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实时时间序列分析：持续聚合

在寻找使用TimescaleDB的理由时，您通常会看到一个名为“连续聚合”的功能。...简单来说，TimescaleDB中的连续聚合是超表的聚合查询的增量式自动更新的物化视图。 收集时间序列数据时，您的数据摄取频率通常远高于进一步分析或审计目的所需的频率。...性能提升，存储减少 使用时间序列数据具有几个明显的优势。这些优势体现在更快的查询性能和降低的存储成本。...需要解析的记录更少 = 更快的查询速度和更少的存储数据。 它们也不依赖于原始源数据的存在。这意味着您可以删除底层的超表，同时仍然保留通过连续聚合下采样的数据集。...您可以出于历史目的保留已从源超表（手动或通过数据保留策略）中删除的连续聚合中的数据，并刷新所有其他数据；或者，您可以选择使连续聚合和超表自动保持同步，同时考虑这些保留策略。

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PostgreSQL亿级行数据处理

这篇文章展示了如何使用Timescale的列存储和块跳过索引功能来减小表大小并加快搜索速度。 以下是我们将遵循的方法。首先，我们将数据插入到未压缩表中以获取初始大小和查询速度。...因此我们使用了timescaledb-parallel-copy工具将数据导入表中。...这些结果证明了使用 TimescaleDB 的压缩功能的显著优势，无论是在存储节省方面还是在查询性能改进方面。...此功能使开发人员能够使用元数据在规划或执行期间动态修剪和排除分区（称为块），因为并非所有查询都非常适合分区。...这种有针对性的访问最大限度地减少了磁盘 I/O 和计算开销，使查询更快、更高效，尤其是在拥有数十亿行的超表中。

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    如何使用PostgreSQL构建用于实时分析的物联网流水线

    当数据流式传输到 Kafka 主题时，它会通过 Kafka Connect 同时被摄取到 PostgreSQL 的 Timescale 数据库中。...为了速度和方便，我们在成熟的 PostgreSQL 云平台 Timescale Cloud（30 天免费试用，无需信用卡） 中使用了 TimescaleDB，但您也可以始终使用开源扩展。安装方法。...() AND $__timeTo() AND sensor_id = $sensor_id; 理解查询 以上查询从 metrics 表中检索指定时间范围和特定传感器 ID 内 value 列的最小值和最大值...仪表板将自动更新以显示所选传感器和所需日期范围的最小值和最大值。...结果 该图表显示传感器 ID 23 在 2023 年 5 月 29 日至 2023 年 5 月 31 日的日期范围内，最小值为 0.265，最大值为 0.999。

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    性能居然跑赢了ClickHouse和InfluxDB

    以错误的时间顺序到达的数据在被持久化到磁盘之前会在内存中进行处理和重新排序。因此，数据在到达数据库中之前已经按时间排序。因此，QuestDB不依赖计算密集的索引来为任何时间序列的查询重新排序数据。...这种衬垫模型与其他开源数据库（如InfluxDB或TimescaleDB）中的LSM树或基于B树的存储引擎不同。 除了更好的数据获取能力，QuestDB的数据布局使CPU能够更快地访问数据。...我们将数据存储在列中，并按时间进行分区，以在查询时从磁盘中提取最小的数据量。...数据被存储在列中，并按时间进行分区 QuestDB与ClickHouse、InfluxDB和TimescaleDB相比如何？...使用4个线程的TSBS基准测试结果：QuestDB、InfluxDB、ClickHouse和TimescaleDB每秒获取的行数。

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    Zabbix 6.0 TimescaleDB 安装配置

