在TimescaleDB中如何在每n分钟的时间范围内获得2的较大值 - 腾讯云开发者社区

在大规模应用中，这些唯一值可以迅速达到数百万甚至数十亿。这种大量唯一值会给数据库系统带来重大挑战。当在具有高基数列的表之间执行连接时，潜在的组合会呈指数级增长。...在需要完全表扫描的操作中，性能下降尤其严重。当数据库需要跨高基数列分析或聚合数据时，它必须在内存中为每个唯一值维护不同的计数器或聚合。...xlarge（4个vCPU，30 GB内存） 4个1 TB磁盘，采用raid0配置（EXT4文件系统）两个数据库都获得了所有可用内存数据集：100-1,000,000个模拟设备每10秒生成1-10个...InfluxDB 的基数受到所有时间范围内基数的影响，即使某些字段/值不再存在于数据集中也是如此。这是因为 SeriesFile 存储了整个数据集的所有系列键。...O(log n)时间内运行。

550 0

【官方详解】Zabbix, 时间序列数据和TimescaleDB

首先，一个好的监控系统必须非常迅速的接收，处理和记录传入的数据，这里的每一微秒都很重要，一开始可能并不明显，但当你的系统变得非常庞大的时候，所有的微秒加起来即使不会变成几分钟也会变成很多秒。 ?...显然，你不需要五年前的每一个项目每一个值，所以你需要不时地清理你的历史记录(在Zabbix中，这个过程称为管家（housekeeper）)。...然而,如上所述,监测系统中的数据经常插入,然后在大多数情况下是以聚合的方式访问(例如,显示图表或计算汇总项目),定期删除,几乎从不更新。此外,通常监控的指标的值按时间排序。...Hypertable,图片来自timescaledb.com 当应用程序插入一个时间序列值时, 引擎将此值发送到适当的块。如果找不到此范围的块, 则会自动创建一个新的块。...在 TSDB 中, 你只需发出 drop_chunks() 命令, 该命令计算在给定时间范围内必须删除的块。如果你需要从本机 PG 分区中删除特定范围的值, 则需要你自己去计算命名关系范围。

1.9K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何使用PostgreSQL构建用于实时分析的物联网流水线

/ 1858 = ~1358 行/秒将数据摄取到Timescale Cloud的总延迟：Timescale中摄取结束的时间 - Timescale中摄取开始的时间 = 2024年12月2日星期一 02...在仪表板上显示：决定如何在仪表板上显示此下拉列表，是应该带有标签以更好地理解还是不带标签。数据源：指定变量从中检索其值的数据源（例如，Prometheus、PostgreSQL）。...结果该图表显示传感器 ID 23 在 2023 年 5 月 29 日至 2023 年 5 月 31 日的日期范围内，最小值为 0.265，最大值为 0.999。...最后，我们使用 Grafana 变量过滤选定的 sensor_a 和 sensor_b ID 的数据，将数据限制在指定的时间范围内，并按时间戳排序结果以按时间顺序显示值。...图表以五分钟的间隔显示了这两个传感器的值变化。从数据可以看出，传感器 1 保持一致且稳定的读数，而传感器 11 在同一时间段内出现了一些峰值。这些峰值表明传感器 11 可能需要进一步关注或调查。

941 0

时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之前言（一）

IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看...在传统关系型数据库中，例如 MySQL，我们通常会放置一个自增的 Id 列作为主键标识，如下： Id 人名体温测量时间 1 张三 36.5 2020-02-06 9:00:00 2 李四 36.9...2.1 更多设备首先可以看到上面数据是存在 NULL 值的，这个 NULL 值有可能是因为当时设备所在的区域停电了，所以并没有办法上报当时的情况，这样客户如果想获取1580952600 这个时间戳对应的天津的数据的时候...数据实时性及总量假如上面的数据我们继续提高频率到每1分钟每个设备上报一次，那么数据量就会成为 2854 * 2 * 60 * 24 = 246585600 条/天。...且硬盘占用是最小的，这在数据比较大的线上业务中，可能每个月会差出来 1 到 2 块硬盘。 2.

