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Cassandra:带有时间戳和大型数据集的表设计

Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库系统，它具有高度可扩展性和高性能的特点。它的设计目标是能够处理大规模的数据集，并且能够在多个节点上进行分布式存储和处理。

Cassandra的表设计中，每个表都由多个列组成，每个列都有一个名称和一个值。表中的每一行都由一个主键唯一标识，主键可以由一个或多个列组成。Cassandra的表设计中还可以使用时间戳来对数据进行版本控制和排序。

Cassandra的优势包括：

高可扩展性：Cassandra采用分布式架构，可以轻松地扩展到数百甚至数千个节点，以处理大规模的数据集和高并发访问。
高性能：Cassandra的数据模型和分布式架构使得它能够实现快速的读写操作，支持高吞吐量和低延迟的数据访问。
强一致性：Cassandra支持多数据中心复制，可以配置为在不同的地理位置进行数据备份和复制，以确保数据的高可用性和一致性。
灵活的数据模型：Cassandra的数据模型是基于列的，可以根据需要动态地添加、删除和修改列，使得数据模型更加灵活和适应变化。

Cassandra的应用场景包括：

大数据存储和分析：Cassandra适合存储和处理大规模的数据集，可以用于大数据分析、日志存储、时间序列数据等场景。
实时数据处理：Cassandra的高性能和低延迟使得它适合处理实时数据，可以用于实时推荐、实时计算等场景。
互联网应用：Cassandra的可扩展性和高性能使得它适合用于构建互联网应用，如社交网络、电子商务平台等。

腾讯云提供了与Cassandra相关的产品和服务，例如TencentDB for Cassandra，它是腾讯云提供的一种高度可扩展的分布式数据库服务，可以帮助用户快速部署和管理Cassandra集群。更多关于TencentDB for Cassandra的信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/tcdb-cassandra

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WinCC 中如何获取在线表格控件中数据的最大值最小值和时间戳

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Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水的位置和时间即地表水数据集的观测数据的元数据

该数据集包含1984年至2015年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面的范围和变化的统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化的高分辨率地图（自然，2016）和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取的Landsat 5、7和8的3,066,102个场景生成的。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水，并将结果整理为整个时间段的月度历史和两个纪元（1984-1999年，2000-2015年），用于变化检测。该产品包含计算全球地表水数据集的观测数据的元数据。...从未检测到水的区域被掩盖了。...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

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Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水的位置和时间即地表水月度数据集的观测数据的元数据

该数据集包含1984年至2015年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面的范围和变化的统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化的高分辨率地图（自然，2016）和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取的Landsat 5、7和8的3,066,102个场景生成的。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水，并将结果整理为整个时间段的月度历史和两个纪元（1984-1999年，2000-2015年），用于变化检测。...这个 "月度历史 "合集以月为单位保存了整个水检测的历史。该合集包含380张图片，1984年3月至2015年10月期间每个月都有一张。...0: No data 1: Not water 2: Water 影像属性： Name Type Description month Double Month year Double Year 数据使用

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数据库设计之数据库，数据表和字段等的命名总结

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一文看懂分布式数据库 YugabyteDB

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