又比如有一个“验证码微服务”，存储手机验证码、或者一些类似各种促销活动发的活动码、口令等，这种简单的数据结构，而且读多写少，不需长期持久化的场景，可以只使用一个 K-V（键值对）数据库服务。...目前比较流行的键值存储服务有 Redis 和 Memcached 以及上篇文中提到的 Dynamo。其中 Redis 有 Redis Cluster 提供了支持 Master 选举的高可用性集群。...如果既需要有数据持久化的需求，也希望有好的缓存性能，并且会有一些全局排序、数据集合并等需求，可以考虑使用 Redis。...文档型数据库 面向文档的数据库可以理解成 Value 是一个文档类型数据的 KV 存储，如果领域模型是个文件类型的数据、并且结构简单，可以使用文档型数据库，比较有代表性的有 MongoDB、CouchDB...key 值是索引的值并且也是有序的，Offset 指向 Segment File 的实际存储位置（地址偏移）。 如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构： ?
双时序数据库 实现和时序数据库完全不同，适用场景也不同。由于多了一个时间维度，就不能按列存储。 其实我在第6节课的思考题里，已经给你提示了双时序数据库的存储空间复杂度和时间复杂度，这些复杂度并不低。...这都导致双时序数据库不适合吞吐量特别高的业务，如股票和外汇业务这些高频交易类业务。适合交易量稍小一些的场外交易类业务，像债券、期货、资产证券化等。 核心组件代表了公司的核心竞争力，需要自己研发。...双时序数据库对于大型金融公司来说就是核心竞争力，所以外界很少知道。实现双时序数据库的挑战主要在时间索引的生成和查询。...查询不准有问题吗？ 如你继续沿用现在关系型数据库的同步处理思路，肯定有问题。但如你按异步架构思路解决业务问题，在一些特定领域也存在应对办法。...双时序数据库适合交易量稍小的场外市场业务，一般是金融公司自研。 关系型数据库和面向对象编程之间有天然的矛盾。
可选择推广返佣产品合辑活动页，该活动页商品均在返佣范围内且与双十一同价。获取【返佣合辑活动页】双key推广链接的方式：获取主会场双key链接后，自行替换双key链接中的双十一活动链接为返佣合辑页链接。...2、在控制台复制的推广链接也能参与开团活动吗？不能，推广大使需在双十一开团活动点击【立即参与】获取专属链接（同时含cps_key和_hash_key），才可按照返佣和开团规则分别计算佣金和开团奖励。...1）老用户有四款白名单返佣产品：老用户产品首购/复购/续费仅限GPU云服务器、CBS云硬盘、网站建设、对象存储COS，按10%返佣，其他产品均不参与。...非新会员和1星会员的推广者不能抽奖吗？...新手大使抽奖活动仅针对新会员和1星会员，抽奖时间为11月5日12:00 至 12月4日23:59 ，获得的抽奖次数如果在2022年12月4日23:59前未进行抽奖，抽奖次数则失效，默认放弃抽奖机会。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。...三是音视频的图片数据，有摄像头和边缘节点产生的，它的特点是实时、稳定、高性能、大存储，最后一类数据是基于原始数据处理后产生的中间数据，主要用于帮助管理决策，一般为报表分析型数据，它的特点是低频、数据量小...总的来说，核心的数据特点有海量、序列性、实时性、易购和动态的流动性，我们可以看到其中时序的数据占据了最主要的体量。...针对这些应用场景我们可以看到物联时序数据的处理有明确的目标，第一目标是高并发、高吞吐写入的能力，能支持每秒上千万数据点的写入。...目前 IoTDB 在京东已经有了两个落地的场景，一是某电力能源项目，该项目要求测点数大于5000万，每秒能实现千万级以上的记录写入，数据查询要能秒级响应，数据量存储需要达到 5 年以上，能支持时间窗口统计每秒百万级的记录处理能力
image.png 1.2 时序数据的数学模型 上面介绍了时序数据的基本概念，也说明了分析时序数据的意义。那么时序数据该怎样存储呢？数据的存储要考虑其数学模型和特点，时序数据当然也不例外。...这里以图中的数据为例，介绍下时序数据的数学模型（不同的时序数据库中，基本概念的称谓有可能不同，这里以腾讯CTSDB为准）： metric： 度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table； point...查询： 按不同维度对指标进行统计分析，且存在明显的冷热数据，一般只会频繁查询近期数据。 2. 时序数据库 有了时序数据后，该存储在哪里呢？首先我们看下传统的解决方案在存储时序数据时会遇到什么问题。...2.2 时序数据库 时序数据库是管理时序数据的专业化数据库，并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化，这些优化与时序数据的特点息息相关： 1) 存储成本： 利用时间递增、维度重复、指标平滑变化的特性...(2) CTSDB单节点集群与双节点集群查询性能对比 image.png 结论：在并发数较高的情况下，双节点集群查询性能较单节点集群有了大幅度提升，呈现了查询性能线性扩展的趋势。
