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Flink CEP 新特性进展与在实时风控场景的落地

02 动态多规则的设计与云上实践 2.1 动态规则支持:背景 在介绍我们为什么需要动态规则更新前,先看一下右边的图,明确一下规则究竟包含哪些要素。...现有的条件下想要更新规则,我们只能重新编写 Java 代码,再重启作业来使最新规则生效。...csv_source 作为 MATCH_RECOGNIZE 语句的输入,使用非确定有穷状态机对流表中的时序数据进行匹配,最终对识别出特定模式的数据序列进行计算后重新输出为 Flink 流表,从而无缝对接...在 Java API 中,我们使用 Output Tag 来将超时序列输出到侧流处理,而在 SQL 中,匹配超时序列和匹配成功序列会在同一张流表中,但对超时序列未匹配到的事件,在 MEASURES 中计算将会得到空值...在目前版本的 Flink CEP 中,如果要在静态场景下使用多规则的话,只能通过创建多个 CepOperator,而这会带来数据的额外拷贝。

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Nginx日志分析系统全景探秘

上述功能的实现不必一蹴而就,可以在使用中通过不断迭代完成,在高并发、多业务模式下的服务均可参考这些需求。但如果Nginx的服务单一且并发程度较低,只需用一些简单的分析工具甚至脚本即可。...Elasticsearch也支持扩展,并支持多种SQL查询,使数据的汇总分析变得更加简单。 缺点: 使用了过多的组件,如果只是用来监控服务,有点小题大做。...Elasticsearch的SQL功能虽多,但仍然无法满足各种数据分析的需要,会导致很多计算仍须依靠代码分析或混用多条SQL语句来完成。...如果可以在Nginx上将数据格式化后直接通过网络发送给数据库,再由数据库完成分析,这样中间的其他环节(如读取硬盘、格式化日志等)都可以省略了,那么将会极大地降低维护成本。...在时序数据库的选择上,可以使用InfluxDB,它是一款基于Go语言开发的开源分布式时序、事件和指标数据库,非常适合处理监控数据,它提供了很多函数,这些函数包含了绝大部分的数据计算方式,可以简化数据分析的代码

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    时序数据选型、存储模型与选型

    时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动:数据天然带有时间维度,典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入:数据持续产生,要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。...二、InfluxDB的存储模型与架构数据点四要素:Measurement(测量)、Tags(标签)、Fields(字段)、Timestamp(时间戳)。...三、其他主流时序数据库对比数据库核心定位数据模型优势典型场景TDengine面向物联网优化“一设备一表”+超级表单设备写入快,查询聚合高效IoT、工业监控TimescaleDBPostgreSQL扩展关系型表...生态与运维是否支持SQL/类SQL可视化工具(Grafana、Kibana)部署复杂度与水平扩展能力企业级特性高可用、数据压缩、权限管理、跨节点扩展。...TimescaleDB:适合已有SQL技术栈的团队,兼顾关系型与时序特性。Prometheus:监控首选,但不适合长期存储。选型建议:根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估,避免“一刀切”。

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    数据库进入“超”融合时代 | 爱分析调研

    传统行业积极拥抱数字化转型,创造和拥有更大规模的数据,并将数据作为关键的生产要素之一,驱动业务的经营分析和决策。他们逐渐成为数据库行业的“关键用户”。...可以认为,超融合数据库,是指在统一平台下、在全量全域数据范畴内,实现:多模数据融通+ 基于SQL等通用语言的全场景查询分析+高性能与易用性。...其内置高性能微内核数据引擎,实现了对关系型数据、时序数据、JSON数据、键值数据、GIS数据、文本数据的广泛支持,并在数据操作层面支持以标准SQL实现跨数据模型的写入、建模、联合查询以及机器学习等。...基于这种架构可以让我们非常方便的进行场景扩展,比如未来针对某类新兴数据类型,我们只需要是针对新的场景研发一款新的微内核,而不是从头到尾再重新研发一整套数据库,效率将大幅提升。...多模数据库和YMatrix超融合数据库的区别是多模实现的只是YMatrix的底层存储层,YMatrix还实现了上层数据操作层面的融合,支持基于SQL的全场景查询分析和机器学习建模分析。

