时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
侯淑芳,2016年加入携程机票大数据团队,负责数据分析和挖掘项目,目前主要负责航变预测和话务预测及排班优化。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示,完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
Pandas是一个Python数据分析库,它为数据操作提供了高效且易于使用的工具,可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点,包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库,它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。
随着互联网、尤其是物联网的发展,我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来,在有时间的坐标中将这些数据连点成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
降采样(或在信号处理中,抽取)是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如,假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据,他们将获得3,600个数据点,这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在,如果用户要求整整一周的数据,他们将获得604,800个数据点,并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器,单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
欢迎回到MongoDB模式设计系列。上一次我们研究了属性模式,在本文中,我们将了解一下桶模式。
Prometheus 提供了其它大量的内置函数,可以对时序数据进行丰富的处理。某些函数有默认的参数,例如:year(v=vector(time()) instant-vector)。其中参数 v 是一个瞬时向量,如果不提供该参数,将使用默认值 vector(time())。instant-vector 表示参数类型。
今年的KDD将关注空气质量问题。在过去几年中,空气质量问题已经影响了很多发展中国家的大城市。2011年,康奈尔大学空气质量专家Dane Westerdahl在接受《洛杉矶时报》的采访时表示,有些时候,发展中国家城市的空气质量和“森林大火下风口的空气质量”相当。在众多空气污染物中,悬浮颗粒(particulate matters,简称PM)是最致命的一种之一。直径小于或等于2.5 μm的悬浮颗粒可以进入肺部深处,进入血管,导致DNA突变和癌症,中枢神经系统损伤,和过早死亡(premature death)。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似,但是正如您将在下面看到的那样,如果可以避免,通常建议使用非规范化。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库,有什么特点,用在什么场景,和传统关系型数据库的区别与联系,以及开源解决方案调研。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
它类似于 SQL 的语言,但是PromQL表现力非常丰富,并且内置函数很多,在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
本文的目的是为了解释 Grafana Loki 服务的设计动机。本文档并不会深入描述设计的所有细节,但希望能够对一些关键点进行说明,使我们能够提前发现任何明显的错误。本文主要会回答以下几个相关的问题:我们将如何构建它,为什么还要构建它,可以用于什么场景以及谁会使用它。
今天主要介绍常用的 SQL ,包括对元数据和数据的增删改查,本文的sql都是基于 0.10.0 的,这个大版本马上发布!
【新智元导读】近日,有数据挖掘领域“奥运会”之称的KDD Cup 2018比赛结果出炉。今年的主题为空气质量预测,中国团队Getmax包揽三项大奖,获得两项第一,一项第二的好成绩。本文带来该团队亲述算法思路与技术细节。
版权声明:本文由腾讯云数据库产品团队整理,页面原始内容来自于db weekly英文官网,若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息,并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用,必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载,或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。
我们现在做互联网产品的时候,都有这么一个需求:记录用户在网站或者App上的点击行为数据,来分析用户行为。这里的数据一般包括用户ID、行为类型(例如浏览、登录、下单等)、行为发生的时间戳:
监控作为底层基础设施的一环,是保障生产环境服务稳定性不可或缺的一部分,线上问题从发现到定位再到解决,通过监控和告警手段可以有效地覆盖了「发现」和「定位」,甚至可以通过故障自愈等手段实现解决,服务开发和运维人员能及时有效地发现服务运行的异常,从而更有效率地排查和解决问题。
之前我们介绍过TimeGPT,它是第一个时间序列的大模型,具有零样本推理、异常检测等能力。TimeGPT引发了对时间序列基础模型的更多研究,但是它是一个专有模型,只能通过API访问。
作者 | 钟雨 背 景 在公司运行过程中,尤其是对于偏重数据的互联网公司,业务异常检测是一个非常重要但又很容易被轻视的工作。一旦因为业务发生异常并且没有被及时发现,一定会对公司和客户产生某种程度的损失,从而影响业务正常发展。很多公司都构建了基于规则的报警平台,并将其应用于业务的异常检测。但由于数据模式的快速变化,并且数据中存在着大量噪音,基于规则的异常检测误报率较高。基于机器学习和人工智能的业务异常检测可以获得比传统规则系统更高的准确率和扩展性,但由于面临诸如异常的定义较为模糊、缺少数据标签等诸多
Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构,而PatchTST利用了Transformer架构。
上篇文章【第04期:Prometheus 数据采集(三)】介绍了 Prometheus 数据采集流程,本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
PromQL(Prometheus Query Language)为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
我们在 树义带你学 Prometheus(三):Grafana 图表配置快速入门 - 陈树义 - 博客园 中提到可以针对业务指标做自定义监控,其中有一个设置属性为 Metrics,即:
数据集设计模式,MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
由于气象上经常研究长期气候变化,这些数据动辄上十年,上百年的再分析数据也不少,如何提取这些时间序列,如何生成时间序列,便成为一个问题,之前看到摸鱼大佬作气候研究时使用xarray花式索引提取数据将我震的五体投地,于是也学习了一下时间序列的处理方法与经验。这里分为三部分,一是如何生成时间序列;二是使用xarray提取数据集里的时间序列;三是如何在绘图中使用定制化时间的显示方式。本章节是第一块的内容。
早起导读:pandas是Python数据处理的利器,时间序列数据又是在很多场景中出现,本文来自GitHub,详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战,建议收藏阅读。
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言,可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示,也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示,或者作为数据源,以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾,但是它不是类似 SQL 的语言,因为在时间序列上执行计算类型时,SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富,可以使用标签进行任意聚合,还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中,我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此:(1)高效率的事务获取,(2)低延迟查询和(3)高并发查询率。 在下文中,我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库,并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点,这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换,平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点,并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同,MemSQL支持标准SQL,包括内部和外部联接,子查询,
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用! 👉目录 1 背景介绍
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用!
第2章 Prometheus简介 ---- 2.1 Prometheus起源 Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发,并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后,他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目,并在SoundCloud内部继续开发,最终于2015年1月将其发布 Facebook发现85%的查询是针对26小时内的数据 ---- 2.2 Prometheus
大量医疗数据例如心电图、体温监测、血压监测、定期护士检查等等本质上都是时间序列数据。在这些医学图表的趋势、模式、高峰和低谷中嵌入了大量有价值的信息。医疗行业要求对医疗时间序列数据进行有效分析,这被认为是提高医疗质量、优化资源利用率、降低整体医疗成本的关键。
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因,缺失不是错误、无效,需要对缺失的数据进行必要的技术处理,以便后续的计算、统计。
来源:Deephub Imba本文约1700字,建议阅读9分钟本文为你介绍了医学时间序列数据研究的背景,并提出了3种专为rnn设计的缺失数据填补方法。 这些方法都是专为RNN设计,它们都经过了广泛的学术评估,而且十分的简单。 大量医疗数据例如心电图、体温监测、血压监测、定期护士检查等等本质上都是时间序列数据。在这些医学图表的趋势、模式、高峰和低谷中嵌入了大量有价值的信息。医疗行业要求对医疗时间序列数据进行有效分析,这被认为是提高医疗质量、优化资源利用率、降低整体医疗成本的关键。 一种有前途的医学时间序列
2023年10月,我们发表了一篇关于TimeGPT的文章,TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一,具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云