【时序数据库】十分钟系列

本原创文章属于<Linux大棚>博客,博客地址为http://roclinux.cn.文章作者为rocrocket. 为了防止某些网站的恶性转载,特在每篇文章前加入此信息,还望读者体谅. === [正文开始] 在本系列上一篇文章中涉及到了cut命令(<cut命令>-linux命令五分钟系列之十九),本文章介绍的这个paste命令,是一个专门和cut对着干的命令,作用是将几个文件拼凑在一起. 1 paste的拼凑原理是什么? 这个很简单,和cut的原理几乎一样,就是将几个文件的相应行

这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR2(20), f02 NUMBER(10) not null, f03 VARCHAR2(21), f04 VARCHAR2(21), f05 NUMBER, f06 NUMBER(20) ); --创建一个临时表,用于提供序列号 CREATE GLOBAL TEMPORARY table t_se

正如<银翼杀手>中那句在影史流传经典的台词:"I've seen things you people wouldn't believe... All those ... moments will be lost in time, like tears...in rain." 时间浩瀚的人类历史长河中总是一个耀眼的词汇,当科技的年轮划到数据时代,时间与数据库碰到一起,把数据库内建时间属性后,产生了时序数据库.时序数据库是一种带有时间戳业务属性的垂直型数据库.自从2014年开始

简介Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括:多维数据模型:metric,labels灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作.可独立部署,拆箱即用,

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InfluxDB 的存储机制解析 本文介绍了InfluxDB对于时序数据的存储/索引的设计.由于InfluxDB的集群版已在0.12版就不再开源,因此如无特殊说明,本文的介绍对象都是指 InfluxDB 单机版 1. InfluxDB 的存储引擎演进 尽管InfluxDB自发布以来历时三年多,其存储引擎的技术架构已经做过几次重大的改动, 以下将简要介绍一下InfluxDB的存储引擎演进的过程. 1.1 演进简史 版本0.9.0之前 **基于 LevelDB的LSMTree方案** 版本0.9.0

学习.使用卷积神经网络已经挺久了,期间一直在基于贾扬清大神的Caffe框架来研究别人的模型,抑或是在无聊的时候以近似于算命一样的方式,眼睛微闭,摇头晃脑,口中不时漏出几个音节,半晌便DIY出一个自认为改进颇多的模型,然后去跑一下,当然结果是非常惨淡的(要不然我就直接发论文了哪有这么闲还来写博客...),从这个过程中,我深刻地体会到了"前人栽树后人乘凉"这句话的正确性,虽然贾大神这个前人也不比我等大上几岁.今天听说贾大神宣布了最新的可以在移动设备上进行训练和测试的Caffe框架,心想我知

一.什么是InfluxDB? InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据. InfluxDB特征: – 无结构(无模式):可以是任意数量的列(tags). – 可以设置metric的保存时间. – 支持与时间有关的相关函数(如min.max.sum.count.mean.median等),方便统计. – 支持存储策略:可以用于数

在第一天装系统的时候,我们已经知道了mount,即挂载的概念.装机时自己配置分区的小伙伴都知道,CentOS7的文件系统为xfs,CentOS6则是ext4,更早的CentOS5则是ext3.老师告诉我们这叫文件系统.不同的文件系统有不同的存储特色.如linux里ext2无日志,xfs可支持最高200T之类的,window里fat32无法支持大于4G文件的传输云云-- 稍等,好像有点跑题了. 总之,今天我们来说说基于CentOS平台的Linux文件管理. 先看下面这个题目. 创建一个2G的文件系