在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...更新测试表 更新测试表employee_info，测试dba_objects视图是否可以保存对象的最后修改时间，修改行为包括ALTER操作和GRANT、REVOKE操作： --向表中增加一个varchar...DDL 信息，从而确定表的创建时间。...该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。...CN日志，可以记录表的创建时间，详细如下。
1.6 数据点 (Data Point) 针对监测对象的某项指标(由度量和标签定义)按特定时间间隔(连续的时间戳)采集的每个度量值就是一个数据点。...一个field：温度值 其中4个数据点使用的metric、tag是相同的，所以是同一个时间序列。...如图，当使用的是metric、field和tag是相同的时，是同一个时间序列。 将数据采用metric+field的方式存储的优势在于，可以在同一个时间序列下联合查询。...如何根据随机几个维度进行高效查询就是必须要解决的一个问题，这个问题通常需要考虑位图索引或者倒排索引技术。...5.3 时序数据库需要解决以下几个问题： 时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。 时序数据的读取：如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。
在数据存储领域，我们可以把记录看作数据点，把物理文件看作群体。这样，聚类过程就像是把“相近”的记录归入同一个文件。这自然引出了两个问题：a）我们如何判断记录是否“相近”？b）为什么需要进行聚类？...我们已经展示了聚类工作流程作为 Hudi 表服务的一部分。但还有一个关键信息尚未提及：在概述中提到的记录“相近性”在聚类过程中是如何体现的？...Z 顺序和 Hilbert 是空间填充曲线，它们在排序时可以保持良好的空间局部性。 线性策略非常适合于记录“相近性”仅依赖于单个列的数据集。例如，考虑一个包含交易时间戳的交易记录表。...分析师们通常执行查询以获取特定时间范围内的所有记录。对于这样的记录来说，只要交易时间戳相近就被视为“相近”，线性策略通过按时间戳排序显著地保留了局部性，因此是一个很好的选择。...04、回顾 在这篇文章中，我们详细讨论了聚类作为表服务的一部分，并探讨了空间填充曲线在聚类过程中如何优化存储以提高读取效率。
，一般可以按业务来拆分，专库专用，将业务耦合度较高的表放到同一个库中 水平拆分 将单一表的数据按一定规则拆分到多个表中，需要选一个字段作为分区键。...同一个发号器生成的id能保证有序 能在id中某一部分定义业务含义，有利于问题排查 「常见的发号算法」 snowFlake：64bit 的二进制数字分成若干部分，每一部分都存储有特定含义的数据，比如说时间戳...，若本地当前时间戳时间戳,暂时拒绝发号请求，直到当前时间戳 > 上报时间戳。...不高时，单个时间戳只发一个ID，会导致ID的末位永远是1；这个时候分库分表使用ID作为分区健会导致数据不均匀 变大时间戳单位，比如记录秒而不是毫秒 序列号的起始号设置为随机数 其他注意事项 最好屏蔽分离后导致访问数据库方式的改变...同一个服务中，为请求添加一个日志标示符requestID，之后的日志中都带上requestID 采用切面编程的方法，在IO操作前后记录下时间，并计算出耗时 当一个请求处理需要跨多个服务时，可以用同一个requestId
新增数据字段需要重新构建DB索引，数据表行数过亿构建时间太长且造成长时间锁表。...RowKey=Hash(MatchID)+MatchID=Key_n+MatchID 图7 一致性hash构建RowKey 时间戳的使用方便我们在聚合数据时对同一个RowKey和Column的数据重复写入...，HBase/Bigtable内部有自定的GC策略，对于过期的时间戳数据会做清理，读取时取最新时间节点的数据即可。...在实际场景里，我们的worker在处理每个比赛数据时，同时会对时间戳-RowKey构建一次索引并存入MySQL，当需要基于时间批量查询时，先查询索引表拉取RowKey的列表，再获取对应的数据列表。...我们也在着力于新数据点的快速迭代开发，如联赛统计数据，比赛实时数据等。
