首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

您应该如何对数据库进行建模,以存储具有不同频率的分钟、小时、天和月的价格

数据库建模是指根据需求和数据特性,设计数据库结构和关系模式的过程。对于存储具有不同频率的分钟、小时、天和月的价格,可以采用以下建模方法:

  1. 数据库表设计:
    • 创建一个主表,用于存储价格数据的基本信息,如商品ID、时间戳、价格等。
    • 在主表中添加时间维度字段,用于标识价格数据的时间粒度,如分钟、小时、天和月。
    • 根据时间维度字段的值,将价格数据分别存储到不同的子表中。
  • 子表设计:
    • 创建分钟表,用于存储分钟级别的价格数据。表结构包括商品ID、时间戳、价格等字段。
    • 创建小时表,用于存储小时级别的价格数据。表结构包括商品ID、时间戳、价格等字段。
    • 创建天表,用于存储天级别的价格数据。表结构包括商品ID、日期、价格等字段。
    • 创建月表,用于存储月级别的价格数据。表结构包括商品ID、月份、价格等字段。
  • 数据库关系建立:
    • 在主表和子表之间建立关系,主表的时间维度字段与子表的时间戳字段进行关联。
    • 使用外键约束,确保主表和子表之间的数据一致性和完整性。

优势:

  • 数据库建模可以提高数据的组织和管理效率,使数据查询更加高效。
  • 可以根据不同的时间粒度进行数据存储和查询,满足不同业务需求。
  • 数据库建模可以提供数据的历史记录和趋势分析,方便决策和预测。

应用场景:

  • 金融行业:存储股票、外汇等金融产品的实时价格数据。
  • 电商行业:存储商品的价格变动信息,用于价格监控和调整。
  • 物流行业:存储货物运输的价格信息,用于成本核算和运输优化。

腾讯云相关产品推荐:

  • 云数据库 TencentDB:提供高性能、高可用的数据库服务,支持多种数据库引擎,满足不同业务需求。链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 时序数据库 TencentTSDB:专为处理时间序列数据而设计的数据库,适用于存储和分析大规模的时间序列数据。链接地址:https://cloud.tencent.com/product/tsdb
  • 分布式数据库 TencentDCDB:提供高性能、高可用的分布式数据库服务,适用于大规模数据存储和查询场景。链接地址:https://cloud.tencent.com/product/dcdb
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

5种确保云成本透明度和准确分析方法

混合云管理端到端视图应该扩展到容器和配置管理等流程,以及所有策略、治理、安全性和第2天操作,CEO、CIO和云用户保持同步。...2.png 4、在量化云计算好处之前,请允许应用程序平衡工作负载。 财务数据分析公司FICO依赖于复杂成本建模确定哪些工作负载最适合于公共和私有云。...Jeffrey Burt在2017年125日一篇文章中写道,该建模包含了发送工作负载、测试和运行它所需资源。模型中还考虑了资源被访问频率、可用性需求和冗余需求以及灾难恢复。...2、已经根据实现业务目标的重要性对应用程序进行了量化。 3、已经设计了一个包含所有目标的路线图。 4、随着时间推移,已经监视了云性能,并确认了应用程序迁移程序组织带来了最大好处。...基于云计算测试可以在几分钟内完成,完成内部工作需要数小时或数天时间。 成功云测试环境两个要求是自动化基础架构和自动验收测试。

1.3K60

实战 | 如何上线一个机器学习项目?

我们使用不同超参数配置多次训练模型,确保特征排序是可靠,并且从实验到实验并没有显着变化。...例如,当我们试图根据价格历史和有关建筑和市场其他信息来预测未来几天房地产价格时,我们可以将其视为回归任务。 决策 如何使用预测来向最终用户决策提供建议?...所有用户按计划进行预测,例如每周一次 还有一些系统,其中不同用户预测是相互关联,并且在不更新整个系统情况下无法为一个用户进行更新。...如果您想每天更新并且更新需要两个小时,这对您来说是个好消息。如果认为建议只有每小时更新一次才有价值,而更新需要两个小时,则需要再次在成本,时间和模型质量之间妥协。...该方法意味着可用训练数据(k-1)个子集上几个机器学习模型进行训练,并对保留用于评估补充子集进行评估。这个过程重复k次,每次都有不同验证数据。

