松果时序数据库 PinusDB 2.0 发布-低调大师

松果时序数据库 PinusDB 2.0 发布

2020-08-10 876

本次更新内容：

新增条件聚合函数countif, avgif, maxif, minif, firstif, lastif, sumif，方便在一次查询中对多个不同条件进行统计。例如：可以在一次查询中统计多个条件的总数

SELECT countif(filed1 < 100), countif(field1 >= 100 and field1 < 200) countif(field1 >= 200) 
FROM tab01

新增写缓存大小配置，可以将数据库缓存分成读缓存和写缓存，便于根据实际情况对内存进行配置。
修改数据日志刷盘逻辑，数据日志写满64KB或超过3秒钟进行刷盘，提供高写入性能的同时，也提高数据安全性。
增加计算函数，如：四则运算、求模、时间函数、IF函数等。
修复了旧版本的bug。

项目介绍：

松果时序数据库是一款开源、简单易用、高性能的实时数据库。可应用于物联网设备监控、智慧水务、智慧楼宇等诸多领域。

可以在我们的官网了解更多信息：http://www.pinusdb.cn , 源码： https://gitee.com/pinusdb/pinusdb

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原文链接：https://www.oschina.net/news/117819/pinusdb-2-0-released

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Redis GeoHash核心原理解析

1. 引言小麦同学是个吃货+技术宅，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。饱暖思yin欲的麦叔饭后思考地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？苦思冥想了半天，小麦想出了个方法：计算所在位置P与北京所有餐馆的距离，然后返回距离<=1000米的餐馆。小得意了一会儿，小麦发现北京的餐馆何其多啊，这样计算不得了，于是想了，既然知道经纬度了，那它应该知道自己在西城区，那应该计算所在位置P与西城区所有餐馆的距离啊，机机运用了递归的思想，想到了西城区也很多餐馆啊，应该计算所在位置P与所在街道所有餐馆的距离，这样计算量又小了，效率也提升了。小麦的计算思想很朴素，就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目，从某种角度上讲，机机在使用索引技术。一提到索引，大家脑子里马上浮现出B树索引，因为大量的数据库（如MySQL、oracle、PostgreSQL等）都在使用B树。B树索引本质上是对索引字段进行排序，然后通过类似二分查找的方法进行快速查找，即它要求索引的字段是可排序的，...

2020-07-10

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2020-08-10

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