在 InfluxDB、OpenTSDB 中每条数据有 tag 和 field 的概念，上面的数据通常会被定义为 3 个 tag 和 1 个 field，查询出来的表结构是这样的： 这个表里，Time 和所有...先介绍一下 IoTDB 对时间序列的定义：一个测点在不断地采集数据，每个数据点会打上一个时间戳，这个测点的数据就对应一条时间序列，一条时间序列举例如下： IoTDB 的目标场景就是管理很多这种时间序列，...比如，在IoTDB 中，建立了以下两条时间序列（root.sg.taga, root.sg.value），并用来存储多个测点（a1, b1, c1）的值，这种就是错误的建模方式，这种情况下，同一个时间序列的同一个时间戳只保留最后写入的点...首先根据 select 和 from 子句中的路径找到所有匹配到的时间序列，然后按照不同的对齐方式展示成一张表，这里提供了 3 种对齐方法。...每个时间序列有两列（时间列和值列），使用 disable align 修饰，这里其实是有3个表，每个表中应该空一些。
通过hive映射表的方式，从实现方式上来讲，增加了与业务方的耦合度，违反数仓建设解耦原则。 所以此种方案在此实际应用场景中，是不应该采取的方案。...2.2.2 方案二 根据业务表中的时间戳字段，抓取增量数据。...由于HBase是基于rowKey的NoSQL数据库，所以会存在以下几个问题： 需要通过Scan全表，然后根据时间戳（updateTime）过滤出当天的增量，当数据量达到千万甚至亿级时，这种执行效率就很低...由于HBase表更新数据时，不像MySQL一样，能自动更新时间戳，会导致业务方没有及时更新时间戳，那么在增量抽取数据的时候，会造成数据缺失的情况。 所以此种方案存在一定的风险。...2.2.3 方案三 根据HBase的timeRange特性（HBase写入数据的时候会记录时间戳，使用的是服务器时间），首先过滤出增量的rowKey，然后根据这些rowKey去HBase查询对应的数据。
然而随着数据量的增多，数据与系统的可维护性问题却日益突出： 新增数据字段需要重新构建DB索引，数据表行数过亿构建时间太长且造成长时间锁表； 系统耦合度高，不易于维护，Master节点的更新重启后，Slave...图5 Hadoop生态 在数据模型上，Bigtable与HBase通过RowKey、列簇列名及时间戳来定位一块数据（Cell）。...图7 一致性hash构建RowKey 时间戳的使用方便我们在聚合数据时对同一个RowKey和Column的数据重复写入，HBase/Bigtable内部有自定的GC策略，对于过期的时间戳数据会做清理，读取时取最新时间节点的数据即可...在实际场景里，我们的worker在处理每个比赛数据时，同时会对时间戳-RowKey构建一次索引并存入MySQL，当需要基于时间批量查询时，先查询索引表拉取RowKey的列表，再获取对应的数据列表。...该架构在开发和使用过程中遇到许多问题： API层部署在国内阿里云上，数据访问需要跨洋； ORM层提供的API获取表的全字段数据，数据粒度大； 无缓存，应对大流量场景（如17年震中杯与ESL）经常出现服务不可用
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。...聚合函数- 确定如何合并区间中的值的数学函数。与前述的聚合器一致。 举例说明：如下时间序列A和B。数据点覆盖70秒的时间范围，每10秒一个值。...此时，OpenTSDB总是在降采样执行后再执行分组聚合。 注意： 对于早期版本的OpenTSDB，新数据点的实际时间戳将是时间间隔范围中每个数据点的时间戳的平均值。...给定36分钟的时间间隔以及我们上面的示例，时间间隔为2160000毫秒，结果为时间戳1388549520或04:12:00 UTC。所有在04:12与04:48之间的数据点将收尾在一个桶中。...在2.2及更高版本的填充策略中，您现在可以选择任意值在t0+3m发出，用户（或应用程序）将看到的值特定时间戳缺少的值，而不必找出缺少哪个时间戳。
