Instant与Duration：什么是时间戳和时间间隔？如何在开发中使用？ 粉丝提问： 在Java开发中，Instant和Duration的具体作用是什么？如何用它们高效处理时间戳和时间间隔？...本文将详细讲解Instant（时间戳）和Duration（时间间隔）的核心概念，配合代码示例演示如何在开发中灵活应用。 正文 一、什么是Instant和Duration？ 1....适合表示绝对时间点，常用于计算时间间隔或记录操作时间。 2. Duration：时间间隔 定义：Duration表示两个时间点之间的间隔，精确到秒和纳秒。 特点： 用于表示绝对时间间隔。...A： Instant：表示从1970-01-01T00:00:00Z开始的绝对时间点，适合记录操作时间或计算时间间隔。 LocalDateTime：表示本地时间，不含时区信息，适合表示用户日常时间。...六、总结 Instant与Duration的核心优势： Instant是绝对时间点，适合时间戳操作和比较。 Duration是绝对时间间隔，适合性能分析和时间计算。
问题的起因是，在做repmgr 恢复的时候，经常有同学说恢复的时候， repmgr rejion node 的时候pg_rewind 会报错，与时间线有关。...PostgreSQL 中的wal log 对于数据库是很重要的，基本wal log 解决的问题就是在数据写入到数据库的时候并没有必要非要立即写入到存储系统，通过wal log 及时记录 postgresql...那时间线是什么，我们来一个直观的东西，打开pg_wal (pg11版本)，可以看到下图。 ? 每次创建一个新的时间轴，PostgreSQL都会创建一个名为“.history”的“时间轴历史”文件。...所以使用pg_rewind 的原因也是要通过文件级别的方式来拷贝数据到原来的主，现在的从，来使数据一致，所以建议要使用PG_REWIND, 而使用PG_REWIND 则必须要进行 POSTGRESQL...能用，和 滴水不漏的用，是不同的，谁让POSTGRESQL 的功能太多。
多通道振弦传感器无线采集仪 采集与发送时间间隔设置图片VS 系列无线采发仪在发送监测数据时支持单条数据与多条数据两种内容。...单条数据发送是指在发送时只发送当前采集到的各通道的监测数据；多条数据发送是指在发送时发送自上次发送以来所有存储的未发送过的数据（多个时间点采集并存储的数据）。...单条监测数据相关参数图片多条数据打包发送当“ 数据发送时间间隔” 参数值设置为 65535 时启动多条数据打包发送功能，此时可通过“多条发送方案”参数来定义如何触发一次多条发送。
《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。...本文描述了以下主题： 基础备份时间点恢复（PITR）的工作原理时间线与时间线历史文件时间点恢复与时间线历史文件 在7.4或更低版本中，PostgreSQL仅支持逻辑备份（全量逻辑备份、部分逻辑备份和数据导出...时间线与时间线历史文件 ---- PostgreSQL中的时间线用于区分原始数据库集簇和恢复生成的数据库集簇，它是PITR的核心概念。...此文描述了与时间线相关的两件事，分别是时间线标识和时间线历史文件。 时间线标识 每个时间线都有一个相应的时间线标识，是一个4B的无符号整型数，从1开始计数。 每个数据库集簇都会被指定一个时间线标识。...9.3及更高版本：timelineId LSN "reason"9.2及更低版本：timelineId WAL_segment "reason" 时间点恢复与时间线历史文件 ---- 时间线历史文件在第二次及后续
本文描述了以下主题： 基础备份 时间点恢复（PITR）的工作原理 时间线与时间线历史文件 时间点恢复与时间线历史文件 时间线与时间线历史文件 PostgreSQL中的时间线用于区分原始数据库集簇和恢复生成的数据库集簇...此文描述了与时间线相关的两件事，分别是时间线标识和时间线历史文件。 时间线标识 每个时间线都有一个相应的时间线标识，是一个4B的无符号整型数，从1开始计数。 每个数据库集簇都会被指定一个时间线标识。...，经出版社官方授权，刊载本书部分章节内容以飨读者，本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。...本文描述了以下主题： 基础备份 时间点恢复（PITR）的工作原理 时间线与时间线历史文件 时间点恢复与时间线历史文件 在7.4或更低版本中，PostgreSQL仅支持逻辑备份（全量逻辑备份、部分逻辑备份和数据导出...出处：《PostgreSQL 指南：内幕探索》之基础备份与时间点恢复。 编辑：尹文敏
