一般人们谈论时间序列数据库的时候指代的就是这一类存储.按照底层技术不同可以划分为三类. 直接基于文件的简单存储:RRD Tool,Graphite Whisper.这类工具附属于监控告警工具,底层没有一个正规的数据库引擎.只是简单的有一个二进制的文件结构. 基于K/V数据库构建:opentsdb(基于hbase),blueflood,kairosDB(基于cassandra),influxdb,prometheus(基于leveldb) 基于关系型数据库构建:mysql,postgresql都可

目前了解到的InfluxDB时序数据库应用场景:如在数据库中有很多条记录,有的记录包含了时间字段time和数值字段water_level,有的只有时间字段time SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:4

Java教程分享Java必学之MySQL数据库应用场景,在当前的后台开发中,MySQL应用非常普遍,企业在选拔Java人才时也会考察求职者诸如性能优化.高可用性.备份.集群.负载均衡.读写分离等问题.想要成为高薪Java工程师,一定要熟练掌握MySQL,接下来小编就给大家分享MySQL数据库应用场景知识. 1.单Master 单Master的情况是普遍存在的,对于很多个人站点.初创公司.小型内部系统,考虑到成本.更新频率.系统重要性等问题,系统只依赖一个单例数据库提供服务,基本上已经满足需求.单

一 简介:列式数据库clickhouse的安装与基本操作二 基本介绍:ClickHouse来自俄罗斯,是一款列式数据库三 适用场景: 简单类型的大数据统计四 限制     1 不支持更新操作,不支持事务 2 不支持二级索引,只有主键(主键包含单列主键和联合主键) 3 对精度相关类型有限制,包括存储和计算(时间类型经过验证最新版本已经支持) 4 有限的SQL支持,join实现与众不同.如果需要在从MySQL或Spark进行迁移,则可能必须重新编写包含联接的所有查询.       5 不支持窗口功能

数据库类型与实例 适合场景 不适合场景 场景举例 关系数据库 基于集合理论,具有行和列的二维表,严格使用类型 开源MySQL/MariaDB, PostgreSQL 商业:Oracle,DB2,SQL Server, Sybase l  数据具有类型 l  灵活查询. l  即提前为组织的复杂性付出代价,以实现随后的查询灵活性 l  数据高度或者多层次的,无法提前指定模式 键值数据库 Redis Riak—类dynamo Memcached(membase..) BerkeleyDB Volde

为了给ganglia监控的数据加上报警的功能,在jenkins里加了一个定时job,运行报警的脚本.脚本需要对ganglia记录的数据进行分析,以下是一点粗浅的理解. rrdtool的本质是用于画图的,所以当我运行rrdtool fetch /var/lib/ganglia/rrds/myapp/__SummaryInfo__/mycount.rrd AVERAGE时,出来的结果 : 1.7000000000e+01 3.0000000000e+00 : 1.7000000000e+01 3.0

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-------------------------Oracle数据库物理结构------------------------------- Oracle数据库物理结构     oracle的数据,实际上是以文件的形式来保存的,文件里出了保存用户的数据之外, 还须要保存管理数据和日志数据等等.作为一个DBA.必须须要知道自己的数据分别保存在什么位置上, 并且经验丰富的管理员还应该在设计数据库的时候合理的规划文件的保存位置.初始大小以及增量属性等, 这样既能满足用户应用程序的须要,还能保证数据库高效

回顾 注册功能测试(步骤,需求分析(输入分析,处理分析,输出分析),数据构造(有效等价类,无效等价类,有效数据,无效数据),编写用例,执行用例,缺陷报告) 轮播图功能测试(步骤,需求分析拆分测试点,测试点到用例设计方法,编写测试用例,执行,缺陷报告) 购物车功能测试(步骤) 每日学习目标 掌握登录功能测试用例及缺陷编写 掌握流程图主要元素及画法 能够绘制tpshop前后台下单及发货流程图 掌握流程图设计测试用例方法 掌握功能测试涉及到的四种数据库场景 登录功能需求分析 输入分析:长度,类型,组成

从马车到汽车是为了提升运输效率,而随着时代的发展,如今我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,增加运行效率,同时也可减少交通事故发生率,这也是企业对于智能运维的诉求. 从人工运维到自动化运维是为了减少人力成本,降低操作风险,提高运维效率,但自动化运维的本质依然是人与自动化工具相结合的运维模式,仍有局限性.为了持续地面向大规模.高复杂性的系统提供高质量的运维服务,智能运维(AIOps)应运而生. 本文,袋鼠云将跟大家分享智能运维大数据平台(一款开箱即用的运维监控平台)在Oracl

转自:http://www.jianshu.com/p/b925b1584ab2 RRDTool是一套监测工具,可用于存储和展示被监测对象随时间的变化情况.比如,我们在 Windows 电脑上常见的内存和 CPU 使用情况. RRD 全称是 Round Robin Database ,即「环型数据库」.顾名思义,它是一种循环使用存储空间的数据库,适用于存储和时间序列相关的数据. RRD 数据库在被创建的时候就已经定义好了大小,当空间存储满了以后,又从头开始覆盖旧的数据,所以和其他线性增长的数据库