47410
  • MemSQL可以为时间序列应用做些什么

    在下文中,我将展示如何使用MemSQL用作一个强大时序数据库,并通过简单查询和用户定义函数来说明这一点,这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换,平滑等操作。...我们支持所有常见SQL数据类型,包括具有微秒精度datetime(6)类型,该类型非常适合作为时间序列时间戳。 在金融交易系统中,一种常见时间序列分析方法是操纵股票价格。...使用可扩展性来增加MemSQL时间序列功能 MemSQL支持用户定义标量函数(UDF),聚合函数和存储过程(MPSQL语言)可扩展性。MemSQL将UDF和存储过程编译为机器代码,获得高性能。...您可以很容易地创建一个函数或表达式来按时间间隔存储,例如秒、分钟小时或天。时间序列数据一个常见需求是执行插值。 例如,假设有一个时间序列,其中随机间隔点平均间隔为30秒。...可能有几分钟没有数据点。因此,如果您将原始(不规则)时间序列数据转换为具有分钟常规时间序列,则可能存在间隙。如果要为没有间隙绘图提供输出,则需要从间隙前后值中插入间隙值。

    1.4K30

    干货|上线一个机器学习项目你需要哪些准备?

    我们使用不同超参数配置多次训练模型,确保特征排序是可靠,并且从实验到实验并没有显着变化。...例如,当我们试图根据价格历史和有关建筑和市场其他信息来预测未来几天房地产价格时,我们可以将其视为回归任务。 决策 如何使用预测来向最终用户决策提供建议?...所有用户按计划进行预测,例如每周一次 还有一些系统,其中不同用户预测是相互关联,并且在不更新整个系统情况下无法为一个用户进行更新。...如果您想每天更新并且更新需要两个小时,这对您来说是个好消息。如果认为建议只有每小时更新一次才有价值,而更新需要两个小时,则需要再次在成本,时间和模型质量之间妥协。...该方法意味着可用训练数据(k-1)个子集上几个机器学习模型进行训练,并对保留用于评估补充子集进行评估。这个过程重复k次,每次都有不同验证数据。

    83020

    时间序列数据和MongoDB:第一部分 - 简介

    使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同应该遵循最佳实践。...想想看,股票当日,交易者不断查看股票价格随时间变化,并运行算法来分析识别机会走向。他们正在查看一段时间区间内数据,例如每小时或每日范围。...由于多个传感器或事件产生读数频率很高,时间序列应用程序会生成大量需要提取和分析数据流。 时间序列数据可以来自不同来源,每个来源都需要生成、存储并分析不同属性。...在清楚应用程序要求前,不应该直接确定性能指标或 SLA。 当开始使用 MongoDB 进行时间序列项目时,应该清楚以下问题: 写工作量: 提取率是多少?每秒多少次插入和更新?...如果预先聚合,可以存储哪些粒度或间隔汇总级别?每分钟?每15分钟一次? 如果应用程序要求证明这一点,MongoDB 可以存储所有原始数据。

    2K40

    时间序列数据和MongoDB:第b二部分 - 架构设计最佳实践

    为了帮助说明架构设计和分组如何影响性能,请考虑我们要存储和分析历史股票价格数据场景。我们样本股票价格生成器应用程序每秒为其跟踪给定数量股票创建样本数据。...场景三: 基于大小分组 比较之前场景时关键点是,分段数据具有显着优势。方案2中描述基于时间分段将整整一分钟数据存储到单个文档中。...固定大小分段数据将产生非常类似的数据库存储和索引改进,如在场景2中每次分段时所见。这是在 MongoDB 中存储稀疏 IoT 数据最有效方法之一。 如何处理旧数据 我们应该永久存储所有数据吗?...超过特定时间数据组织有用吗?旧数据应该如何访问?它是否可以在需要时从备份中简单地恢复,还是需要在线并且可以作为历史分析活动存档实时访问用户?...文章寓意是规划增长并正确设计适合应用程序 SLA 和要求最佳时间序列模式。 本文分析了两种不同模式设计,用于存储股票价格时间序列数据。

