一、概述 influxdb是一种时序数据库,时序数据库简而言之就是针对时间为KEY的数据存储系统。其可存储海量数据,并且查询性能非常强,可以用来做基于时间的应用,比如日志存储、温度计采集等。...本文通过安装部署、以及简单实用,初步体验influxdb。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢?...好像有点跑题了,这次的思考是:并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢?...上面的唠叨是一个引子,结果就是"不能赚钱的交互不是好交互",简单的说就是好的交互可以赚钱,可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说,我们需要考虑几个因素,第一个就是成本,这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪,好的椅子意味着更高的成本;其次是投入产出比,开门做生意,不为赚钱是很少的,投入越多,意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的,但却是这么多年来产品与体验最好的平衡,从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时,就知道如何处之泰然了。(本届 年会 的主题)
提出论点 好的研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。...两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错的选择。...学生年代,作为老师的一个不成器弟子,学术上没有什么建树,幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打,虽然换了个环境,但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候,其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。
这个复数包含了该频率分量的幅度和相位。频率分量的幅度代表了该分量在原始时域信号中的大小或强度。相对地,相位则表示了该分量引入的时间上的偏移或延迟。...数学上,与频率分量相关联的复数可以表示为具有特定幅度和相位的复指数形式: 这里,()是与频率分量 相关联的复数,∣()∣ 是该分量的幅度,() 是该分量的相位,而 ^(())是一个复指数,其中 是虚数单位...()=∣()∣(cos(())+sin(())) 得到的复数特征由所有的频率分量组成,幅值最大的频率最能代表原始时域序列的周期。...如果对该复数特征的每个频率分量进行复数域上的线性变换,使它和其他复数相乘,则会改变它的相位和幅值,如上图(b)。...我们着重看一下低通滤波,即到底应该过滤掉多少高频的频域信息。 如图所示,即使只保留原始频域表示的四分之一,滤波后的波形也显示出最小的失真。
Prometheus时序数据库-报警的计算 在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的。...自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥。在本篇文章里,笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的。...我们先聚焦于最重要的计算逻辑。也就是其中的query。其实,这个query是对NewInstantQuery的一个简单封装。...想知道具体的计算流程,可以见笔者之前的博客《Prometheus时序数据库-数据的查询》 计算出左节点的数据之后,我们就可以和右节点进行比较以计算出最终结果了。...其强大的报警计算功能就是其中之一。了解其中告警的计算原理,才能让我们更好的运用它。
时序数据库是近两年的热门话题,不断有新的时序数据库产品发布,但在我个人看来,目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案,帮助开发者认识各个产品的异同,为特定场景选择最适合的产品,各个数据库厂商基于自身优势和特点...本篇博客就结合本人的一些看法,从不同维度来分析时序数据库产品的异同,同时也希望有更多的人关注时序数据库,在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策,共同推动时序数据库的发展。...各个时序数据库对时间线有不同的称呼,例如:松果时序数据库的“设备”、influxDB的“Measurement和Tags的组合”、TDEngine的“子表”以及实时数据库的“测点”。...并不是支持复杂查询就比不支持好!例如:在关系库中时常发生由于一个复杂的SQL导致数据库服务hang住了。...最后,任何一个产品都有其适用性和局限性,完善时序数据库的评价体系才能客观、公正的对比各个产品的优势和特点及其适用场景,让时序数据库厂商充分发挥自身优势定位产品方向,研发出针对特定场景最适合的时序数据库产品
FPGA中的时序问题是一个比较重要的问题,时序违例,尤其喜欢在资源利用率较高、时钟频率较高或者是位宽较宽的情况下出现。本文介绍时序分析的原理以及出现时序问题时一般的解决办法。...基本概念 建立时间和保持时间是FPGA时序约束中两个最基本的概念,同样在芯片电路时序分析中也存在。 ?...Quartus的逻辑分区约束 既然是FPGA和外部接口的时序问题,也就是输入输出的寄存Rxd/Txd的寄存器到外部器件寄存器的时序问题。 ?...寄存器到寄存器之间建立和保持时间时序要求 在FPGA的设计中除了应该考虑到输入输出接口的时序,还应该考虑到内部寄存器到寄存器的时序问题。...实例:使用vivado进行简单的时钟约束 Vivado下时钟约束可以参考这两个文章: https://blog.csdn.net/neufeifatonju/article/details/80450951
日志类的数据时候存储在时序数据库中,下面就是时序数据库influxdb的安装 curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | apt-key add...sinamail select * from webmail_log 这个sql语句这样理解,空格分割开,空格前面的叫tag,后面的叫field tag有索引 field没有索引,如果查询比较多就把要查的定义成...tag 多个tag用逗号分割 ,多个field也要逗号分割 插入和查询,注意引号的使用,使用不对插不进去,查不出来 insert webmail_log,ip=111.222.333.444,username
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的,每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了,然而随着内容的增加,发现很多地方无法深入的执行下去,只能含糊其辞,给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢?带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番,在前辈的指点下,终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...举个实例 其实遇到困惑的地方还是蛮多的,这里就拿二级导航来举例,希望大家能举一反三,多多思考与实践。 ?...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式,因为这一块的界面不是我做的(都是借口),所以规范不太了解,导致在做整个项目的规范时,遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分(间距)也是固定的,所以只有红色区域是可变化的,因为红色区域的文字个数是可以变化的,我们只要给出字体大小即可。
