По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Давно прошли те времена, когда «база данных» представляла собой единую СУБД на основе реляционной модели данных, которую обычно устанавливали на самом мощном сервере в центре обработки данных. Такая база данных могла обслуживать все виду запросов – OLTP (On-Line Transaction Processing – обработка транзакций в режиме реального времени), OLAP (On-Line Analytical Processing – аналитическая обработка данных в режиме реального времени) – все, что нужно для бизнеса.
В настоящее время базы данных работают на самом обычном оборудовании, они также стали более сложными с точки зрения высокой доступности и более специализированными для обработки определенного типа трафика. Специализация позволяет добиться гораздо большей производительности баз данных – все оптимизировано для работы с определенным типом данных: оптимизатор, механизм хранения, даже язык может быть не SQL, как это бывает обычно. Он может быть основан на SQL с некоторыми расширениями, которые позволяют более эффективно манипулировать данными, или может быть чем-то абсолютно новым, созданным с нуля.
На сегодня мы имеем аналитические столбчатые базы данных, такие как ClickHouse или MariaDB AX, платформы обработки и анализа больших данных, такие как Hadoop, решения NoSQL, такие как MongoDB или Cassandra, хранилища данных типа «ключ-значение», такие как Redis. Мы также имеем базы данных временных рядов, такие как Prometheus или TimeScaleDB. Это именно то, на чем мы акцентируем внимание в данной статье. Базы данных временных рядов (Time Series Databases) – что это такое и зачем вам нужно еще одно хранилище данных в своей среде.
Для чего нужны базы данных временных рядов?
Как видно из названия, базы данных временных рядов предназначены для хранения данных, которые изменяются со временем. Это могут быть абсолютно любые данные, собранные с течением времени. Это могут быть метрические показатели, собранные из некоторых систем – все системы трендов являются примерами данных временных рядов.
Каждый раз, когда вы смотрите на информационные панели в ClusterControl, на самом деле вы видите визуальное представление временных рядов, хранящихся в Prometheus – базе данных временных рядов.
Временные ряды не ограничиваются метрическими показателями базы данных. Метриками может быть что угодно – изменение потока людей, входящих в торговый центр, с течением времени, изменение трафика в городе, использование общественного транспорта в течение дня, течение воды в реке или ручье, количество энергии, вырабатываемое водной установкой – все это и все остальное, что можно измерить во времени, является примером временных рядов. Такие данные можно запросить, построить, проанализировать, чтобы найти корреляционную зависимость между различными метриками.
Структура данных в базе данных временных рядов
Как вы понимаете, самая важная составляющая данных в базе данных временных рядов – это время. Существует два основных способа хранения данных. Первый способ чем-то похож на хранилище «ключ-значение» и выглядит так:
Метка времени
Метрика 1
2019-03-28 00:00:01
2356
2019-03-28 00:00:02
6874
2019-03-28 00:00:03
3245
2019-03-28 00:00:04
2340
Проще говоря, для каждой метки времени имеется некоторое значение метрики.
Второй способ подразумевает хранения большего числа показателей. Вместо того, чтобы хранить каждую метрику в отдельной таблице или коллекции, их можно хранить вместе.
Метка времени
Метрика 1
Метрика 2
Метрика 3
Метрика 4
Метрика 5
2019-03-28 00:00:01
765
873
124
98
0
2019-03-28 00:00:02
5876
765
872
7864
634
2019-03-28 00:00:03
234
7679
98
65
34
2019-03-28 00:00:04
345
3
598
0
7345
Такая структура данных, когда все метрики связаны, позволяет более эффективно запрашивать данные. Вместо того, чтобы читать несколько таблиц и объединять их для получения всех метрик, достаточно прочитать лишь одну единственную таблицу, чтобы подготовить данные к обработке и представлению.
У вас может возникнуть вопрос – что же здесь нового? Чем эта база данных отличается от обычной таблицы в MySQL или в любой другой реляционной базе данных? Да, действительно, конструкция таблиц очень похожа. Однако есть существенные различия в рабочей нагрузке, которые могут существенно повысить производительность, если хранилище данных предназначено для использования такого рода таблиц,
Временные ряды, как правило, только растут. Маловероятно, что вы будете обновлять старые данные. Чаще всего строки в таблице не удаляются, однако вам может понадобиться какая-то агрегация данных с течением времени. Если принять это при проектировании внутреннего устройства базы данных, то этот факт будет иметь существенное расхождение в сравнении со «стандартными» реляционными (и не реляционными) базами данных, предназначенными для обработки транзакций в режиме реального времени. Что здесь является наиболее важным, так это способность последовательно хранить большие объемы данных, поступающих со временем.