1K4 0

为什么我们选择 Thanos 进行长期指标存储？

在这篇文章中，我们讲述了我们如何在众多项目中选择用于长期指标存储的故事。...这可以发生在“时间”或“空间”中。随着时间的推移，时间分辨率会降低，例如，以 15 分钟而不是 15 秒的时间分辨率存储值。...最后，重复数据自动删除：常识认为，您的监控堆栈需要比您的监控系统更具弹性一个数量级。如您所料，这意味着运行多个 Prometheuse，以便可以在工作时间处理凌晨 2 点失败的节点。...取消选择的原因：不幸的是，该项目不是社区驱动的。它的开源版本缺乏压缩。你肯定需要压缩！TimescaleDB 最初将每个值连同其时间戳和标签一起存储为一个数据库行，这非常耗费空间。...压缩将相关值合并到一行中，以获得更类似于超高效 TSDB 文件格式的东西，存储在 PostgreSQL 数据库中。

8973 0

张高兴的 .NET IoT 入门指南：（七）制作一个气象站

距离上一篇《张高兴的 .NET Core IoT 入门指南》系列博客的发布已经过去 2 年的时间了，2 年的时间 .NET 版本发生了巨大的变化，.NET Core 也已不复存在，因此本系列博客更名为...包的使用；时序数据库 TimescaleDB 的简单使用； Quartz 定时任务的使用；在控制台应用中进行依赖注入；使用 Docker 拉取镜像、部署应用。...超表（hypertable）是 TimescaleDB 的一个重要概念，由若干个块（chunks）组成，将超表中的数据按照时间列（即 metrics 表中的 time 字段）分成若干个块存储，而使用 PostgreSQL...* 出现的部分表示任意值都会触发定时任务，/ 左侧表示触发的起始时间，右侧表示触发间隔，以 appsettings.json 中的为例，表示从每小时的第 0 分开始触发，每一分钟触发一次。...inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' timescaledb 在项目的根目录中创建 Dockerfile

7921 0

关于时间序列数据的十件事

如果您不确定从哪里开始或时间序列数据是否适用于您的场景，我们的开发者问答系列邀请社区成员分享他们使用数据解决问题、改进流程以及（在加密机器人案例中）将副项目变成赚钱机器的绝妙方法。 8....您将获得有关普通 PostgreSQL 的建议——例如如何测试 I/O 性能——以及一些 TimescaleDB 特定的建议。 7....在本开发者问答中，数据科学家Andrew Engel分享了他如何使用TimescaleDB创建机器学习管道概念验证以进行时间序列预测的故事。 5....您将看到真实的示例，并获得创建您自己的（很棒的）可视化所需的最佳实践、代码示例和灵感。 2. 您可以托管您的时间序列数据，并且只为存储的数据付费。...通过我们的分层存储架构，您现在可以将较旧的、访问频率较低的数据存储在低成本的存储层中，同时仍然能够访问它——而无需牺牲频繁访问数据的性能。最棒的是？

801 0

Apache IoTDB 建模方式详解

标签模型实时库、InfluxDB、OpenTSDB等多是基于标签的模型。在实时库中，每个测点有一个名称（可以看成一个标签）。通常这个测点名称是由符号 “.” 连接的多个属性值。...上一节中的数据对应到 IoTDB 中就是 3 个时间序列，3个时间序列的路径如下： root.TC.N1DCS.POINT1 root.TC.N1DCS.POINT2 root.HM.DCS1.POINT3...比如，在IoTDB 中，建立了以下两条时间序列（root.sg.taga, root.sg.value），并用来存储多个测点（a1, b1, c1）的值，这种就是错误的建模方式，这种情况下，同一个时间序列的同一个时间戳只保留最后写入的点...（1）按照 Time 对齐（默认）如查询 TC 下的所有测点的数据，以 root.TC 为前缀匹配到了 2 个序列以 root.* 为前缀可以匹配 3 个序列（2）按照设备表展示，按照 Time...也有一些时序数据库采用关系模型，像 TimescaleDB，关系模型的好处是学习成本低，适用于数据较为规整的场景，但是表需要提前定义，修改（加列）的代价比较大，不适用预先不确定有多少测点，或一个设备的多个测点不同时采集的场景

