仍然可以在此粒度较低的数据上执行历史分析或审计，同时为新记录腾出空间。 注意：每个连续聚合都可以有其自己的保留策略，以自动删除指定时间段后的一部分数据来自动实现此效果。...hourly_temps的连续聚合视图上设置刷新策略。...此处，刷新窗口设置为仅查看当前时间之前最多一个月的数据（就像您使用数据保留策略单独删除一个月前较旧的原始数据一样，并希望保留连续聚合中的历史记录）。...此策略每小时运行一次，以增量方式更新一个月到一小时窗口内的连续聚合。 注意：除了刷新策略之外，您还可以随时使用 refresh_continuous_aggregate 手动刷新连续聚合。...为了节省存储成本，您可以在第一个连续聚合完成后删除用于计算初始连续聚合的原始原始数据。 可以基于辅助数据集计算其他聚合，就好像它们直接在原始原始数据集上执行一样。
异步物化视图不仅支持简单的聚合统计,更重要的是可以处理复杂的多表JOIN场景。它能把多个表JOIN后的结果物化下来,极大降低即时计算的压力。...面对分散在各个数据源的数据,物化视图可以作为一个"数据中转站",将多源数据统一整合并提供高效查询。...透明改写的魔法时刻 了解上述场景后，在Doris的江湖中，异步物化视图还有一项独门绝技 - 透明改写，妥妥的魔术师，在幕后悄悄为我们优化查询性能。...对于准实时分析场景，可以设置较小的刷新间隔；对于T+1报表场景，则可以选择在业务低峰期进行批量刷新。新版本还支持数据变更自动触发刷新，进一步降低运维成本。 再次是资源控制。...更重要的是，他不再需要每天被繁重的数据统计工作困扰，可以把更多精力放在数据分析和业务优化上。 异步物化视图就像一位得力助手，在数据查询的"江湖"中为我们披荆斩棘。
课题：探索一个技术方案，在可接受的成本基础上，达成业务应用场景目标。 结合业务特点，基于StarRocks的物化视图能力，对整个看板场景链路进行加速优化设计。...经过分析业务的历史查询模式，可以将最高频的查询定义为异步视图；同步视图可以降低异步视图在定时刷新计算时的资源开销；部分无法命中异步视图的查询，也可以通过同步视图进行加速；对于剩余的小部分低频查询，会使用原始的明细数据表进行计算...重复上述操作，可以设置1分钟、10分钟、30分钟等不同的区间聚合粒度，按照不同的维度列组合，可以创建出多张异步视图，来满足不同用户、不同维度的组合查询条件，完成对应实时看版的加速效果。...基于StarRocks的底表上，建立了3张异步视图，视图1包括了1分钟聚合粒度，分区、日期、呼叫城市、渠道等可累加维度；视图2同视图1，将聚合粒度调整为5分钟；视图3集成视图2的基础上，增加业务线可累加维度...同底表相关的所有视图进行对比，包括分区数据一致性、版本是否一致等等方面，还存在较大的提升空间。例如1s的查询，有500ms都消耗在SQL优化器上。 最后，在易用性上进行提升。
在可观测性上， Doris 不仅支持查看物化视图元数据信息，也支持查看物化视图刷新任务的 Job 配置详情、物化视图刷新进度以及对应workload_group资源消耗情况，帮助用户更好的理解和管理物化视图...-- 设置包含外表的物化视图是否可用于透明改写，默认不允许，如果可以接受数据不一致或者可以自行保证数据一致，-- 可以开启SET materialized_view_rewrite_enable_contain_external_table...通过异步物化视图灵活的刷新策略，用户可以根据具体场景选择合适的刷新方式，从而降低写入压力，避免资源争抢。使用同步物化视图时，由于刷新策略的限制，通常只能进行高频的实时更新。...用户可以根据场景需求差异，选择合适的刷新策略。当基表数据变更时，不会立即触发物化视图刷新，延迟刷新有利于降低资源压力，有效避免写入资源争抢。如下所示，选择的刷新方式为定时刷新，每 2 小时刷新一次。...，物化视图的刷新将会影响到多个分区，这可能导致刷新性能下降，类似于全量刷新的效果。