    Zabbix中国峰会演讲嘉宾 2020年Zabbix全球峰会演讲嘉宾 自主研发开源组件Zabbix报表系统ZbxTable，在社区大获好评 前言 Zabbix 6.0目前已发布beta1版本，包含众多新功能和新特性...空间维度指属性字段（例如传感器ID，用户ID等）； 支持多个SERVER，多个CHUNK的并行查询。...分区在TimescaleDB中被称为chunk； 自动调整CHUNK的大小； 内部写优化（批量提交、内存索引、事务支持、数据倒灌）； 复杂查询优化（根据查询条件自动选择chunk，最近值获取优化(最小化的扫描...可自动压缩历史数据存储，节省50-70%的存储空间，同时具备自动分区功能。通过Zabbix Housekeeper清理历史数据时直接清理对应的分区，大大提高了历史数据的清理效率。...TLS连接 这里zabbix server name留空即可，选择对应的时区，这里选择Asia/Shanghai 确认无误后点击Next 创建文件成功，如失败可能是web目录没有写入权限

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    时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之前言（一）

    IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看...：IoTDB在实际公司中的使用信息收集 IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution 以及各种生态的连接器。...整个系列的文章会从行业背景开始讲起，了解一个行业具体的使用场景，然后介绍 TsFile 是以什么样的格式来保存数据的，再介绍 Server 里怎样完成一次查询，最后在介绍一条完 整的 SQL是怎样从 Client...下面的介绍中，使用由简单到复杂的数据逐步介绍在物联网行业中，通用的一些问题和方向。 1.基本存储 假如我是一个公司，对外播报北京、天津、上海三地的温度数据，从而实现盈利。...且硬盘占用是最小的，这在数据比较大的线上业务中，可能每个月会差出来 1 到 2 块硬盘。 2.

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    【官方详解】Zabbix, 时间序列数据和TimescaleDB

    规划器会考虑很多因素——比如表格有多大,结果是否必须排序,这些索引能起到什么帮助,仅仅举几个例子 定义路径后,引擎通过访问所有必要的数据块(通过使用索引或按顺序扫描数据块)来执行查询,运用排序和筛选条件...对于大表,这是一个比较“昂贵”的操作,可能需要花费比数据本身操作多很多的时间 引擎还可以更新内部数据使用情况统计信息,以供查询计划程序进一步使用 这里有很多工作要做!...如果要优化数据库中的查询性能,大多数DB引擎都会为你提供大量要使用的旋钮和开关,但这些旋钮和开关通常只适用于一些普通工作流中,其中插入和删除语句与更新语句一样频繁。...数据库知道哪些表必须被视为时间序列数据(所有需要的优化都已到位),同时你又可以继续对时间序列和常规数据库表使用SQLs。...同时, 在从0亿条记录到3亿记录的整个运行过程中, TSDB 速度稳定保持在130k NVPS。 请记住, 这不是一个简单的数据库测试, 而是整个系统在使用不同的后端时性能如何的展示。

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    用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统

    metric信息通过analysis core模块将数据放入持久化容器中（ES，H2（内存数据库），mysql等等），并进行二次统计和监控告警 webapp：前后端分离，前端负责呈现，并将查询请求封装为...，而是主要使用ElasticSearch（当然开源的基本上都是这样来保持简洁，例如Pinpoint也只使用了HBase），所以数据容器的特性以及自己数据结构基本上就限制了业务的上限，以ES为例： ES查询功能异常强大...，在数据筛选方面碾压其他所有容器，在数据筛选潜力巨大（Skywalking默认的查询维度就比使用HBase的Pinpoint强很多） 支持sharding分片和replicas数据备份，在高可用/高性能...把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary字段并且将字段标记为not_analyzed来避免进行预处理建立查询索引 总体来说，Skywalking尽量使用ES在大数据和查询方面的优势...，如果后续要增强业务相关的搜索查询的话，应该还需要增加一些用于保存动态内容（如messageId，orderId等业务关键字）的字段用于快速定位 指标 指标数据相对于Tracing则要简单得多了，一般来说就是指标标志

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    为什么我们选择 Thanos 进行长期指标存储？

