[CDATA[ (to_date(#{djsj, jdbcType=VARCHAR},'yyyy-MM-dd'))+1 对应的字段数据库中保存的类型是 Data mysql...[CDATA[>=]]> DATE_FORMAT(#{cysjjssj,jdbcType=VARCHAR},'%Y%m%d') 对应的字段数据库中保存的类型是 Data
如何才能确信更新系统的时候不会影响用户的使用？而且实际上如何得到更多的反馈，可以对系统进行不断地改进也是一个巨大的挑战。...可通过仪表板或临时查询立即使用此聚合数据进行查询。还可以连续检查指标是否有警报信号，例如新版本是否正在影响某些用户或设备的播放或浏览。这些检查用于警告负责的团队，他们可以尽快解决该问题。...在Netflix，最终选择利用Apache Druid来应对这一挑战。 Druid（德鲁伊） Druid是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统。通俗一点：高性能实时分析数据库。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（我们的查询粒度），则这些行将被汇总。这意味着通过将所有度量值加在一起并增加一个计数器来合并行，因此我们知道有多少事件促成了该行的值。...调整 在调整群集节点的配置时，我们以很高的速度运行了一系列可重复和可预测的查询，以便获得每个给定配置的响应时间和查询吞吐量的基准。这些查询旨在隔离集群的各个部分，以检查查询性能是否有所改善或降低。
如何才能确信更新系统的时候不会影响用户的使用？而且实际上如何得到更多的反馈，可以对系统进行不断地改进也是一个巨大的挑战。...可通过仪表板或临时查询立即使用此聚合数据进行查询。还可以连续检查指标是否有警报信号，例如新版本是否正在影响某些用户或设备的播放或浏览。这些检查用于警告负责的团队，他们可以尽快解决该问题。...指标是可以汇总的值，几乎总是数字。 我们假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使我们能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（我们的查询粒度），则这些行将被汇总。这意味着通过将所有度量值加在一起并增加一个计数器来合并行，因此我们知道有多少事件促成了该行的值。...调整 在调整群集节点的配置时，我们以很高的速度运行了一系列可重复和可预测的查询，以便获得每个给定配置的响应时间和查询吞吐量的基准。这些查询旨在隔离集群的各个部分，以检查查询性能是否有所改善或降低。
作者使用了 Cloudera 私有云构建，架构图如下： [股票智能分析] 本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。...这对 Flink SQL 时间戳相关查询很有帮助。...我们在这个中没有做任何事情，但这是一个更改字段、添加字段等的选项。 UpdateRecord： 在第一个中，我从属性设置记录中的一些字段并添加当前时间戳。我还按时间戳重新格式化以进行转换。...(LookupRecord)：我还没有这一步，因为我的实时数据集市中没有这家公司的内部记录。我可能会添加此步骤来扩充或检查我的数据。...Apache Hue，我可以检查我的实时数据集市表，然后查询表。
通过消除执行联接的能力，并假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使Netflix能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。...二 Netfilx遇到的问题 Netflix使用来自回放设备的实时日志作为事件源，Netflix可以得出测量值，以了解和量化用户设备如何无缝地处理浏览和回放。 ...还会连续检查指标是否有警报信号，例如新版本是否正在影响某些用户或设备的播放或浏览。这些检查用于警告负责的团队，他们可以尽快解决该问题。...在软件更新期间，Netflix为部分用户启用新版本，并使用这些实时指标来比较新版本与以前版本的性能。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（Netflix的查询粒度），则这些行将被汇总。