    1.3K40

    时间序列数据和MongoDB:第二部分 - 架构设计最佳实践

    为了帮助说明架构设计和分组如何影响性能,请考虑我们要存储和分析历史股票价格数据场景。我们样本股票价格生成器应用程序每秒为其跟踪给定数量股票创建样本数据。...场景三: 基于大小分组 比较之前场景时关键点是,分段数据具有显着优势。方案2中描述基于时间分段将整整一分钟数据存储到单个文档中。...固定大小分段数据将产生非常类似的数据库存储和索引改进,如在场景2中每次分段时所见。这是在 MongoDB 中存储稀疏 IoT 数据最有效方法之一。 如何处理旧数据 我们应该永久存储所有数据吗?...超过特定时间数据组织有用吗?旧数据应该如何访问?它是否可以在需要时从备份中简单地恢复,还是需要在线并且可以作为历史分析活动存档实时访问用户?...文章寓意是规划增长并正确设计适合应用程序 SLA 和要求最佳时间序列模式。 本文分析了两种不同模式设计,用于存储股票价格时间序列数据。

    2.4K30

    Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

    时间序列是一系列按时间顺序排列观测数据。数据序列可以是等间隔具有特定频率,也可以是不规则间隔,比如电话通话记录。 在进行投资和交易研究时,对于时间序列数据及其操作要有专业理解。...类型 描述 例子 日期(瞬时) 一年中某一天 2019年930日,2019年930日 时间(瞬时) 时间上单个点 6小时,6.5分钟,6.09秒,6毫秒 日期时间(瞬时) 日期和时间组合 2019...BY 工作日年末频率 AS, YS 年初频率 BAS, BYS 工作日年初频率 BH 工作小时频率 H 小时频率 T, min 分钟频率 S 秒频率 L, ms 毫秒 U, us 微秒 N 纳秒 print...时间序列与传统分类和回归预测建模问题不同。...如何处理非平稳时间序列 如果时间序列中存在明显趋势和季节性,可以对这些组成部分进行建模,将它们从观测值中剔除,然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以从时间序列中去除趋势成分。

    63900

    干货 | 魔镜魔镜告诉我,数字货币未来价格可以预测吗?

    去年九中国禁止数字货币时候,所有数字货币价格迅速下降,一切都陷入混乱。为此,我们从 Pytrends API 获取重大事件 Google News 搜索频率数据。...测试采用自回归模型,并通过不同滞后值信息因素进行优化。当中零假设(AI 科技评论按:零假设是做统计检验时一类假设,内容一般是希望能证明为错误假设)是时间序列可以用单位根表示。...差分化:这是用来对时间序列定态化一种常用方法,可以消除趋势和季节性。在本项目中,我们对连续观测差异(滞后1)进行了差分化。如果一个时间序列具有季节性因素,则滞后值应该是季节性周期。...在数字货币例子中没有明显季节性成分。下面的箱线图表明,以太坊在一天24小时内每小时价格平均值相对恒定。其方差不同,但没有明显模式。...既然12个钱币历史价格数据是定态,我们构建了一个总 132 组不同货币数据,每一个数据都是某数字货币对应于其他数字货币历史价格(注意:ETH-BTC 数据和 BTC-ETH 数据不是一回事

    1.6K70

    使用ClickHouse每秒6百万次请求进行HTTP分析

    进一步来说: 每个分区,分钟,区域聚合→每分钟聚合数据,区域 每分钟聚合,区域→每小时聚合数据,区域 每小时聚合,区域→每天聚合数据,区域 每天聚合,区域→每月聚合数据,区域 Citus Cluster...对于我们Zone Analytics API,我们需要为每个区域(域)和时间段(每分钟/每小时/每日/每月)生成许多不同聚合。...但是,ClickHouse地图存在两个问题: SummingMergeTree具有相同主键所有记录进行聚合,但是所有分片最终聚合应该使用一些聚合函数来完成,而这在ClickHouse中是不存在。...对于存储唯一身份用户(基于IP唯一访问者),我们需要使用AggregateFunction数据类型,尽管SummingMergeTree允许创建具有此类数据类型列,但它不会对具有相同主键记录执行聚合...在Cloudflare,我们喜欢Go及其goroutines,因此编写一个简单ETL工作非常简单,其中: 对于每分钟/小时/日/,从Citus群集中提取数据 将Citus数据转换为ClickHouse

