下面对上面字段进行介绍： flags：Row 的标记信息，主要用于标记当前 Row 是否存在时间戳、TTL、被删除、是否包含所有的列等信息。...这个字段主要用于存储当前 Row 的 Liveness 时间戳。注意，持久化到磁盘的时间戳是相对于当前 Memtable 最小时间戳的值。...如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop timestamp：当前 Cell 的时间戳，Cassandra 中我们可以对每列设置时间戳...下面对上面字段进行介绍： flags：Row 的标记信息，主要用于标记当前 Row 是否存在时间戳、TTL、被删除、是否包含所有的列等信息。...如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop timestamp：当前 Cell 的时间戳，Cassandra 中我们可以对每列设置时间戳
但无论在分布式数据库 Cassandra[3] 中，还是使用 gizzard[4] 方案水平扩容的多机 MySQL 中，都没有一个满足 Twitter 当时需求的全局 ID 生成方案。...自然，由于 Zab 等共识算法，其能保证全序，却不能满足 Twitter 的性能需求。 最终方案。通过组合时间戳、进程编号、自增序号，Twitter 找到了一种分布式高性能全序 ID 生成算法。...基本思想是，大体保证机器间的时钟同步，并利用机器时钟生成时间戳作为自增 ID，如果两个进程产生了相同时间戳，则通过进程编号进一步确认其大小。...产生 ID 的这组进程，可以分布在多个数据中心的多个机器，而在产生数据时无需进行互相沟通（除了 NTP 时间戳同步）。 大致按时间有序（Roughly Time Ordered）。...可以从 ID 中解析出时间戳。 可直接排序（Directly Sortable）。无需解析即可直接排序。 紧凑（Compact）。不要 128 bit 就要 64 bit。
例如，Cassandra 有复合列的概念，它允许您将对象嵌套在列中。...通过这种方式，所有Apache域在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。 Column HBase 中的列由一个列族和一个列限定符组成，它们由一个:(冒号)字符分隔。...Cell Cell 是行、列族和列限定符的组合，它包含一个值和一个时间戳，时间戳表示值的版本。 Timestamp 每个值旁边都有一个时间戳，它是给定版本的值的标识符。...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...快速过滤索引：Druid 使用 CONCISE 或 Roaring 的压缩位图索引来创建索引，支持跨多列的快速过滤和搜索。 基于时间的分区：德鲁依首先按时间分区数据，并且可以根据其他字段进行分区。
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。...一般存放的是并不随着时间戳变化的属性信息。timestamp加上所有的tags可以认为是table的primary key。...数据存储是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。
但这并不意味着全局内存触发的刷盘操作会将所有的 MemStore 都进行输盘，而是通过 另外一个参数 hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit 来控制，... MongoDb 使用 update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。 Mongodb 中的 Map/reduce 主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。...那么比较操作过程中只需要传递时间戳就可以,因为要 比较的只是哪个副本数据是最新的。 3....RowKey 作为 name 域的值，value 域则赋 空值，timestamp 域则赋为插入数据的时间戳。...需要注意区分本地删除时间和时间戳，每个 CF 修改 记录都有一个时间戳，这个时间戳可以理解为该 column 的修改时间，是由客户端给定的。