时间序列数据库 (TSDB) https://www.jianshu.com/p/31afb8492eff 0.3392019.01.28 10:51:33字数 5598阅读 4030 背景 2017年时序数据库忽然火了起来.开年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧

发表于2015-07-15 21:47| 10943次阅读| 来源<程序员>杂志| 27 条评论| 作者王晶昱 <程序员>杂志数据库DRDS分布式沈询 摘要:伴随着系统性能.成本及扩展性的新时代需要,以HBase.MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS.VoltDB.ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来.本文详细介绍了阿里分布式数据库服务DRDS. 随着互联网时代的到来,计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨,而我们却完全无法

1.准备操作系统 1.1 系统登录界面 1.2 操作系统版本信息 jdbh:~ # uname -ra Linux jdbh -x86_64 # SMP Fri Dec :: CST x86_64 GNU/Linux jdbh:~ # cat /etc/issue Welcome to Rocky OS x86_64 security (--) (\n) 2.安装达梦数据库 2.2 配置用户环境 单独创建用户作为数据库的安装用户,基于安全的考虑一般不建议直接用root用户安装. jdbh:/ #

Informix 数据库系统字典表简介 Informix 数据库服务器运行时的状态信息是数据库管理员 DBA 进行系统监控和优化的必需信息来源.Informix 的状态信息在内部以 2 种方式存在,如图 1 所示,一部分是存在于 Informix 运行的共享内存中,这部分信息在数据库关闭后,其信息将自动消失,只是一个内存信息,我们称为内存表,如:sysbufpool,sysvpprof,sysprofile 等.另外一部分是以 Informix 物理字典表的方式存储,如:systables,sy

写完云服务器ECS,本来想先写负载均衡的. 因为发现很多客户,都是直接将单台云服务器应用对外提供访问,如果云服务器宕机,应用就会停止服务.云服务器标称有99.95%的可用率,一年下来宕机四个多小时也是正常的.要想提升应用的可用率,就需要多台云服务器(至少两台,最好分布式两个不同的可用区),然后利用负载均衡将流量按一定规则导向后端的云服务器应用集群. 但这一篇还是决定先写写云数据库RDS,云数据库RDS有好几个曾用名.最早的名字就是RDS(阿里云的产品,大部分在命名的时候故意和亚马逊有一点微小的差

我们在上一篇文章中学习了DEDECMS的模板标签.模板解析原理,以及通过对模板核心类的Hook Patch来对模板的解析流量的攻击模式检测,达到修复模板类代码执行漏洞的目的 http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3574694.html 通过这段时间的思考,我大概对目前CMS中主流的WEB漏洞进行了大致的分类,这里给朋友们分享一些我的想法: ) 本地变量覆盖类型的漏洞: 在common.inc.php这种本地变量注册的关口进行流量监控,通过正则规则,防止黑客通过

综合stackoverflow和linkin上的相关讨论,还有我个人的工作经验:   Redis应用场景(大部分场景下memcache可以用Redis代替,所以不单独讨论) 线上业务,读写的高性能要求 非海量数据(单机GB级别) 多机共享型操作,如session 支持事务(但并没有想像中的那么好用,逻辑上容易出问题) 优秀的原生数据结构 小型原子操作(如计数器) 不适用于N层结构的数据处理,或者说可以用于存储但是最好不要更新,以hash为例,包括redis实例(一个实例也等于是key-value

Oracle 11g RMAN能够实现基于活动数据库进行异机克隆,从而省去需要先备份再ftp到辅助服务器的过程.这一切可以全部交给Oracle来搞定.在克隆期间,Oracle会读取Target DB的所有数据结构,无须人为的干预(不同的磁盘系统,文件路径与文件名要指定转换方式).尽管如此,对于生产环境数据库在整个克隆期间性能会下降,其次在Target Server与Auxiliary Server中会产生较大的网络流量.如果这些可以接受的话,从活动数据库进行异机克隆是一个不错的选择.本文首先描述

原文:与众不同 windows phone (7) - Local Database(本地数据库) [索引页][源码下载] 与众不同 windows phone (7) - Local Database(本地数据库) 作者:webabcd介绍与众不同 windows phone 7.5 (sdk 7.1) 之本地数据库 概述 演示如何使用“本地数据库” 示例1.概述Summary.xaml <phone:PhoneApplicationPage x:Class="Demo.LocalDat

原文:SQLServer 2005 数据库定阅复制实现双机热备(主要是sharepoint 内容数据库) 场景 公司最近的sharepoint的数据库服务器老是出问题,并且在一旦出现问题,就导致无法正常工作.最主要的是我们要加班还原以前的数据库,这是最头疼的.于是在网上查找资料,实现主备机的同步,对于sharepoint而言我们只需做到sharepoint的内容数据库同步即可.这种技术有个专业名词叫做双机热备. 双机热备原理 双机热备特指基于高可用系统中的两台服务器的热备(或高可用),因两机高可