分层提供了一个结构化的方法，使代理能够学习复杂环境，将规划分解为可管理的抽象层次，从而增强导航能力，无论是在空间上（子地图）还是在时间上（时间尺度）。因此，我们的模型将这些元素作为其运作的基础。...此进展对应于较粗时间尺度上的一个滴答，中间时间尺度t被重置为0。 然后最底层称为自我中心模型，如图1c所示，它在最精细的时间尺度（τ）上运行。...创建多个经验会生成环境的度量拓扑图，使系统能够整合位置之间的距离和连接的概念。 连续吸引网络（CAN）用于处理运动集成。该网络处理连续时间步中的连续动作，允许估计代理在3D网格中的平移和旋转[50]。...在这项工作中，推理被设置为保守，未连接的地点被认为不太可能更快地导向目标。代理通过将从一个地方到下一个地方的位置观察设置为等式10中的子目标C来从一个地方移动到另一个地方。...在我们的实验中，我们将阈值设置为0.5，以便在连续的步骤中选择一个地点进行改进。 该模型展示了根据房间的大小、颜色和形状区分空房间的能力。
#39689当 sys_log_mode 配置项设置为 BRIEF 时，在日志中增加文件位置信息，以提供更详细的上下文。...#39721异步物化视图支持小时、周及季度级别的分区上卷构建。#37678基于 Hive 外表的物化视图，在刷新前自动更新元数据缓存，以保证每次刷新可以获取最新数据。...#39182实现在 Restore 分区时，其他分区可以同时进行导入。#39915优化了 Group Commit FE 选择 BE 的策略。...#38794统一异步物化视图在元数据中的对象类型，使其在数据工具中正常显示。#38797修复嵌套异步物化视图总是进行全量刷新的问题。...#38698修正 Cancel 任务在重启 FE 后状态可能显示为 running 的问题。 #39424修复错误使用上下文，导致刷新物化视图任务可能非预期失败的问题。
例如，在电商网站中，可以将产品信息存储在一个索引中，用户可以通过搜索关键字来快速找到所需的产品。在日志分析中，可以将不同应用程序的日志数据分别索引到不同的索引中，方便快速查询和分析。...设置适当的刷新策略：您可以调整 Elasticsearch 的刷新策略，以平衡性能和数据一致性的需求。例如，您可以更改刷新间隔，使数据更频繁地刷新到内存中，但这可能会对性能产生一定影响。...您可以通过设置 search_type 参数为 "query_then_fetch" 或 "dfs_query_then_fetch" ，确保在进行查询和聚合时，数据从所有相关分片检索并一致返回。...综上所述，通过手动刷新索引、设置刷新策略、使用一致性级别和考虑数据同步延迟，可以减少 Elasticsearch 聚合查询数据不一致的情况，并提高数据的一致性。...这是因为 Elasticsearch 是一个分布式系统，数据可能存储在不同的分片上，而在分组查询时，数据的聚合操作是在每个分片上独立进行的。
1.1 基本定义 物化视图是一种数据库对象，它包含一个查询的结果集，这个结果集是实际存储在物理存储器上的，而不是像普通视图那样在每次查询时动态生成。...2.2 加入索引 为物化视图创建索引可以提高查询性能，特别是当物化视图的数据量大或查询复杂时。...通过将物化视图划分为多个部分，每个部分存储在不同的物理位置上，查询只需要访问相关的分区，而不是整个物化视图。 为了实现物化视图的分区，你需要在创建物化视图时定义分区策略，或后期对其进行调整。 4....但是，如果你预先知道你会经常运行这样的查询，你可以将其转换为物化视图，从而大大减少查询时间。 4.2 数据聚合 物化视图非常适合于数据聚合任务。...注意事项 5.1 物化视图的大小 物化视图可能会占用大量的存储空间，尤其是当基础的查询涉及大量数据或聚合操作时。与普通的视图不同，物化视图实际上保存了查询的结果。
