另外，scan命令行工具将返回写入存储的时间戳。 过滤器 每个时间序列由一个指标与一个或多个标签名称/值对组成。...在OpenTSDB中，过滤器应用于标签值（当前的TSDB不提供对指标或标签名称的过滤）。由于过滤器在查询中是可选的，如果您仅仅请求指标名称，则具有任意数值或标签值都会在聚合结果中返回。...原始数据始终可用于存储，但我们可以通过更易于理解的方式快速提取数据。聚合函数是将单个时间戳的两个或多个数据点合并为单个值的方法。...每个聚合器必须处理多个序列的缺失或不同时间戳中的数据点。...当在查询中指定counterMax值时，如果数据点接近该值并且之后的点小于先前的值，则将使用最大值来计算给定两个点的准确率。例如，如果我们用2个字节记录整数计数器，则最大值将是65,535。
德鲁伊中的每一行都必须有一个时间戳。数据总是按时间划分，每个查询都有一个时间过滤器。查询结果还可以按时间段（例如分钟，小时，天等）细分。 除时间戳列外，Druid 数据源中的所有列均为维度列或指标列。...这遵循 OLAP 数据的标准命名约定。 通常，生产数据源具有数十到数百列。 维度列按原样存储，因此可以在查询时对其进行过滤，分组或聚合。...Druid 中的 rollup 类似于在关系模型中创建汇总表。 时间序列模型 （如 OpenTSDB 或 InfluxDB。） 与时间序列数据库类似，Druid 的数据模型需要时间戳。...要在 Druid 中获得最佳的时间序列数据压缩和查询性能，像时间序列数据库通常那样，按 dimension 标准名称进行分区和排序非常重要。...在 Druid 中建模时间序列数据的提示： Druid 并不认为数据点是"时间序列”的一部分。取而代之的是，Druid 将每条数据作为摄入的点和聚合的点。
如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。...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。...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。...使用“0all-”间隔时，查询的开始时间将成为结果的时间戳。 归一化（标准化）对于常见查询非常有效，例如将一天的数据降采样到1分钟或1小时。...日历边界 从OpenTSDB 2.3开始，用户可以指定基于日历的降采样而不是快速取模的方法。这对于报告目的更为有用，例如查看与人类可读时间相关的值，例如数月，数周或数天。
这在处理大量高维向量数据时非常有用，因为扫描所有向量会变得很慢。 本文的主要目的是解释 HNSW 索引，重点介绍它们为何优于旧方法以及如何将它们与 pgvector 一起使用。...探索近似最近邻搜索 (ANN) 近似最近邻搜索 (ANN) 是一种计算问题，其重点是在数据集中找到与给定查询点最接近的数据点。...解决传统图索引挑战 传统的图索引技术通常难以应对维数灾难，在高维空间中，数据点之间的距离变得不那么有意义。这使得有效地组织和搜索数据变得具有挑战性。...节点在每一层中具有的连接数或边数可以是固定的或可变的，受参数的影响，例如图的所需稀疏度或密度。 构建分层结构 图构建 图构建使用数据点填充分层结构，并根据相似性或接近度建立连接。...此处，m 控制索引中每个元素的最大连接数，ef_construction 调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性，而 ef_search 影响搜索时间精度。
同时时序数据的查询也总是会带上时间作为过滤条件。...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。...field: 度量下的不同字段。比如位置这个度量具有经度和纬度两个field。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。...很明显时序数据库是为了解决海量数据场景而设计的。 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。...对于随机写入B tree会消耗大量的时间在磁盘寻道上，导致速度很慢。我们知道SSD具有更快的寻道时间，但并没有从根本上解决这个问题。
