import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 生成时间索引的Series序列 t = pd.date_range...27 1.515246 2019-12-28 -0.622776 2019-12-29 0.609221 Freq: D, Length: 363, dtype: float64 # 采样月份数据...2019-01-29 -0.222650 2019-01-30 1.248396 2019-01-31 -0.051844 Freq: D, dtype: float64 # 一个月份的平均值...(将值放进新的Series，但pd实现了一个更方便的方法) s1['2019-01'].mean() 0.05791979036590383 # pd实现了时间采样(天数据->月数据) s_m1 =...12-28 23:00:00 0.609221 2019-12-29 00:00:00 0.609221 Freq: H, Length: 8689, dtype: float64 模拟构建时间序列图
前言 在机器学习里，我们对时间序列数据做预处理的时候，经常会碰到一个问题：有多个时间序列存在多个表里，每个表的的时间轴不完全相同，要如何把这些表在时间轴上进行对齐，从而合并成一个表呢？...讲解的内容主要有： 如何实现两个有序序列的合并； 延伸到两个时间序列数据的对齐； 从数据库中自动循环分批读取数据。...结语 总结一下，本文实现了有序序列的合并、时间序列数据表的对齐、以及对数据库中的数据表进行分批查询，主要使用的Pyhton编程技巧有循环、函数、类和迭代器。...但其实还没有完全解决问题，目前只是把数据从数据库给读出来了，还没有对其进行处理，所以之后还会再写后半部分的内容，计划有： 把从数据库中读取出来的、来自不同数据表的时间序列进行合并对齐 尝试不同的对齐方式...，如插值 对齐后的时间序列做分组（例如每小时，每天）聚合（例如每组做计数，求平均等） 用生成器机制（yield）对迭代器的功能进行优化。
无论您使用的时间序列数据库是基于Cassandra还是MySQL或其独特的体系结构，索引都会影响您的查询。...这里的时间序列问题是没有关于哪些片段应该被索引的约定，所以我们需要随时注意我们的模式。 查询范围 当一个查询结果让我失望时，我通常跳入命令行。当我第一次发现时间序列数据库时，我就是这么做的。...许多时间序列应用程序查询从一个窗口中汇总数据，因此您可以使用它来获得优势 添加一个子查询。这将通过添加参数来限制查询范围，并确保您只获得相关结果。...大量的数据点使得无限期地存储时间序列数据变得困难，并且即使磁盘空间允许大量数据，查询也必须运行在一个巨大的数据集中。 假设您忽略了我之前的一些建议，您需要运行一个没有时间窗口或子查询的查询。...关注索引，查询范围，保留策略和基数可能无法解决您的所有问题，但是您对数据了解得越多，您就能够更好地处理查询。我们离成为时间序列大师又近了一步。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...3、丢失的数据可能经常发生-确保您记录了您的清洁规则，并且考虑到不回填您在采样时无法获得的信息。 4、请记住，当您对数据重新取样或填写缺少的值时，您将丢失有关原始数据集的一定数量的信息。...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。
这样就从指定日期的0点开始，每小时产生一个数据，直到100个。...二、时间序列采样 生成数据 首先使用date_range来生成一个时间序列，然后在生成一个和它一样长的series： t_range = pd.date_range('2016-01-01', '2016...Pandas对于时间序列的采样提供了一种更为便利的方法：resample，它可以指定采样的标准（按天、月等）。...这里指定按月采样，并求平均值得到采样解果。结果的index为每月最后一天的日期。 bfill和ffill 这是resample的两个方法，用于数据的填充。...首先，创建一个每小时一个点的时间序列： ?