1.4K2 0

变频器的重载和轻载，有什么区别，如何选型

在本文开始前，我们先了解几个关键的名词： LD:轻载应用 ND: 额定值 HD: 重载应用以ABB低压交流变频器ACS180系列为例：额定值情况下：在40°C时，额定电流连续可用...轻载应用：在40°C下，连续电流允许每10分钟内110% ILd（轻载电流）持续1分钟。重载应用：在50°C下，连续电流允许每10分钟内150% IHd（重载电流）持续1分钟。各种负载有哪些？...轻载：在各种离心风机、水泵、油泵等设备中，当叶轮旋转时，空气或液体在一定的速度范围内所受到的阻力大致与转速n的二次方成正比。...重载设备需要维持大电流所以启动时间会较长，要求变频器能够持续输出大电流的能力较大。...轻载设备需要维持大电流启动的时间较短，要求变频器能够持续输出大电流的能力较小根据电机的类型，选择对应的负载功率类型。变频器的选型样本中，都有对应的功率。

3901 0

PostgreSQL亿级行数据处理

以下是这些测试中使用的实例详细信息：实例类型：时间序列 CPU：4核 RAM：16 GB 未压缩表基准测试首先，我们在时间序列数据库中创建一个名为sensor_uncompressed的PostgreSQL...数据导入时间：49分钟12秒包括索引和数据的总表大小：101 GB 步骤4：运行聚合查询目标是通过对压缩表和未压缩表运行各种缩放聚合查询来比较查询执行时间，观察压缩表相对于未压缩表的性能。...这些结果证明了使用 TimescaleDB 的压缩功能的显著优势，无论是在存储节省方面还是在查询性能改进方面。...使用分块跳过索引增强 PostgreSQL 性能在时间尺度中的块跳过进一步加快 PostgreSQL 性能并减少存储空间占用的是 Timescale 的分块跳过索引（从 TimescaleDB 2.16.0...在 TimescaleDB 中，数据被组织成基于时间的块，每个块代表超表的整体的一个子集。

1201 0

Promscale-Prometheus的分析平台和长期存储测试

其完整的 SQL 功能使开发人员能够关联指标、跟踪和业务数据，从而获得新的有价值的见解，当数据在不同系统中孤立时是不可能的。它很容易与 Grafana 和 Jaeger 集成，以可视化指标和跟踪。...它建立在 PostgreSQL 和 TimescaleDB 之上，继承了坚如磐石的可靠性、高达 90% 的本机压缩、连续聚合以及在全球数百万个实例上运行的系统的操作成熟度。...Promscale 包括两个组件： Promscale 连接器：一种无状态服务，为可观察性数据提供摄取接口，处理该数据并将其存储在 TimescaleDB 中。...Promscale 连接器自动设置 TimescaleDB 中的数据结构以存储数据并在需要升级到新版本的 Promscale 时处理这些数据结构中的更改。...你还可以使用 SQL 在 Promscale 中查询指标和跟踪，这允许你使用与 PostgreSQL 集成的许多不同的可视化工具。

2K2 0

时序数据预测：ROCKET vs Time Series Forest vs TCN vs XGBoost

印度指数开盘6小时15分钟左右，意思是应该有375分钟。我使用了 2018 年至 2019 年的数据，并在数据点少于 372 个（只有 1 或 2 个）的任何一天删除。...我发现在这个时间序列中，它们中的大多数都没有太大的竞争力，所以我专注于实际上足够好用的 2 个，可以在现实生活中部署。...预处理数据——只需从其余的值中减去第一个值，使其等于 0，然后删除该列。将第一个 X 小时数作为您的训练数据。我从 4 小时开始，这意味着 239 个时间点（第 240 个是您要预测的时间点）。...然后，通过除以 100 来缩放数字，以获得大致在 [0,1] 范围内的数字。要创建二进制目标变量，只需将收盘价与开盘价进行比较，如果收盘价更高，我们编码为 1，否则为 0。...Sktime 分类器要求数据以一种奇怪的格式存储——一个 Pandas DataFrame，除了每个时间戳的一列（239 个特征，一个形状数组 (N, 239)，你有 1 列，其中每一行或每个元素该列本身就是一个

1.4K2 0

如何在Redis中保存时间序列数据？

但是，我在第11讲中说过，String类型在记录小数据时（例如刚才例子中的设备温度值），元数据的内存开销比较大，不太适合保存大量数据。那我们再看看，时间序列数据的“读”操作有什么特点。...可以看下用Hash集合记录设备的温度值的示意图：当我们想要查询某个时间点或者是多个时间点上的温度数据时，直接使用HGET命令或者HMGET命令，就可以分别获得Hash集合中的一个key和多个key的...假设我们需要每3分钟计算一次的所有设备各指标的最大值，每个设备每15秒记录一个指标值，1分钟就会记录4个值，3分钟就会有12个值。...还是以刚才每3分钟算一次最大值为例。...在Redis实例上直接聚合计算，那么，对于单个设备的一个指标值来说，每3分钟记录的12条数据可以聚合计算成一个值，单个设备每3分钟也就只有33个聚合值需要传输，1万台设备也只有33万条数据。