执行策略可以单独配置了，物化视图应用场景大大拓展 物化视图因其强大的加速效果，是 StarRocks 的核心功能之一，在历个版本中，StarRocks 都对物化视图进行了大量的优化、升级，不断提升着易用性...并且为了使异步物化视图更加灵活，在 3.1 版本中： 支持为物化视图的刷新配置会话变量 (Session Variable)，用户可以方便地为物化视图配置单独的执行策略，如查询超时时间、并行度、内存限制...在刷新能力上，在 3.1 版本中： 支持全新同步物化视图刷新接口，同步获取刷新结果。...此外，3.1 版本还支持在单个物化视图内设置多个聚合列，并且可以使用 HINT 来对同步物化视图进行直接查询。 可以说，这一版本的 StarRocks，已经大幅拓宽了同步物化视图能力边界。...Spill To Disk 加强 除了卓越的查询性能，在大规模的数据集上查询时的稳定性也是很重要的一个方面。
索引设计：合理的索引设计可以提高搜索和写入的性能。例如，使用适当的字段类型和分词器，避免过度索引不必要的字段，以及合理设置索引的刷新间隔和合并策略等。查询优化：编写高效的查询可以提升搜索性能。...避坑指南避免过度索引：只索引需要搜索的字段，避免过度索引不必要的字段。合理设置索引策略：根据业务需求合理设置索引的刷新间隔和合并策略。...分片与副本：分片（Shard）：为实现水平扩展，ElasticSearch将索引切分为多个分片。每个分片都是一个独立的Lucene索引，可以在不同节点上分布，分散存储压力和查询负载。...节点：集群中的每个节点都是一个Elasticsearch实例，可以配置为承担不同的角色，如主节点、数据节点、协调节点等。...分片与副本分片（Shard）：Elasticsearch将索引切分成多个分片，每个分片是一个独立的Lucene索引，可以分布在不同的节点上。
STG作用： 减轻源系统压力；数据备份，支持重跑；便于问题跟踪；数据质量检查，主要起到缓冲的作用。 开发步骤： 确定CDC策略，根据源系统的数据状况选择一个合适的CDC策略。...因为很多源系统都可能进行物理删除数据，即使有逻辑删除标记，但是也可以在后台人工删除数据。 抽取数据，ODS层从STG层抽取数据，在同一个数据平台上，可以采用ETL工具，也可以手工编码。...；最好在源头处理；必须在源头处理 数据规范化： 由于数据仓库的数据来源各个业务系统，每个业务系统相对都是封闭的，他们在命名、取值上都有自己的特点。...2.用代理键替换主键 根据事实表中维表的业务主键关联查找维表替换成代理键，如果关联不上设置为-1。...3.物化视图，创建物化视图定时刷新聚合表。 创建缩小维度表 由于聚合事实表的粒度和基础事实表粒度不同，需要创建和聚合表相同粒度的维度表，这些维度表只是基础维度表的缩小版。
多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。...例如，人们可能希望在一个短暂的(例如，1周)高风险期间使用高频采样，并使用更经典的设计来研究更长时间尺度上的风险。虽然目前的研究有几个优势，如抽样设计，有多个限制需要讨论。...在这样的设计中，由于参与者的负担，问同一个问题的多个版本可能不可行，而对不同的自杀思维项目进行平均可能导致错误的结论，如果它们代表不同时间尺度的不同过程。...其次，可以在比1小时更长的时间间隔内使用更高密度的抽样。例如，可以尝试在一天中每30分钟抽样一次，其中包含少量自杀念头的问题。这样就可以建立一个24小时的连续时间模型。...我们通过检查高频(来自burst设计，每10分钟一次)和低频(来自EMA设计，间隔约3至12小时)测量之间的这些特征是否不同，评估了在不同频率下进行的测量是否在总体水平上捕获了根本不同的过程。
