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不同数据库处理高基数数据的方式

它们的共同点是都倾向于高基数，这给数据存储和分析带来了独特的挑战。随着组织越来越依赖数据驱动的决策，了解不同数据库如何处理高基数数据对于构建高效且可扩展的系统至关重要。...当数据库需要跨高基数列分析或聚合数据时，它必须在内存中为每个唯一值维护不同的计数器或聚合。这会迅速耗尽可用的内存资源，导致查询执行时间变慢，或者在极端情况下导致系统故障。...数据库解决方案：时间序列数据库InfluxDB和TimescaleDB如何处理高基数 鉴于高基数数据集在时间序列中有多么常见，让我们来看看两个时间序列数据库InfluxDB和TimescaleDB是如何处理这个问题的...但随着基数的增加，差异变得相当显著，因为 TimescaleDB 的插入性能下降速度远远慢于 InfluxDB，而 InfluxDB 的性能则急剧下降。...B-Trees 与TSI：处理高基数的两种不同方法 我们可以将高基数性能的差异追溯到InfluxDB与TimescaleDB在工程决策上的根本不同。

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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。...因此，创建了连续聚合。 与常规物化视图不同，连续聚合仅自动刷新新的或更改的数据，而不是重新计算整个视图。这会导致数据在后台预先聚合，从而加快源数据的查询和呈现速度。...更多功能 从 TimescaleDB 2.9 开始，您甚至可以将连续聚合堆叠在连续聚合之上，从而实现分层连续聚合。为什么？因为你可以。（开玩笑。）...为了节省存储成本，您可以在第一个连续聚合完成后删除用于计算初始连续聚合的原始原始数据。 可以基于辅助数据集计算其他聚合，就好像它们直接在原始原始数据集上执行一样。...从那里，还可以通过超函数扩展连续聚合的功能。超表支持这些功能，并为您提供高级功能，例如简化常用统计聚合的使用、使用计数器聚合函数收集数据以及使用心跳聚合监控系统运行状况。更多信息，请查看超函数文档。

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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。...数据导入时间：49分钟12秒 包括索引和数据的总表大小：101 GB 步骤4：运行聚合查询 目标是通过对压缩表和未压缩表运行各种缩放聚合查询来比较查询执行时间，观察压缩表相对于未压缩表的性能。...聚合查询 1 在压缩表上快了 47.37%。 聚合查询 2 在压缩表上快了 23%。 聚合查询 3 在压缩表上快了 98.83%。...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。...这是一个显著的差异！

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    【官方详解】Zabbix, 时间序列数据和TimescaleDB

    历史数据会被用于很多场景：报表，图标，聚合，触发器和计算项。如果在访问历史数据时存在性能瓶颈，这种瓶颈就会在系统中显的尤为明显。...然而,如上所述,监测系统中的数据经常插入,然后在大多数情况下是以聚合的方式访问(例如,显示图表或计算汇总项目),定期删除,几乎从不更新。此外,通常监控的指标的值按时间排序。...但一切都是有代价的,如果我们支持一个或多个时间序列数据库作为外部存储后端用户必须处理以下问题: 再学一个系统、配置和维护--它有自己的配置、存储、保留策略、性能调优和故障排除 再多一个可能的失败点。...Zabbix 和 TimescaleDB 从所有可能的选项来看, TimscaleDB 看起来是 Zabbix 及其用户最安全的选择, 因为: 它是作为 PostgreSQL 扩展而不是一个单独的系统。...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。在我们的示例中, 性能差异很大 (130 k vs90K 不包括初始峰值), 以及 PG 数据样本也有显著变化。

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    关于时间序列数据的十件事

    获取一份关于如何充分利用时间序列数据的技巧和推荐资源的综合指南。...社区成员是如何构建他的加密交易机器人的——并获得了 480 倍的回报——使用 TensorFlow、Node.js、TimescaleDB 和机器学习情绪分析模型，以及他在此过程中学到的经验教训，以及他对有抱负的加密交易者的建议...您将获得有关普通 PostgreSQL 的建议——例如如何测试 I/O 性能——以及一些 TimescaleDB 特定的建议。 7....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....⭐️ 奖励：安装说明和示例查询，向您展示如何获取每个扩展、它的工作原理以及它允许您做什么。 4. 数据库架构、灵活性和查询语言很重要——而且差异很大。

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    盘点市面上主流的时序数据库

    时间序列数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，具备写多读少、冷热分明、高并发写入、无事务要求、海量数据持续写入等特点，可以基于时间区间聚合分析和高效检索...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。...它基于PostgreSQL，并且为时间序列数据提供了最好的NoSQL和Relational世界。 TimescaleDB使开发人员和组织能够更多地利用其功能：分析过去，了解现在和预测未来。...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

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    时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之前言（一）

