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战斗民族开源神器ClickHouse:一款适合于构建量化回测研究系统高性能列式数据库(一)

对于数据访问场景而言,通常关注是:多久、以多少比例进行怎样查询;对不同类型(行、列、字节)查询,需要读取多少数据量;读取与更新数据之间关系;数据工作规模量如何在本地使用数据;是否使用事务事务隔离问题...我们认为,以下几条针对是联机分析处理(OLAP)应用场景: 绝大多数请求都是用于读访问。 数据需要以大批次(大于1000行)进行更新,而不是单行更新;或者根本没有更新操作。...列是比较小数值短字符串(例如,每个URL只有60个字节)。 在处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒高达数十亿行)。 不需要事务。 数据一致性要求较低。 每次查询中只会查询一个大表。...采用快速压缩算法,数据解压缩速度可以达到每秒解出几个GB数据。换句话说,这个查询可以以每秒大约数十亿行速度在单台服务器上处理。这个速度在实践中是被检验过。...所有操作都是为向量,而不是为单独编写。这意味着你不需要经常调用运算,而且分发成本可以忽略不计运算代码包含一个优化内部循环。 代码生成。为查询生成代码包含了所有的间接调用。

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盘点市面上主流时序数据库

2、Kdb+ kdb+/q被官方称为世界上最快时间序列数据库,它使用统一数据库处理实时数据历史数据,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。...与一般数据库或大数据平台相比,kdb+/q具有更快速度更低总拥有成本,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金融领域,kdb+有着独特优势。...5、TimescaleDB TimescaleDB是唯一支持完整SQL开放源代码时间序列数据库,已针对支持全面SQL快速提取复杂查询进行了优化。...TSDB具备秒级写入百万级时序数据性能,提供高压缩比低成本存储、预降采样、插、多维聚合计算、可视化查询结果等功能,解决由设备采集点数量巨大、数据采集频率高造成存储成本高、写入查询分析效率低问题

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clickHouse

来自不同列被单独存储,来自同一列数据被存储在一起。...不同数据存储方式适用不同业务场景,数据访问场景包括:进行了何种查询、多久查询一次以及各类查询比例;每种类型查询(行、列字节)读取多少数据;读取数据更新之间关系;使用数据集大小以及如何使用本地数据集...OLAP场景关键特征 绝大多数是读请求 数据以相当大批次(> 1000行)更新,而不是单行更新;或者根本没有更新。 已添加到数据库数据不能修改。...当采用快速压缩算法,它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速度进行处理。这实际上是当前实现速度。...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编写。这意味着多个操作之间不再需要频繁调用,并且调用成本基本可以忽略不计。操作代码包含一个优化内部循环。

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ClickHouse SQL 语法极简教程

不同数据存储方式适用不同业务场景,数据访问场景包括:进行了何种查询、多久查询一次以及各类查询比例;每种类型查询(行、列字节)读取多少数据;读取数据更新之间关系;使用数据集大小以及如何使用本地数据集...OLAP场景关键特征 绝大多数是读请求 数据以相当大批次(> 1000行)更新,而不是单行更新;或者根本没有更新。 已添加到数据库数据不能修改。...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编写。这意味着多个操作之间不再需要频繁调用,并且调用成本基本可以忽略不计。操作代码包含一个优化内部循环。...有些聚合函数包含2个参数列表,第一个参数列表参数被称为“parameters”。不包含“parameters”聚合函数语法常规函数是一样。...数据类型及数据库/表引擎 CREATE 语句中数据类型表引擎写法与变量或函数类似。 换句话说,它们可以包含或不包含用括号包含参数列表

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Java面试基本问题

Q8。Java中数组列表向量有什么区别? 数组列表 向量 阵列列表未同步。 向量已同步。 数组列表不同步,因此速度很快。 向量很慢,因为它是线程安全。...在Java中,字符串对象本质上是不可变,这仅意味着一旦创建了String对象,就无法修改其状态。每当您尝试更新该对象而不是更新该特定对象时,Java都会创建一个新字符串对象。...它增强了应用程序安全性,缓存,同步性能。 Q31。数组和数组列表有什么区别? 数组 数组列表 不能包含其他数据类型 可以包含不同数据类型。...Java中Map是什么? 在Java中,Map是Util程序包接口,它将唯一映射到。...Map接口不是主要Collection接口子集,因此,其行为与其他Collection类型几乎没有什么不同。以下是Map界面的一些特征: 地图不包含重复。 每个最多可以映射一个Q33。

