MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:
数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。总体而言，数据抽取的常见方法有两大类，一是基于查询式的，一是基于日志的。
Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者，Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现，而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库，并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
在HANA开发中，经常会遇到一些业务数据不连续，但是在最终输出的时候要求连续展示，尽管对应的业务数据为空。这时生成序列数据是非常重要的一步。HANA提供了多种用于生成不同类型序列的函数，以下是一些常用的序列生成函数以及它们的详细用法。
主从复制模型，数据更新符合顺序性原则，即若同一字段有多个更新，则最后一个写操作将决定该字段最终值。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
mySQL插入数据自动生成时间 使用navcat for mysql工具创建数据库时，如果需要设置一个时间字段，并且在插入数据时让这个时间是自动生成。可以参考下面方法：
在流处理中，时间是一个非常核心的概念，是整个系统的基石。比如，我们经常会遇到这样的需求：给定一个时间窗口，比如一个小时，统计时间窗口的内数据指标。那如何界定哪些数据将进入这个窗口呢？在窗口的定义之前，首先需要确定一个应用使用什么样的时间语义。
时间戳选项使发送方在每个报文段中放置一个时间戳值。接收方在确认中返回这个数值，从而允许发送方为每一个收到的 A C K计算RT T（我们必须说“每一个收到的 A C K”而不是“每一个报文段”，是因为T C P通常用一个A C K来确认多个报文段）。我们提到过目前许多实现为每一个窗口只计算一个 RT T，对于包含8个报文段的窗口而言这是正确的。然而，较大的窗口大小则需要进行更好的RT T计算。
对于流式处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink根据时间产生的不同位置分为三个时间概念：
在各个语言之中都有时间类型的处理，因为这个地球是圆的（我仿佛在讲废话），有多个时区，每个时区的时间不一样，在程序中有必要存在一种方式，或者说一种类型存储时间，还可以通过一系列的方法转换成不同国家的时间。
有这样一个需求，网络4G设备在运行时会上下线，会报错，当上下线或者报错时会将时间戳提交到管理系统，管理系统需要记录这些时间戳，那么该如何记录呢？
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件，有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中，消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离，一个topic又可以分为多个分区，当我们发送消息的时候，会根据某种规则（可以是默认规则，也可以是自定义规则），把消息存储到某个分区当中，同时消息会被分配一个序列号，也就是我们常说的offset，这个offset是一个不断递增的数值。
知识点涵盖：代码自动生成、主键自增（雪花算法）、分页、自动填充字段、LocalDateTime 序列化配置、druid数据源配置、SQL监控页面、逻辑删除、事务管理、多环境配置等等。 1、 可以无缝内嵌进项目，也可以保存下来，方便下次使用。 2、代码中带有很多注解，为方便对MybatisPlus了解不深的同学，也能够快速看懂。👨💻or🛌 3、不行的话一步一步复制，也是可以运行起来的，慢慢看更好。 📷 地点:湖南邵阳 作者:喜 SpringBoot集成MybatisPlus 涵盖了目前
8.1 Collaboration and conflict resolution
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于大批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
如上面表格的配置信息，我们可以对 Kafka 中的配置进行一些调整来满足特定的项目消息需求。
MongoDB 4.0 引入的事务功能，支持多文档ACID特性，例如使用 mongo shell 进行事务操作。
在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。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。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。
原文链接：http://vishnuviswanath.com/flink_eventtime.html
日常工作中，经常涉及到一些时间的转换操作，比如某些业务针对时间的操作要转成不同的时区，有的要转换格式入库，有的需要跟时间对比等等，接下来我们一起来看一下python里面是怎么去处理时间的。
一个MongoDB可以建立多个数据库，MongoDB默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
