介绍 Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。...在本教程之后，您将了解如何根据维度，聚合和转换时间序列选择和过滤时间序列，以及如何在不同指标之间进行算术运算。在后续教程中，我们将基于本教程中的知识来介绍更高级的查询用例。...输出应如下所示： 右侧表格列中显示的数值是每个时间序列的当前值。可以随意绘制输出图形（单击“ 图形”选项卡并再次单击“ 执行”）以获取此查询和后续查询，以查看值随时间的变化情况。...demo"}[15m]) 结果应如下所示： 我们现在知道如何计算具有不同平均行为的每秒速率，如何在速率计算中处理计数器复位，以及如何计算仪表的导数。...count：计算聚合组中的序列总数。 您现在已经学会了如何聚合系列列表以及如何仅保留您关心的维度。 第7步 - 执行算术 在本节中，我们将学习如何在Prometheus中进行算术运算。
操作的开销以及可选择性 实现JoinOptimizer的orderJoins方法；该方法为一系列连接生成最佳的顺序，前提是在前两个步骤中计算的统计信息 ---- 优化大纲 回忆基于成本的优化策略： 使用表的统计数据估计不同查询计划的花费...；通常，计划的成本与中间连接和选择的基数(生成的元组的数量)以及筛选器和连接谓词的选择性有关 通过这些统计数据以最优的方式排序连接和选择操作，并从多个备选方案中为连接算法选择最佳实现 在本次实验，我们将会通过代码实现这些功能...查询解析器已经为每张表创建了一个TableStats实例，并且将其传递给了你的查询优化器 我们应该实现TableStats中的如下方法： 实现TableStats构造方法：编写扫描表的代码创建我们需要的统计数据...这样，排列问题就变成了一个子集问题了，如ABCDE五张表，可以(A, B)(C, D, E)，可以(B, A)(C, D, E)等等。...通常，查询计划的代价与中间进行连接和选择产生的记录数的基数有关，以及过滤和连接的选择性。 通过这些统计信息，我们可以选择最佳的连接和选择顺序，从多个查询方案中选择一个最佳的计划去执行。
2、 确定计数范围和边界并识别功能用户需求 计数范围和边界需识别计数目的。不同的计数目的决定了计数范围和软件边界的划分。实际使用过程中通常为系统的管理边界， 特殊系统会以架构为边界。 ...该需求被分解为较小的工作单元，如添加员工信息、修改员工信息、删除员工信息和查询员工信息。...它适用于以下领域的软件功能度量： 业务应用软件，这类软件通常用于支持业务管理。如银行、保险、电信等。 实时软件。用于过程控制和自动数据获取软件。如嵌入式程序、中间件。 ...(五) 示例 用户借阅图书，图书管理员需录入借阅人信息并保存到数据库中，同时提供查询登记列表功能。...然后汇总计算出总功能点数为 5 个 FP。
本文将深入探讨ConcurrentHashMap的底层存储结构、红黑树转换时机、核心属性sizeCtl、散列算法、计数器的安全机制以及size方法的实现策略。...默认情况下，ConcurrentHashMap会初始化一个长度为16的数组，数组的每个元素都是一个链表或红黑树的头节点。这种设计旨在平衡查询效率和空间占用。...在ConcurrentHashMap中，散列算法用于将键映射到一个固定的桶中。...因此，需要遍历所有段来获取每个段的大小。 累加段大小：将每个段的大小累加起来以获得总大小。 考虑并发情况：由于在获取大小的过程中可能有其他线程正在进行添加或删除操作，因此返回值可能不是完全准确的。...八、总结与展望 8.1 总结 本文深入探讨了ConcurrentHashMap的底层存储结构、红黑树转换时机、核心属性sizeCtl、散列算法、计数器的安全机制以及size方法的实现策略。
优化查询性能（二） 使用索引 索引通过维护常见请求数据的排序子集，提供了一种优化查询的机制。...如果查询计划中的第一个项目是“Read master map”，或者查询计划调用的模块的第一个项目是“Read master map”，则查询的第一个映射是主映射，而不是索引映射。...指数分析报告选项包括： 索引使用：此选项获取当前名称空间中的所有缓存查询，为每个查询生成显示计划，并记录每个查询使用每个索引的次数以及名称空间中所有查询对每个索引的总使用量。...通常，表扫描列表和临时索引列表会重叠；修复其中一个会删除另一个。结果集按从最大块计数到最小块计数的顺序列出表格。提供了显示计划链接以显示对帐单文本和查询计划。...结果集按从最大块计数到最小块计数的顺序列出表格。提供了显示计划链接以显示对帐单文本和查询计划。 对应的方法是%SYS.PTools.UtilSQLAnalysis类中的tempIndices()。