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    《从Java面试题来看源码》,#{} 和 ${} 的区别

    在 mybatis 与 spring 集成的项目中,SqlSessionFactory 由 SqlSessionFactoryBean 创建 以格式化 delete from sys_attach...where id = #{id} 为例时序图是这样,你可以根据根据时序图跟踪源码 格式化后 #{} 会替换成?...,表示占位符,预编译语句会使用 PreparedStatement 来处理 如果是 delete from sys_attach where id = ${id},XMLScriptBuilder 前面的过程都是一样的...,主要是在 parseScriptNode () 方法中判断是静态 sql, 还是动态 sql, 动态 sql 是返回 DynamicSqlSource 对象,再执行 sql 语句的时候再将 id 赋值...片段,这里只替换动态部分    //此时context的sqlBuilder已经被解析具体的sql语句     rootSqlNode.apply(context);     //继续解析SQL,将#{

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    BAT 企业技术架构

    一、储存层 1、SQL 1)采用统一的分库分表中间件 解决数据如何拆分,数据如何组合问题,满足性能问题 2)构建SQL储存平台 统一提供资源分配,数据备份,迁移,容灾,读写分离,分库分表,满足资源的利用率问题...Hadoop的基础上封装成大数据平台 二、开发层 1、开发框架 指定大的技术方向,使用统一的成熟开发框架 2、web服务器 选择开源的web服务器,有需要可以在此基础上封装 3、容器 代替虚拟机,以docker...3、消息队列 解耦,异步,削峰,消息的可靠性,事务性,时序性需要单独考虑 三、网络层 1、负载均衡 1)DNS \http-DNS 2) Nginx ,LVS ,F5 2、CDN 分布式存储、全局负载均衡...、网络重定向、流量控制等都属于 CDN 的范畴 3、多机房 主要目标是备灾 分类: 1)同城多机房 2)跨城多机房 3)跨国多机房 4、多中心 多点同时提供服务,故障自动切换 关键在于数据一致性和数据事务性的保证...CDN + 小文件存储”的技术,图片云提供裁剪、压缩、美化、审核、水印等更多功能 五、业务层 基于业务如何拆分服务 六、运维平台 运维平台核心的职责分为四大块:配置、部署、监控、应急 运维平台的核心设计要素是

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    【数据库SQL server】数据模型:对现实世界的抽象

    实体集:同类型实体集合 如:全体学生 联系:实体内部联系+实体之间联系,可一对一、一对多、多对多 3 数据模型 1 组成要素: 数据结构:DB对象与对象之间的联系 数据操作...注:层次模型与网状模型统称格式化模型 3.1 层次模型 层次模型:一根一双亲 关系:一对多 定义: 有且只有根结点没有双亲结点 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点 示例:...实体和各类联系都用关系来表示对数据的检索结果也是关系,关系模型的存取路径对用户透明 具有更高的数据独立性,更好的安全保密性简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作 缺点: 存取路径对用户透明,查询效率往往不如格式化数据模型...渴望挑战数据库SQL Server中的模式匹配学习路径和掌握信息领域的技术?不妨点击下方链接,一同探讨更多数据科学的奇迹吧。...我们推出了引领趋势的 数据科学专栏:《数据之谜 | 数据奇迹解码》,旨在深度探索数据库SQL Server中模式匹配技术的实际应用和创新。

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    熟练掌握这些编程插件,老板不给50万年薪都不好意思