三、写入、存储、查询多环节优化，时序数据库优势明显 1. 时序数据模型及特点 在引入时序数据库之前，先要了解【时序数据】的模型及特点。...1.1 时序数据的数学模型 前面介绍了时序数据的场景，也说明了分析时序数据的意义及传统方案。那么时序数据该怎样存储呢？数据的存储要考虑其数学模型和特点，时序数据当然也不例外。...时序数据库 2.1 时序数据库 时序数据库是管理时序数据的专业化数据库，并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化，从而解决时序数据处理难题： 存储成本： o 利用维度重复、时间递增、指标平滑变化等特性...2.2 开源时序数据库对比 目前行业内比较流行的开源时序数据库产品有 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Graphite等，其产品特性对比如下图所示： 4.jpg 从上表可以看出...(2) CTSDB单节点集群与双节点集群查询性能对比 9.jpg 横坐标：并发数（查询线程数） ，纵坐标：QPS（单位：次/s） 结论：在并发数较高的情况下，双节点集群查询性能较单节点集群有了大幅度提升
活动入口 腾讯云双11：https://cloud.tencent.com/act/double11?...这样的活动不就是双十一 **一天**（24小时）吗？ 时间已经过了，还会有吗？？ 答案是：有！ 铁锅炖大鹅，看看锅里都有啥？ 我勒个去，这哪是薅鹅毛啊，这简直就是割鹅肉啊！！！...会场不参与；12月15日统计有效订单，统一发放。...举例：你在11.11活动页面有效订单共11887元，则在12月15日会收到1100元无门槛代金券。 ?...活动入口：腾讯云双11 https://wj.qq.com/s2/9187586/ebd9/
测试分为：1、从属关系型知识导致的传导，2、时序因果型知识导致的传导，3、对象属性关系型知识导致的传导。 测试案例： 人：你喜欢咖啡吗？...II.2 测试（对知识的表述）假设数据库中存在知识 人：苹果属于水果吗？...（从属关系型知识） NicoAI：是的 人：如果天气阴云密布，接下来会发生什么（时序因果类型知识） NicoAI：天很可能会下雨 人：苹果是什么颜色（对象属性关系型知识） NicoAI：有红色、有绿色，...（事件时序规律的打破，在不知道原因的情况下） NicoAI：Peter 你今天又开会开迟了吗 12：30 了还不去吃午饭啊？...（事件时序规律的打破，在之前没记录过原因的情况下） NicoAI：Peter 你又在玩游戏吗，吃完午饭不睡午觉？
两次淘汰法 异常的读写时序，或导致旧数据入缓存，一次淘汰不够，要进行二次淘汰 a）发生写请求时，先淘汰缓存，再写数据库，额外增加一个timer，一定时间（主从同步完成的经验时间）后再次淘汰 b）发生读请求时...Codd的12条法则 另外，我们回顾一下数据库之父Codd的12条法则，作为数据库设计的指导性方针： 信息法则 关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。...数据的物理独立性 不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都保持着逻辑上的不变性。...数据的逻辑独立性 当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑上的不变性。...分布独立性 不管数据在物理是否分布式存储，或者任何时候改变分布策略，RDBMS的数据操纵子语言必须能使应用程序和终端活动保持逻辑上的不变性。
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...体现在业务层面，消费者如今参加秒杀活动，无论是否是双节的大促高峰期，瞬时就可以得到抢购结果的反馈，不需要等待。在数据库层面实现抢购公平，意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