这也是为什么在开始的时候时候说联合index的字段排序顺序是精确匹配字段(=xxx),排序字段(避免在内存中排序，使用index排序)，范围查询字段 如{name:1,address:1}，包含的是两个查询...可以是不同的字段，只要一个document中只有一个array就行了,在不同的document中可以是不同字段 唯一索引 db.book.createIndex({"name":1},{"unique...这个可能需要衡量前两个字段过滤掉了多少数据，phone这个字段占剩下数据量的多少来决定需要创建什么样的index....针对这些字段的索引与关系型数据库并无差别，无需特殊处理 觉得这篇分享就有点过于强调阅读mongo源码来解决的问题的重要性，因为这个就可以通过上述分析找到root cause https://yq.aliyun.com...这时候你的query其实是命中的address 的单字段index。而不是预想的已经将name数据过滤了。
概述 Log-Structured Merge-trees (LSM树)被广泛应用在现代NoSQL系统存储层中，比如：BigTable、Dynamo、HBase、Cassandra、LevelDB...这样对于写操作，因为它降低了合并的频率。合并示意图如下： ? 3.2. 优化技术 当前有两个广泛使用的优化方案：布隆过滤器和分区技术。...可以将布隆过滤器部署在LSM磁盘Component之上，当做一个独立的过滤器使用，对于点查询，先通过布隆过滤器判断是否存在，由于布隆过滤器的判非特性，当不满足布隆过滤器，也就没有必要读取该Component...对于非分区的LSM树可以通过对每一个磁盘的Component加一个起始和结束时间戳。恢复过程可以通过所有不相交的时间戳区间重建Component列表。...当时间戳区间相交时，则只需要最长间隔Component即可，因为该Component是被最后合并的，其他的直接删除即可。对于分区LSM树，则这种时间戳就不够用了。
在这个版本中，我们在现有的信号基础上进行了构建，并引入了两个新信号，一个用于暂停正在进行的增量快照，另一个用于在之前暂停的情况下恢复增量快照。...在Debezium 2.0中，BEGIN和END事件都包含一个新字段ts_ms，该字段是数据库时间戳，根据事件类型确定事务何时开始或提交。...连接器将在Kafka Connect中启动两个独特的任务，每个任务将负责从其各自的数据库捕获变更。 第二个值得注意的变化是连接器指标命名。连接器通过使用唯一名称标识的beans公开JMX指标。...例如，该部分包括系统更改号、更改的数据库时间戳以及更改所属的事务。 在这个版本中，我们标识了一个回归，就是scn字段没有正确地反映变更事件发生的正确来源。...在这个版本中，为了支持Oracle RAC，在DBZ-5245中进行一个小小的更改。以前，连接器偏移量维护一个名为scn的字段，该字段表示连接器应该从何处流更改的“位置”。
按行存储在文件中(先第 1 行，然后第 2 行……) NoSQL 时序数据库 InfluxDB、RRDtool、Graphite、OpcnTSDB、Kdb+ 存储时间序列数据，每条记录都带有时间戳。...在 PostgreSQL 中，数据库大小没有限制，表大小上限为 32TB，一条记录的大小上限为 1.6TB，字段大小上限是 1GB，一个表包含的记录数没有限制，一条记录的字段数上限为 1600 个，一个表上创建的索引数目没有限制...InfluxDB InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，能应付极高的写和查询并发数，主要用于存储大规模的时间戳数据（每条记录自动附加时间戳），如 DevOps 监控数据、应用系统运行指标数据、物联网感应器采集的数据及实时分析的结果数据等...通过定义策略轻松实现自动失效过时的数据。 基于 Web 的管理界面。 对于一个具体的时间序列应用来说，除存储外，还需要集成数据采集、可视化和告警功能。...Neo4j 使用 Cypher 语言进行增删改操作，例如： 创建了两个节点：变量“e1”和“e2”，标签“员工”，属性“{……}”。 创建了一条边，最终形成下图。 7.
