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...，对存储介质中的数据完成读写操作。...在磁盘占用方面，如下图所示，当多元时间序列下只有一个分量时，因为多元时间序列的存储方式会比单元时间序列多存储时间列各种粒度的统计信息，以及分量值列的空值信息，所以单元时间序列的存储方式在只有一个分量的情况下...我们分别在90%、50%和10%这三种选择率下，对包含30分量，且空值比例分别为0%、10%以及50%的数据集上进行实验。...降采样查询 降采样查询是指使用比数据采集的时间频率更低的频率进行的一种查询方式，是聚合查询的一种特例。例如，数据采集的频率是一秒，想按照1分钟对数据进行展示，则需要使用降采样查询。
为了满足多元化的多场景需求，DataKit 不仅对开源探针和采集器进行了全面兼容，还支持对自定义格式的数据源接入。DataKit 采集的数据，经过核心计算层处理后，会统一存储到 GuanceDB 中。...基于 SelectDB 的存储架构升级因此我们引入 SelectDB 对 GuanceDB 内部架构进行升级，为了更好地介绍 SelectDB 如何在 GunaceDB 中作为存储引擎发挥作用，我们首先介绍一下...在常见的数据库中，大部分数据表的 Schema 是静态的，也有一些数据库如 Elasticsearch 可以通过 Mapping 实现动态 Schema。...例如，当我们今天变更了业务逻辑代码，并对部分业务字段进行了重命名，那么旧的字段名将不会出现在明天的 Variant 列中。因此，我们可以认为 Variant 只维护了最新数据的类型数据。...大部分情况下可直接根据 Variant 的实际数据类型来直接进行断言，只有极少数类型冲突的情况下 Variant 列会升级到 JSON 数据类型，此时我们会根据 DQL 查询中的聚合算子或操作符关联语义来进行实际断言
可能看出 2 个执行计划的差别。 在没有采用动态分析的情况下， CBO 对 t 表估计的还是 12498 行记录，但是用动态分析就显示 1 条记录。 而表中的数据在查询之前已经删除掉了。...动态采样除了可以在段对象没有分析时，给 CBO 提供分析数据之外，还有一个独特的能力，它可以对不同列之间的相关性做统计。 相对的，表分析的信息是独立的。 如： （ 1） 表的行数，平均行长。...---- Level 3 采样的表包含满足 Level 2 定义的所有表，同时包括，那些谓词有可能潜在地需要动态采样的表，这些动态采样的数据块为默认数据块，对没有分析的表，动态采样的默认块为默认数据块的...---- Level 4 采样的表包含满足 Level 3 定义的表，同时还包括一些表，他们包含一个单表的谓词会引用另外的 2 个列或者更多的列；采样的块数是动态采样默认数据块数；对没有分析的表，动态采样的数据块为默认数据块的...---- Level 10 采样的表包含满足 Level 9 定义的所有表，同时对表的所有数据进行动态采 样。 采样的数据块越多，得到的分析数据就越接近与真实，但同时伴随着资源消耗的也越大。
，TDengine 采取一个数据采集点一张表的策略，要求对每个数据采集点单独建表（比如有一千万个智能电表，就需创建一千万张表，上述表格中的 d1001，d1002，d1003，d1004 都需单独建表）...查询数据 标准 SQL，含嵌套查询 时序数据特色函数 时序数据特色查询，例如降采样、插值、累加和、时间加权平均、状态窗口、会话窗口等 用户自定义函数（UDF） 多列模型与单列模型...mnode 支持多副本，采用 RAFT 一致性协议，保证系统的高可用与高可靠，任何数据更新操作只能在 Leader 上进行。...Taosc taosc 是 TDengine 给应用提供的驱动程序（driver），负责处理应用与集群的接口交互，用都是通过 taosc 而不是直接连接集群中的数据节点与整个集群进行交互的。...数据分区 TDengine 除 vnode 分片之外，还对时序数据按照时间段进行分区。每个数据文件只包含一个时间段的时序数据，时间段的长度由 DB 的配置参数 days 决定。
时序数据库排名.png InfluxDB部署简单、使用方便，在技术实现上充分利用了Go语言的特性，无需任何外部依赖即可独立部署。提供类似于SQL的查询语言，接口友好，使用方便。...Query）来实现对海量数据的采样。...InfluxDB是专注于时序数据场景（如，DevOps监控、IoT监控、实时分析等）的高性能时序型数据库，支持灵活的自定义保留策略（Retention Policy）和类SQL的操作接口等。...它通过采样和数据保留策略，以支持将高价值、高精度数据保存在内存中，将低价值数据保存到磁盘。...丰富的权限管理功能，精细到“表”级别。 6. 丰富的时效管理功能，自动删除过期数据，自定义删除指标数据。 7. 低成本存储，采样时序数据，压缩存储。 8.