Можно, конечно, использовать РСУБД для хранения временных рядов, но она не оптимизирована для этого. Данные и индексы, сгенерированные на ее основе, могут стать слишком большими, и запросы будут проходить очень медленно. Механизмы хранения данных, используемые в СУБД, предназначены для хранения различных типов данных. Обычно они оптимизированы для рабочей нагрузки обработки транзакций в режиме реального времени, которая включает в себя частое изменение и удаление данных. В реляционных базах данных также часто отсутствуют специализированные функции и функции, предназначенные для обработки временных рядов. Мы уже упоминали, что вы вероятно столкнетесь с необходимостью агрегировать данные, полученные ранее какой-то временной метки. Вы также можете иметь возможность легко запускать некоторые статистические функции для ваших временных рядов, чтобы сглаживать их, определять и сравнивать тренды, интерполировать данные и многое другое. Здесь, например, вы можете найти некоторые функции, которые Prometheus предоставляет пользователям.
Примеры баз данных временных рядов
На рынке существует множество баз данных временных рядов, поэтому, естественно, что рассмотреть все мы не сможем. Но мы все же хотели привести несколько примеров баз данных временных рядов, которые, возможно, вам уже знакомы или которые вы уже, возможно, используете (сознательно или нет).
InfluxDB
InfluxDB была разработана компанией InfluxData. Это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, написанная языке программирования Go. Хранилище данных позволяет вводить запросы данных на языке, подобном SQL, что позволяет разработчикам легко интегрировать эту базу данных в свои приложения. InfluxDB также может работать как часть коммерческого решения, которое охватывает весь стек, предназначенный для обеспечения процесса обработки данных временных рядов, полнофункциональной высоко доступной средой.
Prometheus
Prometheus – это еще один проект с отрытым исходным кодом, который также написан на языке программирования Go. Он обычно используется в качестве серверной части для различных инструментов и проектов с открытым исходным кодом, например, Percona Monitoring and Management. Prometheus также является наилучшим вариантом для ClusterControl.
Prometheus можно развернуть из ClusterControl с целью хранения данных временных рядов, собранных на серверах баз данных, контролируемых и управляемых ClusterControl:
Prometheus широко используется в мире Open Source, поэтому его довольно легко интегрировать в уже существующую среду с помощью нескольких экспортеров.
RRDtool
Это один из примеров базы данных временных рядов, которую многие используют, даже не подозревая об этом. RRDtool – это достаточно популярный проект с открытым исходным кодом для хранения и визуализации временных рядов. Если вы хоть раз использовали Cacti, то и RRDtool вы тоже использовали. Если вы разработали свое собственное решение, вполне вероятно, что и здесь вы тоже использовали RRDtool в качестве серверной части для хранения данных. Сейчас RRDtool, возможно, не так популярен, как это было в 2000-2010 годах. В те годы это был самый распространенный способ хранения временных рядов. Забавный факт – ранние версии ClusterControl использовали именно RRDtool.
TimeScale
TineScale – это база данных временных рядов, разработанная на основе PostgreSQL. Это расширение для PostgreSQL, которое использует основное хранилище данных для предоставления доступа к ним, что означает, что оно поддерживает все разновидности SQL, доступные для использования. Поскольку это расширение, то оно использует все функции и расширения PostgreSQL. Вы можете совмещать временные ряды с другими типами данных, например, объединять временные ряды с метаданными, пополняя информацией выходные данные. Вы также можете выполнить более сложную фильтрацию, используя JOIN и таблицы без временных рядов. Геоинформационное обеспечение в PostgreSQL TimeScale можно использовать для отслеживания географических местоположений с течением времени, а также использовать все возможности масштабирования, предлагаемые PostgreSQL, включая репликацию.
Timestream
Amazon Web Services также предлагает базы данных временных рядов. О Timestream было объявлено совсем недавно, в ноябре 2018 года. Она добавляет еще одно хранилище данных в портфель AWS, помогая пользователям обрабатывать временные ряды, поступающие из таких источников, как устройства Интернет вещей или отслеживаемые сервисы. Его также можно использовать для хранения метрических данных, полученных из журналов, созданных несколькими службами. Это позволяет пользователям выполнять аналитические запросы к ним, помогая понять закономерности и условия, в которых работают службы.
Tiemstream, как и большинство сервисов AWS, обеспечивает простой способ масштабирования в случае, если с течением времени возрастает потребность в хранении и анализе данных.
Как видите, вариантов баз данных временных рядов на рынке множество, и это не удивительно. В последнее время, все более популярным становится анализ временных рядов, поскольку он становится все более важных для различных бизнес-операций. К счастью, есть большое количество проектов как с открытым кодом, так и коммерческих. И с большой долей вероятности вы сможете найти инструмент, который полностью удовлетворит ваши потребности.
Текстовый редактор Vi, базовый текстовый редактор практически любой операционной системы типа Linux. Он есть практически во всех дистрибутивах и сборках, кроме, наверное, самых одиозных. Знание данного текстового редактора может понадобится в ситуации, когда нет возможности заменить данный текстовый редактор, каким ни будь другим. Например, проведена установка операционной системы в минимальном варианте, а подключение к интернету нету и требуется подправить файл конфигурации сетевых настроек.
В данной статье я постараюсь осветить такие вопросы, как: перемещение по документу, копирование фрагмента текста, вырезка фрагмента текста, удаление текста, вставка фрагмента текста, Осуществление поиска по тексту, использование командного режима работы.
Перемещение по тексту мы можем осуществлять стрелочками, расположенными на цифровой клавиатуре.
