的版本信息可以帮助解决历史技术问题。 - **源码级理解能力**：AI 模型能够深入分析开源项目的代码结构，从而给出准确的技术建议和支持。 - **问题解答功能**：可以回答关于软件版本和技术细节的问题，帮助用户更好地了解软件的状态和发展方向。 #### 三、腾讯云 ES 8.11.3 版本 AI 功能解读 腾讯云 Elasticsearch 8.11.3 引入了一系列新的 AI 能力，进一步增强了其作为企业级搜索解决方案的功能。 - **模型上传与管理**：支持直接将预训练的模型上传至系统，并通过 API 接口调用。 - **ES 管道定义**：用户可以自定义 ES 管道来自动化向量生成、存储和检索过程。 - **模板定义功能**：可以通过定义模板快速部署和配置系统，提高效率。 - **文档级向量化处理**：支持对文本进行文档级别的向量化处理，并与索引一起查询。 - **语义搜索能力**：即使输入的关键字不完全匹配也能找到相关的文档，通过语义搜索实现这一目标。 - **混合搜索与 RAG 功能**：结合文本和向量检索技术，提供更高级别的检索功能如相关性反馈融合 (RRF) 和学习对排名 (LTR) 的排序方法。 - **大规模向量支持**：能够处理超过十亿级规模的向量数据查询需求，满足大数据应用的要求。 - **高性能与稳定性保障**：采用自研内存熔断限流策略来应对高并发和大数据量场景下的挑战，确保系统的稳定运行。 - **成本效益优化**：通过多种压缩算法降低存储成本。 - **简化运维操作**：基于独立架构实现向量生成功能，减少维护复杂度。 #### 总结 腾讯云 ES 在结合 AI 技术方面取得了显著进展。无论是混合搜索技术的应用还是借助 AI 诊断专家提升问题解决效率，都为企业提供了更加高效、智能的服务方案。随着技术的不断发展，未来将会出现更多创新应用场景，推动搜索引擎技术迈向更高水平。
     
  • 简洁高效的C语言01背包问题实现
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    本文章提供了一个使用C语言简洁高效地解决经典01背包问题的方法。通过优化算法和代码结构，使得程序更加易读且执行效率更高。适合编程爱好者和技术研究人员学习参考。 问题描述：给定 n 件物品，每件物品的重量为 w[i] 和价值为 c[i]。现在需要将这些物品放入一个最大承重为 V 的背包中，请问如何选择装入背包中的物品，使得总的价值最大化？这里给出了一种简洁高效的C语言实现方法，并且代码附有详细的注释说明。
     
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    《易语言图书管理与查询系统》是一款采用易语言开发的高效实用软件，旨在为图书馆或个人用户提供便捷的书籍管理和检索功能。该系统支持添加、编辑和删除书目信息，并具备强大的搜索机制帮助快速定位所需资料。无论是日常维护还是学术研究，都能极大提升工作效率。 图书管理系统功能齐全，虽然没有设计用户界面，但能满足大部分需求。
     
  • HPSocket高效远程管理-易语言
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    HPSocket是一款高效的网络通信引擎，结合易语言开发环境，提供便捷的远程管理和控制功能，适用于快速开发稳定可靠的网络应用。 《HPSocket高性能远程管理-易语言》是一个高级教程源码，主要针对使用易语言进行远程管理和监控的应用开发。易语言是一种中文编程语言，旨在降低编程难度，让计算机技术更加普及。本教程通过HPSocket组件实现了高效的远程屏幕监控功能，在Windows 10系统上允许用户实现全屏的远程查看和控制。 核心组件是HPSocket，它提供了高效稳定的网络通信能力，并特别适用于服务器与客户端之间的数据传输。服务端.e文件包含了用于接收并处理客户端请求的代码，这通常涉及到监听网络连接以及处理来自客户端的各种屏幕请求和其他指令。 客户端.e文件则包含用户设备上运行的源码部分，这部分需要连接到服务端并向其发送请求以获取远程主机的屏幕信息，并可能执行其他控制操作。在本教程中，当用户点击“远程屏幕”时，会调用调试屏幕控制.e程序来显示和控制远程主机的屏幕。 其中，屏幕控制.e模块是实现这一功能的关键部分，它包括解码接收到的数据、同步显示以及处理用户输入以实施对远程设备的操作等重要环节。差异屏幕模块.ec则可能涉及通过传输变化的部分而不是整个画面来优化更新过程，从而提高效率并减少带宽使用。 此外，气泡提示框.ec可能是用于在客户端显示如连接状态或错误信息的界面元素，为用户提供更好的体验。凌哥E编程模块.ec和地理位置查询.ec等附加组件也可能包含了一些通用功能库或是地理定位工具集，这些可以增加应用的功能多样性。 总的来说，《HPSocket高性能远程管理-易语言》教程通过结合易语言与HPSocket组件展示了如何构建一个高效且多功能的远程管理系统。对于希望深入了解这两方面知识和技能的学习者而言，它是一个非常有价值的参考资料。