给同一个字段加了 2 次索引，如下后两条 SQL 语句。...3测试三 从效果上看，这两个索引，保留一个即可，因为这两个索引只是名称不同，索引字段相同的，实际上就是相同的索引。...BTREE(ID); ALTER TABLE test ADD INDEX idx_test01 USING BTREE(ID); MySQL 之所以存在上面的这些问题，因为 MySQL 允许创建不同名称相同索引字段的索引...Oracle 19c，在主键字段上创建索引，会提示 此列列表已索引 的错误。在相同字段上创建第二个索引，也是提示 此列列表已索引 的错误。...说明 Oracle 中根本不允许同一个字段存在两个相同索引的情况。 4总结 因此只能说不同的数据库，设计理念不同，Oracle 更严谨些，MySQL 的容错性鲁棒性更突出（可能不太准确）。
按正常理解php的变量是引用计数，第一次创建变量refcount会是0，当把这个变量赋给新的变量时，refcount会加1 但是，经过测试，php7.0.33下和php7.3.11下效果都不是按照这个来的
题目 给你一个字符串 s ，返回 s 中 长度为 3 的不同回文子序列 的个数。 即便存在多种方法来构建相同的子序列，但相同的子序列只计数一次。 回文 是正着读和反着读一样的字符串。...解题 对每个字符左右的字符进行计数 遍历中间字符，同时查找左右两侧的26个字符是否都存在 两侧都存在则将字符串编码成26进制数存入哈希set，最后返回哈希个数 class Solution { public
现需要从数组中恰好移除 k 个元素，请找出移除后数组中不同整数的最少数目。...解题 map计数 把数量排序 取出前面个数少的，能尽可能多的取出不同的种类 class Solution { //C++ public: int findLeastNumOfUniqueInts
MySQL中filesort 的实现算法有两种： 1.双路排序：首先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行指针信息，然后在sort buffer 中进行排序。...2.单路排序：是一次性取出满足条件行的所有字段，然后在sort buffer中进行排序。...MySQL主要通过比较所设定的系统参数 max_length_for_sort_data的大小和Query 语句所取出的字段类型大小总和来判定需要使用哪一种排序算法。...真相了 睡了一晚，茅塞顿开，低级错误，低级错误，疏忽了这个order by的字段，如果值一样的话，会按照其他字段（比如id） 如果想要保持结果一致，order by 后面带上多个字段即可 ? ?
看起来有些奇怪，因为若字段允许NULL，其默认值就是NULL，不用显示声明，可以创建一个无DEFAULT NULL的新增字段再查看desc表结构，就可以证明这点。...基于这问题，引申出的NOT NULL字段问题还有不少，也是比较容易忽视的一些细节，例如杨长老最近连续发表过两篇关于NOT NULL字段的文章确实很有启发， 非空字段空值对查询的影响 http://yangtingkun.net...这种新增非空约束字段在不同版本中确实有一些细节的变化，下面做一些简单测试。...11.2.0.1库，可以新增字段，表中已存记录该值确实为空，即允许一个有NOT NULL约束的字段包含NULL值。 ?...根据错误提示，我们删除表中数据，再新增字段，可以增加，但不能再插入一条NULL至这个非空约束字段。 ?
起初以为是timezone时区设置问题，结果，配置改为CST后，仍然问题没解决，后看了下，这个date是dateTime类型的，与时区无关，所以问题不在此。
而InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实时分析变得十分方便。...除了统计非空字段数量之外，还可统计distinct列的数量，比如命令 select count(distintct("xxx")) from xxx。...distinct：返回非null值的数据不相同数据计数。...mean：返回字段平均值。 median：返回字段中位数。 mode：返回字段中出现频率最高的值。 spread：返回字段中最大值、最小值的差值。 stddev：返回字段的标准差。 sum：字段和。...mysql来看，measurement就是一张表，其主键是timestamp时间戳，tag和field对应就是表中列，tag和field都是k-v接口，k对应列的名字，v对应该列存储的值，tag和field不同的是
前言 在业务中，我们会遇到新老平台的数据迁移工作，如果这个时候表字段还有些许的不一样，那我们肯定不能用表数据导入导出功能了，此时，我们便会需要另一个工具，kettle。...接下来和输入的操作一样，配置数据库的相关信息，我这里就不再展示了，因为和刚刚一样 点击目标表后面的浏览，选择你要把数据输入到哪张表里 在 用于查询的关键字 里将两张表的id作为关联 点击下面的编辑配置两张表字段之间的关联关系
工欲善其事必先利其器，想要用好InfluxDB，当然要先厘清其基本概念，本文为InfluxDB核心概念系列文章之数据元素。 在InfluxDB中，其包括如下种类的数据元素。...Field set 字段集是与时间戳关联的字段键值对的集合。 示例数据包括以下字段集： image.png 字段未编入索引：InfluxDB 数据中需要字段且未编入索引。...为什么你的schema很重要 如果您的大多数查询都关注字段中的值，例如，查询何时计算了 23 只蜜蜂： image.png InfluxDB 在查询返回响应之前扫描数据集中的每个字段值是否有蜜蜂。...如果我们的样本统计数据增长到数百万行，为了优化您的查询，您可以重新排列您的架构，使字段（蜜蜂和蚂蚁）成为标签，标签（位置和科学家）成为字段： image.png image.png 既然蜜蜂和蚂蚁是标签...以下模式限制了统计数据： image.png Series 现在您已经熟悉了度量（measurements）、字段集（filed sets）和标签集（tag sets），是时候讨论系列键（series
使用网络时间协议（NTP）同步主机之间的时间; 如果主机的时钟与NTP不同步，则数据的时间戳可能不准确。 config 使用默认输入和输出插件创建配置文件。...聚合器插件给出count，max，min，mean，s2（方差），和stdev用于一组值，发光聚合每个周期秒 Histogram 直方图 插件ID： histogram 所述直方图聚合器插件创建包含的范围内的字段值的计数的直方图...但是，存储桶计数不会在不同时段之间重置，并且在Telegraf运行时将非严格增加。...必须使用fields配置指令配置要计数的字段。如果未提供任何字段，则插件不会计算任何字段。结果以字段形式发出，格式为originalfieldname_fieldvalue = count。...ValueCounter只能在类型的字段int，bool或string。正在删除浮动字段以防止创建太多字段。
select dept_name,count(student_id) student_number from department d left jo...
