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时序数据 mysql存储_【时序数据库】时序数据库介绍

1.基本概念 时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。...4.2 数据分级存储/TTL 这是针对时序数据冷热性质定制的技术特性。...5.传统关系型数据存储时序数据的问题 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。...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。...如何更低成本的存储这些数据,将成为时序数据库需要解决的重中之重。

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Prometheus时序数据库-内存中的存储结构

今天,笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。 由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇,主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。...所以自然而然的,我们存储结构肯定逻辑上是这个样子: 这样,我们就可以很容易的通过一个Labels(标签们)找到对应的数据了。...数据点的存储 为了让Prometheus在内存和磁盘中保存更大的数据量,势必需要进行压缩。而memChunk在内存中保存的正是采用XOR算法压缩过的数据。...总之,使用了XOR算法后,平均每个数据点能从16bytes压缩到1.37bytes,也就是说所用空间直接降为原来的1/12! 内存中的倒排索引 上面讨论的是标签全部给出的查询情况。...总结 Prometheus作为当今最流行的时序数据库,其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控数据在内存中的存储结构。下一篇,将会阐述监控数据在磁盘中的存储结构,敬请期待!

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SPL 实现电力高频时序数据实时存储统计

现有的数据中台中没有计算能力,仅存储数据,计算时需要通过RESTful接口取出数据再统计。...浮点数 数值 计算要求为:在每秒生成20万条记录的时序数据中,任意时间段内,从20万个测点中任取100个测点的数据,分别基于每个测点的数值序列统计最大、最小、方差、中位数等结果。...如果数据可以按测点号物理有序存储,并在测点号上建立索引,相比时序物理有序存储,查找时,待查找的测点记录变得紧凑了,需要读入的块也就少了。...第三步,确定技术选型和方案 从上述的存储方案中得知,需要将实时数据按时间分段,段内按测点号、时间物理有序存储,常规数据库显然没办法做到这点。...,存储成组表有利于提升系统整体性能;当天的每10分钟的冷数据用,集文件存,因为集文件创建和使用都更简单,用来存储小表会很便捷,也不会因为索引块而降低存储效率;10分钟内的热数据从kafka直接读到内存,

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数据中心建设-存储活设计(part-1)

存储活本质上是HyperMetro通过数据写和DCL机制实现存储数据活,两个数据中心同时对主机提供数据读写的能力。(即2端存储做集群、数据写、数据一致性回滚)。...数据写机制:应用服务器下发I/O请求时,可同时下发到本端Cache和远端Cache,从而保证本端Cache与远端Cache的变更数据一致性。...DCL机制:当某数据中心故障时,DCL可记录业务运行中数据中心的数据变更。等故障恢复后,同时跟踪变更数据同步到该数据中心存储设备中,从而防止数据在同步过程中出现遗漏。...当任何一端存储系统故障的情况下,主机将切换业务到正常的存储系统继续进行业务访问。同时活可以通过另一端存储系统的数据,对坏数据进行修复,保证两个数据中心的数据一致。...这里面还有一个锁机制要和大家解释一下: 为了防止不同的主机同时访问同一存储资源,而发生访问冲突,需要设计锁分配机制来避免访问冲突,只有获取锁分配机制允许的存储系统才能写入数据

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Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构

前言 之前的文章里,笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构,也是非常有意思的,关于这部分内容,将在本篇文章进行阐述。...包括标签/索引/符号表数据等等。Block的实质就是将一段时间里的内存数据组织成文件形式保存下来。...最近的Block一般是存储了2小时的数据,而较为久远的Block则会通过compactor进行合并,一个Block可能存储了若干小时的信息。...它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有数据。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。...如果要删除部分数据,就只能记录一下删除数据的范围,由下一次compactor组成新block的时候删除。而记录这些信息的文件即是tomstones。

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...体现在业务层面,消费者如今参加秒杀活动,无论是否是节的大促高峰期,瞬时就可以得到抢购结果的反馈,不需要等待。在数据库层面实现抢购公平,意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...在 2021 年 11 12 中,有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定,如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。... 11 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后,数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。

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11.23 VR扫描:天气那么冷,看点VR资讯暖和暖和吧!