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。...在进行库表结构设计时，我们要考虑到以后的查询要如何的使用这些表，同样，编写 SQL 语句的时候也要考虑到如何使用到目前已经存在的索引，或是如何增加新的索引才能提高查询的性能。...在第二到第五步，都有可能对查询的响应速度造成影响，下面来分别看下这些过程可能对查询的响应速度有影响的因素都有些什么： 在解析查询语句前，如果查询缓存是打开的，那么 MySQL 优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据...3.确定查询处理各个阶段的耗时 SQL 查询优化的主要目的就是减少查询所消耗的时间，加快查询的响应速度。下面来介绍如何度量查询处理各个阶段所消耗的时间。...3.如何优化not in和查询 MySQL 查询优化器可以自动的把一些子查询优化为关联查询，但是对于存在not in和这样的子查询语句来说，就无法进行自动优化了，这就造成了会循环多次来查找子表来确认是否满足过滤条件
当然我们会发现，基于这样一些产品，要做整个数据中心的战略，会是一个非常高成本的投入，今天我们遇到越来越多的用户在考虑数据库灾备的建设，考虑投入产出比，实时数据同步工具或许是一个不错的选择。...，同时把一些对应数据库的归档日志拷贝到目标机器上，然后在特定的时间窗口，进行停机恢复。...1 基于时间戳 基于时间戳或者自增字段的识别方式，应该我们平常在做数据开发或者数据处理里面最简单的一种方式，通过周期性的比较找到最新的数据去做这种增量。...2 基于快照 基于快照是基于时间戳或自增字段的一个相对优化的方式。...这个时候我们会提供一种基于SQL的方式，在数据表对象设置上，我们会提供这样的一个配置，让用户可以通过SQL来实现数据的增量。而这种场景我们在蛮多的用户场景里面遇到。
它通过简单而直观的用户界面提供语法检查、错误报告、模式检测、查询创建、采样结果以及创建输出。它还提供了一个先进的物化视图引擎，使其他应用程序可以通过简单的REST API访问实时聚合的数据集。...SQL是一种通用语言 在过去的三十多年中，SQL已成为一种接受的跨多种数据库系统进行查询的方法。在关键的企业数据角色中，SQL也是最受欢迎的技能之一。...流式SQL 数据流必须使用称为“窗口”的微小时间片进行处理，例如持续5秒钟。流上的每个消息还具有一个时间戳，可用于检测应该处理该消息的顺序。...因此，使用SQL作为基本构造，添加了一些其他关键字来在时间窗口的上下文中处理数据流。因此诞生了Streaming SQL或Continuous SQL。...这使用户可以在特定时间窗口内对数据流运行连续查询。您还可以加入多个数据流并执行聚合。
有了Hudi，用户可以简单地传递最近检查点时间戳，并检索该时间戳之后更新的数据，而无需运行扫描整个源表的昂贵查询。...上游数据库事件（以及不同应用和服务的传统日志消息）使用统一的Avro编码（包括标准的全局源数据头信息，例如时间戳、行键、版本、数据中心信息和发起主机）流入Kafka。...现在，用户可以在原始源数据的上层通过任何大数据引擎进行数据转换。此外，如果出现任何问题，用户可以重新运行其转换。...建模作业仅仅需要在每一步迭代运行过程中给Hudi传入一个检查点时间戳，就可以从原始表中获取新的或更新的数据流（不用管日期分区数据实际存储在哪里）。...用户通常根据需要在这两种表视图之间进行切换。使用专用查询基于最新状态分析数据时，他们会采用最新模式视图（例如提取美国每个城市的每周总旅行次数）。
大家好，今天是第二次在这里给大家分享数据一致性的话题，在第一篇分享中我们介绍了微服务架构下应该满足数据最终一致性原则，并介绍实现最终一致性3种模式。...为保证事件的顺序一个简单的做法是在事件中添加时间戳，微服务记录每类型的事件最后处理的时间戳，如果收到的事件的时间戳早于我们记录的，丢弃该事件。...如果事件不是在同一个服务器上发出的，那么服务器之间的时间同步是个难题，更稳妥的做法是使用一个全局递增序列号替换时间戳。...对于问题（2）可以通过一次额外的查询请求来确定事件的实际处理状态，要注意额外的查询会带来更长时间的延时，更进一步可能某些RPC服务根本不提供查询接口。...需要注意的是上面的幂等处理方法要求事件必须有唯一的ID（这个ID一般是业务相关的），比如用ID来保证数据库的唯一性约束；使用事件ID来确认事件是否已经被处理；使用事 件ID来查询RPC服务的事件处理结果