    普通码农使用 IDEA的困局 徒手码代码,建表,建实体,写sql。 出bug,调试sql,手动拼接日志的 sql,遇到复杂的,直接烦躁爆炸! 熟悉项目/源码,来回跳转代码靠脑子记住流程。...坐拥强大的插件军团是什么体验 快速熟悉上手源码,时序图罗列业务代码逻辑 自动生成单元测试,单元测试覆盖率无压力 实时JVM内存分析,调优 mybatis sql语句自动生成,数据库表直接生成实体,业务...使用方法名生成完整的sql,只要一个方法名就可以生成大部分单表操作的sql mybatis几乎所有地方的sql都有代码提示,可以写出安全的sql #{}自动提示,检测 从接口方法一键生成testcase...该插件的好处是它不仅支持JPA,还支持数据访问层开发中使用的相关库:Spring Data JPA,MapStruct,Lombok和DB版本控制解决方案。...,所以往往越是高级程序员,不仅完成任务越快也越多,摸鱼的时间也比普通程序员多。

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    时序数据库CTSDB正式商业化

    腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发,现跟大家聊一下时序数据的概念,模型和使用场景等。 时序数据是什么 时序数据是基于稳定频率或非固定周期频率持续产生的一系列基于时间维度的指标监测数据。...时序数据由时间戳、标签和指标三要素组成。时序数据的最主要的特点是时效性、趋势性和海量。...零售行业精确高效地监控资产运转状况,使得日内运抵的成本足够低廉且能够为绝大多数人所使用。随着物联网、大数据和人工智能技术的发展,时序数据也呈一个爆发式的增长。...image.png 时序数据模型与使用场景 时序数据由时间戳、标签和指标三要素组成。时间戳表明数据发生的时间。标签为属性信息,表明数据属于的设备/模块,不随着时间变化。...时序数据库的特点 (一)能支持高并发写入 时序数据具有典型的写多读少特征,其累计速度非常快,每小时能产生10GB以上数据。

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    时序数据库CTSDB正式商业化

    腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发,现跟大家聊一下时序数据的概念,模型和使用场景等。 时序数据是什么 时序数据是基于稳定频率或非固定周期频率持续产生的一系列基于时间维度的指标监测数据。...时序数据由时间戳、标签和指标三要素组成。时序数据的最主要的特点是时效性、趋势性和海量。...零售行业精确高效地监控资产运转状况,使得日内运抵的成本足够低廉且能够为绝大多数人所使用。随着物联网、大数据和人工智能技术的发展,时序数据也呈一个爆发式的增长。...image.png 时序数据模型与使用场景 时序数据由时间戳、标签和指标三要素组成。时间戳表明数据发生的时间。标签为属性信息,表明数据属于的设备/模块,不随着时间变化。...时序数据库的特点 (一)能支持高并发写入 时序数据具有典型的写多读少特征,其累计速度非常快,每小时能产生10GB以上数据。

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    亚信安慧AntDB数据库荣列“2024金融信创优秀服务商TOP50”榜单

    图3:AntDB数据库“超融合”框架不同于多模(Multi-Model),“融合型”数据库(Converged Database)强调的是SQL for Everything。...而亚信安慧AntDB超融合架构,旨在将6大类数据业务纳入统一的技术框架下,融合交易、分析、内存计算、流处理、时序、向量等场景能力,快速解决多源、多类型数据的协同问题,方便企业更高效、更直接地理解和应用这些数据...图4:AntDB超融合架构通用型数据库在整合和协调处理流式实时业务与存储的批量数据时,AntDB流式实时数仓可以通过统一的数据处理引擎、直接使用SQL来实现业务逻辑的编织,以帮助用户在处理流式和批量数据时...譬如,对于实时统计报表,所有指标可以通过SQL“订阅”的方式做到实时监测变化,而不需要“定时”从数据表中反复循环查询。...图5:AntDB流式实时数仓典型业务场景在信息化技术与金融业务深度融合的基础上,亚信安慧将进一步深化“四个转变”理念,提升数智能力和方法,与产业各界伙伴携手,借助金融科技,助力企业释放数据要素生产力。