最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 李嘉诚领投 Soul Machines完成750万美元的A轮融资 联想新平板Miix 520泄密:摄像头对应AR应用 索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 VirZOOM...据悉,Miix 520将配备高达16GB的DDR4 RAM内存以及高达1TB的存储空间,背面将800万像素和200万像素的摄像头,可以用于AR应用,音量键之间还会有个指纹传感器。...索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 随着一年中最大的购物和销售日的到来,昨日HTC Vive宣布降价100美元参加黑色星期五五的促销活动。...索尼则表示在黑色星期五并没有统一的促销计划,零售商们可以自行举办促销活动。 VRPinea独家点评:在HTC Vive降价如此大的情况下,就看索尼零售商们的活动给不给力了。...Oculus Rift将自1212日起支持XBox One 外媒报道,Oculus宣布自1212日起Oculus Rift将支持XBox One游戏机。

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云服务市场硝烟起 三雄争霸

11”带来的购物狂潮余温尚存,“12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云服务商活动如下: 阿里云:12月18日起,阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括:全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划,以及重量级神秘大礼; 18日当天8:00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等,根据目前官方的消息看,阿里云的本次活动主要以存量客户为主...腾讯云:12月19日起,腾讯云将举办为期一周的年终大促活动活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金,云服务器&带宽打折促销,千元云存储礼包免费送等,虽然细则还没有正式公布,但从优惠空前依稀可看出端倪。...据介绍,为支持天翼云平台,中国电信云计算公司不仅建立天翼云品牌,推出了包括云主机、弹性块存储、对象存储(OOS)、CDN等在内的云产品矩阵,同时也将网络能力和数据中心两大核心优势持续放大。

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十分钟看懂时序数据库(I)-存储

本文会从时序数据库的基本概念、使用场景、解决的问题一一展开,最后会从如何解决时序数据存储这一技术问题入手进行深入分析。...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。如何更低成本的存储这些数据,将成为时序数据库需要解决的重中之重。...分布式存储 时序数据库面向的是海量数据的写入存储读取,单机是无法解决问题的。所以需要采用多机存储,也就是分布式存储。...p7-open tsdb的row key示例(注3) 7.结束语 可以看到各分布式时序数据库虽然存储方案都略有不同,但本质上是一致的,由于时序数据写多读少的场景,在单机上采用更加适合大吞吐量写入的单机存储结构...数据存储时序数据库设计中很小的一块内容,但也能管中窥豹,看到时序数据库从设计之初就要考虑时序数据的特点。后续我们会从其他的角度进行讨论。

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大促转化率精准预估优化论文随笔记

在我们的智能数据复用方案中,我们首先寻找与即将到来的大促B(x,y)的分布相似的【历史数据】,并使用【历史数据】微调生产模型,过程如下式: 所以这里的Fineture(B) 是一个纠偏值。...分布相似数据的搜寻 找到当下大促,相似的历史“促销数据,包括11,618,12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量,然后求相似。...论文中大促时序向量的构成由两个部分: 每天的CVR 品类的产品(如化妆品)的曝光占比 上述的两类数值特征将会被拼接并平铺成向量,作为对应天的表征。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促,以及2022年6月14日的618大促二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促,以及7月31日的七夕节大促(没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。

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猿设计11——真电商之促销的玩法你真的知道吗?

11、618,机会都是购物节名词,别人都搞你不搞,坐等关门回家了。 (6) 提高交易额、订单量、客单价。出发点往往和资本市场有关,比较邪恶,不讲了。 ?...上图就是一个简易版的时序图,简单的描述了用户访问商品详情页面的关系,就目前而言是这么一个调用关系,暂时先这样吧。不过从业务上讲,商品的供货价(商品原价)是玩转促销规则的不二法门,不要小看了。...2、对象(Object) 对象代表时序图中的对象在交互中所扮演的角色,位于时序图顶部和对象代表 3、生命线(Lifeline) 生命线代表时序图中的对象在一段时期内的存在。...时序图中每个对象和底部中心都有一条垂直的虚线,这就是对象的生命线,对象间 的消息存在于两条虚线间。...4、控制焦点(Activation) 控制焦点代表时序图中的对象执行一项操作的时期,在时序图中每条生命线上的窄的矩形代表活动期。

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国产开源MIT开源协议,风电场监控项目,数据存储采用时序数据