    在这篇文章中，我们讲述了我们如何在众多项目中选择用于长期指标存储的故事。...不仅因为......良好的存储成本......而且因为它使异地复制和查询更快。两种互补的技术可以实现这一点。 首先，压缩——一些项目需要，但不是全部——以更紧凑（可能查询速度较慢）的格式存储指标。...压缩——正如我们在这里理解和使用的术语——意味着不会丢失信息。 然后，聚合意味着通过降低数据的分辨率来丢失信息。这可以发生在“时间”或“空间”中。...在前六名（InfluxDB、TimescaleDB、M3DB、Victoria Metrics、Thanos 和 Cortex）中，让我们看看它们各自的比较。...使用 TimescaleDB 进行指标存储意味着您可以利用现有的内部关于操作 PostgreSQL 的知识，并重用您的访问控制、高可用性和灾难恢复过程。

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    一起学Elasticsearch系列-聚合查询

    聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。...下面是一些常见的聚合查询类型： Metric Aggregations（指标聚合）：这些聚合操作返回基于字段值的度量结果，如求和、平均值、最小值、最大值等。...例如，使用 Moving Average 聚合可以计算出移动平均值。 聚合查询通常与查询语句结合使用，可以在查询结果的基础上进行进一步的数据分析和统计。...指标聚合 在 Elasticsearch 中，指标聚合是对数据进行统计计算的一种方式，例如求和、平均值、最小值、最大值等。以下是一些常用的指标聚合类型： avg：计算字段的平均值。...min：查找字段的最小值。 max：查找字段的最大值。 count：计算匹配文档的数量。 stats：提供了 count、sum、min、max 和 avg 的基本统计。

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    学好Elasticsearch系列-聚合查询

    例如最大值（max）、最小值（min）、平均值（average）、总和（sum）、统计信息（stats，包含了上述几种操作），以及其他复杂的聚合如百分数（percentiles）、基数（cardinality...指标聚合（Metrics agregations）：主要用于最大值、最小值、平均值、字段之和等指标的统计。...指标聚合 在 Elasticsearch 中，指标聚合是对数据进行统计计算的一种方式，例如求和、平均值、最小值、最大值等。以下是一些常用的指标聚合类型： avg：计算字段的平均值。...min：查找字段的最小值。 max：查找字段的最大值。 count：计算匹配文档的数量。 stats：提供了 count、sum、min、max 和 avg 的基本统计。...因此，Elasticsearch 默认使用一个名为 TDigest 的算法来提供近似的计算结果，同时还能保持内存使用的可控性。

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    如何使用Pgvector和Python实现带过滤器的语义搜索

    我们将使用诸如pgvector（用于存储和查询向量嵌入）之类的工具， 让我们开始吧！ 语义搜索：定义 语义搜索允许您去除噪音，超越基本的关键词匹配。...它不仅仅查找精确的词语匹配，而是捕捉查询背后的意图和上下文。如何做到？通过使用向量嵌入—高维数值表示，将数据的本质打包成机器可以理解的格式。 它是这样工作的：您的数据被转换为向量表示。...运行以下命令来拉取 TimescaleDB 镜像： docker pull timescale/timescaledb-ha:pg16 此镜像在默认的 PostgreSQL 数据库中预装了扩展。...同时，添加数据库的连接字符串。...嵌入存储在单独的表中（hotel_reviews_embeddings_store），并自动创建一个视图（hotel_reviews_embeddings）以将原始数据与其嵌入连接起来，从而方便查询和使用嵌入数据

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    干货！Zabbix+ES怎么玩？如何应对海量级监控数据？一文带你玩转开源解决方案。

    特别是对历史数据的查询，将会变得非常非常的慢，别告诉我可以建索引优化，当量级达到一定的程度的时候，索引真的没啥效果了。...而且又同时面临着单个历史表非常庞大的时候怎么办？分库、分表、分区？做读写分离？不！一切都是浮云，还有一个更值得推荐的解决方案，那就是利用Zabbix本身对ES支持的机制来将历史数据存储到ES集群。...希望可以起到抛砖引玉的效果，欢迎广大盆友可以和笔者一起共同探讨。...重启zabbix server和php-fpm即可# 杀死和拉起zabbix serverps -aux | grep zabbix_server | grep -v grep | awk '{print...在zabbix数据库（oracle）中查询相关历史表是否有数据笔者通过plsql登录了oracle 19c进行select count操作图片通过上图可看到，history、history_log、history_str