介绍 Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。...准备 本教程基于如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus中概述的设置。至少，您需要按照该教程中的步骤1和步骤2来设置Prometheus服务器和三个受监控的演示服务实例。...您现在知道如何解释直方图度量以及如何在不同时间范围内从它们计算分位数，同时还可以动态地聚合某些维度。 第4步 - 使用时间戳指标 在本节中，我们将学习如何使用包含时间戳的指标。...： 或者，要获取关闭实例的总数： count by(job) (up{job="demo"} == 0) 这将显示1： 这些类型的查询对于基本的刮擦健康警报很有用。...您现在知道如何查询实例健康状况了。 结论 在本教程中，我们构建了如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus的进度，并介绍了更高级的查询技术和模式。
导言 特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示例。 1. 特征交叉 特征交叉是指将两个或多个特征进行组合生成新的特征，以提高模型的表达能力。...特征选择 特征选择是指从原始特征中选择出对模型训练有帮助的子集。LightGBM提供了特征重要性的评估，可以根据特征重要性来进行特征选择。...特征编码 特征编码是将非数值型特征转换为数值型特征的过程。LightGBM支持对类别型特征进行特殊的编码，如类别计数编码、均值编码等。...以下是一个简单的示例： import category_encoders as ce # 类别计数编码 count_encoder = ce.CountEncoder() X_train_count_encoded
在redis中的实现 Redis提供了对HyperLogLog的内置支持，使得在实际应用中使用它变得异常简单。以下是如何在Redis中使用HyperLogLog的基本指南，以及一些常用命令的示例。...示例：假设有两个HyperLogLog分别统计了网站在两个不同时间段的访客IP，现在我们想要一个总的统计： PFMERGE totalVisitors morningVisitors eveningVisitors...应用场景 HyperLogLog由于其独特的性能和特性，适用于各种需要快速、大规模且近似统计唯一元素数量的场景。以下是一些典型的使用案例，以及HyperLogLog在这些场景中的优势和局限性。...与传统方法的对比 集合： 精确计数：使用集合（如HashSet）可以精确地计数，但它们在处理大数据集时会消耗大量的内存。 适用性：对于小数据集或需要精确结果的场景，集合是一个好的选择。...实时分析：HyperLogLog的快速更新和查询特性使其非常适合实时数据分析，比如在线广告中的观众计数或社交媒体上的实时活跃用户统计。 分布式系统：在分布式系统中，数据可能分散在不同的节点上。
分页的主要实现步骤如下：获取总记录数：统计数据库中符合条件的记录总数。计算分页信息：确定每页显示的记录数量、总页数以及当前页。查询数据：根据分页参数，从数据库中查询当前页的数据。...数据分页实现以下是一个简单的分页实现示例：数据库表结构假设我们有一个名为 products 的表，结构如下：CREATE TABLE products ( id INT AUTO_INCREMENT...>解析分页参数：通过 $_GET 获取当前页码，默认显示第一页。LIMIT 和 OFFSET：使用 SQL 查询中的 LIMIT 和 OFFSET 控制返回的数据范围。分页导航：动态生成分页按钮链接。...搜索功能的实现搜索功能可以结合分页进行实现。以下是关键步骤：获取搜索关键字：从用户输入中获取搜索条件。动态生成查询：将搜索条件添加到 SQL 查询中。结合分页：同时处理分页和搜索参数。...总结通过本文的讲解，我们了解了如何在 PHP 中实现数据分页与搜索功能。核心技术点包括：使用 SQL 的 LIMIT 和 OFFSET 实现分页。使用 LIKE 实现模糊搜索。
