在存储和计算框架上都是基于列式结构，表中的一个列可以直接作为一个向量化函数的输入参数。...本节中的这些查询，推荐使用宽表 TSDB 的方式存储因子。 5.3 在线获取面板数据 针对不同的存储模型，在使用时若需要面板数据，DolphinDB 也有在线转换的方式。...得到分配持仓权重后，再与持仓股票的日收益率做矩阵乘法，最后按天相加，可得整个投资组合的回报率变化曲线。 6.2 因子相关性分析 在之前的章节中，存储因子的库表可以是多值模型，也可以是单值模型。...在求因子间相关性时，推荐利用 array vector 将同一股票同一时间的多个因子放在一个列中，这样可以避免枚举多个列名。...在配置 DolphinDB 后端环境时，计算和事务的内存占用可在单节点的 ”dolphindb.cfg” 或集群的 cluster.cfg（以下简称“节点配置文件”）中，通过参数”maxMemSize
这非常类似excel中的单元格链式计算。当一个单元格的数据发生变化时，相关联的单元格依次发生变化。响应式状态引擎的名称也是从这一点引申出来的。...每一个算子（有状态和无状态）在DolphinDB中都可以转化为一个唯一的字符串序列。据此，我们可以删除重复的算子，提高计算效率。 3.3 内置的状态函数 状态算子计算时需要用到历史状态。...在后续的版本中，DolphinDB将允许用户用插件来开发自己的状态函数，注册后即可在状态引擎中使用。 3.4 自定义状态函数 响应式状态引擎中可使用自定义状态函数。...使用iif函数表示if...else的逻辑。 如果仅允许使用一个表达式来表示一个因子，会带来很多局限性。首先，在某些情况下，仅使用表达式，无法实现一个完整的因子。...(tmp) 需要注意的是，如果多个状态引擎是同一个输出表，该输出表必须是一个共享表。没有共享的表不是线程安全的，并行写入可能会导致系统崩溃。
实时数据的推送对数据分发的时延和稳定性有较高要求，消息中间件、内存数据库、跨进程的共享内存是常用的技术方案。历史数据的推送可以通过数据库的在线查询，也可以通过离线的数据下载来完成。...交易数据的不唯一性 在时序数据库的一个表中，多个 tag 的组合构成唯一的时间序列。一个序列在不同时间戳上通常具有唯一值，例如一个物联网传感器，在某一个时间点上具有唯一采样值。...又譬如因子计算结果表，虽然也是时间序列，但是包含了证券和因子两个实体，实质上是证券和因子随着时间变化的一个关系，方便按照因子和证券两个维度来进行快速的查询。...DolphinDB的co-location存储架构会强行将同一交易日的订单表和成交表存储在同一数据节点中，在关联计算时只需要读取同一节点数据，如图7左侧所示。...，即IOPV；如果当前时刻没有成交价格，利用ffill函数使用前一笔成交价格。
灵活变化的因子库 因子库经常会发生变化，往往需要新增因子、修改因子定义，或加入新的股票等。面对 T 级的因子数据，单个因子的新增、修改、删除耗时应该保证在秒级才能确保整体量化投研的效率。...为了方便用户计算因子，DolphinDB 实现了所有 191 个因子的函数，并封装在模块 gtja191Alpha 中。...10分钟级10000个因子存储方案对比 本案例使用9块HDD硬盘进行测试。 因子数据在实际存储时通常会有宽表和单值模型两种选择。...根据窄表模式下的分区规则，对指定因子数据更新时，可以精确定位到因子所在分区，并进行修改，所以耗时在秒级；而宽表模式的更新方式如上节所述原因，耗时非常长。...直播中，我们将进一步为大家介绍更丰富的因子库，并使用更贴近实际用户生产环境的硬件配置和数据量来进行测试，以提供可以参考的性能基准。
