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每天万亿+级 实时分析、数据规整 - 阿里云HybridDB for PostgreSQL最佳实践

背景 横看成岭侧成峰, 远近高低各不同。 不识庐山真面目, 只缘身在此山中。 不同的视角我们所看到的物体是不一样的, http://t.m.china.com.cn/convert/c_ovWL9w.html 图为墨西哥城放射状的街区广场。 图为西班牙迷宫般的果树漩涡。 地心说和日心说也是视角不同所呈现的。 实际上数据也有这样,我们每天产生海量的数据,有各种属性,以每个属性为视角(分组、归类、聚合),看到的是对应属性为中心的数据。 对应的业务场景也非常多,例如: 1、物联网, 每个传感器有很多属性:ID,地理位置,传感器归属,各类指标等。 以传感器的角度进行观察,观察某个传感器ID在流金岁月中的值。 以归属角度(例如归属于公安、城管、某家公司、。。。)进行观察, 以地理位置为视角进行观察,。。。。 2、车联网、站长网。。。。 按车辆、按客户、按访问者。。。多重视角进

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PgSQL · 实战经验 · 旋转门压缩算法在PostgreSQL中的实现

背景 在物联网、监控、传感器、金融等应用领域,数据在时间维度上流式的产生,而且数据量非常庞大。 例如我们经常看到的性能监控视图,就是很多点在时间维度上描绘的曲线。 又比如金融行业的走势数据等等。 我们想象一下,如果每个传感器或指标每100毫秒产生1个点,一天就是864000个点。 而传感器或指标是非常多的,例如有100万个传感器或指标,一天的量就接近一亿的量。 假设我们要描绘一个时间段的图形,这么多的点,渲染估计都要很久。 那么有没有好的压缩算法,即能保证失真度,又能很好的对数据进行压缩呢? 旋转门压缩算法原理 旋转门压缩算法(SDT)是一种直线趋势化压缩算法,其本质是通过一条由起点和终点确定的直线代替一系列连续数据点。 该算法需要记录每段时间间隔长度、起点数据和终点数据, 前一段的终点数据即为下一段的起点数据。 其基本原理较为简单, 参见图。 第一

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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