除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB、LDAP这些存储的案例。...时间序列数据主要由电力行业、化工行业等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间...虽然关系型数据库也可以存储基于时间序列的数据，但由于存储结构上的劣势，使得这些数据无法高效的实现高频存储和查询统计，因此就诞生了一种专门针对时间序列来做存储和优化的数据库，以满足更高的效率要求。...在进行下面的动手环节之前，先了解一下InfluxDB中的几个重要名词： database：数据库 measurement：类似于关系数据库中的table（表） points：类似于关系数据库中的row（...一行数据） 其中，一个Point由三个部分组成： time：时间戳 fields：记录的值 tags：索引的属性 动手试试 在了解了什么是时序数据库以及InfluxDB一些基础概念之后，下面我们通过一个简单的定时上报监控数据的小案例
细节 针对存储的数据质量，主要以下从4个方面进行测试。 数据完整性测试，即数据记录和信息完整，不存在缺失情况。关注两点，数据不多与不少 数据不多即检查全表数据，重要枚举值是否重复，以及主键是否唯一。...数据逻辑一致是指多数据间的逻辑处理一致，访问用户和注册用户的关系，页面的pv和uv等。我们通过数据的diff测试来验证数据的一致性。...数据准确性测试 上下游对比，检查重要字段数据在上下游的加工过程中是否丢失 与系统内的数据对比，将源数据从行数据库导入到列数据库 与系统外的数据对比，业务系统、BI系统的数据进行对比 数值检查，数据值是否在常规范围...空间维度对比 数据及时性测试 指数据从产生到可以查看的时间间隔（也称数据的延时时长）在可接受的范围。...对于查询返回时长，通常需要控制在秒级或毫秒级，这样才有意义。 以上由面到点的讲了下关于大数据存储数据，以及如何进行数据存储测试的内容，没有涵盖的东西还有很多。
上面是比较好理解的部分，那么具体如何实施呢？ 我们业务中可能几百张表，上面的查询语句可能有几千个，如果针对每一个语句编写缓存的代码，可能我们就累死了。...而在对应的查询语句 (Java 代码级别） 加上自动请求缓存的逻辑，如果 miss 掉了，再去查询 MySQL 数据库。...有序列表的分值 (score) 是这条推送应该被推送的时间。 消费者 消费者只需要不断的轮询有序列表，拿出分值等于当前时间戳的所有成员，之后解析成员变量，进行实际的推送即可。...在搜索项目中，我们需要根据用户对个人信息的更改，实时地更新用户的索引信息，这是一个内部交互的过程。 为了达到实时更新索引的效果，我们可以使用 RPC 调用来搞。 ?...首先监听 MySQL 中用户数据的更改，之后拿到对应的修改信息，通过调用业务程序中提供的 rpc 接口，来进行实时的索引更新。 但是这个架构有个明显的缺点，那就是耦合严重且不易扩展。
也就是说尽管最终结果会收敛到一致的状态，但在处理期间终端用户仍可能查询到一些不一致的结果。最终一致性在很多应用中被证明是足够的，那么更强的一致性是否真的需要呢？...这是因为在 CDC 日志中，一个事务的修改可能覆盖多条记录，流处理系统如果以行为单位进行处理，就有可能破坏原子性。也就是说，在结果集上进行查询的用户看到的事务是不完整的。...比如说用户看到的 JOIN 的结果可能是表 A 当前的快照和表 B 十分钟前的快照联接的结果，此时应如何定义查询结果的延迟度呢？...上述分布式事务之所以可行，是因为对主键的 Commit 是原子的，分布在不同节点的副键是否提交成功完全依赖于主键，因此其他的读取者在读到 Prewrite 后但还没 Commit 的行时，会去检查主键是否已...读取者也会根据 Commit 时间戳判断某一行数据是否可见。Cleanup 操作如果中途故障，在之后的读取者也可以代行。
查询时，我们可以在单个字段上指定日期或日期范围，这也是有效的，并且使用 UNIX 时间戳首先和最后一个进行过滤。请注意，我们使用整数值。...超过特定时间的数据对您的组织有用吗？旧数据应该如何访问？它是否可以在您需要时从备份中简单地恢复，还是需要在线并且可以作为历史分析的活动存档实时访问用户？...通常使用历史数据，查询会查找随时间推移的趋势与个别实时事件。通过将此数据存储在不同的集合中，您可以通过创建更高效的索引来提高性能，而不是在实时数据之上创建更多索引。...尽管TTL索引很方便，但请记住每分钟都会进行一次检查，并且无法配置间隔。如果您需要更多控制以便在一天的特定时间内不会发生删除，则可能需要安排执行删除的批处理作业，而不是使用TTL索引。...在线档案策略 如果仍需要实时访问归档数据，请考虑这些查询发生的频率以及仅存储预聚合结果是否足够。 分片存档数据 归档数据和保持数据实时可访问的一种策略是使用分区分片来对数据进行分区。