如果最后有时间，将相同的数据和查询加载到单节点Postgres中并查看我们如何进行比较总是很有趣。...这意味着您可以从系统中获得更多的集体能力。当您定位单个分片时，它非常简单：查询被重新路由到基础数据，一旦获得结果，它就会返回它们。...MapReduce本身是一个框架，用于拆分数据，根据需要将数据改组到节点，然后在重新组合结果之前对数据的子集执行工作。让我们举一个例子，例如累计总浏览量。...如果将工作分配到四个不同的节点，则与使用一个节点的所有计算来执行计数相比，可以看到性能大约提高了4倍。...对于平均值，我们从所有节点和计数中获得总和。然后，我们将总和与计数加在一起，并在协调器上进行最终数学运算，或者您可以将每个节点的平均值求和。
前言 理解并掌握基本最邻近法（ k-NN ）的算法思想以及基本过程，并实现一个 k-NN 算法的函数。...理解并掌握剪辑最近邻算法思想以及基本过程，并实现一个剪辑最近邻算法的函数。...的零向量，用于存储距离值 c = 0; % 初始化类别计数器 for i=1:m % 遍历每一个样本 E(i) = norm(samples(i,:)-x)/sqrt(n...); % 计算每个样本与输入向量 x 的欧氏距离，并标准化 c = max(c,labels(i)); % 更新类别计数器，获取样本中最大的类别标签 end kc = zeros...% 遍历每个子集 eh = head(mod(i,s)+1); % 获取下一个子集的起始索引 et = tail(mod(i,s)+1); % 获取下一个子集的结束索引
在Oracle数据库中，可以通过查询V$SESSTAT和V$SYSSTAT来查询统计值的累计情况。由于这2个视图为动态性能视图，因此，这2个视图的数据收集的仅仅是自实例启动以来的统计数据。...例如，每秒的数据库调用是一个度量。度量值可以从动态性能视图查询获得。其中的值是在一个相当小的时间间隔的平均值，通常为60秒。最近的度量值的历史是在V$视图，同时一些数据也由AWR快照进行持久化保持。...这些信息对于检测潜在的资源消耗，如CPU周期和物理内存，以及检测外设性能不良，如磁盘驱动器是至关重要的。 操作系统统计是硬件和操作系统工作状况的重要的指标。主要包括以下重要信息。...如果磁盘队列开始超过两个，那么磁盘是一个潜在的瓶颈系统。 Oracle数据库提供了一些在I/O调用时的I/O统计信息。这些统计数据在以下视图获取。 ...数据库时间表示在数据库调用中所花费的总时间，是实例工作负载量的总指示器。 在Oracle数控中，每个组件都有自己的统计数据。
谁可以查询 内容 下列项的子集 附注 DBA_ DBA 一切对象 N/A 可能有其它仅限DBA使用的列 ALL_ 每个用户 用户有权查看的一切对象 DBA_视图 包括用户自己的对象以及该用户已获得查看权限的其它对象...下一个权限级别是ALL_前缀级别，它表示查询用户有权查看的所有对象，无论用户是否拥有这些对象。...该类型的视图只显示属于查询用户的那些对象（即存在于用户自己方案中的对象）。 一般情况下，每个视图集都是拥有更高权限的视图集的子集，无论按行还是按列。...V$LATCH 列出锁存器的统计数据 V$SQLTEXT 在SGA中属于共享SQL游标的SQL语句内容 V$LIBRARYCHCHE 有关库缓存性能的统计数据 V$SYSSTAT 包括基本的实例统计数据...V$ROLLSTAT 列出联机的回滚段的名字 V$SYSTEM_EVENT 包括一个事件的总等待时间 V$ROWCACHE 显示活动数据字典的统计 V$WAITSTAT 列出块竞争统计数据，只有当时间统计数据参数被
每当您将一个元素添加到集合时，Redis会确保它不存在于集合中，从而实现了元素的去重。通过检查集合的大小，您可以轻松获取元素的数量，从而进行计数。 2....您可以将需要过滤的数据存储在一个集合中，然后逐个检查其他数据是否在该集合中。这对于处理大量数据并提取特定子集的情况非常有用。 5. 统计数据： Redis集合允许您轻松进行元素统计。...由于集合中的元素是唯一的，Redis可以在O(1)时间内检查一个元素是否存在于集合中。 Redis集合统计是一个强大的工具，可以在不同应用中用于数据分析、计数和去重等操作。...有序集合的成员是唯一的，但分数可以重复。 以下是有关Redis排序集合的深入研究，包括如何在数据集中进行排名、范围查询和排名统计的详细信息： 1....每个用户的行为可以表示为一个集合，通过集合的交集、并集和差集操作，您可以轻松获取各种用户统计信息，如共同点赞的用户、共同收藏的用户等。 2.