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【1】进大厂必须掌握面试题-Java面试-基础

Q8。Java中数组列表向量有什么区别? 数组列表 向量 阵列列表未同步。 向量已同步。 数组列表不同步,因此速度很快。 向量很慢,因为它是线程安全。...在Java中,字符串对象本质上是不可变,这仅意味着一旦创建了String对象,就无法修改其状态。每当您尝试更新该对象而不是更新该特定对象时,Java都会创建一个新字符串对象。...它增强了应用程序安全性,缓存,同步性能。 Q31。数组和数组列表有什么区别? 数组 数组列表 不能包含其他数据类型 可以包含不同数据类型。...Java中Map是什么? 在Java中,Map是Util程序包接口,它将唯一映射到。...Map接口不是主要Collection接口子集,因此,其行为与其他Collection类型几乎没有什么不同。以下是Map界面的一些特征: 地图不包含重复。 每个最多可以映射一个Q33。

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Java面试基本问题

Q8。Java中数组列表向量有什么区别? 数组列表 向量 阵列列表未同步。 向量已同步。 数组列表不同步,因此速度很快。 向量很慢,因为它是线程安全。...在Java中,字符串对象本质上是不可变,这仅意味着一旦创建了String对象,就无法修改其状态。每当您尝试更新该对象而不是更新该特定对象时,Java都会创建一个新字符串对象。...它增强了应用程序安全性,缓存,同步性能。 Q31。数组和数组列表有什么区别? 数组 数组列表 不能包含其他数据类型 可以包含不同数据类型。...Java中Map是什么? 在Java中,Map是Util程序包接口,它将唯一映射到。...每个最多可以映射一个Q33。Java中集合类是什么?列出其方法接口。 在Java中,集合是一个框架,用作存储操作一组对象体系结构。

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LSTM之父重提30年前快速权重存储系统」:线性Transformer只是它一种变体

在有限存储情况下,快速权重存储模型一个理想行为是操纵存储内容并与之动态交互。 受过去对快速权重研究启发,研究者建议用产生这种行为替代规则替换更新规则。...因此,为了防止关联在检索时相互干扰,各个(keys)需要正交。否则,点积将处理多个并返回线性组合。对于嵌入在 d_dot 空间中,则不能有多余 d_dot 正交向量。...改进与更新快速权重存储研究(Schlag 等人,2021 年)启发,研究者提出了以下存储更新规则。...给定新输入 - 对 (k^ (i) , v ^(i) ),模型首先访问存储的当前状态 W^(i−1),并检索当前与 k^(i) 配对 ? 。然后,该模型存储检索 ?...在这里,研究者提出了一种基于简单归一化更好方法,将有效查询向量φ(k^(i))、φ(q^(i)) 除以其分量之和。例如,对于查询: ?

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R基础知识及快速检阅你数据

每个人或者系统都可以由自己库~ library(ggplot2) 1.3更新Q: 如何更新包?...A: #提示有哪些包可以更新 update.packages(,ask=F) #使用ask=F,无需询问,一更新 **注意:有些包更新以后可能会有一些行为变化,或者直接bug...... 1.4加载以符号分隔文本文件...#每只动物分别通过橙汁或抗坏血酸(维生素C一种形式,代号为VC)两种药方式中一种,接受三种剂量水平维生素C(每天0.5、12毫克)中一种。...boxplot:当箱线图分布长度为奇数时,箱线图下,上边缘分别为一分位三分位。若为偶数则有余数决定。只有任意n/4余数为1或者2,那么分位数等于观察,否则则为两观察中间数。...,如下: 了解常量变量概念 加减乘除等运算(计算器) 多种数据类型(数值,字符,逻辑,因子) 多种数据结构(向量,矩阵,数组,数据框,列表) 文件读取写出 简单统计可视化 无限量函数学习

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时序数据库 InfluxDB(一)

上文说过 tag set 就是 tag key = tag value 不同组合,因此这里 tag set 有以下三种: db=InfluxDB db=Kdb+ db=Prometheus 三个 tag...InfluxDB 可以更加高效快速存储大量时间序列数据并对这些数据进行实时分析。...你可以删除 series ,但是不能基于 field 去删除独立 points ,解决方法是,你需要先查询 field 时间戳,然后根据时间戳去删除。...2、删除是罕见,当它们发生时肯定是针对大量旧数据。 优点:提高了读写性能。 缺点:删除功能受到了很大限制。 3、更新是罕见,持续或者大批量更新不会发生。...优点:InfluxDB 具有非常强大工具去处理聚合数据大数据集。 缺点:Points 数据点没有传统意义上 ID ,它们被时间戳 series 区分。

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ICLR 2022 | 三维分子图球形信息传递

是分子图G全局特征向量。是原子特征集合,其中每个都是原子i特征向量。是边集合,其中每个是特征向量,rk是接收原子索引,sk是边k发送原子索引。...是包含每个原子三维空间信息三维笛卡尔坐标集。此外,表示指向原子i边集,表示原子i进入节点索引。消息传递过程后输出包括更新全局特征向量更新原子特征更新边。...d是它到原子sk距离,θ指定其方向来更新消息ek。扭转角ϕ由定义参考平面由sk、rkq跨越平面形成。...(b).在球形消息传递体系结构中计算扭转角一个例子。 一般来说,原子sk可能有数个相邻原子,表示为q1,...,qt。计算这些原子对应键角很容易。...边k接收原子特征向量是通过聚合指向它所有消息来获得,其中其他消息具有与ek类似的更新过程。 五、实验结果 表1.