虽然这需要我划掉上面六点中的第五点，但是有些时候只能做一些牺牲了。结果事情变化得很快，没多久他就收到了阿里云的邀请。...xj在读研之前曾经在一家叫DolphinDB的时序数据库公司实习了相当长的一段时间。我们之前也聊起过多次他在那边实习时做的许多有意思的工作。...有句话说“面试官是一家公司招人的门面”，这句话绝没有夸张的成分。所以很自然的，我会把在DolphinDB的面试看作是一个很好的提前了解潜在的未来同事的机会。...之后主管问我对数据库有没有什么了解，我说我只有对levelDB有一定的了解，于是主管和我深入探讨了在时序数据库场景下应用LSMT(Log Structured Merge Tree)时需要注意的问题和可优化的地方...我很庆幸自己即使在工作之后也没有停下学习和成长的脚步，也庆幸自己之前对自己基础不扎实的清晰认识与这段时间对基础的认真打磨。 除此以外，还有一个体会颇深的是面试中的“气场”。
同时，他靠着网上高质量的公开课，始终没有停下学习的脚步。 在大专二年级时，他写的项目就体现出了很高的代码水平，用c++实现了一个raft core。...而周信静在面试时，展现出的对raft协议原理和实现细节的熟悉程度，甚至让面试官惊掉了下巴： 在30分钟的对话过程中，基本上捋了一遍如何使用raft协议实现一个分布式数据库，从客户端到服务端的框架设计。...在入职之后，便直接让他以实习生的身份参与到了DolphinDB分布式时序数据库的内核研发当中。 期间，团队在用哈希方法来改进SQL引擎分组计算的性能时，遇到了瓶颈。...在这项工作中，来自MIT、威斯康星大学麦迪逊分校和谷歌的团队提出了一种2-Tree结构，从而解决现有方法在管理大于内存的索引时存在的局限性。...与使用相同量级主内存的传统单一B+tree 或LSM-tree相比，在Zipfian偏斜的IO受限工作负载上，吞吐量提高了高达1.7倍。
当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。...当每个样本有M个属性时，在决策树的每个节点需要分裂时，随机从这M个属性中选取出m个属性，满足条件m 中采用某种策略（比如说信息增益）来选择1个属性作为该节点的分裂属性。...注意整个决策树形成过程中没有进行剪枝。 按照步骤1~3建立大量的决策树，这样就构成了随机森林了。...本文对 scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、XGBoost 四个平台的随机森林算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。...随机森林可以在很多地方使用： 对离散值的分类 对连续值的回归 无监督学习聚类 异常点检测 百度百科+维基百科 百度百科版本 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定
我在上一篇文章末尾留给你的问题是：两个 group by 语句都用了 order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0 这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0 这个值在第一行...数据位置发生变化的时候，InnoDB 表只需要修改主键索引，而内存表需要修改所有索引； 4. InnoDB 表用主键索引查询时需要走一次索引查找，用普通索引查询的时候，需要走两次索引查找。...其实，一般在我们的印象中，内存表的优势是速度快，其中的一个原因就是 Memory 引擎支持 hash 索引。当然，更重要的原因是，内存表的所有数据都保存在内存，而内存的读写速度总是比磁盘快。...因为，数据库重启的时候，所有的内存表都会被清空。 你可能会说，如果数据库异常重启，内存表被清空也就清空了，不会有什么问题啊。但是，在高可用架构下，内存表的这个特点简直可以当做 bug 来看待了。...这样你在使用的时候就会发现，主库的内存表数据突然被清空了。 基于上面的分析，你可以看到，内存表并不适合在生产环境上作为普通数据表使用。 有同学会说，但是内存表执行速度快呀。