1.5K0 0

通过实例理解如何选择正确的概率分布

概率分布概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。...超几何分布的主要特征: 考虑N= N1 + N2个相似对象的集合，其中N1个属于两个二分类中的一个，N2个属于第二类。从这n个对象中随机选择的n个对象的集合，不进行替换。...泊松分布泊松分布可以帮助我们预测特定事件在一段时间内发生的概率。泊松分布的主要特征: 在不重叠间隔中发生的变化数量是独立的。在足够短的时间间隔h内发生一次变化的概率大约为λh,，其中λ>0。...在足够短的时间内发生两次或两次以上变化的概率本质上是零。注意泊松是二项分布的极限形式。对于较大的n，我们有p= λ /n。例子问:假设某种流感疫苗产生副作用的概率为0.005。...如果某人洗了10分钟的澡，在这段时间里电话响的概率是多少假设每60分钟有两次电话，我们首先计算预期每10分钟电话响的次数，即:现在我们要计算在这10分钟内至少接到一次电话的概率，本质上我们要计算P(X

1.3K3 0

Zabbix 6.0 TimescaleDB 安装配置

TimescaleDB TimescaleDB基于PostgreSQL数据库打造的一款时序数据库，插件化的形式部署，随着PostgreSQL的版本升级而升级，具备以下特点：基于时序优化；自动分片（按时间...分区在TimescaleDB中被称为chunk；自动调整CHUNK的大小；内部写优化（批量提交、内存索引、事务支持、数据倒灌）；复杂查询优化（根据查询条件自动选择chunk，最近值获取优化(最小化的扫描...支持自动的按时间保留策略（自动删除过旧数据）； Zabbix 从5.0版本开始全面支持TimescaleDB，并针对其特性做了优化。...=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt metadata_expire=300 EOL 安装TimescaleDB包 dnf install timescaledb-2-postgresql...这里可配置history（详情）数据与Trend（趋势）数据保留的时间。

1.6K1 0

QuestDB是什么？性能居然跑赢了ClickHouse和InfluxDB

这种衬垫模型与其他开源数据库（如InfluxDB或TimescaleDB）中的LSM树或基于B树的存储引擎不同。除了更好的数据获取能力，QuestDB的数据布局使CPU能够更快地访问数据。...数据被存储在列中，并按时间进行分区 QuestDB与ClickHouse、InfluxDB和TimescaleDB相比如何？...与我们在AWS上的参考基准m5.8xlarge实例所使用的英特尔至强Platinum相比：比较QuestDB TSBS在AWS EC2与AMD Ryzen5上的负载结果你应该如何存储乱序的时间序列数据...例如，如果任何新的时间戳值有很大概率落在先前收到的值的10秒内，那么边界就是10秒，我们称这个为滞后边界。当时间戳值遵循这种模式时，推迟提交可以使失序提交成为正常的追加操作。...如何比较时间序列数据库的性能我们已经在TimescaleDB的TSBS GitHub仓库中开启了一个合并请求(Questdb基准支持)，增加了针对QuestDB运行基准测试的能力。

3.9K3 0

解读技术 |学习率及其如何改善深度学习算法

但光凭经验，往往很难凭直觉获得合适的学习率。图2证明了不同学习率对网络训练的影响。 ? 图2 不同学习率对收敛的影响也就是说，学习率决定了我们的模型能以多快的速度收敛到最优值（也就是达到最佳精度）。...在《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》的3.3节[4]，Leslie N.Smith指出可以通过在训练开始时设置较小的学习率，然后在每步迭代中逐渐增加...该方法允许学习率在合理的范围内进行变化。该方法之所以有效，是因为在鞍点位置，适当的增大学习率可以更加快速的越过鞍点区域（saddle point plateaus）。”...以上的几个步骤中，步骤2、5和7都是有关学习率的。步骤2其实就是我们前面讲到的，如何在训练模型前找到最佳的学习率。...而在最后的网络中（如绿色的层），往往代表的是局部的细节特征（如眼球、嘴和鼻子等），这些信息不是我们关心的，因此没必要保留。所以设置较大的学习率快速的进行迭代。