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Python GIS神器shapely 2.0新版本来了

conda update shapely -c conda-forge -y可将其稳定升级到2.0.0以上正式版本: 接下来我们来看看本次大版本更新中带来了哪些重要内容: 2.1 向量化矢量操作带来高达百倍性能提升...新版shapely重写了底层对C++库GEOS封装方式,大幅度降低了冗余计算成本,并且吸收了pygeos中底层逻辑,对各种常用接口进行「ufunc向量化」运算支持,使得我们可以配合numpy快速实现...,以contains()为例,基于shapely顶级API接口: 在上面的例子中,相较于标量一对一运算列表批量运算,新向量化运算分别取得了500多倍70多倍运算加速。...shapely中,由于数量非常众多,下面我仅对其中部分典型新功能函数做介绍: extract_unique_points() 通过新增函数extract_unique_points(),我们可以从指定要素中快速提取去重后折点要素...),我们可以快速判断要素之间距离是否小于所给定阈值: 2.7 新增force_2d()、force_3d()函数 通过新增快捷函数force_2d()force_3d(),我们可以直接为指定要素移除

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(数据科学学习手札147)Python GIS利器shapely全新2.0版本一览

conda update shapely -c conda-forge -y可将其稳定升级到2.0.0以上正式版本:   接下来我们来看看本次大版本更新中带来了哪些重要内容: 2.1 向量化矢量操作带来高达百倍性能提升...  新版shapely重写了底层对C++库GEOS封装方式,大幅度降低了冗余计算成本,并且吸收了pygeos中底层逻辑,对各种常用接口进行ufunc向量化运算支持,使得我们可以配合numpy快速实现...,以contains()为例,基于shapely顶级API接口:   在上面的例子中,相较于标量一对一运算列表批量运算,新向量化运算分别取得了500多倍70多倍运算加速。   ...shapely中,由于数量非常众多,下面我仅对其中部分典型新功能函数做介绍: extract_unique_points()   通过新增函数extract_unique_points(),我们可以从指定要素中快速提取去重后折点要素...(),我们可以快速判断要素之间距离是否小于所给定阈值: 2.7 新增force_2d()、force_3d()函数   通过新增快捷函数force_2d()force_3d(),我们可以直接为指定要素移除

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【云原生进阶之PaaS中间件】第一章Redis-2.4缓存更新机制

无论先操作db还是cache,都会有各自问题,根本原因是cachedb更新不是一个原子操作,因此总会有不一致问题。...:随机回收redis中 volitile-random:从设置了过期时间中,随机回收 volitile-ttl:从设置了过期时间中,回收存活时间较少         关于volatile-lru...2.1 更新策略分析         先做一个说明,从理论上来说,缓存设置过期时间,是保证最终一致性解决方案。...(5)请求A将查到写入缓存;         假设,有人非要抬杠,有强迫症,一定要解决怎么办?         ...布隆过滤器:使用位图实现,是由一串很长二进制向量组成,数组中只存在0.1         当要向布隆过滤器中添加一个元素key时,我们通过多个hash函数,算出一个,然后将这个所在方格置为1。

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基于内容图像检索技术:从特征到检索

假设视觉词表中单词个数为N,那么BoVW向量长度为N,向量元素为对应单词出现在该图像中频次或者采用采用td-idf权重更新向量中每个元素。...) = tfidf(q(x))else: f(x,y) = 0 f(x,y)为xy匹配,h()为汉明距离计算,h_t为距离阈值。...给定查询向量q=[q1,q2],对于q1q2分别查找并返回码表UV中距离q1q2最近L个码字,按距离升序分别记为r(1),r(2),r(3),…, r(L), s(1),s(2),s(3),...对于输入查询向量q,检索过程分为返回top L个cell对应候选向量列表对于候选向量reranking两部分。此处只介绍返回top L个cell过程。...特征更新主要是解决不影响现有服务运行前提下高效生成增量特征问题。增量特征包括两部分:新增图像对应特征算法模型更新带来历史图像数据特征更新

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强化学习线性代数

重要属性 MDP有两个重要属性,状态随机节点q」。 状态:状态是从状态开始奖励最优递归。如果机器人在火坑里,在宝石旁边,或者在沙发上,状态会有很大不同。...「状态-动作对」(state- action pair)q:q是与状态-动作对相关折扣奖励最优。一个状态q是由一个动作决定,所以如果方向指向火坑内部或外部,q会有很大变化!...「动态规划」:通过将优化问题分解成最优子结构来简化优化问题过程。 在强化学习中,我们使用Bellman更新过程来求解状态-动作空间最优q。这是从一个从给定位置最终形成预期未来奖励总和。...Q-learning是在2015年解决Atari游戏等问题著名算法。 线性代数 特征 回想一下,系统A一个特征-特征向量对(λ,u)是一个标量向量,公式如下 ?...我们通过为VQ制定线性算子(矩阵)迭代运算符B。我们使用q向量而不是特征向量,他们会收敛于特征向量,所以可以看出特征向量实际控制了整个系统。 ?

