首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

金融业务的数据存储选型

数据库降维方式是矩阵纵向切割。同样的外汇信息,被分为5个单位存储,每是个单位: 计算这3个时间点对应的买入价格的平均值,只需加载上面这幅图粉红色部分。...Q的另一个设计是统一了Map和关系型的列名是Map的键,每一的值是Map的值。和Map之间的转化是通过 flip 操作来进行的。 KDB/Q也是个存储的数据库。...KDB确是按照数据库设计的,磁盘操作非常快。KDB不仅数据存储快,它的数据操作也快。 比如在前面讲到的例子中,3个时间点价格平均值的计算。...这些年来互联网行业的数据库也越来越成熟,比如现在风头正盛的ClickHouse,里面的技术和KDB大同小异。...相比关系型数据库常用的行存储方式,时序数据库用了存储的方式,这个方式在存储、读取和计算上都有很大的速度优势。KDB是金融行业的专用存储数据库,它具有更高的执行效率。

2.1K30

Gorm 数据库迁移与模型定义

3306 端口映射到主机的 3306 端口 -v $PWD/conf/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf:主机当前目录下的 conf/my.cnf 挂载到容器的 /etc/mysql...int64 `gorm:"column:age_of_the_beast"` // 列名设为 `age_of_the_beast` } 4.4 时间跟踪 4.4.1 CreatedAt 对于有...` // 使用时间填纳秒数充更新时间 Updated int64 `gorm:"autoUpdateTime:milli"` // 使用时间毫秒数填充更新时间 Created int64...`gorm:"autoCreateTime"` // 使用时间秒数填充创建时间 } 5.3 嵌入结构体 对于匿名字段,GORM 会将其字段包含在父结构体中,例如: type User struct...指定的默认值 precision 指定的精度 scale 指定的比例 not null 指定不为空 autoIncrement 指定自增 autoIncrementIncrement 自动递增步长

24210
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

HBase RowKey 设计

下面的例子表明加盐可以写入负载分散到多个 RegionServer 上,同时也表明了对读取的负面影响。假设我们有如下 RowKey,中的每一个 Region 对应字母中的一个字母。...类似的,如果我们使用时间作为 RowKey 的一部分,可以使用 Long.MAX_VALUE - 时间 进行替换。...使用单调递增的 RowKey(例如,使用时间),就会发生这种情况。...可以通过输入记录随机化来缓解单调递增键在单个 Region 上堆积所带来的压力,最好避免使用时间或序列(例如1、2、3)作为 RowKey。...时间还是反向时间都没有错,具体取决于我们的需求。 4.4 可变长度还是固定长度的RowKey? 我们都知道 RowKey 存储在 HBase 的每一上。

1.7K20

MySQL数据库,简述MySQL分区类型

分区是一个的数据按照某种方式,比如按照时间上的月份,分成多个较小的,更容易管理的部分,但是逻辑上仍是一个。...分区的一个主要目的是数据按照一个较粗的粒度分在不同的中,这样做可以将相关数据存放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变的很方便。实现分区的代码实际上是对一组底层的句柄对象的封装。...无论创建何种类型的分区,如果中存在主键或唯一索引的,则分区必须是主键或唯一索引的一部分。索引可以是null值。在没有主键和唯一索引的中可以指定任意列为索引。...假设有一个自增的主键id,希望根据时间最近的热点数据集中存放,那么必须将时间包含在主键当中才行,而这和主键本身的意义相矛盾,这种情况下可以使用这样的分区表达式来实现相同的目的:Hash(id div...100000) ,这将为100万数据简历一个分区,这样一方面实现了当初的分区目的,另一方面比起使用时间范围分区还避免了一个问题,就是当超过一定阀值时,如果使用时间范围分区就必须新增分区。