    如果有能力的话再介绍一下集群的一些内容和工作方式。 打一波广告本人专注车联网领域多年，现任四维智联架构师。...在传统关系型数据库中，例如 MySQL，我们通常会放置一个自增的 Id 列作为主键标识，如下： Id 人名 体温 测量时间 1 张三 36.5 2020-02-06 9:00:00 2 李四 36.9...1580950800 张三 36.5 1580950800 李四 36.9 1580950800 王五 36.7 1580952600 张三 36.3 1580958000 张三 36.9 如果把时间作为一个唯一键对齐展示...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。...在这样的数据量下，实时插入实时做一些聚合计算，应该传统数据库就有些处理不过来了。

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    IoTDB——用数据助力十四五战略规划实现

    OpenTSDB和KairosDB依赖于HBase或Cassandra作为底层存储引擎，写入性能受限于这些系统。TimescaleDB作为PostgreSQL的扩展，写入性能相对较低。...InfluxDB也支持SQL-like语言进行查询，并提供了一些内置函数和聚合操作。OpenTSDB和KairosDB只支持Rest API进行查询，并提供了一些简单的过滤和聚合功能。...IoTDB可以支持海量数据的存储和压缩，并提供多种聚合函数和降采样方法，方便用户对数据进行统计和分析。IoTDB还可以与Flink等流式计算框架集成，实现实时的数据处理功能。...三、IoTDB对十四五战略规划落地的支撑 中国十四五战略规划提出了加快建设数字中国、智慧社会的目标，强调了物联网、大数据、云计算等新型基础设施的重要性。...物联网作为数字经济和智慧社会的基础，需要有高性能、高可靠、高安全的数据库支撑，而IoTDB正是一个符合中国十四五规划精神和目标的物联网数据库产品，它有助于推动数字化转型和智慧化建设，并为用户带来价值和便利

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    为什么我们选择 Thanos 进行长期指标存储？

    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。...重复数据删除确保指标仅显示一次，尽管它们被收集和存储两次。 标准 3：易于操作 功能很重要，但第 2 天会发生什么？ 作为我们评估的一部分，我们还想“感受”新项目将如何支持我们的数据安全实践。...最后，该项目的产能需求如何？...铜牌：TimescaleDB TimescaleDB 是 Timescale 拥有和构建的时间序列数据库。它被实现为 PostgreSQL 的扩展。...后者类似于 2021 年 MongoDB 和 Elasticsearch 采用的备受争议的 Server-Side Public License (SSPL)。TSL 版本增加了压缩和聚合。

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    图神经网络 GNN GAT & GCN（一）

    作者: 龚俊民(昵称: 除夕) 学校: 新南威尔士大学 方向: 自然语言处理和可解释学习 知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74 前言：神经网络要如何聚合图结构中的信息呢...它们主要的区分在聚合方式上的操作不同。 ? 我们先来看下卷积是如何聚合信息的。一个 3×3 的权重矩阵作为滑动窗口，Element-wise 乘上图像对应位置的值后相加求和。...它尝试把邻居的信息喂给一个 LSTM 取最后的隐层作为输出，来作为聚合后的信息更新每层。它会随机地采样出一个邻居顺序，每次更新都会用不同的顺序。以此来去忽略不同顺序的影响，来学到比较好的聚合信息。...它所做的操作刚好等价于当前节点与它周边邻居的能量差异之和。频率越大，相邻节点的能量变化也就越大。 ? 如果我们让 Lf 再乘上当前节点vi，推导化简下来，会得到该节点与周边节点的信号能量差的加权求和。...直接把某个节点上的频率U 和其能量大小相乘，再加权求和。 ? 整个计算流程如图所示。模型要学习的参数在Λ之中。假如我们让g(L) = log(1 + L)，但 Λ 的大小要与输入的图一致。

    3.5K31

    如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus

    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。...，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。...max：选择聚合组中所有值的最大值。 avg：计算聚合组中所有值的平均值（算术平均值）。 stddev：计算聚合组中所有值的标准偏差。 stdvar：计算聚合组中所有值的标准差异。...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。...然后，我们学习了如何对收集的数据应用各种查询技术来回答我们关心的问题。您现在知道如何选择和过滤系列，如何聚合尺寸，以及如何计算速率或衍生物或做算术。

