理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
而金融市场数据不是业务数据，并不太适合用关系型数据库处理，所以我们在选择存储金融市场数据的时候，会优先选择基于列存储的时序数据库。 3.2 KDB 不仅是个数据库，它还有自己的编程语言Q和K。...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。如果是你用编程语言实现，可能会用一个循环来求和，然后求平均值。...由于KDB知道每一列的数据类型都是完全一样的，它在计算的时候会用到CPU的向量指令，用一个指令来完成多个数据的同时处理。...这一点使得KDB在处理金融数据时有极高的处理速度，而这种效果正是KDB通过实时编译Q语言来实现的。 为了处理的速度更快，KDB采用单线程运行模式，避免线程切换和同步锁开销。...相比关系型数据库常用的行存储方式，时序数据库用了列存储的方式，这个方式在存储、读取和计算上都有很大的速度优势。KDB是金融行业的专用列存储数据库，它具有更高的执行效率。
在 SQL Server 查询中，不经意思的隐匿数据类型转换可能导致极大的查询性能问题，比如一个看起来没有任何问题简单的条件：WHERE c = N’x’ ，如果 c 的数据类型是 varchar，并且表中包含大量的数据...，这个查询可能导致极大的性能开销，因为这个操作会导致列 c 的数据类型转换为 nvarchar与常量值匹配，在 SQL Server 2008 及之后的版本中，这种操作做了增强，一定程度上降低了性能开销...，参考SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在执行计划中的增强 。...，在复杂的执行计划中，这个带来的影响更大。...最后啰嗦一下的是，在 SQL Server 2014中，没有再发现这个问题（不知道 2012中怎么样） 原创：邹建。 投稿：有投稿意向技术人请在公众号对话框留言。 转载：意向文章下方留言。
基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...1、引言 单指令多数据（SIMD）是一种并行概念，其特征在于统一操作同时应用于单个指令中的多个数据元素。现代的CPU都支持这样的SIMD指令以及AVX扩展，其中英特尔CPUs是其中代表。...处理依次后，移动一次头，然后接着在进行一次迭代，这样依次处理所有数据。图1c是将输入数组逻辑分块，提出stride-block的风格。本例中，定义步长为2，块大小为8。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。
2、Kdb+ kdb+/q被官方称为世界上最快的时间序列数据库，它使用统一的数据库处理实时数据和历史数据，同时具备CEP(复杂事件处理)引擎、内存数据库、磁盘数据库等功能。...列式存储的特性，使得对于某个列的统计分析操作异常方便。...与一般数据库或大数据平台相比，kdb+/q具有更快的速度和更低的总拥有成本，非常适合海量数据处理，主要被用于海量数据分析、高频交易、人工智能、物联网等领域。...在延迟性上有着苛刻要求的金融领域，kdb+有着独特的优势。...作为新一代的监控框架，Prometheus具备强大的多维度数据模型，有多种可视化图形界面，使用pull模式采集时间序列数据，可以采用push gateway的方式把时间序列数据推送至Prometheus
记录了出现过某个单词的文档列表，及单词在该文档中的位置信息如果这时候搜索 elasticsearch inverted index，先找到对应 termTermTFPosting Listelasticsearch3...三维：图片二维：图片有多种方法构建 k-d 树，其中较为典型的是：层级按 k 维循环划分；子树由分割面中点的相对中位数进行拆分。...此时平面以 x = 7 为分割线，分为两个平面图片② 在 (7,2) 的两侧平面，以 y 为维度，找到相对中位数点，并放入左右子树图片③ 再以 x 维度进行划分图片注：不是一定要选择子树中的中位数点进行平面拆分...每个 kd 树在磁盘上的布局类似于 kdb 树的布局方式。bkd 树和 kdb 树主要的不同主要存在于两个方面：批量构建 及 动态更新。...Bkd 树中的插入比 KDB 树中的插入快 100 倍左右，查询等性能也表现更好。
关于第3种思路，目前业界有很多引擎，各有优缺点，最近我萌发了另外一种考虑《一套数据，多种引擎（impala/Hive/kylin）》。...通过行索引，可以在stripe中快速读取的过程中可以跳过很多行，尽管这个stripe的大小很大。在默认情况下，最大可以跳过10000行。...支持各种复杂的数据类型，比如： datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union)； 在文件中存储了一些轻量级的索引数据； 基于数据类型的块模式压缩...尽管 Parquet 是一个面向列的文件格式，不要期望每列一个数据文件。Parquet 在同一个数据文件中保存一行中的所有数据，以确保在同一个节点上处理时一行的所有列都可用。...为了在列式存储中可以表达嵌套结构，用叫做 definition level和repetition level两个值描述。分别表达某个值在整个嵌套格式中，最深嵌套层数，以及在同一个嵌套层级中第几个值。
宽表，即每个表包含着大量的列 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量...换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合于单个服务器的RAM中 很容易可以看出，OLAP场景与其他通常业务场景(例如,OLTP或K/V)有很大的不同， 因此想要使用OLTP或Key-Value数据库去高效的处理分析查询场景...在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。例如，如果只需要读取100列中的5列，这将帮助你最少减少20倍的I/O消耗。 由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。...当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节(未压缩数据)每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。...所以，在数据按列存储并且按列执行是很有意义的。 有两种方法可以做到这一点： 向量引擎：所有的操作都是为向量而不是为单个值编写的。
5、InfluxDB, Kdb+和Clickhouse等开源或商用的专业时序数据库。...行式存储VS列式存储 与传统关系型数据库的行式存储不同的是，Clickhouse采用列式存储，相比于行式存储，列式存储在分析场景下有着许多优良的特性。 分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。...在行存模式下，数据按行连续存储，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取时间严重超时。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大加速了查询。 ? ?...同一列中的数据属于同一类型，节省了大量的存储空间，降低了存储成本,从磁盘中读取相应数据耗时更短。 所以列式存储相对于行式存储的优点总结起来：查得快，读的快。 ?...数据类型为Decimal时，pandahouse会出现异常报错，原因是由于pandahouse里面没有对Decimal的数据类型作相应的转换，可以在源文件做以下修改： # convert.py ?