6.1K30

利用水墨客图床作为COS服务器

最近用路过图床的时候网站没打开,咨询管理说有DNS污染,便又搜索有没有好用一些的图床,就发现了水墨客图床,虽然容量有限,但是他每天签到都可以扩充容量,并且最最重要的我发现水墨客开放上传接口,于是就开始鼓捣想着利用水墨客作为...水墨图床地址:图片客--水墨图床,免费专业的高速外链图床 分为两种,一种还是利用picGo配合typora,另一种是在SpringBoot中开发为工具类专门用作图片上传。...同样适用于水墨客图床 在picGo的插件设置中搜索lankong,然后安装。...String boundary = Long.toHexString(System.currentTimeMillis());//用来标识multipart/form-data内容类型的边界字符串,使用时间...("\r\n").append("--" + boundary + "--").append("\r\n"); writer.close(); 获取响应 //获取服务器对上传请求的响应状态码,200代上传成功

10310

MIT 6.S081 Lab Eight -- Lock

可以使用固定数量的散桶,而不动态调整哈希的大小。使用素数个存储桶(例如13)来降低散冲突的可能性。 在哈希中搜索缓冲区并在找不到缓冲区时为该缓冲区分配条目必须是原子的。...删除保存了所有缓冲区的列表(bcache.head等),改为标记上次使用时间的时间缓冲区(即使用kernel/trap.c中的ticks)。...在binit中: 初始化散桶的锁 所有散桶的head->prev、head->next都指向自身表示为空 所有的缓冲区挂载到bucket[0]桶上,代码如下 void binit(void) {...而在提示中建议使用时间作为LRU判定的法则,这样我们就无需在brelse中进行头插法更改结点位置 struct buf { ... ......// 由于LRU改为使用时间判定,不再需要头插法 acquire(&tickslock); b->timestamp = ticks; release(&tickslock);

18520

Rowkey(行键)设计

随着单调递增的行键(即,使用时间),这将发生。通过输入记录随机化为不按排序顺序排列,可以缓解由单调递增密钥带来的单个区域上的堆积,但通常最好避免使用时间或序列(例如1,2,3)作为行键。...OpenTSDB 中的关键格式实际上是 [metric_type] [event_timestamp],它会在第一眼看起来与之前关于不使用时间作为关键的建议相矛盾。...但是,区别在于时间不在密钥的主导位置,并且设计假设是有几十个或几百个(或更多)不同的度量标准类型。因此,即使连续输入数据和多种度量类型,Puts也会分布在中不同的地区。...尽量减少行和的大小 在 HBase 中,值总是随着坐标而运行;当单元格值通过系统时,它将始终伴随其行,列名称和时间。...反向时间 反向扫描 API HBASE-4811 实现一个 API,以反向扫描中的或区域,从而减少了为正向或反向扫描优化模式的需要。此功能在 HBase 0.98 和更高版本中可用。

68520

悲观锁与乐观锁

给数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库增加一个数字类型的version字段来实现。当读取数据时,version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加一。...当我们提交更新的时候,判断数据库对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。...2.使用时间。...数据库增加一个字段,字段类型使用时间(timestamp),和上面的version类似,也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间和自己更新前取到的时间进行对比,如果一致则OK,否则就是版本冲突

56940

「Apache Hudi系列」核心概念与架构设计总结

为此,Hudi提供了索引实现,可以记录的键快速映射到其所在的文件位置。同样,对于流式输出数据,Hudi通过其特殊添加并跟踪记录级的元数据,从而可以提供所有发生变更的精确增量流。...存储类型的数据集中,其中一些/所有数据都可以只写到增量日志中; COMPACTION: 协调Hudi中差异数据结构的后台活动,例如:更新从基于行的日志文件变成格式。...数据文件 Hudi组织成DFS上基本路径下的文件夹结构中。如果是分区的,则在基本路径下还会有其他的分区,这些分区是包含该分区数据的文件夹,与Hive非常类似。...关键目标是是使用partitionertagged Hudi记录RDD(所谓的tagged是指已经通过索引查询,标记每条输入记录在中的位置)分成一些的updates和inserts.为了维护文件大小...Merge On Read MOR写数据时,记录首先会被快速的写进日志文件,稍后会使用时间轴上的压缩操作将其与基础文件合并。