本文转载：http://www.cnblogs.com/liuhh/archive/2011/05/14/2046544.html
MongoDB中的一些最新特性（如多文档ACID事务）需要对底层的WiredTiger存储引擎中进行基础性的增强。
本文将解释如何在 Flink 的 Table API 和 SQL 中为基于时间的操作定义时间属性。
Flink Streaming API借鉴了谷歌数据流模型(Google Data Flow Model)，它的流API支持不同的时间概念。Flink明确支持以下3个不同的时间概念。
1 什么是时间？ 2 物理时间：墙上时钟 3 逻辑时钟：为事件定序 4 Turetime：物理时钟回归 5 区块链：重新定义时间 6 其他影响 6.1 NTP的时间同步 6.2 有限时间内的不可能性 6.3 延迟 6.4 租约 7 总结 8 参考文献
很久没用jmeter了，这次趁着项目稳定后，用jmeter写了一些创建测试数据的脚本，因为手动创建数据太麻烦了
smartresult:、client、doctype、version、keyfrom、typoResult参数我们先不管，毕竟提交多次这几个值一直没有任何变化。应该是在浏览器上的一个固定值，就先别浪费时间了。
在传统关系型数据库领域，我们常常通过配置事务的隔离级别来解决脏读、幻读、不可重复读的问题。不同的事务隔离级别对应解决问题的力度是不一样的，下表是不同事务隔离级别对脏读、幻读、不可重复读的容忍度，我们一起看一下：
时间相关的字段是ElasticsSearch（以下简称ES）最常用的字段了，几乎所有的索引应用场景都会有时间字段，一般用于基于时间范围的搜索，聚合等场景。但是由于时区的问题，相信很多小伙伴都踩到过时间字段的坑，笔者自己就踩过。
如果你正在构建实时流处理应用程序，那么事件时间处理是你迟早必须使用的功能之一。因为在现实世界的大多数用例中，消息到达都是无序的，应该有一些方法，通过你建立的系统知道消息可能延迟到达，并且有相应的处理方案。在这篇博文中，我们将看到为什么我们需要事件时间处理，以及我们如何在ApacheFlink中使用它。
爱可生 DBA 团队成员，负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱互联网，会摄影、懂厨艺，不会厨艺的 DBA 不是好司机，didi~
我发现数据库有些日期居然用字符串保存？于是跟几个小伙伴讨论了关于数据库的日期应该要怎么保存的问题，其实我一直都建议直接用数值保存时间戳，为什么我要这么建议呢？
最近在Kaggle发现了一个关于时间序列比较不错的kernal，决定翻译一下搬运过来，大家一起学习交流一下。如果预期不错的话准备写四章，分别是时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。
一般某张表里面的数据，需要对外/对下游提供接口进行获取的时候，基本上会设计一系列的接口，其中可能就包括按主键分页查询、按更新时间查增量数据等。如果表里面涉及到时间字段，比如updateTime，并且业务涉及到多个国家的时候，可能会将时间转为0时区进行存储入库。这样的话，也是为了后续在其他地方展示时间的时候，能根据当地的时区做对应的处理。
在 MySQL 中，可以通过使用乐观锁来实现并发控制，以避免数据冲突和并发更新问题。乐观锁是一种乐观的思想，它假设并发操作不会导致冲突，只有在提交更新时才会检查是否发生冲突。
一.速识概念： 大家好呀，🚀vue的filters过滤器是比较常见的一个知识点，下面我将结合时间戳转换的例子带你快速了解filters的用法~ 按照官方的活来说，Vue.js 允许你自定义过滤器，可被用于一些常见的文本格式化。过滤器可以用在两个地方：双花括号插值和 v-bind 表达式 (后者从 2.1.0+ 开始支持)。过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部，由“管道”符号指示。 简单来说就是在filters过滤器里定义一个处理函数，把函数名称写在管道符 “|” 后面，它就
Spanner是一个全球分布式的数据库，从数据模型来看Spanner很像BigTable，都是类似于key对应着一行数据，但是却并不一样，Spanner中衍生出了“目录”的概念（把两张表合并存储）。这并不是重点，Spanner的重是它是第一个在全球范围内传递数据且保证外部一致的分布式事务的系统，且支持几种特定的事务，这显然是一个很困难的问题，我们会在文章中加以描述，这篇文章主要对Spanner的事务以及实现事务所使用的 TrueTime API 进行分析，这些也是论文中描述最为详尽，也是比较不好懂的地方。还有之所以不分析Spanner的架构是因为我觉得论文（第二节）中此方面的描述实在是有些简略，所以直接看论文就可以。
大家周末快乐！随着最近项目落地，0.10.0 即将发布，准备写一系列教程，今天第一篇，介绍 IoTDB 的数据模型和建模方式。
大家好，上期分享了一个IIS短文件名猜解在实战中拿权限的利用，本期将会分享一个特殊的上传漏洞的利用案例。很多时候遇到一个存在漏洞的点，只要有一线希望，就不愿意轻言放弃。对一个网站进行测试前，扫描目录和扫描敏感文件是经常使用的方法，有时候会扫描出上传功能的后端页面，这时候不知道包体是怎么构造的，也不知道上传漏洞需要提交哪些参数，所以就需盲猜包体了。类似的案例我成功过好几次，接下来详细说一下具体方法及详细过程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