STG层主要是面向批处理的形式，如果是根据日志信息实时同步，可以跳过STG层直接进入ODS层。 STG的作用 开发步骤 确定CDC策略，根据源系统的数据状况选择一个合适的CDC策略。...2.制定数据质量测量类型 3.提交数据质量测量结果表，通常异常数据处理策略有 4.纠正数据 规范化 由于数据仓库的数据来源各个业务系统，每个业务系统相对都是封闭的，他们在命名、取值上都有自己的特点...2.用代理键替换主键 根据事实表中维表的业务主键关联查找维表替换成代理键，如果关联不上设置为-1。...2.优化和更正事实表主要有 在事实表中新增事实，历史数据设置为默认值。 在事实表中新增维度，历史数据设置为-1。 维度表中新增属性，历史数据为默认值。 修改维表和事实表的粒度大小。...创建聚合表的方法 1.增量加载，创建聚合表，增量加载聚合表。 2.聚合导航，用户通过报表分析工具，根据用户请求把基础事实表自动生成聚合数据。 3.物化视图，创建物化视图定时刷新聚合表。
聚合表示将多个值（单独的数字）聚集为一个数字，通过对单独值进行计数、对这些值求平均值或显示数据源中任何行的最小单独值来实现。...辨别视图中的字段是度量还是维度的依据在于该字段是否已聚合。...当您将连续字段放在“颜色”上时，Tableau 将显示一个具有连续颜色范围的定量图例。 2.6 在离散和连续之间转换字段 您可以将度量从离散转换为连续，或从连续转换为离散。...STEP 2：在“编辑参考线、参考区间或参考箱”对话框中，将“SUM(Sales)”的聚合设置为“总和”，将“标签”设置为“值”，并将“格式设置”下的“线”设置为“无”： 然后单击“确定”关闭“编辑参考线...要在 Tableau 中创建热图，可将一个或多个维度分别放在“列”和“行”功能区上。然后选择“方形”作为标记类型并将相关度量放在“颜色”功能区上。 可通过设置表单元格的大小和形状来增强这种基本热图。
在关系数据库的实现中，这通常是指构造一个标准化的实体-关系(E-R)模型。 2、将逻辑数据模型映射为物理数据模型为第二阶段。...如果该列的数值大部分是NULL，并且查询仅需检索非NULL的值，则该列上的索引会比较紧凑并很高效。 因此，决定一列是否可以为NULL的时候，要考虑在该列上是否有使用B*树索引查询NULL的需求。...可以考虑针对多层次的聚集数据采用多个事实表的方式，采用多个事实表是常用的数据仓库解决方案，但Oracle还提供了一个更复杂的称为物化视图的方法。...使用CREATE DIMENSION语句来标识各维度之间的层次关系。 设置参数QUERY_REWRITE_ENABLED，启动查询重写功能。 选择合适的物化视图刷新策略。...推荐使用ON DEMAND刷新策略，不是ON COMMIT刷新策略，适用于大量数据更新时刷新。 选择参数QUERY_REWRITE_INTEGRITY。 合理创建物化视图。
各厂商在push方案的实现上大体相同（厂商push接入流程，下图以MiPush为例），在使用厂商推送的过程中作者也遇到了很多问题，因此了解了各厂商的特性是制定出良好的触达策略前提。...问题4：在oppo上不显示角标未读数。 push功能在开通时可以申请圆点角标或数字角标、无角标三种形式，用户可以在通知设置中自主选择。支持第三方应用通过api设置角标数。...③如何避免多个横栏消息时丢失问题 同时支持多个横栏，这里需要注意的是横栏信息同步问题，作者在创建横栏的时候给横栏创建了一个属性信息对象，每个横栏属性信息都有唯一的key,将横栏属性缓存起来，并给缓存设置最大阈值...这需要为集合视图设置待定 Intent 模板，然后通过 RemoteViewsFactory 在集合中的每个项目上设置填充 Intent。...④如何制定更新策略 系统为了避免小组件过多的占用资源，默认拒绝频繁更新，设置了最短更新时间为30分钟；这种默认的刷新方式不太适合交互类型的小组件，存在用户操作完以后页面状态不同步的问题，那这个问题如何解决呢
