在使用 Python 和 SQLAlchemy 时，结合外键映射可以让你在查询时轻松地获取其他表中的数据。...SQLAlchemy 提供了丰富的 ORM（对象关系映射）功能，可以让你通过定义外键关系来查询并获取关联的数据。下面我会演示如何设置外键关系，并通过 SQLAlchemy 查询获取其他表中的数据。...1、问题背景在使用 SQLAlchemy 进行对象关系映射时，我们可能需要获取其他表中的数据。...2.3 添加另一个外键如果我们需要在 Order 表中添加另一个外键，例如 product_id 字段，并且希望获取该订单所属产品的信息，那么我们可以在 Order 类中定义一个新的关系属性，使用 relationship...总结结合外键映射，你可以通过 SQLAlchemy 轻松地获取不同表之间关联的数据。你可以使用：relationship：设置表之间的关系（如外键），并通过 ORM 获取关联的数据。
Promscale 连接器自动设置 TimescaleDB 中的数据结构以存储数据并在需要升级到新版本的 Promscale 时处理这些数据结构中的更改。...你还可以使用 SQL 在 Promscale 中查询指标和跟踪，这允许你使用与 PostgreSQL 集成的许多不同的可视化工具。...例如，Grafana 支持通过 PostgreSQL 数据源使用开箱即用的 SQL 查询 Promscale 中的数据 我准备通过容器的方式进行尝试，我们先安装 docker 和 docker-compose...标签键的查询值 每个标签键都扩展为自己的列，该列将外键标识符存储为其值。...这允许JOIN按标签键和值进行聚合和过滤。 要检索由标签 ID 表示的文本，可以使用该val(field_id) 函数。这使你可以使用特定的标签键对所有系列进行聚合等操作。
3、并发控制 当线程需要访问ConcurrentHashMap中的某个键时，它会首先计算键的哈希值，并根据哈希值的高位定位到对应的Segment。然后，线程会尝试获取该Segment的锁。...一旦线程获得Segment的锁，它就可以在该Segment内部进行哈希表的查找、插入或删除操作。这些操作与普通的HashMap类似，但需要在锁的保护下进行以确保线程安全。...为了减少扩容对并发性能的影响，ConcurrentHashMap采用了分段扩容的策略。它每次只处理一个Segment，并且在扩容过程中仍然允许其他线程访问未处理的Segment。...5、总结 Java 8之前的ConcurrentHashMap通过分段锁的设计实现了高并发性能。它将哈希表划分为多个段，并使用细粒度的锁来控制对每个段的访问。...3、哈希计算与定位 与之前的版本类似，Java 8中的ConcurrentHashMap也使用哈希算法来计算键的哈希值，并根据哈希值来定位数组中的索引位置。
ConcurrentHashMap 简介 ConcurrentHashMap是Java集合框架中线程安全的哈希表，它是Hash table和HashMap的线程安全版本，底层实现使用了分段锁机制（Segment...ConcurrentHashMap是哈希表的主干，而Segment是哈希表的子结构，用于实现分段锁。...Segment Segment是ConcurrentHashMap的子结构，用于实现分段锁。...Segment put(K key, V value, int hash, boolean onlyIfAbsent) 在Segment中添加键值对，如果该键已存在，根据onlyIfAbsent的值决定是否替换该键对应的值...然后使用get方法获取其中一个键的值，并使用remove方法删除了一个键及其对应的值。最后，我们使用keySet和values方法分别获取键集和值集，并将它们打印到控制台上来进行测试。
作为一个经验值，如果外键的数量处于合理的范围中，即不超过20个，则在事实表中增加不同的外键是可以接受的。但是，若外键列表已经很长，则应该避免将更多的外键加入到事实表中。...解释了杂项维度之后，将它们与处理标志位作为订单维度属性的方法进行比较。如希望分析订单事实的审核情况，其订单属性包含“是否审核”标志位，如果使用杂项维度，维度表中只会有很少的记录。...然而，有时会遇到一些情况，更适合将两个维度合并到单一维度中，而不是在事实表中引用两个不同维度的外键，或使用桥接表。例如，在一个飞行服务数据分析系统中，业务用户希望分析乘客购买机票的服务级别。...这里是按客户代理键customer_sk分组求和来判断分段，实际情况可能是以customer_number进行分组的，因为无论客户的SCD属性如何变化，一般还是认为是一个客户。...分段定义中，每个分段结束值与下一分段的开始值是连续的，并且分段之间不存在数据重叠，所以装载分段事实表时，订单金额判断条件两端都使用闭区间。