前言 之前已经在自己的MQTT服务器上安装好了InfluxDB时序数据库,接下来写个Python程序测试下...._main__': client = InfluxDBClient(host, port, user, password, database) # 初始化 counts = 0 #计数...database 和 retention policy 在上面的数据中并没有体现，通常在插入数据时在 http 请求的相应字段中指定。...database: 数据库名，在 InfluxDB 中可以创建多个数据库，不同数据库中的数据文件是隔离存放的，存放在磁盘上的不同目录。...和 host=server02,region=us-west 就是两个不同的 tag set。
接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。 InfluxDB简介 什么是时序数据库？全称为时间序列数据库。...InfluxDB的SDK版本，所以不需要手工指明版本信息。...InfluxDB influxDB; @Scheduled(fixedRate = 5000) public void writeQPS() { // 模拟要上报的统计数据...Point point = Point.measurement("ApiQPS") // ApiQPS表 .tag("url", "/hello") // url字段...("test", "autogen", point); log.info("上报统计数据：" + count); } } 测试验证 第一步：启动InfluxDB，并通过命令行准备好要使用的数据库
文章目录 前言 一、访问和修饰标志 二、类索引 三、父类索引 四、接口计数器 五、接口表 六、字段计数器 七、字段表 前言 上一篇博客 【Java 虚拟机原理】Class 字节码二进制文件分析 二 (...---- interface_count ( 接口计数器 ) : 在 super_class ( 父类索引 ) 后面的 2 字节就是 接口计数器 ; 表示 当前 类 的 直接 父类 或 接口 数..., 如果接口个数为 0 , 根本没有这个字段 ; 本示例中 接口个数为 0 , 后面没有字段表 , 接口计数器 后面的 2 字节是 字段计数器 ; 六、字段计数器 ---- fields_count...( 字段计数器 ) : 在 接口计数器 / 接口表 后面的 2 字节就是 字段计数器 ; 表示 当前 类 的 字段 数 ; 值为 00 01 , 表示当前类有 1 个字段 ; 七、字段表...---- fields ( 字段表 ) : fields_count ( 字段计数器 ) 后的若干字节 , 就是字段表信息 ;
每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等...），然后制作图表做统计； InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实时分析变得十分方便，适合用于包括DevOps监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析的后端存储...数据库（同） database database 表（不同） table measurement（测量; 度量） 列（不同） column tag(带索引的，非必须)、field(不带索引)、timestemp...没有索引的属性）也就是记录的值：温度， 湿度 tags（标签） 各种有索引的属性：地区，海拔 注意 在influxdb中，字段必须存在。...因为字段是没有索引的。如果使用字段作为查询条件，会扫描符合查询条件的所有字段值，性能不及tag。类比一下，fields相当于SQL的没有索引的列。
dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。 grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有机会用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。...什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。但是，有什么数据不包含Timestamp呢？...几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。...Telegraf Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序，可收集系统和服务的统计数据，并写入到 InfluxDB 数据库。内存占用小，通过插件系统可轻松添加支持其他服务的扩展。...influxdb 加压下载后的influxdb 安装包到本地磁盘目录下（我的是在D:\influxdb ）即安装完成。
2.3 InfluxDB几个基本概念 时序数据库由于其存储海量时序数据的特性，因此与传统数据库有些许不同，下面先对influxdb中涉及的基本概念作出解释。...数据库（同） database database 表（不同） table measurement（测量; 度量） 列（不同） column Point，包括：tag(带索引的，非必须)、field(不带索引...InfluxDB不支持join 4.支持连续查询操作（汇总统计数据）：CONTINUOUS QUERY 三、InfluxDB安装 InfluxDB安装非常简单，根据操作系统执行对应的安装命令即可。...2.修改表 InfluxDB没有修改表的命令，但当插入一条新数据point至表A时，如果此point中的字段多于原A表的字段，会自动修改A表与此条插入数据的格式字段等一致。...注意：此种情况仅限于新插入的数据字段与表A字段的交集即表A的情况，如果新插入数据字段与表A完全不同则会插入失败。
视觉/图像重磅干货，第一时间送达 导 读 本文主要介绍基于OpenCV的两种不同方法实现粘连大米分割计数，并给详细步骤和代码。...背景介绍 测试图如下，图中有个别米粒相互粘连，本文主要演示如何使用OpenCV用两种不同方法将其分割并计数。
而InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实时分析变得十分方便。...下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~ centos下influxdb默认配置路径为/etc/influxdb/influxdb.conf，influxdb数据存储主要有3个目录，分别是meta...Header：头部信息，4位magic字段+1位version字段； Blocks：CRC+数据存储字段，数据的长度在index字段存储； Index：索引顺序按照先key后时间戳来，如果key相同则按照时间戳排序...针对不同类型数据采用不同压缩编码，比如时间戳、整形、浮点数和字符串等，字符串使用Snappy压缩进行编码，每个字符串连续打包然后压缩成一个较大的块。...这样，我们就可以在O(1)时间复杂度内找到tag value对应的 series key，然后根据查询请求的时间范围，从不同shard中获取每一个series在指定时间段内的数据，后续的查询则和 tsm
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