当骨干区域因链路故障不能保持连通时，通过虚连接仍然可以保证骨干区域在逻辑上的连通性。...在路由器交换Hello报文时，会检查Stub属性是否设置，如果有部分路由器没有配置Stub属性，就将无法和其他路由器建立邻居。...OSPF的聚合有两种： ABR聚合：ABR向其他区域发送路由信息，以网段为单位生成Type3 LSA。如果该区域中存在一些连续的网段，则可以将这些连续的网段聚合成一个网段。...ABR配置聚合命令 abr-summary [ip地址] [掩码] {advertise | not-advertise} [cost cost] #用于在ABR上配置一条聚合路由，在OSPF视图下使用...ASBR配置聚合命令 asbr-summary [ip地址] [掩码] {not-advertise | nssa-only | tag | cost} #在ospf视图下配置，在ASBR上配置一条聚合路由
一、Oracle事务 ·事务的含义：事务是业务上的一个逻辑单元，为了保证数据的所有操作要么全部完成，要么全部失败。...函数索引：使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试，首先解锁，在改一个密码，登陆进去就可以操作了 create [unique] index...·视图是一个虚表，不占用物理空间，视图本身的定义语句存放于字典里，可以由一个或者多个表中获得数据。...：事务是业务上的一个逻辑单元，为了保证数据的所有操作要么全部完成，要么全部失败。...·视图是一个虚表，不占用物理空间，视图本身的定义语句存放于字典里，可以由一个或者多个表中获得数据。
但是，将应用程序分成较小的部分必须在逻辑上完成。那么，我们如何将应用程序分解为小型服务呢？ 解决 一种策略是按业务能力分解。所谓业务能力就是可以体现企业业务价值的，给定业务的功能集取决于业务类型。...在整体应用中，从UI到后端服务只有一次调用，以检索所有数据并刷新/提交UI页面。但是，现在不一样了。我们需要了解如何去做。 解决 对于微服务，必须将UI设计为具有屏幕/页面的多个部分/区域的框架。...每个微服务应具有一个单独的数据库ID，以便可以给予单独的访问权限以设置障碍并防止其使用其他服务表。...查询端通过使用实例化视图来处理查询部分。通常将事件源模式与它一起使用来为任何数据更改创建事件。通过订阅事件流，可以使实例化视图保持更新。...Spring Cloud配置服务器提供了将属性外部化到GitHub并将其作为环境属性加载的选项。这些可以在启动时由应用程序访问，也可以在不重新启动服务器的情况下进行刷新。
LLM-Mixer通过将数据分解为多个时间分辨率，并用一个冻结的LLM处理，根据专门为时间序列数据设计的一段文本 Prompt 。...此外，时间序列数据具有多个时间尺度，从短期波动到长期趋势，这使得传统LLM同时捕捉所有这些模式变得困难。...为了解决这个问题，作者提出了LLM-Mixer，它将时间序列数据分解为多个时间尺度。通过创建各种分辨率（如图1所示），作者的模型可以更有效地捕捉短期细节和长期模式。...分析多个尺度的数据有助于理解这些复杂模式（王等人，2024年）。遵循王等人（2024年）的研究，作者应用了多尺度混合策略。首先，作者使用平均池化将时间序列X降采样到τ个尺度，得到多尺度表示，其中每个。...PDM通过在多个尺度上将复杂的时间序列数据分解为单独的季节性和趋势成分，允许通过遵循Wu等人（2021年）的方法对每个成分进行有针对性的处理。
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