    2.5K00

    72. 三维重建7-立体匹配3

    于是这个过程就变成了一个最优化某个能量函数的过程，该函数通常写成如下的形式： 等号右边第1项是数据项，它衡量计算出的视差与实际输入图像关系的差异。...这里，能量函数被表示为了每个分割块的能量之和： 而为了优化结果，我们需要优化每一块和其邻域的能量和，这里i, j代表不同的块，j是i的邻域块编号。...等号左边就是像素p取视差d的代价，而其中第1项是如下这样聚合而来，这也是和普通的不做聚合的半全局匹配方法的重要区别。 上面公式中，权重的公式如下，其中Sr代表参考像素点对应的超像素块。...总体思想是这样，我们现在看看如何把它应用到视差优化这个过程中 4.1 将局部一致性作为立体匹配算法的后处理操作 还是Stefano教授自己的文章，这里主要是将LC作为局部一致性的后处理步骤。...而对稳定像素，又会根据是否和当前超像素块内的主视差差距过大来进行区分。差异过大的像素会会留到第二个阶段进行进一步匹配。 在第二个阶段，作者调整超像素分割算法的参数，得到更大的分割块。

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    干货 | 实时数据聚合怎么破

    在此背景下，引申出来的三大子问题就是： 通过何种机制观察到变化的数据 通过何种方式能最有效的处理变化数据，将结果并入到原先的聚合分析结果中 分析后的数据如何让使用方及时感知并获取 可以说，数据新鲜性和处理及时性是实时数据处理中的一对基本矛盾...另外实时是一个相对的概念，在不同场景下对应的时延也差异很大，借用Uber给出的定义，大体来区分一下实时处理所能接受的时延范围。 ?...三、计算及时性 在解决好数据变化实时感知和数据完备两个问题之后，进入最关键一环，数据聚合分析。为了达到结果准确和处理及时之间的平衡，有两大解决方法：一为全量，一为增量。...3.1 全量计算（1m<时延<5m） 全量计算以时间代价，对变化过的数据进行全量分析，分析结果有最高的准确性和可靠性。成本是花费较长的计算时间和消耗较多的计算资源。...让我们把增量计算分成几种不同情况： 1）增量数据会添加新的聚合记录，对原有计算结果无影响 2）增量数据会添加新的聚合记录，并导致原有计算结果部分失效 3）增量数据不添加新的聚合记录，但导致原有计算结果全部失效

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    静息态网络核心区域的动态连接的调制激活

    文章指出尽管目前针对大脑模块的隔离和聚合有大量的研究，但是对于分离的模块之间如何进行聚合的了解仍然不足。这个问题的核心是探寻脑区如何受其他脑区影响而变化的机制。...这个过程包括两个步骤：１）利用功能连接MRI（fcMRI）作为指导，构建MEG频域中的ACC-PCC连接。２）利用该频域计算ACC和PCC之间的的GC图。...文章选用10 Hz神经活动来计算fMRI的连接。利用MEG之间功率计算ACC-PCC之间的时间相关性，作为MEG连通性的测度。利用正交化消除源信号的零滞后相关。...基于种子点的ACC和PCC之间的空间特异性GC计算 利用滑动窗，计算每个滑动窗10Hz范围内的ACC-PCC的GC，作为滑动窗的动态MEG连接测度。...13–16Hz的频谱能量下降以及1–7 Hz和30–55 Hz的频谱能量上升会导致强的GC流。在ACC中，低频成分和高频成分的振幅之间也存在显著的耦合。

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    【快猫星云】Nightingale 监控详解（一）

    夜莺监控，由滴滴开发和开源，并于 2022 年 5 月 11 日，捐赠予中国计算机学会开源发展委员会（CCF ODC），为 CCF ODC 成立后接受捐赠的第一个开源项目。...，Zabbix 用户群体广泛，国内很多公司基于 Zabbix 做商业化服务，不过 Zabbix 使用数据库做存储，容量有限，今年推出的 TimescaleDB 对容量有较大提升，大家可以尝试下；其次 Zabbix...Open-Falcon 因为开发 Open-Falcon 和 Nightingale 的是一拨人，所以很多社区伙伴会比较好奇，为何要新做一个监控开源软件。...核心点是 Open-Falcon 和 Nightingale 的差异点实在是太大了，Nightingale 并非是 Open-Falcon 设计逻辑的一个延续，就看做两个不同的软件就好。...Nightingale 可以接入多个 Prometheus，可以允许用户在页面上配置告警规则、屏蔽规则、订阅规则，在页面上查看告警事件、做告警事件聚合统计，配置告警自愈机制，管理监控对象，配置监控大盘等

