常用時序數據壓縮編碼算法淺析
時序數據的概念和特點 時序數據是指時間序列數據，是按時間順序記錄的數據列。時序數據可以是時期數，也可以時點數。對於數據庫而言，時序數據一般是一系列帶有時間戳和數據值的數據點，且各列數據值類型相同、數值隨時間戳遞增（減）或在有限區間內波動。 時序數據常用壓縮編碼方式 從時序數據的特點來看，通用的壓縮算法和按行壓縮並不能很好的壓縮時序數據，因此時序數據庫大多都針對不同類型的數據按列採用不同壓縮編碼方式
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時序數據庫DolphinDB文本數據加載教程
DolphinDB提供以下4個函數，將文本數據導入內存或數據庫： loadText: 將文本文件導入為內存表。 ploadText: 將文本文件並行導入為分區內存表。與loadText函數相比，速度更快。 loadTextEx: 將文本文件導入數據庫中，包括分佈式數據庫，本地磁盤數據庫或內存數據庫。 textChunkDS：將文本文件劃分為多個小數據源，再通過mr函數進行靈活的數據處理。 Dolp
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DolphinDB定時作業教程
DolphinDB提供的定時作業（scheduled job）功能，可以讓系統在指定的時間以指定的頻率自動執行作業。當我們需要數據庫定時自動執行一些腳本進行計算分析（譬如每日休市後分鍾級的K線計算、每月統計報表生成）、數據庫管理（譬如數據庫備份、數據同步）、操作系統管理（譬如過期的日誌文件刪除）等工作時，可以用這個功能來實現。 定時作業用一個函數來表示，這給了作業定義極大的靈活性。凡是能用函數來表
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墨天輪國產數據庫沙龍 | 胡津銘：時序數據庫DolphinDB，從量化金融到萬物互聯
分享嘉賓：胡津銘 DolphinDB研發副總監 整理：墨天輪社區 導讀 DolphinDB是高性能分佈式時序數據庫，集成了功能強大的編程語言和高容量高速度的流數據分析系統，為海量結構化數據的快速存儲、檢索、分析及計算提供一站式解決方案。 時序數據庫的主要應用場景 我今天分享的主題是“時序數據庫：從量化金融到萬物互聯”，因為在我看來這是時序數據庫最主要的兩個應用場景：量化金融與物聯網。
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深入剖析時序Prophet模型：工作原理與源碼解析｜得物技術
隨着得物業務的快速發展，積累了大量的時序數據，這些數據對精細化運營，提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的時序數據挖掘場景中，時序預測Prophet模型使用頻繁，本文對Prophet的原理和源碼進行深入分析，歡迎閲讀和交流。 一、引入 時間序列是指按照時間先後順序收集或觀測的一系列數據點，這類數據通常都具有一定時間相關性，基於這種順序性，我們可以對時間序列進行多種數據挖掘任務，包括分類、聚類、異
昵稱 得物技術