平均值：这组样本的平均响应时间。 中位数：这组样本中间的响应时间，50%大于此值，50%小于此值。 90%百分位 ：90％的样品响应时间不超过这个时间，剩下的至少需要这么长。...最大值 ：这组样本中最长的响应时间。 异常% ：执行失败的请求占这组样本的百分比。 吞吐量 ：以每秒/每分钟/每小时的请求数衡量。以使显示的速率至少为1.0。...表1：2个采样样本 样本1的平均值为：(50*9+2000)/10 ms = 2450/10 ms = 245ms；99%百分位为：50ms。...5 图形结果 图形结果生成一个简单的图形，用于绘制所有采样时间。沿着图表底部，以毫秒为单位显示当前样本（黑色）、所有样本的当前平均值（蓝色）、当前标准偏差（红色）和当前吞吐量（绿色）。...最新样本：当前经过的采样时间内样本个数 平均：绘制平均值。 偏离：绘制标准偏差（变化的度量）。 吞吐量：绘制每单位时间的样本数。 中值：绘制中位数（中间值）。
Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能，在那样细粒度的采样统计强度下，依然保持卓越的性能，基于这些性能数据采样之后形成的AWR，更是Oracle DBA分析数据库性能问题的最重要手段之一...该视图对于每张表显示一条记录，显示了一张表上进行过多少全表扫描，多少索引扫描，查询、插入、更新、删除过多少记录，表中现在有多少记录，表的分析时间等。...，这些读取中有多少数据块是直接命中缓存的。...，多少数据块的读取是直接命中缓存的。...而该视图则是记录由于不同原因取消掉的查询的次数。对于每个数据库显示一条记录。 Oracle中不会出现这样的问题，因此也没有相应的视图。
在Oracle数据库中，可以通过查询V$SESSTAT和V$SYSSTAT来查询统计值的累计情况。由于这2个视图为动态性能视图，因此，这2个视图的数据收集的仅仅是自实例启动以来的统计数据。...一个度量被定义为在一些累积统计信息的变化率。该速率可以对各种单元进行测量，包括时间、事务或数据库调用。例如，每秒的数据库调用是一个度量。度量值可以从动态性能视图查询获得。...其中的值是在一个相当小的时间间隔的平均值，通常为60秒。最近的度量值的历史是在V$视图，同时一些数据也由AWR快照进行持久化保持。...用户I/O：等待块被读取磁盘 时间模型统计 基于时间模型统计，主要是基于操作类型测量在数据库中花费的时间的统计信息。最重要的时间模型统计是数据库时间，即DB Time。...AWR采用的策略是：每小时对v$active_session_history进行采样一次，并将信息保存到磁盘中，并且保留8天(11g缺省值)，8天后旧的记录才会被覆盖。
从 Oracle 到 PostgreSQL ：从 Uptime 到数据库实例运行时间 Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能，在那样细粒度的采样统计强度下，依然保持卓越的性能，基于这些性能数据采样之后形成的...该视图对于每张表显示一条记录，显示了一张表上进行过多少全表扫描，多少索引扫描，查询、插入、更新、删除过多少记录，表中现在有多少记录，表的分析时间等。...，这些读取中有多少数据块是直接命中缓存的。...，多少数据块的读取是直接命中缓存的。...而该视图则是记录由于不同原因取消掉的查询的次数。对于每个数据库显示一条记录。 Oracle中不会出现这样的问题，因此也没有相应的视图。
“坑”：比如著名的Emoji表情坑，由此引申出来的utf8mb4的坑（隐式类型转换陷阱），性能低到发指的悲观锁机制，不支持多表单序列中取 id，不支持over子句，几乎没有性能可言的子查询..........START 1; 这里创建好的序列是从1开始计数。 ...，聚合函数avg的含义没有变，仍然是求平均值。...但和普通的聚合函数不同的是，它不再对表中所有的salary求平均值，而是针对同一个部门（PARTITION BY指定的depname）内的salary求平均值，而且得到的结果由同一个部门内的所有行共享，...使用容器启动数据库会有个问题，就是每次容器停止，数据就会丢失，所有我们可以用docker的挂载命令将数据存在宿主机中，这样就可以持久化保存数据： docker run -d --name dev-postgres