    1.2K30

    浅析时序数据库评测和选型的区别_时序数据库 开源

    如果将用户作为对象，此时对象是不确定的，可能爆发式增长，也有可能某用户访问后就不再访问。 对象是否确定这项指标在实际场景中影响非常大，应重点考量、对比各个时序数据库的差异，选择最适合实际场景的产品。...（4）不要把沙子装在金库里 不同的时序数据的价值密度差异巨大，例如：股票产生的时序数据和环境监测产生的时序数据价值密度相差巨大。他们对数据安全性和分析处理有着截然不同的要求。...（5）分析性功能 时序数据库是否支持复杂查询（排序、聚合、子查询、多表连接等），典型的代表是TimescaleDB，他基于PostgreSQL实现能够支持各种复杂的SQL查询，另外一些时序数据库不支持或支持受限的复杂查询...不支持分析性功能的时序数据库可以引入额外的计算服务来达到复杂计算的功能，但是对比能支持复杂查询的数据库来讲更麻烦、灵活性更低。因此，是否选择支持分析性功能的产品需要根据实际情况权衡。...实时数据库和时序数据库虽然在数据模型和使用上有一些相似性，实际上他们解决的是不同的问题，实时数据库厂商应更多的聚焦在如何超越PI等国外先进产品上。

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    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    通过扩散过程和能量约束，最终的样本表征能够吸收个体和全局的信息，更有助于下游任务。...它可以作为⼀种通⽤的 encoder，在前向计算中利⽤样本间隐含的依赖关系。...其中 是⼀个单调递增的凹函数（当 与 差别较⼤时， 会返回⼀个适中的能量值，即减⼩对差异较⼤的节点对 的“惩罚”，这有助于提升样本表征的 diversity）。...我们可以把 代⼊更新单个样本的聚合公式，然后通过矩阵乘法结合律交换矩阵运算的顺序（这⾥假设 )： 在上式左边的式⼦中，计算⼀次需要 复杂度，⽽⼜因为这是对单个样本的更新公式，因此更新 个不同的样本需要的复杂度是...在每层更新时，需要计算⼀个全局 attention（具体的可以使⽤ DIFFormer-s 和 DIFFormer-a 两种实现），如果考虑输⼊图结构则加⼊ GCN Conv 另⼀个值得探讨的问题，是如何处理

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    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    通过扩散过程和能量约束，最终的样本表征能够吸收个体和全局的信息，更有助于下游任务。...它可以作为⼀种通⽤的 encoder，在前向计算中利⽤样本间隐含的依赖关系。...其中 是⼀个单调递增的凹函数（当 与 差别较⼤时， 会返回⼀个适中的能量值，即减⼩对差异较⼤的节点对 的“惩罚”，这有助于提升样本表征的 diversity）。...我们可以把 代⼊更新单个样本的聚合公式，然后通过矩阵乘法结合律交换矩阵运算的顺序（这⾥假设 )： 在上式左边的式⼦中，计算⼀次需要 复杂度，⽽⼜因为这是对单个样本的更新公式，因此更新 个不同的样本需要的复杂度是...在每层更新时，需要计算⼀个全局 attention（具体的可以使⽤ DIFFormer-s 和 DIFFormer-a 两种实现），如果考虑输⼊图结构则加⼊ GCN Conv 另⼀个值得探讨的问题，是如何处理

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    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    通过扩散过程和能量约束，最终的样本表征能够吸收个体和全局的信息，更有助于下游任务。...它可以作为⼀种通⽤的 encoder，在前向计算中利⽤样本间隐含的依赖关系。...其中 是⼀个单调递增的凹函数（当 与 差别较⼤时， 会返回⼀个适中的能量值，即减⼩对差异较⼤的节点对 的“惩罚”，这有助于提升样本表征的 diversity）。...我们可以把 代⼊更新单个样本的聚合公式，然后通过矩阵乘法结合律交换矩阵运算的顺序（这⾥假设 )： 在上式左边的式⼦中，计算⼀次需要 复杂度，⽽⼜因为这是对单个样本的更新公式，因此更新 个不同的样本需要的复杂度是...在每层更新时，需要计算⼀个全局 attention（具体的可以使⽤ DIFFormer-s 和 DIFFormer-a 两种实现），如果考虑输⼊图结构则加⼊ GCN Conv 另⼀个值得探讨的问题，是如何处理

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    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    通过扩散过程和能量约束，最终的样本表征能够吸收个体和全局的信息，更有助于下游任务。...它可以作为⼀种通⽤的 encoder，在前向计算中利⽤样本间隐含的依赖关系。...其中 是⼀个单调递增的凹函数（当 与 差别较⼤时， 会返回⼀个适中的能量值，即减⼩对差异较⼤的节点对 的“惩罚”，这有助于提升样本表征的 diversity）。...我们可以把 代⼊更新单个样本的聚合公式，然后通过矩阵乘法结合律交换矩阵运算的顺序（这⾥假设 )： 在上式左边的式⼦中，计算⼀次需要 复杂度，⽽⼜因为这是对单个样本的更新公式，因此更新 个不同的样本需要的复杂度是...在每层更新时，需要计算⼀个全局 attention（具体的可以使⽤ DIFFormer-s 和 DIFFormer-a 两种实现），如果考虑输⼊图结构则加⼊ GCN Conv 另⼀个值得探讨的问题，是如何处理

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