1K30

超硬核解析Apache Hudi 的一致性模型(第一部分)

主键 在 Apache Hudi 中每条记录都有一个主键,每个键都映射到单个分区和文件组(稍后会详细介绍)。...[file_extension] 现在忽略文件写入重试,因此经常引用格式为 [file_id=N, ts=M] 的文件切片。 图 3.操作:键 k1 更新为值 X。键 k1 映射到 FG1。...删除文件是服务(如清理、压缩和聚簇)的工作。 时间线和文件组在一起 读取端和写入端使用时间线来了解给定时间下的哪些文件切片是相关的。...每个键对应一个主键,值对应关联的非 PK 值。 使用乐观并发控制 (OCC) 写入路径 我已使用 OCC 逻辑写入路径建模为 9 个步骤。...图 11.w1 或 w2 现在可以获取锁并成功完成操作 但是一旦一个写入器完成其操作,第二个写入器在执行其 OCC 检查时,看到时间> 50 的已提交文件切片,因此它必须中止。

11810

Android gradle插件打印时间的方法详解

(3).当银行A修改完存款数值后,进行存盘操作时,先前读取的时间123456与当时中的时间进行一次对比,如果一致,那么允许存盘,然后生成一个新的时间比如456789替换中原有的时间123456...若没有使用时间: 银行A和银行B同时打开你的账户,看到的金额都是1000元。与此同时,两个银行读取的时间都是12345....若使用时间: 当银行A打开账户的时候,把1000元改成1500元,存盘,系统将对比先前的时间与存盘时中的时间是否一致,现在一致,允许存盘。存盘时,生成了一个新的时间45678。...B银行也1000元修改成了1500元,存盘,系统对比先前的时间123456是否与存盘时中的时间一致,发现先前的时间123456已经与现在的时间456789相异,系统拒绝存盘,要求刷新数据,那么数据刷新之后...简而言之:就是在操作的时候,通过对比修改之前的数据中的时间与修改之后的数据中的时间是否一致。 若一致,允许存储,同时生成一个新的时间

1.2K20

数据仓库专题(7)-维度建模10大基本原则

,有时会从多个流程事实合并成一个事实,而且合并事实是对单一流程事实的一 个很好的补充,并不能代替它们。...原则3、确保每个事实都有一个与之关联的日期维度   原则2中描述的可测量事件总有一个日期信息,每个事实至少都有一个外键,关联到一个日期维度,它的粒度就是一天,使用日历属性和非标准的关于测量事件日期的特性...原则6、解决维度中多对一的关系   属性之间分层的、多对一(M:1)的关系通常未规范化,或者被收缩到扁平型维度中,如果你曾经有过为事务型系统设计实体关系模型的经历,那你一定要抵抗住旧有的思维模式,要将其规范化或...如果它是一个行/标记或下拉菜单过滤器,那么它应该当作一个维度 属性处理。   ...,即使你的商业用户没有初始化跟踪属性改变的设想值,使用代理也会使下游策略变化更宽松,代理也允许你使用多个业务键 射到一个普通的配置文件,有利于你缓冲意想不到的业务活动,如废弃产品编号的回收或收购另一家公司的编码方案