在每个阶段(GA降采样、下采样、心电滤波和PA降采样)之前和之后，每个块的数据点都用当前时间(以时间度量)进行时间戳。...在实践中，只有块行(时间实例)有时间戳，因为对于每个时间实例，列(通道)的数量是恒定的，并且假定这些值是并发的。为管道中的每个时刻保存时间实例和时间戳。...在NeuXus执行之后，匹配每个阶段前后的时间实例，并减去相应的时间戳，以获得该阶段每个数据点所花费的时间。然后用这些时间来计算中位数、25%和75%的百分位数。...通过跟踪数据点(通过它们的时间实例)而不是完整的块，每个块的可变长度不会影响计时，并且在PA缩减中保留的点(直到检测)只在输出时接收它们的最终时间戳，从而确保正确测量它们在该阶段的时间。3. ...由于这将增加算法复杂性，结果接近最佳性能方法，并且认为低于1 Hz的基线不具有广泛相关性，因此未实现。
irate（瞬时速率）： irate(http_requests_total[5m]) 计算瞬时速率，基于最接近当前时间点的两个数据点。...时序数据库的特点： 时间序列数据往往具有高维度，多个标签组合可以产生大量的时间序列。PromQL的标签过滤和聚合功能使得用户可以灵活地从海量数据中提取有价值的信息。 2....通过标签，可以快速过滤出相关的时间序列，避免在大量无关数据中进行计算。 3....实现： 时间序列的数据点之间通常存在一定的相关性，Prometheus使用这些相关性来压缩数据，例如存储时间戳之间的差异，而不是绝对时间戳。这种压缩方式在不牺牲查询性能的情况下，显著降低了存储需求。...可变长记录（Variable-Length Records） 结构： 时间序列的数据点和标签使用可变长记录来存储，因为不同的时间序列具有不同数量的标签和数据点。
实际上，该算法分为三个步骤： 过滤：使用过滤函数f将数据点映射到ℝ中。 覆盖：以重叠的间隔覆盖过滤器值。 聚类：对于每个间隔，将聚类算法应用于在该间隔中映射的观测值。...（来源：https：//arxiv.org/abs/1904.11044） 1）过滤 映射器的第一步是通过过滤函数f：ℝⁿ → mapping将每个数据点x映射到低维空间ℝᵐ。...过滤器功能的选择对Mapper结果有很大影响，因为过滤器值远的点没有机会聚在一起。因此，过滤器功能用作接近度的粗略测量。 在上图中，作者使用了height函数，但是原则上任何函数都可以完成这项工作。...通常将封面设置为相等大小的m维间隔。例如，如果过滤器函数采用in中的值，则覆盖是由一系列具有相等长度的重叠线段组成的。 在这种情况下，要选择的参数是间隔数及其重叠百分比。...尽管它非常简单，但通常足以捕获主要结构。 可以通过增加封面的间隔数（默认值为10）来进一步完善研究。
与时间序列相关的常见问题是无序时间戳、缺失值（或时间戳）、异常值和数据中的噪声。...另外在大多数情况下，日期时间列具有默认的字符串数据类型，在对其应用任何操作之前，必须先将数据时间列转换为日期时间数据类型。...处理时间序列数据中的缺失值是一项具有挑战性的任务。...，我们可以过滤掉噪声频率。...如果是，那么你能解释一下它是如何工作的吗？ 什么是傅立叶变换，我们为什么需要它？ 填充时间序列数据中缺失值的不同方法是什么？ 总结 在本文中，我们研究了一些常见的时间序列数据预处理技术。
时间序列数据预处理 时间序列数据包含大量信息，但通常是不可见的。与时间序列相关的常见问题是无序时间戳、缺失值（或时间戳）、异常值和数据中的噪声。...另外在大多数情况下，日期时间列具有默认的字符串数据类型，在对其应用任何操作之前，必须先将数据时间列转换为日期时间数据类型。...处理时间序列数据中的缺失值是一项具有挑战性的任务。...，我们可以过滤掉噪声频率。...在这种方法中，上限和下限是根据特定的统计量度创建的，例如均值和标准差、Z 和 T 分数以及分布的百分位数。
