我们需要存储结构化时序数据,时间间隔为5分钟或1分钟,计算95峰值、995峰值、最值等指标,并且在网页中展示。
mysql可能大家都用的比较多且普遍,最近1年在使用PostgreSql,其大体DML语句与mysql类似,只是部分DDL语句有些区别,写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友,分享下使用方式与心得
我们在分析工程源码时,会分析各种函数的调用关系,如果是单向的还好,比如:A调用B,B调用C,C调用D和E,这种逻辑非常容易梳理。
本文作者在演讲后根据同学们的反馈,补充了很多技术细节,跟演讲(视频)相比,内容更加丰富。文章分成上、下两篇,上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容,下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
•一、MySQL得到研报实体在Oracle中的唯一ID•二、Oracle中过滤时间序列数据•三、CYPHER实现MySQL和Oracle查询语句串联•四、通过apoc.case实现布尔值的判断•五、将查询封装为函数•六、将函数运用在数据过滤查询中•七、总结
日常开发,一般在设计阶段,我们都需要画时序图、用例图等等。大家平时画图的时候,是用draw.io还是processOn呢?用它们画出的图,其实都很挺好看的。但是呢,今天田螺哥介绍一个款开源的画图神器!用代码就能画图,配合IDE使用,画图高效简单,信手拈来,还挺美观的。这个神器就是PlantUML。
InfluxDB是目前比较主流的时序数据库,而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库,与关系型数据库相比它有几个特点:
| 作者:陈俊熹,腾讯云数据库研发工程师,主要负责腾讯云MySQL数据库研发工作。 ---- 导语:之前的文章(见本文末)已经介绍了 InnoDB 的部分内外存数据结构,我也在学习过程中对 InnoDB 的一些数据对象有了基本认识,后面的文章会从数据流出发来学习 InnoDB。这篇文章主要学习 InnoDB Redo Log 的流程。Redo Log 是 InnoDB 实现数据一致性和持久化存储的关键,本文主要从设计原理和部分源码实现出发,对其中的知识点进行归纳总结。 1 Redo Log Buffer
国产数据库异军突起的今天,Oracle、MySQL 、Microsoft SQL Server 前三的宝座短时间内无可超越。
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
当前,正由IT时代进入DT时代,随着移动互联网、物联网的发展,企业正产生大量的数据,而数据的存储和组织离不开数据库技术,更多的公司意识到了数据能够为公司带来商业利益,于是如何管理和利用好数据已经变得越来越重要。
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
建议使用第五步启动方式,找到配置文件加上--web.enable-lifecycle,此参数的意义在于我们修改了prometheus.yml后直接远程热加载即可,不用重启服务,使用下面的命令即可。
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉,通过日志可以分析出很多有用的监控信息,如下面的这些信息。
点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中,我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此:(1)高效率的事务获取,(2)低延迟查询和(3)高并发查询率。 在下文中,我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库,并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点,这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换,平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点,并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同,MemSQL支持标准SQL,包括内部和外部联接,子查询,
1. 容器监控方案选择 ---- 对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带 docker stats 命令,Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework,CAdvisor 等。 通过 docker stats 命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的 CPU、内存以及网络流量等数据。但是 docker stats 命令的缺点就是统计的只是当前宿主机的所有容器,而获取的监控数据是实时的,没有地方存储,也没有报警功能。 而 Scout、Sysdi
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
RESTful风格的接口,返回JSON格式的响应数据,并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示:
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
公司要上监控,Prometheus 是最热门的监控解决方案,作为喜新厌旧的程序员,我当然是选择跟风了,但上级更倾向于 Zabbix,那没办法,只能好好对比一番,给出几个靠谱的理由了。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
REPEATABLE READ是InnoDB的默认隔离级别。MySQL对它有如下的支持:
Prometheus的告警规则、记录规则都是采用配置文件管理,适合奉行Infrastructure as Code的公司或团队内部使用。但如果要把监控能力开放给全公司,就要支持协同操作的 UI,让各个团队互不干扰的同时共享成果。
物联网系统中,需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎;不需要实时处理的数据,用于离线分析或数据挖掘,需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多,要根据实际场景来选择。
据艾瑞咨询的报道,2017 年中国家电行业,苏宁是最大的市场占有者。线上线下的组合,占据整个行业的 20.0%. 是京东(12.3%)和国美电器(7.5%)之和,而天猫已被拉入了第三阶梯,比较起来毫无竞争力。