一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目,模拟一个电厂、六台风机,数据采用随机数实时插入到时序数据库中,再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。...3.互操作性—支持实时数据库的数据接口,并通过标准关系数据库接口(ODBC,OLE DB)实现与ERP及其它MIS系统的数据集成。...五、 数据库设计 5.1 物理视图 5.2 E-R图 六、系统功能 6.1 完整实时数据展现 该系统采用时序数据库系统实现风电场的所有风电机组、风速、发电量等运行情况的远程监视和接收汇总,使各级部门都能及时的了解风电机组运行状态和发电状况...6.2 数据统计与查询 1)历史统计日志查询:根据选择风机及时间段,查询风机的数据统计信息。 2)历史瞬态日志查询:查询选择风机在设定时间段内的历史数据记录。...七、界面设计 八、性能测试 提供了时序数据库的插入性能测试:单标签多数据和多标签多数据。 更多功能广大网友可以继续挖掘。

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快速入门网络爬虫系列 Chapter12 | 将数据存储数据

虽然CSV文件读写方便,但我们更希望把数据写道数据库中,方便查询和保存 数据库系统包括数据库、数据库管理系统、数据库的用户和支撑数据库管理系统运行的软硬件 ?...数据模型是现实生活中数据的抽象,用来描述数据的概念和定义,是数据库中数据存储方式,是数据库系统的基础。...常用的数据模型有以下三种: 层次模型:以树形结构表示数据之间的关系 网状模型:以网,图型结构表示数据之间的关系 关系模型:以二维表结构表示数据之间的关系 根据数据库的数据模型划分,数据库可以分为以下类型...(View):一张虚拟的表,并不实际存储 可以限定用户可查看,修改的数据 触发器(Trigger):由用户定义的SQL事务命令的集合 索引(Index):根据给定的数据库表建立起来的顺序,可以快速访问数据...2、SQL的作用 SQL是一种结构化程序查询语言,是关系型数据库的标准语言,可以用来: 数据查询 数据存取 数据更新 管理数据库 ?

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腾讯云数据万象:智能+存储驱动,数倍提升内容生产效能

12月1日,在2022腾讯全球数字生态大会存储专场,腾讯云数据万象发布产品更新,与腾讯云对象存储COS共同打造智能存储生态,提供各类开箱即用的智能数据处理能力,帮助各行业用户挖掘数据价值,提高云上存储效能...作为一站式存+管+数据处理生产力平台,腾讯云数据万象聚焦云上内容生产场景,实现存用联动,为用户提供API、SDK、控制台、卡片式工具箱多种调用方式,提升用户体验。...除了灵活的架构,为辅助用户突破创作力枯竭瓶颈,提升人效,快速生产优质内容,腾讯云数据万象还整合了腾讯领先的 AI 富媒体技术和应用,将前沿的算法落地为开箱即用的数据处理工具百宝箱,用户可在数据万象中使用图片智能...再如,在与分秒帧的合作中,腾讯云数据万象不仅帮助客户平稳处理峰值需求,还达到了显著的降本效果。作为音视频云端生产协作平台,分秒帧为用户提供云原生的音视频处理和审片平台,日处理视频数据达到TB级。...而随着业务增长,该平台的数据存储、视频处理、内容审核等需求攀升,其带来的成本压力也逐渐加大。此外,作为内容生产和协作平台,分秒帧的业务弹性巨大,峰值业务流量达到日常的四倍之多。

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美妆押宝双十一,各平台卷出新高度

促销力度方面:天猫宣布平台补贴力度为“满300元减50元”,京东为“满299元减50元”,相较双方2021年的“满200元减30元”,促销力度均有所加大。...各平台“内卷”双十一进入10月后,各电商平台先后公布双十一优惠活动细节,我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年十一的运营策略, 发现上述平台的运营各有侧重,对这次大促似乎志在必得...并配以档位促销优惠,分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”,均封顶40000元,活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...从用户收到货开始算起,价保服务最长可延至12月。...根据QuestMobile数据,在淘宝直播中,美妆销售额占比达到91.2%,远高于其他品类。据天猫公布的数据,在2021年十一期间,欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。

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使用MASA全家桶从零开始搭建IoT平台(五)使用时序存储上行数据