__name__）的倒排索引，用于快速查找具有特定标签的时间序列。...数据点/样本点：如上文所述，时间序列的每个数据点，都包含一个时间戳和对应的值。...", region="beijing"} 在过去 5 分钟内的样本数据如下： 时间戳：10:00，值：200 时间戳：10:01，值：205 时间戳：10:02，值：210 时间戳：10:03，值：215...3000 个时间序列不算多。但当我的业务扩张、基础设施扩容，达到主机数 1000 台、环境 10 个、全球地域 100 个，此时时间序列数就达到了 100万个。...可见，随着标签组合可能性的增加，时间序列数会随之增加。
单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。...双存储引擎数据模型设计 将两种存储引擎融合到一个数据库中，首先遇到的问题就是如何兼容原有的数据模型，以及如何让用户指定使用哪种存储引擎。...3 性能对比 Performance Comparison 写入性能与磁盘占用对比 为了测试多元时间序列在具有不同分量数量时，共享时间戳存储引擎的写入持久化性能提升以及磁盘空间的节省程度，我们分别测试了具有...不带值过滤的原始数据查询 不带值过滤的原始数据查询时长与其查询的序列数相关，序列数越多，从磁盘读取的数据量也就越大，如果是单元时间序列，还需要对多个序列做时间戳的对齐操作。...2 当分量数大于1且空值比例较低时，将序列建模成多元时间序列，使用共享时间戳存储引擎比非共享时间戳存储引擎的写入持久化速度要平均快1.6倍，磁盘空间占用上也会减少接近一半。
同时，当敏感数据意外进入模型训练，从数据保护的角度出发，如何使模型遗忘这些敏感数据或特征并保证模型效果成了亟待解决的问题。...使用影响函数可以在不改变模型的情况下，获得与原模型相似性的度量结果。 常用的对数据点或者特征的修改包括：数据点的修改、特征的修改和特征的删除。其中，特征的删除会改变模型输入的维数。...对于具有少量参数的模型，可以预先计算逆Hessian矩阵并存储，随后每次进行数据遗忘操作仅仅涉及简单的矩阵向量乘法，因此计算效率非常高。...在测试结果中，对具有330万参数的递归神经网络进行二阶更新，所需时间不到30秒。 四....图2中展示了分别移除或替换100个特征时糖尿病和恶意软件数据集的效果。我们观察到，二阶更新非常接近再训练，因为这些点靠近对角线。相比之下，其他方法不能总是适应分布的变化，从而导致更大的差异。
在聚类分析中有28个数据点 被分析的数据点里最佳聚类数是4 使用的接近函数是平均链路聚类 对于上面树形图的解释不能用于K均值聚类分析 答案：D 树形图不可能用于聚类分析。...根据下面的树形图，数据点所产生的簇数最可能是？ 选项 2 4 6 8 答案：B 通过观察树状图，可以很好的判断出不同组的簇数。...具有异常值的数据点 具有不同密度的数据点 具有非环形的数据点 具有非凹形的数据点 选项： 1 2 2 3 2 4 1 2 4 1 2 3 4 答案：D 在数据包含异常值、数据点在数据空间上的密度扩展具有差异...给定具有以下属性的六个点： 如果在层次聚类中使用组平均值接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？...集群中的数据点必须处于到核心点的距离阈限内 它对数据空间中数据点的分布有很强的假设 它具有相当高的时间复杂度O(n3) 它不需要预先知道期望出现的簇的数量 它对于异常值具有强大的作用 选项： 1 2 4
01、概述 聚类在机器学习中是一种将数据点分门别类的技术，它能够揭示数据集中隐藏的结构。许多聚类算法通过特定的方法来衡量数据点之间的距离，从而确定它们属于哪个群体。...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？...对于具有众多字段的宽表，我们相应地增加更多维度。虽然我们作为三维生物很难直观地理解高维空间，但我们仍然可以通过数学方法来确定记录的相近性，让计算机能够处理这些信息。...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。 对于需要两个或更多列来确定记录“相近性”的数据集，线性策略可能表现不佳。