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。...列式存储的特性，使得对于某个列的统计分析操作异常方便。...5、TimescaleDB TimescaleDB是唯一支持完整SQL的开放源代码时间序列数据库，已针对支持全面SQL的快速提取和复杂查询进行了优化。...TSDB是一种集时序数据高效读写，压缩存储，实时计算能力为一体的数据库服务，可广泛应用于物联网和互联网领域，实现对设备及业务服务的实时监控，预测告警。...TSDB具备秒级写入百万级时序数据的性能，提供高压缩比低成本存储、预降采样、插值、多维聚合计算、可视化查询结果等功能，解决由设备采集点数量巨大、数据采集频率高造成的存储成本高、写入和查询分析效率低的问题
重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...看上面第二张图，以年份为单位，可以明显看出秋冬家庭耗电量增大，春夏则减少；周日耗电量要比一周里的其他六天多。 LSTM预测 LSTM-RNN可以进行长序列观察，这是LSTM内部单元的架构图： ?...LSTM似乎很适合时序数据预测，让它来处理一下我们按照一天为周期的数据： ? LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。...方法很简单，导入原始数据，然后为一年中的某一天和一天中的某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类，他们相互连接，创造更大的聚类。
多档报价数据的存储 行情中心的 level 2 快照数据在一个时间截面上存在多档的报价数据（买一，买二，卖一，卖二等）。当档数固定且不多的情况下，可以进行扁平化处理，即用多个字段表示不同的档位。...2、数组存储（多档报价数据的存储） 表3：10档行情数据示例 表3为10档行情原始数据，每一档包含买价、卖价、买量和卖量4列数据，因此需要40列。...一部分时序数据库不支持大宽表或者存在明显的性能问题。例如ClickHouse会把每列数据都存为一个文件，在大宽表中多列数据文件读写就会遇到显著的性能下降。...时序模型主要存储如行情、订单、委托和指标因子等具有时序特征的大数据；在实际业务中，如计算期权面值需要用到合约乘数，又比如对组合需要根据行业分类进行估值、因子、归因和风险计算，这些场景都是典型的关系模型。...如果SQL语句涉及到分布式表，这些变量和函数会自动序列化到相应的节点；（3）SQL语句不再是一个简单的字符串，而是可以动态生成的代码；（4）SQL语句不仅可以对数据表（table）进行操作，也可对其它数据结构如
时序数据库的背景比较简单：时序数据爆炸式增长，传统的关系型数据库无法处理了。此外，为了更高级的分析，需要将数据向数据仓库导一份，或者交给其他的分析软件，如 R 或 SPSS 进行分析。...未来研究方向 作者还给了一些对未来研究方向的判断，由于作者偏研究数学建模，他们关注的也是如何将模型利用到时序数据库中。...基本有以下三种： 普通的聚合功能，count，max，min这些。 基于数学模型的聚合。比如用一个一次函数来表示时间序列，聚合就更好做。 通过对部分数据采样，得到可能有一定偏差的结果。...作者给出的未来的研究方向也列一下： 不同数据源的传感器数据是异构的，元数据注册复杂 专门为几种特定查询模式进行优化 物理网格系统CPS中，如何根据变动预测数据值，比如通过发动机状态的变动预测速度。...总结 这篇 Survey 对三种架构的分类还是比较清楚的。每种架构也分别对各个系统进行了介绍，本文就不展开了。
与其他组件集成 比如和 Mybatis 集成，在客户端开启相关的 sql 执行统计，并将该统计划分到 Transaction 统计看板中的 type=SQL 的一栏下。 ?...EMonitor 分两路对数据进行隔离处理： Real-Time Streaming Compute：对用户发过来的链路中的 Transaction 、Event 等监控模型转变成指标数据并进行 10s...最后将 10s 预聚合的数据写入到 LinDB 时序数据库（已开源，有兴趣的可以关注 star 下）中，以及 kafka 中，让告警模块 watchdog 去消费 kafka 做实时告警； Real-Time...也就是任意 Metric 打点都可以流经 EMonitor 进行处理了并输送到LinDB时序数据库中。...本阶段的实现方式：支持丰富的 Metric 指标，将链路上的一些报表数据也可以划分到指标中，交给专业的时序数据库来做指标的存储和查询，对接或者自研丰富的指标看板如 Grafana 。
