时序数据在许多领域中具有广泛的应用，例如金融市场分析、气象预测、交通流量监测、生产过程监控等，时序数据通常是大规模的、高维度的、需要实时计算和分析，针对时序数据的特点与其所带来的挑战，针对时序数据处理所面临的挑战，通用数据库处理大规模数据效率低下，且无法提供丰富的数据保留策略、连续查询、灵活的时间聚合等功能。时序数据库则是为处理时序数据而设计的数据库，目的是实现时序数据的高效采集、存储、计算和应用

01 数据驱动的智能运维​随着人工智能(artificial intelligence,简称 AI)的发展,智能运维(artificial intelligence for IT operations,简称AIOps)的概念 [5] 于 2016 年被 Gartner 首次提出,即通过机器学习(machine learning)等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据,自动发现并实时响应系统

MADlib 一个可以在数据库上运行的开源机器学习库，支持 PostgreSQL 和 Greenplum 等数据库；并提供了丰富的分析模型，包括回归分析，决策树，随机森林，贝叶斯分类，向量机，风险模型，KMEAN 聚集，文本挖掘，数据校验等。本文介绍，如何在 Linux 环境中为 PostgreSQL 数据库使用源码编译安装 MADlib 插件，并提供的基础例子演示通过 SQL 使用 MADlib

Paxos算法一致性算法背景分布式环境中最突出的特点就是其不可靠性，如何在这种环境中解决多个节点并发操作数据并需要保证在读写过程中数据的一致性问题，是一致性算法被提出的初衷。Paxos算法是Lamport提出的一种基于消息传递的分布式强一致性算法，它的目的在于解决分布式环境下一致性的问题。Mulit-Master多监督节点方式是保证分布式系统可用性(Availability)的一种策略，避免单点故

TSBS 是一个时序数据处理（数据库）系统的性能基准测试平台，提供了 IoT、DevOps 两个典型应用场景，它由 Timescale 开源并负责维护。作为一个性能基准测试平台，TSBS 具有便捷、易用、扩展灵活等特点，涵盖了时序数据的生成、写入（加载）、多种类别的典型查询等功能，并能够自动汇总最终结果。由于其开放开源的特点，得到了众多数据库厂商的支持，作为专业的产品性能基准测试平台被若干数据库厂

TimescaleDB 是一个时间序列数据库，建立在 PostgreSQL 之上。然而，不仅如此，它还是时间序列的关系数据库。使用 TimescaleDB 的开发人员将受益于专门构建的时间序列数据库以及经典的关系数据库 (PostgreSQL)，所有这些都具有完整的 SQL 支持。本文介绍 TimescaleDB 的 CentOS 7 环境源码编译安装与使用。

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桶排序简介​桶排序、计数排序、计数排序，这三种排序算法的时间复杂度都是线性的，它们之所以能够做到线性的时间复杂度，主要原因是这几个算法是非基于比较的排序算法，不涉及元素之间的比较操作。​这几种排序算法的时间复杂度虽然低，但是对要排序的数据要求比较苛刻，所以关键是要知道这些排序算法的适用场景。算法思想：​通排序，顾名思义就是为一个值设立一个桶，将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进

参考资料C语言/C++学习路线图（2021整理）要不要学 C++如果说你学 C++ 的时候，没有学到 C++ 那部分“无论什么语言都会很有帮助”的那部分，那算是白学了：资源所有权（shared_ptr/unique_ptr/observer_ptr），RAII（finally/using/defer）2.泛型（你会发现很多语言所谓的“泛型”都是 C++ 模板的阉割版本）优化往往要求对编译器优化、对

MapReduceMapReduce基本思想​MapReduce 编程模型来源于函数式编程语言中的 Map 函数和 Reduce 函数，是一种线性可伸缩的编程模型，能够处理和生成超大数据集的算法模型。使用函数式编程模型的好处在于这种编程模型本身就对并行执行有良好的支持，这使得底层系统能够轻易地将大数据量的计算并行化，能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理，同时由用户函数所提供的确定性也使得底