开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖...PostgreSQL 中可以通过时间线的概念在日志中标记数据库中操作的一切。...他这里有点像git的分支，但是不能合并的那种， 那么为什么会这样，我们可以理解为数据库最早的时间线是ID 1 ，后面所有的数据都是在时间线1 上进行的当我们备份数据库后在数据库上进行恢复后，则创建了时间线...2 ，此后的操作都是属于时间线2的，每次进行备份后恢复都会创建新的时间线。...通过这样的概念，如果有相同的LSN号，或相同的WAL存在多个时间线中，在数据恢复中会根据当前的时间轴来进行数据的恢复。
，经出版社官方授权，刊载本书部分章节内容以飨读者，本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。...本文描述了以下主题： 基础备份 时间点恢复（PITR）的工作原理 时间线与时间线历史文件 时间点恢复与时间线历史文件 在7.4或更低版本中，PostgreSQL仅支持逻辑备份（全量逻辑备份、部分逻辑备份和数据导出...PITR过程几乎与常规恢复过程一模一样，唯一的区别只有以下两点： 从哪里读取WAL段/归档日志？...当重放每个动作的XLOG记录时，PostgreSQL会比较目标时间和记录中写入的每个时间戳，如果时间戳超过目标时间，PITR过程就会完成。...出处：《PostgreSQL 指南：内幕探索》之基础备份与时间点恢复
究其原因，与这3个实体网点做促销活动有很大关系，刺激了目标客户的购买行为。...该模型中的F和M两个维度存在多重共线的问题，某一段时间内的消费频次和累计消费金额具有很强的相关性； 3....，可以得到“最小消费金额”、“最大消费金额”、“平均消费金额”和“累计消费金额”这4个指标； 而从“下单日期”这个指标，通过相关函数进行运算，可以得到“最初下单日期”、“最后下单日期”、“最初下单日期到今天的间隔天数...”、“最近一次下单到今天间隔天数”及“累计购买频次”这5个指标。...根据上述判断，第2类和第3类属于较为优质的顾客，他们在购买频次、最近一次购买时间、累计消费金额和平均消费金额上的数值水平均衡且较好，是重点需要维护的对象，以后可以对这2类用户推送价值较高的优惠活动/信息
首先需要以商品进行分组计算，计算出每种商品的累计销售额，再以销售额降序排序。 因为需要计算累计占比，所以需要计算所有商品的销售额总和。...在得到绘制帕累托图的数据后，可以开始绘制了，以商品为横坐标，销售额与累计占比为纵坐标，即双坐标轴，销售额以柱状图显示，并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分，累计占比以折线图显示 绘制代码有点长...RFM RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素： 最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。...最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。 最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。...现在有一份数据，包含客户消费时间，金额，名称，导入数据： ? 导入数据后根据以上三个指标进行计算，先计算每条消费记录离现在的天数，再以每个用户计算最小天数，累计消费，消费次数，即每个用户的 RFM。
六、累计统计 在Power BI中针对时间维度进行累计值统计也是常见的场景，例如统计每月累计交易额、统计每个季度累计交易额等，这就要使用到累计相关的DAX函数，累计相关的DAX函数有三个：TOTALYTD...TOTALYTD: 计算从本年开始到当前的累计。 TOTALQTD: 计算从本季度开始到当前的累计。 TOTALMTD: 计算从本月开始到当前的累计。 这几个函数的用法一致，只不过计算的时间维度不同。...需求：针对"2022年点播订单表"统计累计到当前的总营收金额。...，同比和环比是两个不同的概念，同比是指相邻时间段某个相同的时间点的比较，例如:2021与2022年是两个相邻的年份（相邻时间段），2021年5月与2022年5月是这两个相邻时间段的相同时间点都是5月，比较这两个时间段的数据是同比...如果想要根据本月工资获取到上月工资我们就需要用到DATEADD函数，DATEADD函数用法如下： DATEADD(日期列,偏移量,偏移单位) 复制 以上"日期列"参数指的是包含日期的列；"偏移量"参数指定的是从日期列中需要添加或减去的时间间隔数