它适用于以下领域的软件功能度量： 业务应用软件，这类软件通常用于支持业务管理。如银行、保险、电信等。 实时软件。用于过程控制和自动数据获取软件。如嵌入式程序、中间件。 ...输出、读、写） 3、 度量阶段 新增需求计数 变更需求计数 本地化规则计数（定制规则） 生成度量报告 (四) 数据移动种类 有 4 种类型的数据移动：输入...(五) 示例 用户借阅图书，图书管理员需录入借阅人信息并保存到数据库中，同时提供查询登记列表功能。...此时录入借阅人信息为一个输入CFP，提示信息为一个输出 CFP，保存录入信息为一个写CFP，查询登记列表功能查询条件输入为一个输入CFP 和从数据库读取登记信息为一个读CFP。...然后汇总计算出总功能点数为 5 个 FP。 原则：每一个功能必须有一个输入，一个输出或一个写，即至少2 个CFP 。
：事务：如第一张图中，每一行就是一个事务，如 T100 I1,I2,I5。...后面的I1 I2 I5是该事务中的项数据集：如图一，整个表就是数据集，就是所有的事务的集合。即D = {T100,T200…}项集：包含若干个项（如I1 、I2这样的项）的集合。...如{I1,I2,I5}项集在数据集中出现的次数为2次，分别是第一个和倒数第二个事务。接下来，详细分析算法中的两个步骤：1. 自连接：怎么个连接法呢？...只要有一个不存在，那么该K项候选项集也不可能是频繁项集。这里我们只需要找含有K-1项的子集，而不用找所有的子集，因为这个算法是从下不断递归上来的，含有更少项的子集肯定是在频繁子集里的。...获取C1的时候，因为没有L(0)频繁集，所以单独处理一个函数 * 1. 已经频繁集L(k-1)，{}自连接+剪枝}求出精简后的候选集C(k) * 2.
如果我们需要在运行时计算某些项目的百分比，可以使用 Python 中的随机数生成器或者计数器来模拟这个过程。这取决于我们想要模拟的具体情况和场景。今天我将通过文字方式详细记录我实操过程。...1、问题背景在处理大量交易时，我们需要对一定比例的交易进行审核，但这个比例是动态变化的。例如，如果比例是 50%，则意味着需要对一半的交易进行审核。问题是如何在运行时计算出需要审核的交易数量。...计数器法使用两个计数器，一个用于记录总交易数，另一个用于记录已审核交易数。每次处理一个交易时，将总交易数加一，并根据目标比例计算出应审核的交易数。...这种方法可以保证审核的数量与目标比例一致，但需要维护两个计数器。基于计数器法这种方法类似于计数器法，但它使用一个计数器来存储需要审核的交易数量。...每次处理一个交易时，将计数器减一，如果计数器为 0，则对该交易进行审核，否则跳过。这种方法可以保证审核的数量与目标比例一致，且无需维护两个计数器。
通过GET _cluster/health监视群集时，可以查询集群的状态、节点数和活动分片计数的信息。还可以查看重新定位分片，初始化分片和未分配分片的计数。...Count of Active Shards：活动分片计数。集群中活动分片的数量。 Relocating Shards：重定位分片。由于节点丢失而移动的分片计数。...集群当前正在处理的查询计数。 fetch_current：当前正在进行的fetch次数。集群中正在进行的fetch计数。 query_total：查询总数。集群处理的所有查询的聚合数。...query_time_in_millis：查询总耗时。所有查询消耗的总时间（以毫秒为单位）。 fetch_total：提取总数。集群处理的所有fetch的聚合数。...合并目前正在处理中。 merges.total_docs：合并总数。合并总数的计数。 merges.total_stopped_time_in_millis。合并花费的总时间。
（buffer）以及目标内存，在缓冲池初始化增加内存的时候，总内存会比目标内存稍低一点。...，需要到磁盘中读取时计数。...这个计数器是一个记录读和写的总和并且不能直接在内存中获取只能从因盘中读取（导致resulting in hard page faults），这个问题是由于操作系统必须交换文件在磁盘上，当访问内存时，内存不足则需要交换文件到磁盘上...当然，如果数据库备份或者还原，包括导出、导入数据以及内存中映射文件等等这些也会导致性能计数器超出某个稳定值。...超过20000s，没有内存等待，充足的总内存和较低的编译比率（编译数/查询数）.
在Java并发编程中，我们经常需要对共享资源进行原子性操作，比如计数。...LongAdder常用于需要高并发更新的统计和计数场景。 一、LongAdder的使用 下面代码展示了如何在多线程环境中使用LongAdder来统计并发任务的执行次数，并最终获取总的执行次数。...每个任务都是一个Runnable对象，在其run方法中，我们模拟了任务执行的时间（通过Thread.sleep方法），并在任务执行完毕后使用LongAdder的increment方法增加计数器。...这使得在高并发场景下，LongAdder的性能优于AtomicLong。 适用于统计和计数场景：LongAdder适用于统计和计数场景，如记录某个方法的调用次数、统计某个事件的发生次数等。...四、总结 LongAdder是Java并发库中的一个非常有用的工具类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量，适用于高并发场景下的统计和计数操作。
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