例如，将用户交互数据与会话数据连接可能需要将数百万个唯一的用户ID与数百万个唯一的会话ID进行匹配。由于数据库必须维护和处理这些海量独特的组合，因此生成的运算会迅速压垮系统资源。...这包括一个内存中的日志（“LogFile”），当其超过阈值（5 MB）时会定期刷新到磁盘，并且被压缩到一个磁盘上的内存映射索引（“IndexFile”）；一个文件（“SeriesFile”），包含了整个数据库中所有序列键的集合...首先，TimescaleDB按时间对您的数据进行分区，一个B-tree将时间段映射到相应的分区（“chunk”）。...所有这些分区都在后台进行，对用户隐藏，用户能够访问一个虚拟表（“hypertable”），该表跨越所有分区中的所有数据。...接下来，TimescaleDB允许在您的数据集上创建多个索引（例如，对于equipment_id、sensor_id、firmware_version、site_id）。
ConcurrentHashMap 中的分段锁称为 Segment，它即类似于 HashMap 的结构，就是内部拥有一个 Entry 数组，数组中的每个元素又是一个链表，同时呢 Segment 还继承了...Jdk1.8 中彻底放弃了 Segment 转而采用的是 Node，其设计思想也不再是 JDK1.7 中的分段锁思想。 Node：保存 key，value 及 key 的 hash 值的数据结构。...2、JDK1.8 中结构 JDK1.8 的实现已经摒弃了 Segment 的概念，而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用 Synchronized 和 CAS 来操作，...3、ConcurrentHashMap 在 Jdk1.7 和 Jdk1.8 中的区别 数据结构：取消了 Segment 分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。...锁的粒度：原来是对需要进行数据操作的 Segment 加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
对象，每个Segment对象都代表了哈希表的一个小的分段。 ...ConcurrentHashMap使用了分段的方式对哈希表进行管理，因此在进行迭代操作时，只需要对每个Segment进行迭代即可。...如上测试用例代码演示了如何使用Java中的ConcurrentHashMap类来进行同步操作。首先，我们导入了Java的ConcurrentHashMap类。...然后，在main方法中，我们创建了一个ConcurrentHashMap实例，并使用put方法向其中添加了三个键值对。接着，我们使用get方法获取了这三个键的对应值，并将其打印出来。...随后，我们又重新向ConcurrentHashMap中添加了两个键值对，然后使用remove方法删除了一个键值对。最后，我们再次使用get方法获取了这个被删除的键的对应值，预计输出为null。
客户年度分段事实表中没有度量，只有来自两个相关维度表的代理键，因此它是一个无事实的事实表，存储的数据实际上就是前面所说的行为标记时间序列。...这里是按客户代理键customer_sk分组求和来判断分段，实际情况可能是以customer_number进行分组的，因为无论客户的SCD属性如何变化，一般还是认为是一个客户。...将年度销售事实表里与分段维度表关联，把客户、分段维度的代理键插入年度客户消费分段事实表。注意，数据装载过程中并没有引用客户维度表，因为客户代理键可以直接从销售订单事实表得到。...分段定义中，每个分段结束值与下一分段的开始值是连续的，并且分段之间不存在数据重叠，所以装载分段事实表时，订单金额判断条件两端都使用闭区间。 ...执行初始装载脚本后，使用下面的语句查询客户分段事实表，确认装载的数据是正确的。
实现原理ConcurrentHashMap 的实现原理主要基于分段锁（Segment），它将整个 Map 分成多个小的 Segment（段），每个 Segment 独立加锁，不同 Segment 的数据操作互不影响...在 JDK8 中，ConcurrentHashMap 放弃了分段锁的实现，而是采用了 CAS 操作和 synchronized 来保证并发安全性。...ConcurrentHashMap 的实现原理涉及以下几个关键点： 分段数组：ConcurrentHashMap 内部包含一个 Segment 数组，每个 Segment 就是一个 Hash 表，用于存储键值对...当多个键映射到同一个 Segment 时，ConcurrentHashMap 会使用链表或红黑树来存储这些键值对，以保证快速的查找和插入操作。...扩容机制：ConcurrentHashMap 在扩容时只需对部分 Segment 进行扩容，而不是整体扩容，这样可以减小锁的粒度，减少并发冲突的概率。