为每一条记录添加create_time和update_time是非常明智的选择,分别表示当前记录第一次添加和最后一次更改的时间戳。
2022年,数据库行业发展迅速,并呈现出若干鲜明特点。各数据库厂商及产品均取得长足进步,在部分重点技术领域有所突破,其中以国产化、云及原生、分布式为代表的厂商及产品表现突出。从技术方向上看,以分布式、Serverless、HTAP、云与云原生、生态开放等代表性技术,成为了各产品发展重点。
消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。
# 扩展PATH方式MATCH (indus:行业) WHERE indus.name='消费品商贸' WITH indusCALL apoc.path.expandConfig(indus,{maxLevel:3, relationshipFilter:'NEXT>|<BELONG_TO', labelFilter:'+产业|/产品', bfs:false, filterStartNode:true,uniqueness:'NODE_GOLBEL', limit:-1}) YIELD path WITH pathRETURN path
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务,你在工作学习中遇到的各种技术问题,都可以通过我们微信公众号发问,我们5000+工程师会义务为你解答,欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1:能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢!谢谢! A:推荐图灵出的《SQL必知必会(第4版)》,这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版,写得很明快,概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错,至少基本概念比大部头的教材说得
MongoDB到现在已经走过了12个年头了。就在今天刚刚发布了5.0版本。来看一下新版本发布了哪些新功能和特性~官方选择从4.4直接跳到5.0可能也是为了表达出该版本变化比较大(调整了发布节奏)的含义。
数据如同空气一样普遍,我们在手机的每一次点击都会产生数据,都可能被记录,被使用。数据存放在数据库中,数据库其实就是“数据的集合”。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制,并与过程管理建立一个数据链路,属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看,时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器,而非企业级。
另外,InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件,所以的端口映射都可以通过配置文件修改,对于默认安装的InfluxDB,这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:
时序数据,是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,它会有一个数据轴和一个时间轴;
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档,特别是 数据模型 与 数据建模。除本文档之外,欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
不同于传统的物联网终端,低成本ZETag云标签更多用于物的定位与追踪,同时,还有次抛等新的应用场景。因此,ZETag云标签的数量远远大于传统的物联网终端,万级别标签每客户将是业务常态,可以预估ZETag云平台需要管理的标签量将在百万到千万级,每天需要保存的上报数据将达到亿级,这对平台数据存储的写性能、扩展性以及存储成本将是一个巨大的考验。
什么是时间序列数据(Time Series Data,TSD,以下简称时序)从定义上来说,就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
公司在做一个工业监控系统,虽然数据采集点并不算多但是数据量积累下来也非常大,使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢,所以让我调研一下时序数据库,通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多,有人做过mysql和influxDB对比,存储1000万条数据mysql要7分多钟,influxDB只需2分多钟,从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多,influxDB只需0.22秒多
夜莺监控( Nightingale )是一款国产、开源云原生监控分析系统,采用 All-In-One 的设计,集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体。于 2020 年 3 月 20 日,在 github 上发布 v1 版本,已累计迭代 60 多个版本。从 v5 版本开始与 Prometheus、VictoriaMetrics、Grafana、Telegraf、Datadog 等生态紧密协同集成,提供开箱即用的企业级监控分析和告警能力,已有众多企业选择将 Prometheus + AlertManager + Grafana 的组合方案升级为使用夜莺监控。
前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。
我们都知道天下没有“永不宕机”的系统,但每次线上出问题都要拉出一个程序员“祭天”。所以一款靠谱、好用的监控工具就显得十分重要,它可以在生产环境出故障的第一时间发出告警,并提供详实的数据,帮助程序员尽早发现故障、尽快定位问题。
作为腾讯唯一的时序数据库,CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。
腾讯云上有许多种数据库产品,本文简单介绍每种产品的介绍,特性,应用场景等,帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
上一章聊到时序数据是什么样,物联网行业中的时序数据的特点:存量数据大、新增数据多(采集频率高、设备量多)。详情请见:
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