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    【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

    它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。...支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。 用于处理大量数据，从而提高查询效率。 1.3 常见聚合函数 常见的聚合函数包括： COUNT：计算行数。 SUM：计算数值列的总和。...通过对指定列应用 MIN 函数，可以轻松获取数据列的最小值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...查询优化 使用合适的查询方式： 根据查询的目的选择合适的查询方式，如使用 JOIN 时要注意不同类型的 JOIN 对性能的影响。

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    【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

    它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。...支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。 用于处理大量数据，从而提高查询效率。 1.3 常见聚合函数 常见的聚合函数包括： COUNT：计算行数。 SUM：计算数值列的总和。...通过对指定列应用 MIN 函数，可以轻松获取数据列的最小值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...查询优化 使用合适的查询方式： 根据查询的目的选择合适的查询方式，如使用 JOIN 时要注意不同类型的 JOIN 对性能的影响。

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    关于时间序列数据的十件事

    我们多次仔细检查了这些数字，因为我们几乎难以置信，但 Timescale 的 PostgreSQL 云平台： 数据摄取速度快 35% 在除两个查询类别外的所有查询类别中，查询速度快 1.15 倍到 16...有效地使用和查询您的时间序列数据，可以将其转化为预测趋势和预测未来事件的工具。...在本开发者问答中，数据科学家Andrew Engel分享了他如何使用TimescaleDB创建机器学习管道概念验证以进行时间序列预测的故事。 5....我们报告了InfluxDB在哪些方面优于TimescaleDB（低基数查询），并使用数据来展示为什么如果您拥有高基数数据集、想要灵活的托管数据库选项和/或不想学习专有的查询语言，TimescaleDB是更好的选择...通过我们的分层存储架构，您现在可以将较旧的、访问频率较低的数据存储在低成本的存储层中，同时仍然能够访问它——而无需牺牲频繁访问数据的性能。最棒的是？

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    hive 判断某个字段长度

    Hive 判断某个字段长度在Hive中，有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断，以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度，并给出示例代码。...使用LENGTH函数判断字段长度在Hive中，我们可以使用内置的LENGTH函数来获取字段的长度。LENGTH函数返回字符串或二进制数据的长度。...这个示例展示了在实际应用场景中如何使用Hive的LENGTH函数结合条件语句进行字段长度判断和数据筛选。Hive内置函数是Hive提供的一组函数，用于在Hive SQL查询中进行数据处理、转换和分析。...**MAX(col) / MIN(col)**：计算列的最大值 / 最小值。6. 数组函数**ARRAY_CONTAINS(arr, val)**：判断数组中是否包含指定值。...**ARRAY_MAX(arr) / ARRAY_MIN(arr)**：返回数组的最大值 / 最小值。7. 窗口函数**RANK() / DENSE_RANK()**：计算排名。

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    Promscale-Prometheus的分析平台和长期存储测试

    它通过 OpenTelemetry Collector 原生支持 Prometheus 指标和 OpenTelemetry 跟踪以及许多其他格式，如 StatsD、Jaeger 和 Zipkin，并且100%...TimescaleDB：存储所有可观察性数据的基于 Postgres 的数据库。它提供了用于查询数据的完整 SQL 接口以及分析函数、列压缩和连续聚合等高级功能。...TimescaleDB 提供了很大的灵活性来存储业务和其他类型的数据，然后你可以使用这些数据与可观察性数据相关联。...你还可以使用 SQL 在 Promscale 中查询指标和跟踪，这允许你使用与 PostgreSQL 集成的许多不同的可视化工具。...例如，Grafana 支持通过 PostgreSQL 数据源使用开箱即用的 SQL 查询 Promscale 中的数据 我准备通过容器的方式进行尝试，我们先安装 docker 和 docker-compose

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