想要访问 HBase Table 中的数据，只有以下三种方式： 通过指定的 Row Key 进行访问； 通过 Row Key 的 range 进行访问，即访问指定范围内的行； 进行全表扫描。...你可以等价理解为关系型数据库中由指定行和指定列确定的一个单元格，但不同的是 HBase 中的一个单元格是由多个版本的数据组成的，每个版本的数据用时间戳进行区分。...1.6 Timestamp(时间戳) HBase 中通过 row key 和 column 确定的为一个存储单元称为 Cell。每个 Cell 都保存着同一份数据的多个版本。...版本通过时间戳来索引，时间戳的类型是 64 位整型，时间戳可以由 HBase 在数据写入时自动赋值，也可以由客户显式指定。...每个 Cell 中，不同版本的数据按照时间戳倒序排列，即最新的数据排在最前面。 二、存储结构 2.1 Regions HBase Table 中的所有行按照 Row Key 的字典序排列。
它具有以下特性： 不支持复杂的事务，只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的； 由于是采用 HDFS 作为底层存储，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的存储； 支持通过增加机器进行横向扩展...表 schema 仅定义列族，表具有多个列族，每个列族可以包含任意数量的列，列由多个单元格（cell ）组成，单元格可以存储多个版本的数据，多个版本数据以时间戳进行区分。...下图为 HBase 中一张表的： RowKey 为行的唯一标识，所有行按照 RowKey 的字典序进行排序； 该表具有两个列族，分别是 personal 和 office; 其中列族 personal...数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，按照时间戳排序，新的数据在最上面； 存储类型：所有数据的底层存储格式都是字节数组 (byte[])。...它通过直接使用 HBase API 以及协处理器和自定义过滤器，可以为小型数据查询提供毫秒级的性能，为千万行数据的查询提供秒级的性能。
Kudu的初衷 在Kudu诞生之前，针对分布式系统中的海量数据，有两种存储和分析方式： 静态数据以Parquet、ORC等形式持久化在HDFS中，通过Hive等工具进行批量数据OLAP处理。...动态数据则通过HBase、Cassandra等NoSQL数据库组织，提供高效的单行级别OLTP服务。...这点也与HBase不同，HBase通过在Cell内显式地加入版本号或时间戳来表示当前RowKey+列限定符指定的数据的版本，更新行就相当于插入一条更新版本的数据。...MemRowSet的简单图示如下。 ? 可见，Kudu行中其实也存在时间戳字段，但是不会开放给用户，仅供内部的MVCC机制使用。...同理，DiskRowSet中也存在UndoFile，它则用来持久化上一次Flush之前对这块数据的修改，也就是说可以按时间戳回滚到历史数据。
当用户打开某个网站并点击某个广告时，系统会将该用户的UUID记录在数据库中并且将用户的广告点击次数作为用户的画像记录在后台系统中(系统通过这些历史数据可以勾勒出用户的喜好并且推荐合适的广告给他们)。...在我们的示例中，总计有12个SSTables，而上一步中通过cfhistograms获取的信息表明我们在读取请求时访问了绝大部分的SSTables。...它可以帮助显示特定的SSTable的很多有用的信息，比如最小时间戳、最大时间戳、可清理的tombstones(tombstone用于表明已删除的列)、关于tombstone的细节信息等。...由于Alex Dejanovski在Last Pickle网站的博客描述了TWCS -它是如何工作，你应该什么时候使用它，在最小时间戳和最大时间戳一致时，我们可以很容易的把我们从SSTables中获取的元数据用到...TWCS中并进行调试。
01 Logstash日期过滤器的工作原理 Logstash的日期过滤器主要用于解析和转换事件中的日期字段。它可以识别各种日期格式，并将这些日期字段转换为统一的格式，以便进行后续的比较和过滤操作。...当处理时间序列数据时，日期过滤器尤其有用。通过配置日期过滤器，可以指定日期字段的名称和格式，然后使用这个字段来比较事件的时间戳与当前时间。...，这里假设时间戳字段名为timestamp，格式为ISO8601 remove_field => ["@timestamp"] # 移除Logstash自带的@timestamp字段，因为已经有自己的时间戳字段...query参数定义了筛选条件，这里使用了range查询来筛选出时间戳字段timestamp早于当前时间减去30天的文档。...在filter部分，使用date过滤器来解析timestamp字段，并将其转换为统一的日期格式。然后，移除了Logstash自带的@timestamp字段，因为已经有自己的时间戳字段。