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    时序数据库:TDengine简介

    collectd Icinga2 TCollector EMQX HiveMQ 查询数据,支持 标准 SQL,含嵌套查询 时序数据特色函数 时序数据特色查询,例如降采样、插值、累加和、时间加权平均...、很少删除或更新、写多读少等等,因此与其他时序数据库相比,TDengine 有以下特点: 高性能:TDengine 是唯一一个解决了时序数据存储的高基数难题的时序数据库,支持上亿数据采集点,并在数据插入...对数据分析专家来说,TDengine 提供了便捷的数据访问能力。 分析能力:通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算和其它技术,TDengine 能够高效地浏览、格式化和访问数据。...标准化规范 √ TDengine 使用标准的 SQL 语言提供主要功能,遵守标准化规范。...简单使用 在TDengine终端中,用户可以通过SQL命令来创建/删除数据库、表等,并进行插入查询操作。

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    渗透测试网站安全基础点讲解(第一点)

    使用状态码提高返回数据的可读性 默认使用 JSON 作为数据响应格式 有清晰的文档 点击添加图片描述(最多60个字) 1.1.7....协议涉及到三个要素,分别为: 语法:语法是用户数据与控制信息的结构与格式,以及数据出现顺序的意义 语义:用于解释比特流的每一部分的意义 时序:事件实现顺序的详细说明 1.2.3....数据链路层 在物理链路的两端之间传输数据 在网络层实体间提供数据传输功能和控制 提供数据的流量控制 检测和纠正物理链路产生的差错 格式化的消息称为帧 1.2.3.4....网络层 负责端到端的数据的路由或交换,为透明地传输数据建立连接 寻址并解决与数据在异构网络间传输相关的所有问题 使用上面的传输层和下面的数据链路层的功能 格式化的消息称为分组 1.2.3.5....会话层 提供节点之间通信过程的协调 负责执行会话规则(如:连接是否允许半双工或全双工通信)、同步数据流以及当故障发生时重新建立连接 使用上面的表示层和下面的传输层的功能 1.2.3.7.

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    Java中如何解析、格式化、生成SQL语句?

    大家好,我是TJ 一个励志推荐10000款开源项目与工具的程序员 昨天在群里看到有小伙伴问,Java里如何解析SQL语句然后格式化SQL,是否有现成类库可以使用?...语句中的各个要素: Statement statement = CCJSqlParserUtil.parse(sqlStr); if (statement instanceof Select) {     ...equalsTo.getLeftExpression();     Column b = (Column) equalsTo.getRightExpression(); } 目前,JSqlParser支持了大部分主要的关系型数据库...除了解析SQL语句外,JSqlParser还提供了一些有用的功能,例如格式化SQL语句、生成SQL查询等。...项目地址:https://github.com/JSQLParser/JSqlParser 往期推荐 一款针对 jar 和 vue 的轻量级自动化部署工具 比 Navicat 更好用的数据库管理工具

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    该如何检测渗透测试网站存在的上传漏洞

    使用状态码提高返回数据的可读性 默认使用 JSON 作为数据响应格式 有清晰的文档 1.1.7....协议涉及到三个要素,分别为: 语法:语法是用户数据与控制信息的结构与格式,以及数据出现顺序的意义 语义:用于解释比特流的每一部分的意义 时序:事件实现顺序的详细说明 1.2.3....数据链路层 在物理链路的两端之间传输数据 在网络层实体间提供数据传输功能和控制 提供数据的流量控制 检测和纠正物理链路产生的差错 格式化的消息称为帧 1.2.3.4....网络层 负责端到端的数据的路由或交换,为透明地传输数据建立连接 寻址并解决与数据在异构网络间传输相关的所有问题 使用上面的传输层和下面的数据链路层的功能 格式化的消息称为分组 1.2.3.5....会话层 提供节点之间通信过程的协调 负责执行会话规则(如:连接是否允许半双工或全双工通信)、同步数据流以及当故障发生时重新建立连接 使用上面的表示层和下面的传输层的功能 1.2.3.7.