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。...例1(单域)：对温度的时间序列监测值 温度(temperature)作为一个度量(metric)，共4个数据点，每个数据点由如下组成： timestamp：时间戳 三个tag：每个tag都是一个key-value...每个数据点由以下部分组成： timestamp：时间戳 两个tag：host、port，代表每个point归属于哪台机器的哪个端口 两个field：bytes_in、bytes_out，代表piont的测量值...这样的聚合实际上就是简单的count以及max，问题是如何能高效的在那么大的数据量的基础上将满足条件的原始数据查询出来并聚合，要知道统计的原始值可能因为时间比较久远而不在内存中哈，因此这可能是一个非常耗时的操作...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。
这种方法不仅构建速度快，搜索效率高，而且在不同的过滤搜索比率下都能保持快速和准确，同时具有资源和成本效益。 2.4 基于图的索引—— HNSW HNSW 是一种高效存取数据的复杂方法。...我们确定这些节点中哪些最接近我们的查询向量，然后移动到那里。这个过程迭代，直到没有比当前向量更接近查询向量的节点为止，作为算法的停止条件。 HNSW 的工作原理 HNSW 创建了类似概率跳表的层。...但是对于数据点之间的连接，它在节点之间建立了一个图形化的连接。每一层的节点不仅连接到当前层的节点，而且连接到下层的节点。当我们向下到较低的层时，顶部的节点非常少，强度增加。...综上所述， 具有代表性的向量索引技术对比如下： 特性 FLAT HNSW IVFPQ 检索速度 低 非常高 高 索引构建速度 非常高 高 中 存储空间 低 中 高 数据库大小 低 高 高 精度 非常高...中 高 维数 低 非常高 高 内存占用 低 中 中 查询体量 低 高 高 3.
(label): 由prometheus的维度数据模型来支撑实现.相同指标名称的任何给定标签组合标识该指标的特定维度实例 更改任何标签值,包括添加或删除标签,都会创建一个新的时间序列.可以通过标签让查询语言轻松过滤...实际的时间序列,每个序列包括一个float64的值和一个毫秒级的unix时间戳,本质上属于单值模型....单值模型的时间序列/时间线（time series）: 具有相同指标名称和相同标签维度集合的带有时间戳数值的数据流。...而Series就是针对给定的series key对应的时间戳和字段值。...小结：如下图6所示，时序数据一般分为两部分，一个是标识符（指标名称、标签或维度），方便搜索与过滤；一个是数据点，包括时间戳和度量数值。数值主要是用作计算，一般不建索引。
给定具有以下属性的六个点： ? 如果在层次聚类中使用 Ward 方法的接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？ ? ? ? ? 答案：D Ward 方法是一种质心算法。...如果你要用具有期望最大化算法的多项混合模型将一组数据点聚类到两个集群中，下面有哪些重要的假设？...集群中的数据点必须处于到核心点的距离阈限内 它对数据空间中数据点的分布有很强的假设 它具有相当高的时间复杂度O(n3) 它不需要预先知道期望出现的簇的数量 它对于异常值具有强大的作用 选项： 1 2 4...DBSCAN 有比较低的时间复杂度 O(n log n)。 Q39. 以下哪项的F分数存在上限和下限？...在聚类分析中，我们期望出现的是F分数的高值。 Q40. 下面是对6000个数据点进行聚类分析后聚集成的3个簇：A、B和C： ? 集群B的F1分数是多少？
InfluxDB旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储，包括DevOps监控，应用程序指标，IoT传感器数据和实时分析。。...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。 field: 度量下的不同字段。比如位置这个度量具有经度和纬度两个field。...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。...* range可以是相对的（使用负持续时间）或绝对（使用时间段） * 3、filter 过滤条件查询 _measurement 表 _field 字段 * 4、yield()...函数作为查询结果输出过滤的tables。
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