因为PostgreSQL的成熟，以及对各种数据类型和非结构化数据的支持，ESDC团队已经确定使用PostgreSQL。除了这些例行要求外，ESDC也需要存储和处理地理空间和时间序列数据。...这对写入速度要求很低，因为收集到的数据存储在本地的卫星上，“用于每天的地面站通行期间的稍后下行链路”，并分批次插入数据库。...它最近的分区特性试图解决这样的问题：将大表索引保存在内存中，并在每次更新时将其写入磁盘，方法是将表分割成更小的分区。当按时间进行分区时，分区也可以用于存储时间序列数据，遵循着这些分区上的索引。...ESDC存储时间序列数据的时候，遇到了性能问题，于是转而使用名为TimescaleDB的扩展。...可以针对任意“维度”进行查询，就像其他时间序列数据库允许针对标签查询一样。 TimescaleDB和其他分区工具（如pg_partman）的区别之一是自动调整分区大小。
哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。...ConcurrentHashMap与HashMap等的区别 3.1 HashMap 我们知道HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近...4 JDK1.7版本的CurrentHashMap的实现原理 在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+Segment+分段锁的方式实现。...4.1 Segment(分段锁) ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个...JDK8中彻底放弃了Segment转而采用的是Node，其设计思想也不再是JDK1.7中的分段锁思想。 Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。
HashMap使用的是懒加载，构造完HashMap对象后，只要不进行put 方法插入元素之前，HashMap并不会去初始化或者扩容table。...("我的网站", "www.hcxblog.site"); //map集合中遍历方式一： 使用keySet方法进行遍历 缺点：keySet方法只是返回了所有的键，没有值。...由此可见，和hashmap相比，ConcurrentHashMap在读写的时候都需要进行二次定位。先定位到Segment，再定位到Segment内的具体数组下标。...并行插入：当cmap需要put元素的时候，并不是对整个map进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段（Segment对象）中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候，只要不是放在同一个分段中...分段锁设计解决的问题： 目的是细化锁的粒度，当操作不需要更新整个数组的时候，就仅仅针对数组中的一部分行加锁操作。 Q： ConcurrentHashMap为何不支持null键和null值？
对于这些新服务，新的要求也随之出现，现有网络逐渐变得不足，分段路由(Segment Routing，SR)作为一种新的概念应运而生，号称“下一代MPLS”。 什么是Segment Routing？...在SR概念中，网络路径被分为几个段，并且每个分段都有一个 Segment ID（SID）。该SID是一个32位的值，这些段是不同信息的标识符。...在SRv6中，段被编码为IPv6地址。同样，如果有段列表，则此段列表被编码为IPv6地址列表。 Segment 分类 在SR中，使用了不同类型的分段。每个段均由不同的SID定义。...当然，也可以通过SDN控制器直接为SR域内的每条链路进行标签分配。邻接SID是不在SRGB中的值。 节点SID用于表示节点的段，它是一个特殊的前缀ID。...所有这些分段都可以逐个独立使用，也可以一起使用： 基于前缀分段的模式（Prefix Segment Based Mode） 基于邻接分段的模式（Adjacency Segment Based Mode）
例如，事实表可以有多个日期，每个日期通过外键引用不同的日期维度，原则上每个外键表示不同的日期维度视图，这样引用具有不同的含义。...注意，虽然图中显示了表之间的关联关系，但Greenplum中并不强制外键数据库约束。 3....作为一个经验值，如果外键的数量处于合理的范围中，即不超过20个，则在事实表中增加不同的外键是可以接受的。若外键列表已经很长，则应该避免将更多外键加入事实表中。...将年度销售事实表里与分段维度表关联，把年份、客户和分段三个维度的代理键插入年度客户消费分段事实表。注意，数据装载过程中并没有引用客户维度表，因为客户代理键可以直接从销售订单事实表得到。...分段定义中，每个分段结束值与下一分段的开始值是连续的，并且分段之间不存在数据重叠，所以装载分段事实表时，订单金额判断条件两端都使用闭区间。