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？...在内存表中，执行select *时，是全表扫描：顺序扫描该数组。因此，0就是最后一个被读到，并放入结果集的数据。...Table） InnoDB表的数据总是有序存放的，而内存表数据按写入顺序存放 当数据文件有空洞时，InnoDB表在插入新数据时，为保证有序性，只能在固定位置写入新值，内存表找到空位即可插入新值 数据位置发生变化时...所以，内存表的锁粒度问题，决定了它在处理并发事务时，性能也不好。 数据持久性 数据放在内存中，是内存表优势，但也是劣势。数据库重启时，所有内存表会被清空。...此时若使用的双M架构： 备库重启时，备库binlog里的delete语句就会传到主库，然后把主库内存表删除。这样你在使用时，就会发现主库的内存表数据突然被清空。 综上，内存表不适合在生产环境使用。
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？...在内存表中，执行select *时，是全表扫描：顺序扫描该数组。因此，0就是最后一个被读到，并放入结果集的数据。...Table） InnoDB表的数据总是有序存放的，而内存表数据按写入顺序存放 当数据文件有空洞时，InnoDB表在插入新数据时，为保证有序性，只能在固定位置写入新值，内存表找到空位即可插入新值 数据位置发生变化时...所以，内存表的锁粒度问题，决定了它在处理并发事务时，性能也不好。 数据持久性 数据放在内存中，是内存表优势，但也是劣势。数据库重启时，所有内存表会被清空。...此时若使用的双M架构： 备库重启时，备库binlog里的delete语句就会传到主库，然后把主库内存表删除。这样你在使用时，就会发现主库的内存表数据突然被清空。
CPU 在访问一个虚拟地址时，首先会在 TLB 中查找，如果找不到对应的表项，那么就称之为 TLB miss，此时就需要去内存里查询页表，如果页表项是合法的，那么就会把它添加到 TLB 中。...当内核修改页表（例如在内存管理操作中）时，需要将这些变化反映到 TLB 中。 使用场景： 内核内存管理：该函数特别用于内核内存管理的上下文中。...当内核在自己的地址空间（内核虚拟内存）中更改映射时，必须确保 TLB 不包含指向旧映射的陈旧条目。 使用方法： 参数：该函数通常接受两个参数，指定要刷新的地址范围的开始和结束。...示例使用场景： 当内核更新其页表时，例如重新映射内核内存、添加新页面或更改访问权限时，需要使受影响的 TLB 条目失效，以确保 CPU 不会使用过时的转换。...它确保内核页表中的变化准确反映到 TLB 中，从而防止陈旧条目导致错误的内存访问。
文章目录 线性表的常规操作 定义顺序表结构体 初始化顺序表 顺序表的销毁 清空顺序表 顺序表判空 求顺序表的长度 顺序表的遍历 顺序表的插入（重点） 算法实现 表尾插入 表中插入 顺序表的删除（重点...我们可以定义一个变量来表示顺序表的长度，当顺序表长度变化时，只需相应地更改该变量即可。...,如果没有定义的话就要一个个的把 int 改成 char，你不嫌麻烦么。...如果使用静态数组实现的顺序表，我们无需手动释放资源，因为程序结束后系统会自动释放内存；而如果使用动态内存分配实现的顺序表，就需要我们手动释放内存，实现如下： #include "stdio.h" #include...表中插入 假设顺序表容量为6，MAXSIZE = 6 顺序表的长度为4，len = 4 在顺序表第2个位置插入元素5，pos = 2 、elem = 5 ? 从顺序表最后一个元素开始移动后 ?