从自己十多年研究经历来看,如何判断一个研究想法好不好,以及这些研究想法从哪里来,对于初学者而言的确是个难题。所以,简单攒了这篇小短文,分享一些经验和想法,希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践的计算机学科而言,想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢?我理解这个”好“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索,是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 时序数据库全称为时间序列数据库。...时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。...物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点,传统的关系型数据库在面对物联网数据时,显得应对发力,基本上属于功能过剩但性能不足。...目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下: 1.InfluxDB 2013 DBMS for storing time series, events and metrics www.influxdata.com...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
前言 在之前的文章里,笔者详细的阐述了Prometheus时序数据库在内存和磁盘中的存储结构。有了前面的铺垫,笔者就可以在本篇文章阐述下数据的插入过程。...监控数据的插入 在这里,笔者并不会去讨论Promtheus向各个Endpoint抓取数据的过程。而是仅仅围绕着数据是如何插入Prometheus的过程做下阐述。...创建的过程包含了seriesHashMap/Postings(倒排索引)/LabelIndex的维护。...这点也是监控业务的特性决定的。...具体可见笔者之前的博客《Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构》 总结 在这篇文章里,笔者详细描述了Prometheus数据的插入过程。
前言 在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。...在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程。...如果想了解在磁盘中的数据寻址,可以详见笔者之前的博客 > evaluator.Eval 通过populateSeries找到对应的数据,那么我们就可以通过...ok || t > refTime { // 由于我们需要的是<=refTime的数据,所以这边回退一格,由于同一memSeries同一时间的数据只有一条,所以回退的数据肯定是<=refTime的...return enh.out } 好了,有了上面的处理,我们聚合的结果就变为: 这个和我们的预期结果一致,一次查询的过程就到此结束了。 总结 Promql是非常强大的,可以满足我们的各种需求。
在前面的文章中,笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器,报警计算功能是必不可少的。自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥。.../组装/发送的所有逻辑。...我们先聚焦于最重要的计算逻辑。也就是其中的query。其实,这个query是对NewInstantQuery的一个简单封装。...想知道具体的计算流程,可以见笔者之前的博客《Prometheus时序数据库-数据的查询》 计算出左节点的数据之后,我们就可以和右节点进行比较以计算出最终结果了。...其强大的报警计算功能就是其中之一。了解其中告警的计算原理,才能让我们更好的运用它。
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在 18 和 30 之间,性别为女性这样的组合查询。...倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree 索引是为写入优化的索引结构。...当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新慢。要进一步深入的化,还是要看一下 Lucene 的倒排索引是怎么构成的。 ?...PostgreSQL 从 8.4 版本开始支持通过 bitmap 联合使用两个索引,就是利用了 bitset 数据结构来做到的。当然一些商业的关系型数据库也支持类似的联合索引的功能。...简单的结论是:因为 Frame of Reference 编码是如此 高效,对于简单的相等条件的过滤缓存成纯内存的 bitset 还不如需要访问磁盘的 skip list 的方式要快。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说,“应用程序开发人员希望快速行动,而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验,这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”,这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的?您的应用程序团队的辛劳在哪里?...“你想让你的团队更接近平台,与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施,”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动,某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版,说:“我说话的这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统的单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型的,有的模块则是对内存需求更大的,这些模块的代码写在一起,部署的时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大的机器,如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦,这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目,现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得,这是最大的挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱,越搞越麻烦,你可能会觉得微服务真坑爹,后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么买域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...其实有心的用户会发现,网络上的域名供应商虽然多,但不少域名供应商的都只是代理的性质,所提供的域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好?如何挑选域名供应商?
从自己十多年研究经历来看,如何判断一个研究想法好不好,以及这些研究想法从哪里来,对于初学者而言的确是个难题。所以,简单攒了这篇小短文,分享一些经验和想法,希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践的计算机学科而言,想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢?我理解这个”好“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索,是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。
大型互联网企业诸如阿里、网易之类的也可以针对mysql做mysql集群和存储引擎的开发。 今天主要是想解释一下mysql体系中,数据库和数据库实例的概念。...很多人都在用mysql,也有很多人认为数据库就是数据库实例,就是mysql。但细究下来,其概念还是有些区别的。...数据库实例: 那什么是数据库实例呢?简单讲,数据库实例就是访问数据库的应用程序。在Mysql中,就是mysqld进程了。...我们要想对数据库文件进行增、删、查、改的操作,直接通过文件系统操作数据库文件是不可能的,也是不允许的。这就需要数据库实例的帮助。...数据库实例这个应用程序实现了对数据库操作的封装,同时也实现了SQL语言的解析,让用户用SQL语言这种简单直接的方式去操作数据库的内容。 以上就是Mysql体系中,数据库和数据实例两种概念的区别和联系。
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