前言 我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态...1.Metric:度量，相当于关系型数据库中的表(table)。 2.Data Point:数据点，相当于关系型数据库的中的行(row)。 3.Timestamp:时间戳，数据点生成时的时间戳。...5.Tag:标签，用于标识数据点，通常用来标识数据点的来源，比如温度和湿度数据来自哪个房间，哪个设备，可以当作关系型数据库表的主键。...3、然后我们还需要处理添加了时间戳的处理结果，我们在右侧添加一个动作，选择消息重发布，将刚刚添加了时间戳的消息重发到一个新的Topic上，我们使用，并在playload中添加 topic/dp，并在playload...方法，在方法中我们先根据设备名称获取产品，如果识别产品ID为10001（空净产品）， 那么我们就写入数据到Measurement：AirPurifierDataPoint Measurement相当于数据库的表
通过这种批处理的方式，出了一些问题，如数据移动是与数据库的表紧密耦合的，数据库模式不是业务数据模型的精确映射，数据陈旧（因为它不是实时的）等等。...对于处理器的所有实例，将多次使用同一个处理器的镜像包。每个实例都相互适配。...视图建立在原始 Iceberg 表的上面，以根据操作时间戳来检索每个主键的最新记录，该操作时间戳表明了记录何时在 sink 中生成。当前的管道消费者直接使用视图而不是原始表。...一个每日运行一次的进程会按时间戳对记录进行排序，以生成压缩记录的数据帧。旧数据文件会被一组只包含压缩数据的新数据文件覆盖。...YAML 文件，然后根据输入定义（Input Definitions）文件中指定的选择字段、过滤器、格式化程序，使用这些数据点生成跟踪器所需的 SQL。
metric: 度量，相当于关系型数据库中的table。 data point: 数据点，相当于关系型数据库中的row。 timestamp：时间戳，代表数据点产生的时间。...一般情况下存放的是会随着时间戳的变化而变化的数据。 tag: 标签，或者附加信息。一般存放的是并不随着时间戳变化的属性信息。...4.时序数据库遇到的挑战 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题，但少量数据是展现的纬度有限，细节少，可置信低，更加不能用来做大数据分析。...可以看到时序数据库需要解决以下几个问题 时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。 时序数据的读取：又如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。...Kairosdb利用Cassandra的特性，将 +++作为partition key，数据点时间在timestamp上的偏移作为clustering key，其有序性方便做基于时间范围的查询
指标名称和一组标签唯一确定一条时间线（就是每条水平线）。在同一时刻，每条时间线只会产生一个数据点，但同时会有多条时间线产生数据，把这些数据点连在一起，就是一条竖线。...在实际运用中，可以把一个现实中被检测的对象（如：“cpu”）定义为一个measurement。...timestamp： 数据的时间戳。在InfluxDB中，理论上时间戳可以精确到 纳秒（ns）级别 每个Measurement内的数据，从逻辑上来讲，会组织成一张大的数据表（如下图5）。...类似于关系数据库中的一张表，不过这张表主要有时间戳(Timestamp)、设备ID(Device ID)、测点值(Measurement)三个主要字段；另外还增加了Tag和Field等扩展字段，其中Tag...标签及其值的相对不变性：在大量实际应用中，标签的名字及其对应的数值是不变的。
时间序列数据可以分成两部分，序列和数据点。序列就是标识符，比如华东区机器001的CPU使用率。数据点是时间戳和数值构成的数组。序列一般由metric+时间+多个tag组合而成，可以认为是主键。...所每个TSD可以使用不同的HBase集群或者同一个HBase集群来存储和检索数据。...+ tagkN + tagvN Rowkey中的时间戳按照小时进行聚合，保存每个小时的数据，小时中每秒或者毫秒数据，都放在同一行。...Tsdb-meta：元数据表，用来存储时间序列和元数据的表，可选表。 Tsdb-tree：树形表，用树状关系来表示metric的结构，可选表。 1.2....然而Beringei也有一些限制，譬如只支持浮点型数值、时间精度只到秒、只能按时间戳顺序的写入数据。 8. 引用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29367404?