目录 一、集合 1.定义个有元素的集合 2.自动去重 3.集合常用的五个方法 二、集合和字典都是无序的 三 、字典和集合都是无序的，在内存中是怎么存储？ 1.为什么说字典和集合是无序的？...字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。 字典和集合在 Python 中都是使用花括号进行表示的。...1.为什么说字典和集合是无序的？ 1.1 字典和集合底层都是存储在列表里面 一个字典，在存储的时候，会拆分成 2 部分，会存在 2 个列表里面，一个列表存键，一个列表存值： ?...拿到散列值进行相应的运算，然后拿到表元。表元是在散列表中的一个序号。 2.1 第一种情况 比如序号是 6，看 6 里面存的这个键，跟你刚才输进来查找的那个键是不是一样的。...2.集合为什么无序？ 因为散列表里面存储元素的时候是没有顺序的，散列表也是会不断变化的（会变化长度、调整元素位置的），所以说散列类型是无序的。 3.散列类型为什么是无序的？
DP口有没有快速切换机制？ RP接口 Forwarding 没有 问题：STP哪种端口收到次优 BPDU不处理？要多久能处理？为什么？开始处理的时候端口角色会不会变？会不会向外发 BPDU？...不会，RSTP中只有一种BPDU，就是RST BPDU TCN表示拓扑变化通知，TCA表示拓扑变化确认，TC表示拓扑变化 根桥 35s，一个BPDU生存时间加上一个转发延迟 清空 MAC地址表项，泛洪...RSTP中其他设备收到TC怎么处理的？MAC表需不需要删？是全部清空吗？...拓扑发生变化的设备 两个 BPDU间隔，4s 除EP端口外清空 MAC表，泛洪 4s 需要删除MAC地址信息 问题：拓扑变化为什么要产生 TC？判定拓扑变化的条件是什么？...拓扑变化后 MAC地址表会错误，要清除 MAC表； STP中一个端口Up或Down，RSTP中非 EP端口状态迁移至 forwarding RSTP中不会，因为端口 down了，MAC地址表没有发生变化
这里内存表的特点是要理解为什么会有这个需求，且为什么开发要用这个表，这会提高我们DBA的一个逼格，高级的DBA都会侵入到开发的环节，甚至会到架构的环节，这就是在提高自己，把自己往架构师的队伍里面迁移。...比如购物车，比如在聊天临时的一些设置，比如一些客户在点餐时临时的喜好设定，这些变化是非常大的，数据库是不能将这些数据库都存储的，如果这么干了你的数据库将是一个垃圾堆。...所以对于这些数据，大部分程序设计对其的定义是，必要但非必须得数据，你说客户登录上来，之前的购物车清空了，他也不会怎么样，那么在MySQL使用中没有他的好基友，REDIS。...总内存 - 4G - innodb_buffer_pool - 最大连接数*链接内存 = 内存表总内存/ 表数 = max_heap_table_size 最后，咱们说说软件设计中的内存表使用的关键 在...MySQL的内存表的使用中，最重要的注意这两点 1 MySQL内存表是不可以进行从一个MySQL节点到另一个节点的 2 MySQL的故障转移是不会带着内存表的信息的 那么在使用中就必须有一个定期刷新内存表到实体表的过程
被写入磁盘 磁盘进行 同步 — 所有在文件系统缓存中等待的写入都刷新到磁盘 新的段被开启，让它包含的文档可见以被搜索 内存缓存被清空，等待接收新的文档 一个在内存缓存中包含新文档的 Lucene 索引...可以使用下面这种更轻量的方式 在内存缓冲区中包含了新文档的 Lucene 索引 Lucene 允许新段被写入和打开--使其包含的文档在未进行一次完整提交时便对搜索可见 缓冲区的内容已经被写入一个可被搜索的段中...fsync 把数据从内存刷新到硬盘中，我们不能保证数据在断电或程序退出时之后依然存在 即时每秒刷新，也不能实现近实时搜索。...内存缓冲区的文档被写入新的段中，但是没有进行fsync 段被打开，且可被搜索到 内存缓冲区被清空 进程继续进行，更多的文档被添加到内存缓冲区和追加的事务日志中 每隔一段时间，translog太大...一个新的translog被创建，并且被全量提交 - 所有内存缓冲区的文档都被写入一个新的段中 缓冲区内清空 一个提交点被写入硬盘 文件系统缓存通过fsync被刷新 老的translog 被删除 translog