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...但数据量大,并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本:数据不会被压缩,导致占用存储资源。 2、维护成本:单表数据量太大时,需要人工分库分表。...传感器上传的室内PM2.5和甲醛数据、净水器传感器当前的TDS值、计算机系统的监控数据等,都属于时序数据时序数据有如下特点: 1、数据量较大,写入操作是持续且平稳的,而且写多读少。...序数据库就是用来存储时序数据数据库,时序数据库相较于传统的关系型数据和非关系型数据库而言,专门优化了对时序数据存储,开源的时序数据库有InfluxDB OpenTSDB、TimeScaleDB 等。...我们借助InfluxDB.Client库完成设备从上报到时序数据存储的全过程,下一节我们介绍从时序库查询数据

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双十一的新使命已从培养网购习惯变为培养品质消费理念

已进入第八年的11,看上去有些增长乏力,然而更可能的原因或许在于,今天的11已经不再是8年前的那个促销活动了,以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求,重塑中国人消费观才是其核心要义。...电商平台不再将11当促销节 天猫11最初的玩法是“五折”促销,通过大力度优惠来促进消费者剁手,说到11我们就会想到便宜、低价、划算。...京东今年11的口号是“好物低价上京东”,其通过与沃尔玛等战略合作伙伴引入品质和大牌商品,同时确保参与11活动的商品70%以上为热销商品,超半数为今年新款,拒绝尾货清仓的甩卖式促销。...显然,11对美丽说蘑菇街来说已不再是一个促销活动,而是引导品质消费、升级消费理念和拥抱消费升级的工具。 11期间,依然还有一些电商平台在打价格战,强调产品低价。...今年11京东强调“好物”,与许多大品牌合作,并定制了一些新品。更重要的举措是,与沃尔玛结盟引入优质大牌,最终参与11活动的商品以热销和新品为主。

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活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——方法模型篇(二)

关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》是把给入模型时特征加工的方式列举一下,本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...1 回归的方法 活动评价,与笔者之前思考的一个点也是有些共同的《数据科学之 如何找到指标的最 佳分裂点的几个想法》最佳分裂点其实就是在找不同特征下的重要性,我们可以来看一下。...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征,如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》所述,有很多种方式,那么,活动变成模型的特征之后,活动好坏与优劣,就是评价这个特征的重要性了...1.4 时序模型 —— Facebook Prophet 这款facebook开源的时序框架其中有一个节假日效应的模拟,5年前笔者在一些项目中就想着使用这个模块去做一些活动、广告的评估,该方式充分考虑了时序数据的特点...R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet(遍地代码图) 可以考察节中、节后效应。

3.2K11

AI驱动的京东端到端补货技术建设实践

我们常看到电商平台现在营销活动特别多,每个营销活动都会使得销量出现一些尖峰,平时就是销售一两件的长尾需求,但上了营销促销活动,会产生海量爆发的需求。...比如促销、营销的信息,复杂的信息在时序模型中很难考虑进去,因为他的学习能力比较弱。这种情况下,把机器学习模型引入,效果会得到改善。...③ 预测框架 预测框架在整个行业内的做法都差不多,大厂的数据体制非常完善,无论是商品的、用户的、订单的、促销数据都非常完备。 在完备的数据基础上,很多工作量在差异化特征库的搭建上。...如果找到非常好的特征,匹配很好的数据,可以用相对简单的模型,达到非常好的效果。比如营销活动,如何把营销活动特征搭建出来。...从目前来看,可以把营销活动信息作为一个feature,放到模型里去,但往往模型的输出效果并不理想。把整个营销活动拆成价格时序、可售时序合并后,放到已有的模型中,就会达到比较好的效果。

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智能菜品量推荐——RapidMiner(一)

③ 定期对菜品销售情况进行统计,分类统计出好评与差评菜,为促销活动和新菜品的推出提供支持。 ④ 根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为进行评分,筛选出优质客户,定期回访和送出关怀。...二、对餐饮业而言数据挖掘的基本任务是什么? 数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...对餐饮业而言,数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各种菜品销量、成本、会员小费、促销活动等内部数据,以及天气、节假日、竞争对手和周边的商业氛围等外部数据。...、联系方式、商品名称;客户评价信息; 促销活动数据促销日期、促销内容、促销描述; 外部数据,如天气、节假日、竞争对手以及周边商业氛围等数据。...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后,接下来要考虑的问题是:本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题(分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐),选用哪种算法进行模型构建?

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