    3.1K20

    推介7个CI CD(持续集成和持续部署)工具

    必须先跟踪新错误,然后才能对用户产生重大影响。对于大多数团队而言,在生产中进行调试是一项手动且繁琐任务,需要他们全程关注日志筛选小时和数天。...价格:虽然Travis CI为开源项目提供免费支持,但私人项目的价格从自助版本69美元/到高级版本489美元/不等。...对于具有3个代理服务器,企业服务器许可证起价为1,999美元,并且根据感兴趣代理商数量增加价格。...它具有构建环境完全控制,允许定义在其中运行内容。Pro版本还允许预分支缓存,设置哪些图像以及工作流哪个部分被缓存,以及并行部署。...根据感兴趣并发构建和并行测试管道数量,基本和专业计划价格在49美元至79美元/之间。

    20.9K32

    Serverless Wordpress 系列建站教程(三)

    具体计费方式 接下来,我们将以一个日访问量为 100 个人博客为例,为介绍 Serverless WordPress 计费方式: 一、云函数 云函数按照实际使用付费,采用后付费模式,按小时进行结算...,元为单位结算,定价如下: 种类 价格 资源使用费用 0.00011108元/GBs 调用次数费用 0.0133元/万次 外网出流量费用 各地域均有不同定价,中国大陆 0.80 元/GB 同时,开通了云函数服务用户...,费用如下: 1GB * 0.35元/GB/ = 0.35元/ 四、TDSQL-C Serverless 数据库 Serverless 数据库采用后付费模式,即计算先按需设置最大和最小算力范围,在结算时会按实际计算和存储资源使用量收取费用...按量计费价格(元/GB/小时) TDSQL-C 集群 0.00485 日访问量 100 个人博客网站,1 GB 数据库存储,每月费用计算如下: 存储费用:1 * 0.00485元/GB/小时 *...Serverless 数据库也是采用类似的计费方案,按实际计算和存储资源使用量收取费用,价格优势明显,初创期开发者十分友好。

    1.6K30

    GitHub Action 监测京东商品价格

    前言 我会在京东上买些电子产品和文具,那么如何获得商品降价信息,使用更低价格购买呢?...'1887526', # 晨光(M&G)文具 0.5mm 黑色中性笔 '277393' # ... ] # 价格列表,用于临时存储获取到价格数据 price = {}...qid:接收消息 QQ 号(不支持 QQ 群),可以添加多个,半角逗号分割,如:`10001,10002`(必须均在 Qmsg 酱 QQ 号列表中)。...* * * * * 每个时间字段含义: 符号 描述 举例 * 任意值 * * * * * 每天每小时分钟 , 值分隔符 1,3,4,7 * * * * 每小时 1 3 4 7 分钟 - 范围 1-...6 * * * * 每小时 1-6 分钟 / 每 */15 * * * * 每隔 15 分钟 注:由于 GitHub Actions 限制,如果设置为 * * * * * 实际执行频率为每 5

    85520

    干货 | 用户画像在携程商旅实践

    3)标签建模 标签建模主要采用了三种方法: 基于业务规则转换 这类标签具有强业务属性,需要运营人员或特定应用场景需求方根据专业经验来定义,不同场景下同一个标签定义可能不同。...基于统计学建模 这类标签具有时间窗口周期,根据一定统计学原理来窗口周期内数据建模。...离线数据周期通常以过去一周、一个、一年为窗口大小,如用RFM模型用户过去半年消费行为数据建模不同群分客户实时不同优惠策略。...实时数据往往一次会话、过去15分钟、一小时等为窗口大小,如"过去15分钟查订比“这个统计标签,也属于统计类标签,查订比太低有一定爬虫风险。...这三层架构,应该可以覆盖绝大多数大数据团队架构场景。 ? Batch Layer 批处理层,历史数据进行批计算,数据可以T+1生产。