1.2K3 0

实时时间序列分析：持续聚合

在寻找使用TimescaleDB的理由时，您通常会看到一个名为“连续聚合”的功能。...简单来说，TimescaleDB中的连续聚合是超表的聚合查询的增量式自动更新的物化视图。收集时间序列数据时，您的数据摄取频率通常远高于进一步分析或审计目的所需的频率。...这会导致数据在后台预先聚合，从而加快源数据的查询和呈现速度。这使得它们非常适合高效地实时查询大时间范围内的时序数据，因为聚合结果会在后台自动增量刷新，无需人工干预。...在现实世界中用户报告说他们已成功将它们用于各种目的，包括：实时可视化指标对时间序列数据执行数据操作，例如传感器数据、历史股票信息或记录空气污染对物联网设备设置的每日阈值进行强制执行管理面向OLAP...这有助于您立即获得性能优势，因为您是在数据集更小、数据点更少的情况下执行聚合，从而允许以更高的速度执行复杂的算法。需要实时结果？这也是可能的——您可以启用实时聚合以在结果中显示最新的原始数据。

1301 0

ZABBIX 4.4.0 + TimescaleDB

2019.10 ZABBIX 4.4.0 正式发布，发布全新的基于Go语言编写全新agent2和众多新功能特性，接下来介绍最重要的新功能，TimescaleDB数据库，ZABBIX除了支持MySQL、PostgreSQL...、Oracle和DB2之外，ZABBIX 官方正式宣布支持TimescaleDB。...具有以下特点： 1.基于时序优化 2.自动分片（按时间、空间自动分片(chunk)） 3.全SQL接口 4.支持垂直横向扩展 5.支持时间维度、空间维度自动分区。...空间维度指属性字段（例如传感器ID，用户ID等） 6.支持多个SERVER，多个CHUNK的并行查询。分区在TimescaleDB中被称为chunk。...ZABBIX Web中文显示优化在Windows 系统中找到 C:\Windows\Fonts 中的楷体（常规）复制到windows桌面上通过cecureFX上传在zabbix server /

2.8K4 0

Prometheus 指标值不准：是 feature，还是 bug？

在性能监控和服务质量评估中，P99 常用来衡量响应时间或延迟的指标。具体来说，P99 的含义是在所有测量值中，有 99% 的数据点小于或等于这个值，而只有 1% 的数据点大于这个值。...有 50% 的概率，样本值大小在 [0.5, 1.0) 范围内。...根据第 2 步锁定的目标 bucket 段，以及目标样本在该 bucket 段的排行，估算目标样本的值，也即所求分位值。最终计算分位值公式时，问题就来了。...所以，在选择合适的时间范围时，应考虑以下因素：指标的特性：对于波动较大的指标，可能需要一个较短的时间范围来快速发现问题。对于相对平稳的指标，较长的时间范围可以提供更清晰的趋势。...比如 Grafana 需要渲染整条曲线，可以理解为 Grafana 在时间轴上按 step 每走一步，就要做一次查询/evaluation，得到一个值，生成曲线上的一个点。

8313 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

不同数据库处理高基数数据的方式

【官方详解】Zabbix, 时间序列数据和TimescaleDB

如何使用PostgreSQL构建用于实时分析的物联网流水线

时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之前言（一）

为什么我们选择 Thanos 进行长期指标存储？

张高兴的 .NET IoT 入门指南：（七）制作一个气象站

关于时间序列数据的十件事

Apache IoTDB 建模方式详解

变频器的重载和轻载，有什么区别，如何选型

PostgreSQL亿级行数据处理

Promscale-Prometheus的分析平台和长期存储测试

时序数据预测：ROCKET vs Time Series Forest vs TCN vs XGBoost

如何在Redis中保存时间序列数据？

通过实例理解如何选择正确的概率分布

Zabbix 6.0 TimescaleDB 安装配置

QuestDB是什么？性能居然跑赢了ClickHouse和InfluxDB

解读技术 |学习率及其如何改善深度学习算法

实时时间序列分析：持续聚合

ZABBIX 4.4.0 + TimescaleDB

Prometheus 指标值不准：是 feature，还是 bug？

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