当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞时，对象将会储存在链表的下一个节点中。...在HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个，但可以有一个或多个键所对应的值为null。...使用 ConcurrentHashMap，其底层采用分段的数组+链表实现，线程安全，通过把 Map 分为 N 个 Segment(部分)，可以提供相同的线程安全，但是效率提升N倍，默认提升16倍。...Hashtable 之所以效率低主要是使用了 synchronized 关键字对 put 等操作进行加锁，而 synchronized 关键字加锁是对整张 Hash 表的，即每次锁住整张表让线程独占，致使效率低下...，而 ConcurrentHashMap 在对象中保存了一个 Segment 数组，即将整个Hash表划分为多个分段；而每个Segment元素，即每个分段则类似于一个Hashtable；这样，在执行put
Hashtable Hashtable 是早期 Java 类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持 null 键和值，由 于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。...初始化与增长方式 初始化时：HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11，且不要求底层数组的容量一 定要为2的整数次幂;HashMap默认容量为16，且要求容量一定为2的整数次幂。...通常情况下，HashMap 进行 put 或者 get 操作，可以达到常数时间的性能，所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选，比如，实现一个 用户 ID 和用户信息对应的运行时存储结构。...早期版本ConcurrentHashMap 早期 ConcurrentHashMap，其实现是基于: 分离锁，也就是将内部进行分段(Segment)，里面则是 HashEntry 的数组，和 HashMap...JDK11中的ConcurrentHashMap 在JDK11中，它改造了三点： 取消分段锁机制（Segment），进一步降低冲突概率; 引入红黑树解构，同一个哈希槽元素个数超过一定的阙值后，单链表转化成红黑树
Vertica 没有使用 C-Store 原型系统的代码，仅借鉴了思想。 截止2012年，有超过 500 个生产环境部署了 Vertica，其中有至少 3 个项目数据量达到 PB 级。...join index C-Store 中提过的 join index 被废弃掉了，维护这个索引代价太大，而且需要多存很多 id。那如何构建一个完整的行呢？...存储模型 对于每个 projection 来说，哪些数据存储到一个 segment 中，放在哪个节点上是分段策略决定的。数据只在每个 segment 内部排序。...第一个 projection 按 hash(sale_id) 分段，按 date 排序。第二个 projection 按 hash(cust) 分段，按 cust 排序。...因为每个 projection 可以有自己的排序键，这里恢复就有两种情况了： （1）排序键一样，可以直接拷贝文件，副本恢复也是这么做的。 （2）排序键不一样，需要先查询再写入，没啥更好的方法。
v&index=item* // 查询blog索引中id为1的文档，pretty参数会格式化返回的json，可以只查询文档的_source节点 GET http://localhost:9200/blog...v 分段接口 ES在索引数据时会生成分段（segment，一个segment就是一个完整的lucene倒排索引），分段是不可变的，如果分段中的数据被删除了，实际上只是打了一个删除标志。...换言之，如果有频繁删改数据（由于分段文件不可变，更新文档实际上也是删除+创建文档），会生成越来越多的分段，最终影响性能，所以每隔一段时间需要对这些分段进行合并。...对于一些不再更新的索引，也要主动进行合并分段操作。由于合并分段时对服务器负载较大（取决于索引的数据量），所以要挑个相对空闲的时间来合并分段。...v 除了合并分段外，也可以通过删除不用的索引、或者关闭不用的索引来减少分段的内存占用，会比合并分段操作释放更多被占用的内存。
分段维度包含连续值的分段。...例如，年度销售订单分段维度可能包含有叫做“低”、“中”、“高”的三档；各档定义分别为0.01到15000、15000.01到30000.00、30000.01到99999999.99。...星型模式的事实表使用（关联到）已有的customer_dim和一个新的year_dim表。年维度是日期维度的子集。...分段的粒度就是本段和下段之间的间隙。粒度必须是度量的最小可能值，在销售订单金额的示例中是0.01。最后一个分段的结束值是销售订单金额可能的最大值。下面的脚本用于建立分段维度数据仓库模式。...注意，这里是按客户代理键customer_sk分组求和来判断分段，实际情况可能是以customer_number进行分组的，因为无论客户的scd属性如何变化，一般还是认为是一个客户。 3.
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