万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中,处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有:mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储,来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise, Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名,主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度: 该系统在网站上被提及的次数:以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前,我
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
编辑部原创 编译:wally21st、 西西 未经允许,不得转载 对于一些私募、投资机构和个人来说,量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量,如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse,为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯,又是刚刚开源,社区也是俄语为主。因此,大家对它并不是很熟悉,用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果:ClickHouse 比 Ver
在QuestDB(https://questdb.io/),我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
来源:机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字,建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址: https://github.c
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
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这个文档记录了用 kGDB 调试 Linux 内核的全过程,都是在前人工作基础上的一些总结。以下操作都是基于特定板子来进行,但是大部分都能应用于其他平台。
https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial/
由于内核是一个不与特定进程相关的功能集合,所以内核代码无法轻易地放在调试器中执行,而且也很难跟踪跟踪,本章节将介绍监视内核代码并跟踪错误的技术。
Elasticsearch(以下简称ES)是我想写想了很久的一个系列,因为他是我在老东家离职前刚接触的最后一个新技术,当时就是对某子业务的商品搜索做改造,从MySQL迁移商品数据到ES中。
博客园的markdown模式下的代码高亮功能使用的是highlight.js,没有行号和显示相应编程语言的功能,只好自己将其改造了一下(将这两种功能一并实现了)~
谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱,必须同时具备两样能力: 研究:做出正确的能够获利的决策,也就是寻找Alpha的能力 交易:基于研究的结果和交易信号,执行相应的下单风控等操作,也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力: python基础编程,必须掌握,不仅仅是会语法,还有各种语言细节的坑(当然比C++少很多)。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询,会慢一些,因此,假如预先知道某列需要与CHAR类型关联,那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间,书中写可缩小1/3
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版),将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华,帮大家快速抓住重点信息,节省宝贵时间。
尽量不使用unsigned,对于int类型可能存放不下的数据,int unsigned同样可能存放不下,与其如此,还不如设计时,将int类型提升为bigint类型。
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王:以往我们在数据结构中进行的查找,都是查找某一个键值或者某一个区间内的值,这样的查找称之为一维查找。 小可:难道说还有多维查找吗? Mr. 王:现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可:可是什么样的查找是高维查找呢? Mr. 王:举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗? 小可笑着说:我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店,饱餐了一顿呢。 Mr. 王:你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标,这个坐标就是一个二维数据项。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。它通过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引、用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树,以及用于分析的列存储。
1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍
当我们插入一个超过范围的数据时,我们会发现会插入失败,由此我们可以得到一个结论:我们成功插入到MYSQL中的数据,一定是合法的。这样能够约束程序员尽可能的插入正确的数据。
在偶然的机会听到了KDB,然后带着好奇和新鲜感体验了一把这个传说中和Oracle 相似度达到99%的数据库。 其中一部分的驱动力在于这个活动的奖品很丰厚,参加活动后可以拿到一个iwatch,确实是很划算的一个活动。 而对于KDB的认识,也是在对比调优中认识到的,其实结果还是大大超出我的预期。 首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看Oracle这边
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏:《C语言初阶篇》 《C语言进阶篇》
近日,UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ,此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7,完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储,容量可动态扩充,最高可至数百TB,并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入,QPS最高可达350万,为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
有两种类型的数字:整数和实数。 如果存储整数,可以使用这几种整数类型:TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT。分别使用8,16,24,32,64位存储空间。它们可以存储的范围从-2^(N-1)到2^(N-1)-1。
你可以将数据从Spread中存到几种不同类型的文件中或者可以在Spread中打开几种不同类型的数据文件。通过使用相应的代码,你可以将整个控件,某个特定的表单,或者某个特定单元格区域中的数据保存为几种不同的文件类型或者流。类似的,你可以允许用户对某几种文件类型进行文件操作。 保存到Excel文件 你可以使用ExcelSaveFlags枚举类型的UseOOXMLFormat选项,将数据保存到Excel格式文件(BIFF8 格式)或者Excel 2007 XML 格式(xlsx)。默认的,当你保存为Excel文件
1. 安装mysql服务器的时候,我们将用户身份切换为root,安装好之后普通用户也是可以通过MySQL命令行式的客户端来访问mysqld服务,初期学习MySQL的时候建议直接使用root的身份来进行学习,快速上手基本的sql语句编写之后,我们在后期学习用户管理时,可以自己手动新建普通用户,给普通用户赋予一定的数据库管理权限。
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展,时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据,时序数据库在过去24个月内排名高居榜首,且远高于其他类型的数据库,可见业内对时序数据库的需求迫切。
MySQL支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
前面我分享了字面常量与const修饰的常变量,并解释了常变量的常属性与变量本质,今天我将继续介绍常量的另外两个分类——#define定义的标识符常量以及枚举常量。
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库,可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等,快速构建搜索服务,如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中,我们初步介绍了其底层的核心存储文件,本文主要介绍其中的数值索引(Point索引)部分,分析数值索引的文件结构及其读写流程。
添加外键时在最后加上ON UPDATE CASCADE , ONDELETE CASCADE
位段的声明和结构是类似的,有两个不同: 1.位段的成员必须是int、unsigned int 或signed int。 2.位段的成员名后边有一个冒号和一个数字。
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