缓存机制中，当发生页冲突时，操作系统将会调用页面置换算法进行淘汰，而我们这篇文章中重点介绍随机访问情况下效率较高的两种算法。...记录谁最早被使用很难，那么换一种思路，把时间分成一个个周期，如果最近一个周期都没有被使用，那就干脆当做一直没有被使用。...被Cache的页表是物理内存，而非虚拟内存，而MMU负责管理的reference bit在虚拟内存页上。...由于链表环形，因此即使第一圈扫描没有找到Ref bit为0的entry，但由于已经清空了所有对应虚拟内存页Ref bit，因此下一圈依然能够轻易地找到没有新被访问的entry。...---- 这使我想起以前上选修课的时候听过的一个例子，在计算机图形学中，反射公式本身运用大量积分计算，这是科研界的职责；而工业界则把这些复杂公式近似成计算效率高但是差距又不大的简单公式，这样才能在配置落后的
Machbase Edge Edition 旨在即使嵌入在资源有限的小型设备中也具有高速处理性能。通过嵌入众多小型设备中的边缘版，可以通过收集和处理生产现场产生的所有数据来构建完美的边缘计算基础设施。...3、表类型 根据数据存储位置主要分为内存型和磁盘型。 基于磁盘存储的又分为log table和tag table，全内存存储的分为lookup table和volatile table。...登录后界面【admin/machbase】 4.4、表空间 创建表空间，可以指定数据存储在不同的磁盘位置。...4.5、【tag table】表DDL，创建、查看表结构、删除 创建时间挺慢的，不过使用时这个表就创建一次； metadata相当于influxdb中的tag； tag table 为存储传感器数据定制...4.7、数据导入、导出 tag table 数据存储时，完全相同的一条记录可以重复存储，这点和其他时序数据库差别很大； tag table 导入数据时，必须先创建表；而log table可以直接导入
在分布式环境下一般会多实例部署来达到高可用，比如在多个可用区上均部署 Eureka Server； Client 是一个嵌入到业务服务的模块，负责与 Server 交互，包括发送注册请求、维持心跳、拉取服务列表等...如果获取不到再去注册表缓存中读取（三级） client-B默认每个30s向server增量拉去注册表 同时读写注册表缓存中数据发生变化，会是读写缓存失效，30s同步到只读缓存 Eureka 的自我保护/...如果摘除不完，1 分钟之后再摘除； 各个服务的注册、服务下线、服务故障，全部会在内存里维护和更新注册表，各个服务每隔30秒拉取注册表的时候，Eureka Server就是直接提供内存里存储的有变化的注册表数据给他们就可以了...在拉取注册表的时候首先从ReadOnlyCacheMap里查缓存的注册表；若没有就找ReadWriteCacheMap里缓存的注册表；如果还没有，就从内存中获取实际的注册表数据。...在注册表发生变更的时候会在内存中更新变更的注册表数据，同时过期掉ReadWriteCacheMap，此过程不会影响ReadOnlyCacheMap查询注册表；一段时间内（默认30秒），各服务拉取注册表会直接读
在操作数据库时需要构造 sqlSession对象，在对象中有一个(内存区域)数据结构（HashMap）用于存储缓存数据。不同的sqlSession之间的缓存数据区域（HashMap）是互相不影响的。...在同一个sqlSession中两次执行相同的sql语句，第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存（内存），第二次会从缓存中获取数据将不再从数据库查询，从而提高查询效率。...对sqlsession执行commit操作，也就意味着用户执行了update、delete等操作，那么数据库中的数据势必会发生变化，如果用户请求数据仍然使用之前内存中的数据，那么将读到脏数据。...然后我们对user表进行insert,update或者delete操作，insert,update,delete操作会清空所在namespace下的全部缓存，但是XXXMapper.xml命名空间下的缓存却没有变化...首先，对不同表的增删改一般放到不同的namespace,原因是：假设我将多表的全部操作放到一个namespace，那么我对任意一张表的增删改都会触发清空这个namespace的全部缓存，导致缓存一直在变
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