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    SQL 性能的三要素——索引、执行计划与数据分布的协同影响

    许多开发者将性能优化简单归结为"添加索引",但实际上,高效的查询是索引策略、执行计划优化和数据分布理解三者协同作用的结果。本文将深入探讨这三要素的相互作用机制,帮助您构建系统化的SQL性能优化思维。...1.2 三要素的相互依赖关系索引、执行计划和数据分布之间存在深刻的相互影响关系。...索引下推优化允许存储引擎在扫描索引时提前过滤数据,减少不必要的回表操作。多列索引的列顺序应匹配查询条件,以便优化器生成最佳计划。当索引变更时,必须重新评估相关查询的执行计划。...5.2 数据分布感知的优化智能优化需要考虑数据分布特征。对于偏斜数据,可考虑创建过滤索引或使用分区表;对于时序数据,可利用时间分区并结合数据归档策略。定期更新统计信息确保优化器基于准确数据分布做决策。...总结SQL性能优化是一个系统工程,需要同时考虑索引设计、执行计划选择和数据分布特征三个要素的协同影响。优秀的性能源于对这三者之间复杂关系的深入理解和平衡把握。

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    Web前端入门网页制作三要素

    Web前端开发主要由HTML、CSS、JavaScript三大要素组成。...这主要包含:“新的解析规矩增强了灵活性、新特点、筛选过时的或冗余的特点;一个HTML5文档到另一个文档间的拖放功用、离线修改、信息传递的增强、具体的解析规矩、多用途互联网邮件扩展和协议处理程序注册,在SQL...数据库中存储数据的通用规范(WebSQL)等。”...2、CSS3是CSS(层叠样式表)技能的晋级版本,主要包含盒子模型、列表模块、超链接方式、言语模块、背景和边框、文字特效、多栏布局等模块。...CSS不仅能够静态地润饰网页,还能够配合各种脚本言语动态地对网页各元素进行格式化。 3、jQuery是一个快速,小巧,功能丰富的JavaScript库。

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    【金猿技术展】时序数据库表结构改变处理方法 ——高效处理PB级数据,可实时监测预警业务运行状态的技术

    物联网、工业互联网等时序大数据具备一系列的特点,针对这些特点,涛思数据充分使用自研专利“一种时序数据库表结构改变处理方法”等多个专利,研发了时序数据库TDengine 且将其完全开源。...1、水平扩展 TDengine 的新分布式架构 打造云原生时序数据库,第一个要素就是必须是分布式架构。...对于此前的TDengine 2.6版本而言,虽也能支持五千万的设备数,但启动时间就大概要三四十分钟,设备数量多的时候不太给力。...自主可控的高性能、分布式、支持SQL的时序数据库 TDengine。...通过 TDengine 我们构建了多副本和统一的能力,以及后续上混合云的能力,这是整个平台级的一个优化与提升。

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    【KWDB 2025 创作者计划】_保姆级教你Ubuntu快速部署实操落地

    前言 KWDB是一款面向 AIoT 场景的分布式多模数据库产品,这里我对其整个部署的前期准备、部署过程与落地使用做一个博客文档式的说明,我这里尽量用多一些的图片来完成整个过程的梳理与操作演示,希望能给大家带来一定的帮助...开源库地址:kwdb: KWDB 是一款面向 【AIoT 场景】的【分布式多模数据库】,支持在同一实例同时建立时序库和关系库并融合处理多模数据,具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等时序数据高效处理能力...# 查看状态 11、systemctl status kaiwudb # 登录到命令行的kwdb 12、/usr/local/kaiwudb/bin/kwbase sql --host=101.201.153.231...deploy.cfg 6、修改配置文件-避免依赖冲突 ~/.bashrc 与 /etc/profile 需要添加 【export GO111MODULE=off】 避免依赖冲突 修改完毕后重新执行一下...status kaiwudb 11、登录到命令行的kwdb /usr/local/kaiwudb/bin/kwbase sql --host=更换自己的IP:26257 --certs-dir=/

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