    2.4K20

    手把手教你用Python玩转时序数据,从采样、预测到聚类丨代码

    时序数据采样 数据集 这里用到例子,是2011年11到2014年2期间伦敦家庭用电量。 ? 可以看出,这个数据集是按照每半小时统计一次节奏,记下每家每户用了多少电。...重采样意味着改变时序数据中时间频率,在特征工程中这个技能非常有用,给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样方法类似groupby,通过下面的例子,可以更方便理解。...为了实现预测功能,我们创建未来数据帧,设置预测未来多少时间和频率,然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置是预测两周,天为单位。 ? 搞定了,可以预测未来两个月家庭用电量了。 ?...看上面第二张图,年份为单位,可以明显看出秋冬家庭耗电量增大,春夏则减少;周日耗电量要比一周里其他六天多。 LSTM预测 LSTM-RNN可以进行长序列观察,这是LSTM内部单元架构图: ?...方法很简单,导入原始数据,然后为一年中某一天和一天中某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类,他们相互连接,创造更大聚类。

    1.4K20

    Python 算法交易秘籍(二)

    同样,如果开盘价格明显低于前一日收盘价格,则价格可能会继续下跌。记录开盘价格数据是静态,意味着它在交易小时内不会改变。本教程演示了如何获取金融工具当日开盘价格。...获取不同蜡烛图间隔为特征日本蜡烛图案: 金融工具历史数据可以不同蜡烛图间隔形式进行分析。...使用线形蜡烛图案获取历史数据 金融工具历史数据可以 Line Break 蜡烛图案形式进行分析,这是一种专注于价格运动蜡烛图案。这与专注于时间运动日本蜡烛图案不同。...使用 Renko 砖块图案获取历史数据 金融工具历史数据可以 Renko 砖块图案形式进行分析,这是一种关注价格变动烛台图案。这与关注时间变动日本烛台图案不同。...此外,与其他图案不同,可能会有多个具有相同时间戳蜡烛。 本食谱展示了如何使用经纪人 API 获取历史数据作为日本蜡烛图案,以及如何使用砖块蜡烛图案转换和绘制不同蜡烛间隔历史数据。

    31120

    Pandas 学习手册中文第二版:11~15

    仅仅因为不同相同类型实体进行不同建模,可能还需要将存储在一个模型中数据重塑为另一个模型。 在本章中,我们将研究这些操作,这些操作使我们可以在模型中合并,关联和重塑数据。...一些附加功能包括能够跨不同频率转换数据并应用不同日历在财务计算中考虑诸如工作日和假日之类事情。...第一类是代表绝对日期关键字:年,,日,小时分钟,秒和微秒。 第二类代表相对持续时间,可以是负值:年,,周,日,小时分钟,秒和微秒。...,以及如何这些值随时间变化进行建模。...这样做目的是演示如何在相似行业选定股票之间选定时间段内,得出各种股票价格测量值之间相关性,并演示不同行业之间股票差异。

    3.4K20

    深度学习小白福音:使用Deep Learning Studio不涉及任何编码,训练并配置深度学习模型

    Deep Learning Studio是自2017年1以来第一个强健深度学习平台,有云计算和桌面计算两个版本,该平台拥有可视化界面。...它配备了一个节省时间实验库,并具有在现实世界中开发和测试同类最佳算法。只需拖放元素即可在几分钟内创建其深度学习模型,而无需编写代码。 ?...不,它们与Amazon提供提供商网站相同价格为你提供不同GPU实例,不包括额外或隐藏费用,它完全免费。不仅如此,一旦你在深度认知网站上注册了免费帐户,你也将获得2小时免费 GPU培训时间。...Deep Learning Studio自动存储你以前所有权重,以便随时随地都可以继续训练,因为它还保存了不同模型,你可以简单地分析以前所有结果,获得更好性能和分析结果选项卡。 ?...现在只需要在他们网站(deepcognition.ai)上注册,不到一分钟时间,就可以直接运行已安装应用程序。 ? 有没有其他类似的平台?

    1.1K20
    领券