一行图像数据获取时序图如下： 一帧图像数据获取时序图如下： （1） SCCB简介 SCCB协议有两线也有三线，两线为SIO_C与SIO_D,三线为SIO_E、SIO_C 与SIO_D。...（8位数据+don’t care） ID地址组成： 写操作有： start + ID地址（地址位42）+ 寄存器地址 + 数据 + stop 读操作：根据SCCB接口的读操作时序有两个阶段传输组成...（1） 写时序概述 （单个）写时序：主机—->发生控制字节—>从机应答—->主机传存储器地址—->传数据。...（单个）写时序：起始位—>控制字节（最低位为0）—>应答位—>一个字节的存储器地址—>应答位—一个字节的存储器地址（可选）—应答位（可选）—写入一个字节的数据应答位……停止位 （2） 写时序具体过程：...调用配置IP核 RAM.ROM读取有延时，要在扫描第一个点的前两个时钟周期读取RAM/ROM，我在这里用的 是双口RAM，在Vivado这里显示的是有两个时钟的周期的延时，也就是当你给读命令时，RAM会把读出来的数据缓存两级才会输出给你想给数据的地方
2.11 在经验回放中我们观察 \pi 的价值，发现里面混杂了一些不是 \pi 的经验，这会有影响吗？ 没影响。...但是对于双深度Q网络的两个Q网络，第一个Q网络决定哪一个动作的Q值最大，以此来决定选取的动作。我们的Q值是用 Q' 算出来的，这样有什么好处呢？为什么这样就可以避免过度估计的问题呢？...2.16 使用蒙特卡洛和时序差分平衡方法的优劣分别有哪些？ 优势：时序差分方法只采样了一步，所以某一步得到的数据是真实值，接下来的都是Q值估测出来的。...（2）深度Q网络采用了经验回放的技巧，从历史数据中随机采样，而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。 3.4 友善的面试官：请问，随机性策略和确定性策略有什么区别吗？...深度Q网络有3个经典的变种：双深度Q网络、竞争深度Q网络、优先级双深度Q网络。 （1）双深度Q网络：将动作选择和价值估计分开，避免Q值被过高估计。
1、概述 在工业大数据数据库存储领域，除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外，还有一种类型的数据库是非常常用，而且是非常有必要的，就是实时数据库，以及时序数据库。...但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？ 1.1发展历史 实时数据库是数据库系统的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。...翻译过来就是“时序列数据库用来存储时间序列（time-series）数据并以时间（点或区间）建立索引的软件系统。”...它主要是为了解决当时关系型数据库不太擅长的领域，包括： 1、 海量时序数据的实时读写操作 2、 大容量时序数据的存储 3、 集成了工业接口的时序数据采集 4、 集成控制功能，可实现实时控制...10 技术服务能力 使用需专业运维团队 有问题可以社区提问或联作者 开发团队在中国，有专门的售后服务团队 11 纵向管理能力 — 支持集团级应用和多级部署 12 主要应用行业 物联网 电力(电网、发电
1 时序数据库分类 Time Series Database 当前主流的时序数据库存储引擎大多数都只支持一种时间序列模型（单元或多元），我们可以按照时序数据库是单元时间序列存储引擎，还是多元时间序列存储引擎对其进行分类...少部分原生时序数据库的存储引擎也采用多元时间序列模型构建存储引擎，如 TDengine。...2 Apache IoTDB 双存储引擎 Storage Engine Apache IoTDB 从0.13版本开始，创新定义了时序数据库双存储引擎，内置两款高效的存储引擎：支持单元时间序列的非共享时间戳存储引擎和支持多元时间序列的共享时间戳存储引擎...双存储引擎定义 从整个数据库管理系统的整体架构来看，存储引擎向上对接查询引擎，为查询引擎提供标准化的数据访问格式，向下对接存储介质，按照文件格式规定的数据组织，以数据页或其他单元为粒度，通过存储介质提供的特定接口...双存储引擎数据模型设计 将两种存储引擎融合到一个数据库中，首先遇到的问题就是如何兼容原有的数据模型，以及如何让用户指定使用哪种存储引擎。
，适用于慢时钟域数据到快时钟域； （2）异步双口RAM（异步FIFO可以实现同样效果）——多bit数据跨时钟域处理； （3）格雷码转换； （4）加握手信号。...，在ModuleB启动的10us内，ModuleA一直在传输数据，一共2us有效数据，需要存储 1280Mbit/s * 2us = 2560 bit；在第11us，ModuleA传输数据 1280Mbit.../s * 1us = 1280 bit，ModuleB读取 640 Mbit/s * 1us = 640 bit，需要存储 1280 - 640 = 640 bit，此时共需存储 2560 + 640...答案：11，12 解析：2048=2^11^，2048深度，是11位地址位，2048*12表示11位输入地址、12位输出数据（ROM只能输出）。...B= 2'b10 (从MSB开始，第一个1出现在A的bi2) B[1]= （） B[0]= (). 5.某个SRAM共12根地址线A11 -A0，32根数据线D31-D0, 如果要实现20Dytes的Memory