简介 开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。...InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，一个开源的没有外部依赖的时间序列数据库。适用于记录度量，事件及执行分析。 特性 1、内置HTTP API，所以不用再写服务端代码来启动和运行。...2、数据可以被标记，允许非常灵活的查询。 3、类似SQL的查询语言 4、安装和管理简单，数据输入和输出速度快 5、它旨在实时响应查询。...=true #是否在创建数据库时创建默认保留策略autogen，默认为true logging-enabled = true #是否打开META日志 //data节点配置 ?...insert cpu_usage,host=server01,region=ch value=2 //指定时间戳，不指定的话，系统将写入时间作为时间戳 insert cpu_usage,host=server01
乘车扫描和自动支付： 用户在入站和出站时通过扫描二维码来完成乘车，系统根据乘车里程自动计算费用并进行支付。 交易记录查询： 用户可以查询自己的交易历史记录，包括乘车时间、金额、线路等信息。...进站数据处理： 后台系统接收到进站信息后，会验证乘车码的有效性，检查用户是否有进站记录，并记录下进站的时间和地点。 用户出站扫码： 用户在乘车结束后，将手机上的乘车码扫描在出站设备上。...出站数据处理： 后台系统接收到出站信息后，会验证乘车码的有效性，检查用户是否有对应的进站记录，并记录下出站的时间和地点。...数据库交互： 在整个过程中，系统需要与数据库交互来存储和检索用户信息、乘车记录、费用信息等数据。 3....乘车系统的发展 4.1 其它设计 除此之外，公交车或地铁的定位和到站时间计算可能还涉及定位设备、GPS 系统、NoSQL 数据库、用户 TCP 连接管理系统等核心组件，并通过实时数据采集、位置处理、到站时间计算和信息推送等流程来为用户提供准确的乘车信息
检查缓存是否存在：cache.has_key(key)方法用于检查指定缓存键是否存在于缓存中。 清空所有缓存：cache.clear()方法用于清空所有缓存数据。...动态缓存与静态缓存 动态缓存：动态缓存会在每次请求时检查缓存是否过期，如果过期则重新生成缓存。这种缓存方式适用于需要频繁更新的数据或者缓存时间较短的场景。...常见的Cache Invalidation策略包括： 基于时间戳/版本号：在数据更新时更新时间戳或版本号，缓存中保存数据的时间戳或版本号与数据库中的对比，当数据发生变化时，使缓存失效。...模板渲染：检查模板中是否有过多的逻辑处理或复杂的模板标签，这些都可能导致渲染时间过长。 视图逻辑：分析视图函数中的逻辑，看是否有复杂的计算或循环，这些都可能成为性能瓶颈。...性能调优方法： 监控与优化：实时监控系统性能指标，根据监控结果进行调优，及时发现并解决性能瓶颈。 缓存策略优化：根据实际访问情况和业务需求，调整缓存的过期时间、预热策略等参数。
在Segment中数据类型有三种：时间戳、维度列、指标列，举例如下：对于时间戳和指标列，实际存储是一个数组。...Node感知到需要加载新的Segment时，首先去本地磁盘目录下检查该Segment是否已下载，如果没有，会从zookeeper中获取对应的元数据（该Segment存储在何处，如果解压等）获取该文件并加载到内存中...2.2、Zookeeper为Druid集群提供协调服务，例如：Broker Node查询节点通过Zookeeper来感知实时节点和历史节点的存在，提供查询服务。...当实时数据达到Realtime Node后，在时间窗口内的数据会停留在RealTime Node内存中，而时间窗口外的数据会组织成Segment存储到Deep Storage中，同时Segment的元数据信息会被注册到元数据库中...当用户在客户端查询信息时，会将请求提交给Broker Node,Broker Node会请求Zookeeper获取集群内数据分布信息，从而获取将请求发送给哪些Historical Node以及Realtime
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