即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 2....带通配符(%)的like语句 同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。...NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于()运算符。...二、写优良SQL的基本规则 1、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度 2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如select id from
还是三者的组合？但如果可能的话，我仍想取得进展。因此，我尝试了几种解决方案：使用互斥锁保护插件对ODBC驱动程序的调用，调整时序，以及最终有效的在初始化后运行模式发现并将模式缓存到文件系统。...但我能够快速迭代这些选择的能力，在其帮助下，起到了决定性作用。 模式发现 Steampipe插件使用Go编写，它们高度依赖Go生态系统中的数据源SDK。...ChatGPT在第一次试验中没有做对。尽管Postgres插件提供了清晰的例子，但它提供的部分解决方案正确地调整了传递给SQLite的SQL，却忽略了定义可选键列这一点。...三个助手都轻松完成了这件事，但ChatGPT的版本最有趣。鉴于我们对第一行采样策略的讨论，它“知道”第一行应该包含空值。 事后总结：复查和解释 最后，我邀请团队回顾代码并解释工作原理。...我已经与ChatGPT进行了广泛讨论，并认为明显的缺陷——对第一行采样的风险可能会对某些列找到空值——对首个版本的插件来说是一个可以接受的风险，该插件可能会在以后用特定于数据库的逻辑进行增强。
如某个用户执行不同 SQL 使用不同的资源规格进行隔离，通过细粒度的应用方式帮助业务分配和隔离资源，减少业务之间的互相影响。...你所要做的就是声明你需要多少个主副本或辅助副本以及你希望如何在集群中管理这些副本，你的愿望就是 Neo4j 的 Cypher 命令。...； 2、多字符分隔符，TXT及CSV数据文件批量导入数据库时，支持多字符的行分隔符和列分隔符； 3、支持中文检索，中英文混合检索，可自建用户字典； 4、强制访问控制，提供不同密级数据混合存放在同表，对用户写读数据进行逐行的人为过滤和检查...2、全新推出超融合架构 超融合架构是在统一框架下，实现内存计算、交易、分析、流处理、时序等多种数据处理能力的融合，在HTAP概念上进行进一步拓展，将时序存储、流处理执行以及向量化分析等多引擎进行统一架构封装...3、云原生多模数据库Lindrom Lindorm Ganos融入宽表模型； Lindorm多模宽表支持Json类型数据； Lindorm时序引擎支持预降采样。
建议在一般情况下采用随机切分的方式划分数据集合，而对时间敏感的任务采用按照时序划分方式（如序列推荐）。 第二，基于采样指标的表现排名与精确排名的相关性略弱，增加采样物品的数量会提高排序相关性程度。...建议在一般情况下（尤其是评估时序不敏感的推荐算法）应采用随机排序，而在时序敏感的情况下（如序列化推荐）采用时序排列。...我们考虑了两种采样策略：随机采样和流行度采样，即根据均匀分布或基于频率的分布对不相物品进行采样。...表2：采样指标不同配置的相关性比较。表中结果对于23个领域进行了平均。...实验结果 图2显示了两个领域之间的平均相关结果。我们对行和列进行重新排序，以便可以在对角线上聚合较大的值。有趣的是，整个热度图似乎包含四大块（组），其中组内相关值高于组间相关值。