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。 ...这里比较麻烦的是去重运算，常规方法要一直保持一个去重后的结果集，每一条原数据都要到结果集中查找是否有相同的，以决定丢弃还是添加，这需要占用一块不小的内存并执行复杂的比对动作。...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...漏斗分析本质上是时序计算，每个用户都要按照时间顺序去找发生的事件。
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。...这里比较麻烦的是去重运算，常规方法要一直保持一个去重后的结果集，每一条原数据都要到结果集中查找是否有相同的，以决定丢弃还是添加，这需要占用一块不小的内存并执行复杂的比对动作。...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...漏斗分析本质上是时序计算，每个用户都要按照时间顺序去找发生的事件。
接口 LCD_CS：LCD片选信号 LCD_WR：LCD写信号 LCD_RD：LCD读信号 DB[17：1]：16位双向数据线 LCD_RST：硬复位LCD信号 LCD_RS：命令...MCU的D0~D15 并口时序 模块的 8080 并口读/写的过程为： 先根据要写入/读取的数据类型，设置RS为高（数据）/低（命令），然后拉低片选，选中ILI9341，接着根据读数据...然后： 读数据：在RD的上升沿，读取数据线上的数据（D[15：0]）； 写数据：在WR的上升沿，使数据写入到ILI9341里面； 驱动时序 以下几个重点的时序值得我们去注意一下，因为与我们的读写操作有关...其操作时序和SRAM的控制完全类似，唯一不同的就是TFTLCD有RS信号，但是没有地址信号。 ...外设接口 STM32的FSMC支持8/16/32位数据宽度。FSMC的外部设备地址映像，STM32的FSMC将外部存储器划分为固定大小为256M字节的四个存储块。
l每个核包含带有校验的32KB L1指令高速缓存和32KB L1数据缓存。 l双核共享带有校验的512KB L2高速缓存。 l每个核带有私有的定时器和看门狗定时器。...lDMA控制器，其中四个通道用于PS，实现存储器与系统内的任何存储器的数据交换，另外四个通道用于PL，实现存储器到PL以及PL到存储器的数据交换。...，支持ONFI规范1.0；提供16字读和16字写数据FIFO的能力；提供8字命令FIFO；用户可通过配置界面修改IO周期的时序；提供ECC辅助功能；支持异步存储器工作模式。...对于并行SRAM/NOR控制器来说，支持8位数据宽度，以及最多25位地址信号；提供两个片选信号；提供16个字读和16个字写数据FIFO；提供8个字命令FIFO；对于每个存储器，提供用户可配置IO周期时序...它提供的寄存器和数据结构遵循扩展主机控制接口规范。 l支持最多12个断点。 1.3.4. SD/SDIO控制器 l作为zynq-2000基本的启动设备。 l内建DMA控制器。 l该控制只支持主模式。
，写多读少； 7.用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值； 8.数据是有保留期限的； 9.数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的； 10.除存储查询外，还往往需要各种统计和实时计算操作...； 11.流量平稳，可以预测； 12.往往需要有插值等一些特殊的计算； 13.数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。...随后又发现有时序数据库，马上看他们文档和代码，发现他们利用了时序数据一些特点，但还是没有充分利用，而且只是定位为一个数据库。...后面又了解到工业界有实时数据库，发现这些实时数据库都是老古董产品了，基本上都还是Windows上研发，价格贵，而且没有标准SQL，水平扩展几乎没有，大数据分析能力几乎没有，完全没有能力应对日益增长的大数据量和大数据分析需求...一个分布式高可靠、持久化存储的消息队列，每台手机需要推送的消息就放在一个队列里。消息队列与物联网的时序数据有区别吗？本质上没有。
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