详细来说，R指的是客户最后一次下单时间距离今天多少天了，该指标与客户的复购和流失直接相关。F指标指的是客户的下单频率，即客户在某个时间段内共消费了多少次，该指标用于衡量客户消费的活跃度。...对于F指标来说：我们可以求出，F指标最小值是1次，我们以1次作为时间间隔，0-2，打1分；2-3，打2分；3-4，打3分；4-5，打4分；>5，打5分。 ...结论 ① 通过上面的可视化展示可以发现，重要挽回客户7102人，虽然只占总人数的28%，但是他们的累计消费金额却是最高的，达到了639763元。...② 通过上面的可视化展示可以发现，新客户5002人，也占总人数的20%，他们的累计消费金额也达到了134085元。这一部分人最近有交易，交易频率不高，金额小，很容易丢失，但是有推广价值。...③ 通过上面的可视化展示可以发现，流失客户8601人，具有最大占比34%，他们的累计消费金额也达到了200854元。流失客户表示最后一次购买的时间很长，金额小，订单数少，属于冬眠客户。
要实时计算每个玩家最近 N 年的实时消费累计总金额，一方面要考虑到这个指标随着时间推进它可能在不断增加，另一方面会有数据过期了而不再属于这个统计周期内，要及时减去，从而维护一个动态的累计值。...在滑动时间窗口中，我们通常要选择窗口大小和滑动步长。窗口大小指的是每个子时间段的长度，而滑动步长则指的是相邻子时间段之间的时间间隔。...会话窗口图片与滑动窗口不同，会话窗口会为活跃数据创建窗口，会话窗口不会相互重叠，没有固定的开始或结束时间。我们可以设置固定的会话间隔（session gap）来定义多长时间算作不活跃。...这两个 Source 读取数据的时间点，分别指向统计时间窗口的左、右边界。指向右边界的指针负责用户累计金额的加操作，指向左边界的指针负责用户累计金额的减操作，它们使用相同的步调随着时间推进。...1）如上图所示，窗口在前一个统计窗口内容累计总金额值为 100，在经过一次滑动后，有一笔充值金额为 30 的新订单进入了统计周期内，体现在这笔订单的入库时间小于当前窗口的右边界，那么我们的计算 FLink
例如，可以设定一个最小交易间隔，使得连续的交易必须有一定的延迟。...限制单笔交易金额 通过限制单笔交易的最大金额，可以减少夹子攻击的影响。例如，可以设定一个最大交易金额限制。...使用时间加权平均价格（TWAP） 时间加权平均价格（TWAP）可以减少瞬时价格操纵的影响。通过在一段时间内平均价格，可以降低夹子攻击的风险。...function trade(IERC20 token, address trader, uint256 amountIn, uint256 amountOutMin) public { // 更新累计交易量...通过限制交易速度、设置交易费用、使用预言机、限制单笔交易金额、使用时间加权平均价格（TWAP）等手段，可以有效降低夹子攻击的风险。在设计智能合约时，应结合具体的业务场景和需求，选择最适合的防御策略。
实际开发需求中，支持定制HTTP API接口方式或其它各种类型数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表格等。...onclick="async_echart_china('container_8', 'map_china_map/map_china_map.json', 'confirmAdd')">新增金额...onclick="async_echart_china('container_8', 'map_china_map/map_china_map.json', 'confirm')">累计金额...onclick="async_echart_china('container_8', 'map_china_map/map_china_map.json', 'nowConfirm')">现有金额...前端JS - 数据定时更新控制 支持在每个echarts图表中独立控制定时更新的间隔。