每条数据采集记录包含3个标签字段，2个数据字段，1个时间戳字段。...因此，超级表的数据字段为采集时间、温度、湿度等与时间序列相关的采集数据；标签字段为设备编号、设备分组编号、设备名称等设备本身固定的描述信息。...每条数据采集记录包含3个标签字段，2个数据字段，1个时间戳字段。...因此，超级表的数据字段为采集时间、温度、湿度等与时间序列相关的采集数据；标签字段为设备编号、设备分组编号、设备名称等设备本身固定的描述信息。...每条记录包含六个数据字段，分别为时间戳（毫秒），温度（整型），湿度（浮点），设备编号（整型）、设备分组编号（整型）、设备名称（字符型）。主键为（设备分组编号、设备编号、设备名称，时间戳）。
，可以通过加一个ALLOW FILTERING来过滤实现 select * from teacher where age=32 and height>30 ALLOW FILTERING; ...先根据age=32过滤出结果集，然后再对结果集进行height>30过滤 2、排序 建一张tt表： create table tt( id int, address text,...二、分页查询 一说分页，我很容易就想到了mysql中的limit，恰巧cassandra也是用它来实现分页的，但是cassandra的limit没有mysql的那么强大，它只能限制查询结果的条数，而不能指定从哪里开始...上面我们已经分析了，要实现分页还差一个条件：起始点；cassandra中通过token函数来确定起始点，具体这个token函数是干嘛的，大家自行去补脑。...综上所述，知道后面没有数据的点只有两个，1、第一次查询的时候；2、token(id)>的时候，其他时候都不能断定后面没有数据 cassandra 的分页查询，主要是通过查询结果的默认的排列顺序来实现的
大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。...业务方对HBase表字段的变更无法得到有效监控，无法及时感知字段的新增，对数仓的维护带来一定的困难。 业务方更新数据时未更新时间戳，导致通过时间戳字段增量抽取时数据缺失。...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...比如一个rowkey有name，age两个字段，在指定时间范围内只更新了age字段，那么在scan的时候，只能查询出age字段，而无法查询出name字段，所以要再get一次。
采集器验证接收到的日志行是按照时间戳递增的顺序接收的（即每条日志的时间戳都比之前的日志晚）。当采集器接收到的日志不按照这个顺序，日志行将被拒绝并返回错误。...时间戳排序 一般来说推送到 Loki 的所有日志行必须比之前收到的行有一个更新的时间戳。...然而有些情况可能是多行日志具有相同的纳秒级别的时间戳，可以按照下面两种情况进行处理： 如果传入的行和之前接收到的行完全匹配（时间戳和日志文本都匹配），则传入的行会被视为完全重复并会被忽略。...如果传入行的时间戳和前面一行的时间戳相同，但是日志内容不相同，则会接收该行日志。这就意味着，对于相同的时间戳，有可能有两个不同的日志行。...由于这种设计上的权衡，根据内容（即日志行内的文本）进行过滤的 LogQL 查询需要加载搜索窗口内所有与查询中定义的标签相匹配的块。
图-12中，当客户端向数据库节点发送写入请求时，客户端都不知道另一个客户端，因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义， 我们说支持写入并发，也就意味着它们的顺序不确定。...即使无法确定写请求的“自然顺序”，我们也能强制任意排序。如为每个写请求附加一个时间戳，然后选择最新即最大的时间戳，丢弃较早时间戳的写入。...这就是最后写入胜利（LWW, last write wins），Cassandra唯一支持的冲突解决方法。...一些场景如缓存系统，覆盖写是能接受的。若覆盖、丢失数据不可接受，则LWW不是好选择。 要确保LWW安全的唯一方法：只写入一次，然后视为不可变，避免对同一K进行并发更新。...如Cassandra推荐使用UUID作为K，这样每个写操作提供一个唯一K。 Happens-before关系和并发“此前发生”的关系和并发 如何判断两个操作是否并发？
那么怎么提升读的性能就是LSM TREE 要考虑的事情，我们可以利用bloom 过滤器，bloom 过滤器常常用在大数据量中的数据排除的活动，这是Bloom 过滤器的特性（之前写过一篇关于bloom 过滤器...，应该是和postgresql有关的一篇文字），这里简单的一句话bloom说你要查找的值没有，他一定没有，但如果他说有，有可能是错误，但问题是他的速度是非常快的，所以通过bloom过滤器，加上一个内存buffer...并且在这个期间，是要对磁盘中的文件进行merge的，如何merge 以及 merge的 频率就会直接影响整套系统的，是更偏向于写入的性能还是读取的性能 ?...SSTable中的每个值项都有一个与之关联的时间戳，标记了插入时间。SSTables是从键到值是持久的、有序的、不可变的映射，其中键和值都是任意的字节字符串 ?...此时会重提上面提到的两个问题，1 为什么要有时间戳的概念，时间戳的概念主要是在合并时，如有相同的数据，以时间戳最后的为准 2 合并会增加数据的顺序性，让后面的数据查找更快速。 ?
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