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【推荐系统算法实战】 ALS 矩阵分解算法

基于公式(3)、(4),首先随机初始化矩阵X,然后利用公式(3)更新Y,接着用公式(4)更新X,直到计算出RMSE(均方根误差)收敛或迭代次数足够多而结束迭代为止。 其中, ? , ?...# 输入:矩阵行index,要更新特征向量,固定特征矩阵,评分矩阵 def update(i, vec, mat, ratings): uu = mat.shape[0] ff =...因为每次update只计算一个向量,所以实际只有第一维有。 return np.linalg.solve(XtX, Xty) 二、具体实现及调用 1....数据准备 图书品类下,2014年1月到5月订单数据,取在14月45月两个区间都有图书购物记录用户。14月为训练数据,45月为测试数据。用户对商品有购买行为,则隐性反馈为1。 3....R(u)是根据用户在训练集上行为用户推荐列表,T(u)是用户在测试集上行为列表。则有 召回率 ? 准确率 ?

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LeCun力荐:Facebook推出十亿参数超大容量存储器

图1:键值存储器层概述:输入x通过查询网络处理,该查询网络生成查询向量q,将查询向量q与所有进行比较。输出是与所选相关存储器稀疏加权。对于大量密钥| K |,密钥选择过程在实践中成本过高。...更多细节如图2所示,该结构隐含地定义了一组非常大,每个存储器槽相关。向量集中引入了大量参数,因为参数数量与子键数量成平方关系。 ? 图2:product key示意图。...尽管存储器slot数量很大,但找到输入最精确是非常有效,通常需要O(p | K |)次向量比较,其中|K |是内存插槽总数。...所有存储器参数都是可训练,但在训练时每个输入只更新少量内存slot。密钥选择参数更新稀疏性使训练推理非常有效。...由于使用稀疏更新来学习内存,研究人员发现以更高Adam学习率10^(-3)来学习它们是极好

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论嵌入在 OpenAI 5v5 DOTA2 AI 中妙用

观察嵌入 OpenAI Five AI 使用 Dota 2 API 来「看到」周围单位建筑物。这会产生可变长度单位列表(英雄,小兵,塔等)及其属性。...下图总结了对于列表某一个单位处理过程。...它与余弦相似性有着密切关系——当向量指向相同方向时,它倾向于产生高,而当指向相反方向时,它往往产生低。它通常用作两个向量相似性快速评分方法。...还记得那些来自单位观测输出奇怪切片吗?这些在图上用蓝色表示,这意味着它们是对每个单位都有一个单独切片。这些向量称为「单元注意」,并与 LSTM「意图」匹配,以产生对于每个单位分数。...更新:在更新版本网络中,他们先用动作嵌入来调制 LSTM 输出,再使用单位注意产生点乘积前,我猜如果不做这个更改的话,不同动作(例如攻击治疗)就会锁定到一个单位上去。

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百分点认知智能实验室出品:机器翻译是如何炼成(下)

而在计算一般Seq2Seq模型中注意力以Decoder输出作为查询向量q,Encoder输出序列作为向量k、向量v,Attention机制发生在目标语句元素源语句中所有元素之间。...自注意力机制计算过程是将Encoder或Decoder输入序列每个位置向量通过3个线性转换分别变成3个向量:查询向量q向量k、向量v,并将每个位置q拿去跟序列中其他位置k做匹配,算出匹配程度后利用...可缩放点积注意力即如何使用向量来计算自注意力,通过四个步骤来计算自注意力: 从每个编码器输入向量(每个单词向量)中生成三个向量:查询向量q向量k、向量v。...首先求取查询向量矩阵Q向量矩阵K向量矩阵V,通过权重矩阵Wᴼ̴、Wᴷ、Wᵛ与输入矩阵X相乘得到;同样求取任意一个单词得分是通过它向量k与所有单词查询向量q相点积来计算,那么我们可以把所有单词向量...k转置组成一个向量矩阵Kᵀ,把所有单词查询向量q组合在一起成为查询向量矩阵Q,这两个矩阵相乘得到注意力得分矩阵A=QKᵀ;然后,对注意力得分矩阵A求softmax得到归一化得分矩阵A^,这个矩阵在左乘以向量矩阵

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