在面向列的DBMS中，数据存储如下： ? 这些示例仅显示数据的排列顺序。不同列的值分别存储，同一列的数据存储在一起。...3.为什么面向列的数据库在OLAP场景中更好地工作 面向列的数据库更适合OLAP场景：它们在处理大多数查询时至少快100倍。...在面向列的数据库中，只能读取所需的数据。 例如，如果需要100列中的5列，则可以预期I / O减少20倍。 由于数据以数据包形式读取，因此更容易压缩。 列中的数据也更容易压缩。...换句话说，可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度处理该查询。 这种速度实际上是在实践中实现的。 例子： [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ?...将数据存储在列中并在可能的情况下按列处理它是有意义的。 有两种方法可以做到这一点： 向量引擎：所有操作都是为向量而不是为单独的值编写的。这意味着不需要经常调用操作，并且调度成本可以忽略不计。
结果如下： [8p1mm7uh55.png] 在构建KDB-Tree的过程中，一个重要的步骤是切分维度的选择，常见选择方式为： 差值法：计算各维度的差值范围，选择差值最大的维度，上述示例采用此法...4.1 写入流程 我们知道，Lucene在处理写入请求时，首先对写入数据进行预处理并缓存在内存中，然后周期性的从内存刷向磁盘，生成Segment。...在正式构建BKD-Tree之前，先计算应有的叶子节点数量，从而保证单个叶子节点中包含的point value不超过1024个： long innerNodeCount = 1; while (countPerLeaf...但是在多Segment merge过程中，由于历史Segment可能很大，其Point索引达到几百MB甚至GB级，Lucene在实现过程中，会根据需要进行落盘处理，避免过高的内存开销。 5....Lucene写入/查询的总体流程、Term索引/行存储/列存储等核心数据结构在本文中暂未提及，后续会有文章作详细介绍。
对于存储而言，列式数据库总是将同一列的数据存储在一起，不同列的数据也总是分开存储。...，每个列字段独立存储。...数据库管理系统）功能 DDL（数据库定义语言）：可以动态的创建数据库、表和视图 DML（数据库操作语言）：动态的查询、新增、修改及删除数据 权限控制、数据备份与恢复、分布式管理等 2、列式存储与数据压缩 不同的列保存在不同的文件中...5、多样化的表引擎 拥有合并数、内存、文件、接口和其他六大类20多种表引擎，每种引擎都有各自的特点，适用于不同的场景。...6、多线程与分布式 如果说向量化执行是通过数据级并行方式提升了性能，那么多线程处理就是通过线程级并行方式实现了性能提升，相比底层硬件实现的向量化执行SIMD（单个指令处理多条数据），线程级并行方式由高层次的软件层面控制
以下是姚延栋老师在DTCC2021大会现场的演讲实录： 数据处理平台60年 站在更长远的角度来看，整个数据处理平台发展的历程。我这里做了一个简单的回顾，在数据库出现之前，主要用的是文件系统。...在整个过程中，大约在上世纪80年代，有一个叫分析型数据库（OLAP）的分支，也叫MPP数据库，对分析场景复杂查询优化。...1998年，出现了Kdb+，在证券极速交易场景使用较为广泛。此后，相继出现了RRDTool、Graphite，用于服务器和应用监控。 2011年，出现了首款分布式时序数据库——OpenTSDB。...这一点在PG中文社区第三方评测中得到验证：在400列数的场景下，MatrixDB比InfluxDB快48.6倍，仍然非常强悍，是国产数据库的一个新亮点。...超融合架构的核心是在数据库中，通过极致的可插拔，实现不同的存储引擎，可以是行存引擎、列存引擎、内存引擎、LSM引擎等。它们之间是互相隔离，互相不会影响。
当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法，而每一种方法的实践又浅尝辄止，在面对具体问题时往往会手忙脚乱。...拿Pandas来说，它的多种构造方式，多种索引方式以及类似效果的多种实现方法，很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态。...这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...小Z温馨提示：我们最初用df2.info()查看数据类型时，非数值型的列都返回的是object格式，和str类型深层机制上的区别就不展开了，在常规实际应用中，我们可以先理解为object对应的就是str...第五步，在了解基础操作之后，对Pandas中基础数据类型进行了初步照面。
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