1.3K50

数据仓库专题(7)-维度建模11大基本原则

,有时会从多个流程事实合并成一个事实,而且合并事实是对单一流程事实的一 个很好的补充,并不能代替它们。...原则3、确保每个事实都有一个与之关联的日期维度   原则2中描述的可测量事件总有一个日期信息,每个事实至少都有一个外键,关联到一个日期维度,它的粒度就是一天,使用日历属性和非标准的关于测量事件日期的特性...原则6、解决维度中多对一的关系   属性之间分层的、多对一(M:1)的关系通常未规范化,或者被收缩到扁平型维度中,如果你曾经有过为事务型系统设计实体关系模型的经历,那你一定要抵抗住旧有的思维模式,要将其规范化或...如果它是一个行/标记或下拉菜单过滤器,那么它应该当作一个维度 属性处理。   ...,即使你的商业用户没有初始化跟踪属性改变的设想值,使用代理也会使下游策略变化更宽松,代理也允许你使用多个业务键 射到一个普通的配置文件,有利于你缓冲意想不到的业务活动,如废弃产品编号的回收或收购另一家公司的编码方案

1.7K30

OpenTSDB 数据存储详解

3、它把数据存储在中,按“行键,簇,限定符和时间版本”的四维坐标系来组织,也就是说如果要唯一定位一个值,需要四个都唯一才行。...tsd.core.meta.enable_tsuid_tracking Row Key 和tsdb一样,其中不包含时间,[......6、tsdb-uid数据分析 tsdb-uid用来存储UID映射,包括正向的和反向的。存在两族,一族叫做name用来一个UID映射到一个字符串,另一个族叫做id,用来字符串映射到UID。...族的每一行都至少有以下三中的一个: metrics metric的名称映射到UID tagk tag名称映射到UID tagv tag的值映射到UID 如果配置了metadata,则name族还可以包括额外的...7、tsdb: 时间点数据就保存在此中,只有一个簇t: 7.1、RowKey格式 UID:默认编码为3 Bytes,而时间会编码为4 Bytes salt:打散同一metric不同时间线的热点

1.5K50

大数据入门:Hbase Rowkey设计

Hbase与一般传统分布式关系型数据库相比,明显不同的是,它是基于模式存储,同时是非常适合非结构化数据存储的。...Hbase Rowkey设计 对于分布式数据库,数据是分布在不同服务器节点,HBase作为列式数据库,一张可以达到十亿行,这就需要将拆分成多个部分储备起来,分别存入region中,由regionserver...②Rowkey散原则 如果Rowkey按照时间的方式递增,不要将时间放在二进制码的前面,建议Rowkey的高位字节采用散字段处理,由程序随即生成。...如果不进行散处理,首字段直接使用时间信息,所有该时段的数据都将集中到一个regionServer当中,这样当检索数据时,负载会集中到个别regionServer上,造成热点问题,会降低查询效率。...③Rowkey唯一原则 必须在设计上保证其唯一性,Rowkey是按照字典顺序排序存储的,因此,设计Rowkey的时候,要充分利用这个排序的特点,经常读取的数据存储到一块,最近可能会被访问的数据放到一块

39110

HBase RowKey与索引设计 |「Hbase2.0常见问题性优化小总结续集」

如RowKey是按系统时间的方式递增,RowKey的第一部分如果是时间的话,造成所有新数据都在一个RegionServer堆积的热点现象,也就是通常说的Region热点问题,热点发生在大量的client...比如,时间序列数据的例子,如果你的数据直接使用时间做行健,在写入时在单个region上会遇到热点问题。 许多使用场景下,并不需要基于单个时间访问数据。...散:如果你愿意在行健里放弃时间信息(每次你做什么事情都要扫描全,或者每次要读数据时你都知道精确的键,这些情况下也是可行的),使用原始数据的散值作为行健是一种可能的解决方案: hash('TheRealMT...假设你在读取时知道时间范围,但不想做全扫描。对时间做散运算然后把散值作为行健的做法需要做全扫描,这是很低效的,尤其是在你有办法限制扫描范围的时候。...这样的RowKey设计能够很好的支持如下几个查询场景: 全scan。在这种情况下,我们仍然可以数据切分成n份并发查询,从而实现查询的实时响应。 只按照event_id查询。

1.5K20

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券