3、它把数据存储在表中，表按“行键，列簇，列限定符和时间版本”的四维坐标系来组织，也就是说如果要唯一定位一个值，需要四个都唯一才行。...五、 OpenTSDB是如何把一个数据点保存到HBase中的呢？...7、tsdb表： 时间点数据就保存在此表中，只有一个列簇t: 7.1、RowKey格式 UID：默认编码为3 Bytes，而时间戳会编码为4 Bytes salt：打散同一metric不同时间线的热点...metric, tagK, tagV：实际存储的是字符串对应的UID（在tsdb-uid表中） timestamp：每小时数据存在一行，记录的是每小时整点秒级时间戳 7.2、Column格式 column...每条时间线每小时的数据点归在一行，每列是一个数据点，这样每列只需要记录与这行起始时间偏移，以节省空间。 每列就是一个KeyValue。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。 PRIMARY KEY 约束是可以组合在一起使用的。...涉及到一个“分布式系统中唯一id生成算法” 实现公式 = 时间戳 + 主机编号+ 随机因子 =>结合三部分就可以得到一个全局唯一的id。...一对多 4.多对多） 根据上述内容，套入到固定的“公式”中，然后就可以得到表。 一对一关系 在教务系统中，有一个实体，学生，还有一个实体，账号。...任务1：查询许仙同学的成绩 要想完成上述查询，就需要吧学生表和分数表进行联合查询。 那么如何进行联合查询呢？ 先计算笛卡尔积 引入连接条件 再根据需求，加入必要的条件。...先笛卡尔积 加上连接条件 加上聚合查询，把同一个同学的行合并到同一个组中同时计算总分 任务3：查询所有同学的成绩以及同学的个人信息 分析：期望查询结果中，有个人信息（student表），
在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...图片问题描述假设我们有一组时间序列数据，每个数据点包含时间戳和对应的数值。我们希望将这些数据按照每 x 秒为一个时间窗口进行分组，统计每个时间窗口内的数据。...解决方案下面是一种基于 Java 的解决方案，可以实现对时间序列数据的每 x 秒进行分组。首先，我们需要定义一个数据结构来表示时间序列数据点，包括时间戳和数值。...然后，我们以每 x 秒为一个时间窗口进行循环遍历。在每个时间窗口内，我们遍历所有数据点，将时间戳在当前时间和时间窗口结束时间之间的数据点加入到一个分组中。...在实际应用中，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和优化。
7、series 一个 series 序列是由同一个 RP 策略下的同一个 measurement 里的同一个 tag set 构成的数据集合。...在 InfluxDB 中，时间是绝对的主角，就像是SQL数据库中的主键一样，如果你不指定则会默认为系统当前时间，时间必须是 UNIX epoch ( GMT ) 或者 RFC3339 格式。...你可以删除 series ，但是不能基于 field 值去删除独立的 points ，解决方法是，你需要先查询 field 值的时间戳，然后根据时间戳去删除。...优点：多个客户端可以在高负载的情况下完成查询和写入操作。 缺点：如果负载过高，查询结果可能不包含最近的点。 7、许多时间序列都是短暂的。...缺点：Points 数据点没有传统意义上的 ID ，它们被时间戳和 series 区分。
对于单事务事实表,一个业务过程建立一个事实表,只反映一个业务过程的事实;对于多事务事实表,在同一个事实表中反映多个业务过程。...多个业务过程是否放到同一个事实表中,首先需要分析不同业务过程之间的相似性和业务源系统。...事实表类型及使用场景 事实表类型蛮多的可根据数据粒度更新方式或使用场景进行合理使用，在模型实际设计过程中，有的无相关使用场景或有的在平常已经在使用了这些事实表类型，但也不清楚是哪类事实表...如信用贷款用户全流程表milestone就是典型的累积快照事实表，累积快照事实表的粒度是每个用户一行记录，如首次申请、首次登陆、首次授信、首次借款、知道用户注销的关键时间节点或步骤，都有每个步骤时间戳（...数据变动频率耦合性，在进行多张合并时，表的逻辑是否稳定，如果存在一张逻辑经常变化，导致整张表的逻辑都在变化，会导致合并后的表数据不稳定。
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