而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。...我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始 让我们将其应用于我们的数据集。 假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...现在，让我们绘制每年初始值的平均值。我们可以 在使用规则“ AS”重新采样后通过调用.plot来完成此操作， 因为“ AS”是年初的规则。 ? ?...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
PGUSER PGUSER默认为postgres # -d 数据库名 默认读取环境变量 PGDATABASE PGDATABASE默认为postgres # -W 强制输入密码 当有配值环境变量 PGPASSWORD...例如流式数据，时间字段或自增字段，可以使用BRIN索引，减少索引的大小，加快数据插入速度。...； 设计表结构时必须加上字段数据的入库时间inputed_time和数据的更新时间updated_time； 查询规范 统计行数用count(*)或者count(1),count(列名)不会统计列为空的行...禁止使用触发器产生序列值； 使用窗口查询减少数据库和应用的交互次数； 如何判断两个值是不是不一样（并且将NULL视为一样的值），使用col1 IS DISTINCT FROM col2； 对于经常变更，...或者新增，删除记录的表，应该尽量加快这种表的统计信息采样频率，获得较实时的采样，输出较好的执行计划。
PostgreSQL 把 事务并发 导致的问题 总结为: 脏读(Dirty read), 事务A 读取了 事务B 已经修改但是还没有提交的数据。...不可重复读(Non-repeatable read), 事务A 读取了数据X; 然后 事务B 修改了数据X 并提交; 然后事务A 再次读取数据X. 对于事务A来说, 两次读取结果不一致....当一个事务运行在这个隔离级别时，一个select查询只能看到查询开始之前已提交的数据，而无法看到未提交的数据或者在查询执行期间其他事务已经提交的数据。...如果第一个事务进行提交，系统将重新计算查询条件，符合条件后第二个事务继续进行更新操作；如果第一个事务进行更新回滚，那么他的作业将被忽略，第二个事务将继续更新最初发现的行。...由于 MVCC 读写不会相互阻塞, 避免了大粒度和长时间的锁定, 能更好地适应 对读的响应速度 和 并发性要求高的场景, 常见的数据库如 Oracle, PostgreSQL, MySQL(Innodb
Period 对象的功能 如何使用时间序列 DataFrames 如何对时间序列进行切片 DateTimeIndex 对象及其方法 如何重新采样时间序列数据 探索 Pandas 时间戳和周期对象 Pandas...所以我们可以使用所有适用于 Timestamp 对象的方法和属性 创建时间序列数据框 首先，让我们通过从 CSV 文件中读取数据来创建一个 DataFrame，该文件包含与连续 34 天每小时记录的 50...73 2019-04-08 23:00:00 123 0.71 0.22 83 2019-04-08 23:00:00 149 0.75 0.24 80 9600 rows × 4 columns 重新采样时间序列数据...虽然我们可以使用 resample() 方法进行上采样和下采样，但我们将重点介绍如何使用它来执行下采样，这会降低时间序列数据的频率——例如，将每小时的时间序列数据转换为每日或 每日时间序列数据到每月 以下示例返回服务器...为此，我们首先需要过滤 DataFrame 中服务器 ID 为 100 的行，然后将每小时数据重新采样为每日数据。
即使采用了诸如通过分区读取并行化 I/O 之类的技术，这种摄取架构也无法在一小时内交付数据。Robinhood 确实需要保持数据湖的低数据新鲜度。...许多过去在市场交易时间之后或之前以每日节奏运行的批处理管道必须以每小时或更高的频率运行，以支持不断发展的用例。很明显我们需要更快的摄取管道将在线数据库复制到数据湖。 4....此外，我们需要通过以无锁方式运行并发分区查询以及从数据库备份中获取快照来优化初始快照时间的能力。...我们发现大多数时候，Schema更改涉及添加新列，我们正在使用 Debezium 功能来冻结我们从 Postgres 表中读取的列集，并依靠重新引导表来处理模式升级，我们计划为端到端管道添加模式兼容性检测机制...，以减少重新引导的次数。