R：最近一次消费间隔 (Recency)，计算用户最近一次消费记录截止当前时间的间隔天数 F：消费频率 (Frequency)，计算在统计周期内用户消费记录次数 M：消费金额 (Monetary)，计算在统计周期内用户累计消费金额或者是单次平均消费金额...针对RFM，我们可以发现： 如果最近一次消费间隔R越小，就表示用户上次消费至今最近，那么该用户的流失风险越低 如果消费频率F越大，就表示用户在统计周期内消费次数多，那么该用户的忠诚度越高 如果消费金额...M越大，就表示用户在统计周期内消费支出的金额多，那么该用户的价值越高 基于以上RFM的值，我们简单的按照大小高低来划分，可以分为8类用户群体。...info 时间字段类型转化： 我们发现时间字段类似并非时间，这里需要进行转化，转化的时候需要注意只获取日期即可，时间部分不需要。...FM 计算最近一次消费间隔R： 直接利用当前日期减去最近消费日期可得到最近消费间隔 data['R'] = (pd.to_datetime('2021.4.12') - data['last_date'
2 min、cummin函数 R语言中的min、cummin函数与sql中的min函数相同，计算组内最小值和累计最小值： 每位客户的历史上最小消费金额： data1 %>% group_by(user_no...按照购买时间计算每位客户的累计最小消费金额： data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cuminamt = order_by(buy_date, cummin(...3 max、cummax函数 R语言中的max函数和cummax函数与sql中的max函数相同，计算每组内最晚（大）或者累计最晚（大）的记录： 历史上每位客户的最大消费金额： data1 %>%...按照购买时间计算每位客户的累计最大消费金额： data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cumaxamt = order_by(buy_date, cummax(...4 mean、cummean函数 R语言中的mean函数和cummean函数与sql中的avg函数相同，计算组内平均值和组内累计平均值，与sql区别的是：R语言中相同记录的累计值不同，而sql中相同记录累计值相同
a.客户名称; 查询结果如下 image.png 2）2016年3月首次达到1288的时间 通过交易表对每个客户的交易金额逐条累计求和，找出最接近交易金额大于或者等于1288的记录。...例如下图是交易客户1的累加： image.png 第1行的累计消费金额为第一条消费金额12.5 第2行的累计薪水为雇员第一条消费金额+第二条消费金额12.5+200之和 依次类推......那么如何获得每个客户累计消费金额最先到达1288的记录呢？...order by 交易时间) as 排序 4 from c 5 where 累计消费金额>1288； 查询结果如下： image.png 观察得到，每个客户的第一条记录，即累计金额最接近1288...-03-31" 15 and a.交易类型 = "消费" 16 group by b.所属分行) as d; 查询结果如下 image.png 【本题考点】 本面试题通过与业务需求结合
---- 如图所示，根据RFM模型，就可以统计在某一段时间内，用户最近的消费间隔，消费次数和消费金额，再根据使用 k-means 算法对用户进行聚类分群。...所以，有些店铺在运营RFM模型时，会把F值的时间范围去掉，替换成累计购买次数。...所以我认为用店铺的累计购买金额和平均客单价替代传统的M值能更好的体现客户消费金额的差异。...教大家一个特别简单的累积金额划分方法：将1/2的客单价作为累积消费金额的分段，比如客单价是300元，则按照150元进行累计消费金额分段，得出十个分段。...现以国内某知名化妆品店铺举例，店铺平均客单为160元，因此以80元作为间隔将累积消费金额分段，从表中可以很明显发现，累计消费160元以下用户占比为65.5%（近2/3），贡献的店铺收入比例只占31.6%
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。...通过分组内偏移、排序、累计求和等方法实现。分组内的各种骚操作可以了解东哥的pandas进阶宝典。...，然后计算每个客户的订单总和占累计求和的比例。...9.计算用户生命周期 求出每个客户的最早和最晚的消费日期作差得到最早和最晚的时间间隔时长，即为客户的生命周期。...#按客户分组求最近的消费日期 (order_date_max-order_date_min).dt.days.hist(bins=40,figsize=(10,6)) 大部分客户只消费了一次，开始时间和结束时间都是一样的所以相减为
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