2、简述NoSQL（非关系型）数据库和SQL（关系型）数据库的区别？ NoSQL和SQL的主要区别有如下区别： 存储方式 关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中。...索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 10、简述MongoDB常见的索引有哪些？...系统层面 tar备份：可以使用tar之类的系统命令对整个数据库目录进行打包备份。 lvm快照备份：可基于文件系统的LVM制作快照，进行对整个数据库目录所在的逻辑卷备份。...5、简述Prometheus中什么是时序数据？ Prometheus 存储的是时序数据,，时序数据是指按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。...Histogram：直方图 Histogram 主要用于对一段时间范围内的数据进行采样，（通常是请求持续时间或响应大小），并能够对其指定区间以及总数进行统计，通常我们用它计算分位数的直方图。
对视频数据不同掩码策略的示例 时序冗余性 视频数据中包含着密集的图像帧，这些图像帧包含的语义信息随时间变化得非常缓慢。由此可见，视频中密集连续的彩色图像帧是高度冗余的，如图所示。...时序下采样 根据前文中对视频中密集连续帧中存在的时序冗余性的分析，因此在VideoMAE中选择采用带有时序间隔的采样策略来进行更加高效的视频自监督预训练。...具体来说，首先从原始视频中随机采样一个由 $t$ 个连续帧组成的视频片段。然后使用带有时序间隔采样将视频片段压缩为帧，每个帧包含 个像素。...如果选择重建更密集帧的视频片段，其结果会明显低于默认的经过时序下采样的视频片段。...最后还尝试从经过时序下采样的视频片段中重建视频片段中更加密集的帧，但这种设置会需要解码更多的帧，使得训练速度变慢，效果也没有很好。
通常，影响金属的参数会影响该金属层中所有走线的寄生参数，但对其它金属层中走线的寄生影响很小甚至是没有影响。 10.8节中介绍的互连角可用于对互连走线变化进行建模，以便所有金属层都对应到相同的互连角下。...传统互连角下的时序分析会考虑各种角，这些角会同时改变所有金属层，因此无法对这种情况进行建模：METAL2在该角下延迟最大，而METAL3在该角下延迟最小。...如果对单元时序模型和互连寄生进行统计建模，则上述对变化的建模是可行的。...“incr”列中指定了报告中该行的增量标准差。 使用单元和互连走线的统计模型，统计时序方法可以分析各种角条件下的设计，并分析由于工艺和互连参数变化而导致的情况。...如果在已知或可预期的时间会对信号进行采样，则无论信号离时钟沿有多远，都应使用多周期路径，这样静态时序分析至少可以知道一些时序约束的信息。
对时序数据进行建模的话，会包含三个重要部分，分别是：主体，时间点和测量值。套用这套模型，你会发现你在日常工作生活中，无时无刻不在接触着这类数据。...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）： measurement： 度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table；...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。...注意，字段是没有索引的。如果使用字段作为查询条件，会扫描符合查询条件的所有字段值，性能不及tag。类比一下，fields相当于SQL的没有索引的列。...，因为tag是有索引的，tags相当于SQL中的有索引的列。
数据模式 指标数据通常会保存为一个时间序列，其中包含一组值及其相关的时间戳。 序列本身可以通过名称进行唯一标识，也可以通过一组标签进行标识。 让我们看两个例子。...根据 DB-engines 的报告，两个最流行的时序数据库是 InfluxDB 和 Prometheus ，它们可以存储大量时序数据，并支持快速地对这些数据进行实时分析。...一个主要原因是很难通过 SQL 来查询时序数据, 并且难以阅读，比如下面的SQL 你能看出来在查询什么数据吗？...下采样 下采样是把高分辨率的数据转换为低分辨率的过程，这样可以减少磁盘使用。由于我们的数据保留期是1年，我们可以对旧数据进行下采样，这是一个例子： • 7天数据，不进行采样。...• 30天数据，下采样到1分钟的分辨率 • 1年数据，下采样到1小时的分辨率。 我们看另外一个具体的例子，它把 10 秒分辨率的数据聚合为 30 秒分辨率。
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