这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...（一种统计分析软件数据格式） read_sql：读取sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个...filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和 mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量...shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率 cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range: 生成周期范围...: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
MVCC多版本并发控制为数据加上时间戳，读写需要额外的根据自身时间戳与数据时间戳对比，按照既定的规则可以知道这条数据对当前的SQL是否可见。...不可重复读：一个事务重新读取之前读取过的数据，发现该数据已经被另一个事务（在初始读之后提交）修改。...幻读：一个事务重新执行一个返回符合一个搜索条件的行集合的查询， 发现满足条件的行集合因为另一个最近提交的事务而发生了改变。...当一个事务运行使用这个隔离级别时， 一个查询只能看到查询开始之前已经被提交的数据。...读已提交最重要的一点需要记住：事务中的每条SQL会重新获取数据库快照，所以每次看到的DB是不同的，但每次看到的DB一定是一致的！ 2.2 可重复读 / 可序列化 这两个隔离级别放在一块讨论。
更准确地说，我们尝试使用一种变分自动编码器结构来填充一些时间序列序列，这些序列的特征是在真实场景中存在缺失数据。...数据 对于我们的实验，我们选择Metro Interstate Traffic Volume Dataset数据集。它报告了位于明尼阿波利斯和圣保罗之间的某个地铁站的州际每小时交通量。...该数据集还包含其他有用的信息，例如每小时的天气特征和假期可能会影响交通量。这些附加属性中的大多数都以分类格式提供。 ?...给定有意义数据的选定时间间隔，我们强制在数据流中引入一些缺失的时间间隔(具有固定的长度和比例)。缺失的序列形成了我们的变分自动编码器的主要输入，该编码器被训练来接近真实的序列而不缺失片段。...它接收原始交通数据的拼接和分类特征的嵌入产生的3D序列作为输入。像在VAE架构中的每个编码器一样，，它会产生一个2D输出，用于逼近潜在分布的平均值和方差。解码器从二维潜在分布上采样，形成三维序列。
，可以点击下面的链接进行查看 理解度量标准和时间序列 日期和时间 查询过滤器 聚合 降采样 查询性能 查询示例 查询详情及统计资料 本文提供了每个组件的快速预览版本，如果要详细每个组件的内容，请点击上面的链接进行查看...除非使用指定了降采样算法的查询，否则将使用查询中指定的相同聚合函数将数据自动降采样到1秒。这样，如果多个数据点存储在一个给定的秒数，它们将被聚合并正确返回一个正常的查询。...这通过插值来执行的，如果用户不知道TSDB在做什么，可能会在查询时导致意外的结果 降采样 OpenTSDB可以摄取大量数据，即使仅提取给定时间序列中每秒一个数据点也是如此。...由GUI创建的图形难以阅读，导致浓密的折线，如下图所示： 查询时可以使用降采样来减少返回的数据点数量，以便您可以从图表中提取更好的信息或通过连接传递更少的数据。降采样需要一个聚合函数和一个时间间隔。...聚合函数用于通过适当的数学函数计算指定区间内所有数据点上的新数据点。例如，如果使用sum聚合，则间隔内的所有数据点将会一起累加为单个值。如果选择avg，则会返回间隔内所有数据点的平均值。
Kafka消费者：106个分区中的每个分区都有专门的Go消费者（又名Zoneagg消费者），每个区域每分钟读取日志并生成聚合，然后将它们写入Postgres。...进一步来说： 每个分区，分钟，区域的聚合→每分钟聚合数据，区域 每分钟聚合，区域→每小时聚合数据，区域 每小时聚合，区域→每天聚合数据，区域 每天聚合，区域→每月聚合数据，区域 Citus Cluster...它开始以每秒1M的请求处理，并且发展到当前每秒6M请求的水平。多年来，管道为我们和我们的客户提供了很好的服务，但在接缝处开始分裂。在需求发生变化时，应在一段时间后重新设计任何系统。...对于我们的Zone Analytics API，我们需要为每个区域（域）和时间段（每分钟/每小时/每日/每月）生成许多不同的聚合。...新数据管道架构 新的管道架构重新使用旧管道中的一些组件，但它取代了其最弱的组件。 新组件包括： ?
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