Но иногда так бывает, что данные стрелочки в некоторых дистрибутивах не работают и в таком случае мы можем перемещаться с помощью клавиш, указанных на картинке сверху: h, j, k, l. Что для некоторых может быть неожиданно, вместо “геймерских” : w, a, s, d.
Для того, чтобы попасть в начало и в конец слова, мы можем использовать клавиши: e – end, b – begin. Чтобы попасть в начало или конец предложения клавиши ( - конец, ) – начало. Аналогично для перемещения по абзацем используются фигурные скобки: { - конец, } – начало обзаца. Для перемещения по строке: ^ - начало, $- конец строки. И для полноты картины 1G и G – конец и начало файла.
Текстовый редактор Vi – такой же инструмент системного администратора, как и любая другая утилита.
man vi
Редактор vi имеет модальный интерфейс, т.е одни и те же клавиши в зависимости от режима работы могут выполнять разные функции. По умолчанию у редактора vi есть два режима работы: командный и режим вставки. Когда мы работает в командном режиме, буквы и символы, набираемые на клавиатуре, являются командами, а в режиме вставки, они являются просто буквами, вставляемыми в текст.
Когда вы начинаете работать с файлом в текстовом редакторе, работы начинается в командном режиме. Редактор vi имеет подробный help с описанием работы в данном режиме.
Для примера работы, возьмем любой текст. В данном случае текстовый файл lic.txt. Откроем в редакторе vi.
vi lic.txt
Если такого файла не будет, то будет созданной пустой файл с именем которое вы набрали.
При открытии сразу попадаем в командный режим текстового редактора. И можно опробовать движение курсора буквами или стрелочками.
Для того, чтобы перейти в режим вставки необходимо нажать i – insert, после этого активируется режим, в котором вы можете вставлять символы перед курсором. Соответственно на картинке видно, что появилась надпись –insert-- и мы вставили 3 единички. Чтобы выйти из данного режима достаточно нажать клавишу ESC. Можно так же переходить в режим вставки клавишей o – вставит строчку или клавишей S – заменит символ.
Следующая часть полезного функционала вставка фрагмента текста и удаление части текста. Фактически это те же действия, которые мы выполняем в классическом текстовом редакторе от компании Microsoft в пакете Office, т.е в MS Word используя сочетание клавиш Ctrl+V или Ctrl+C.
Для наглядности табличка на картинке, как эти же действия осуществляются в редакторе vi:
Для того, чтобы скопировать строку в буфер (или как правильно в Linux называется в регистр), необходимо встать на строчку в командном режиме и нажать yy. Переходим курсором на нужное место нажимаем p и происходит вставка того, что находилось в регистре.
Для того, чтобы скопировать слово, мы поступаем аналогично за исключением того, что нажимаем сочетание клавиш yw. Удаление слова или строки происходит аналогичным образом. За исключением того, что удаленная строка, не полностью удаляется, а по аналогии с Word вырезается и хранится в регистре (Буфере).
И еще одна важная табличка с сочетаниями клавиш для работы в командном режиме.
Это те команды, которые помогают осуществлять поиск по тексту и общие команды сохранения, записи изменений, отмены изменений и выхода из файла.
Поиск в редакторе vi работает следующим образом. Ставим курсор в то место от куда будет начинаться поиск. Поиск идет сверху вниз. Нажимаем клавишу / и набираем то слово, которое мы будем искать, нажимаем Enter. Редактор осуществляет поиск. На картинке ниже можно посмотреть, как осуществлялся поиск текста AS IS. Для того, чтобы продолжился поиск, достаточно нажать n. Чтобы запустить поиск в обратном направлении можно нажать клавишу N.
Чтобы перейти в командный режим ставим :. Чтобы отменить все изменения :e!, где восклицательный знак говорит о том , что игнорировать все предупреждения.
Если мы изменяли документ и в какой то момент нам необходимо сохранить все текущие изменения мы набираем :w!.
Если мы осуществляли правку и захотели сохранить документ под другим именем, то можно использовать :w newfilename.
Для выхода из файла используем :q. Ну или как в табличке выше было написано, используем в командном режиме ZZ или ZQ.
В разделе «Туннели продаж» представлено огромное разнообразие функций воронок продаж:
Туннельные сообщения (вести клиента к покупке автоматически); Массовая рассылка сообщений; Опросы клиентов; Автоматическая генерация платежных ссылок для Робокассы, Сбербанка, Яндекс.Деньги и др. Конструктор мини-лэндингов для подписки на тоннели; Туннели продаж можно запустить автоматически, назначив специальный тег клиенту после первого запроса или в некоторых других случаях, когда сможет сработать триггерный скрипт. Туннельные сообщения Основной инструмент автоворонки продаж – сообщения, которые отправляются клиенту с определенным тегом по истечению какого-то времени. Например, новый клиент, обратившийся по каналу Viber, каждую неделю может получать информационное сообщение от компании, что не позволяет ему «остыть». Клиентов, которые купили, например, комплект лыж, магазин спортивных товаров может отметить специальным тегов и вести его к покупке лыжного костюма или комплектующих. Клиентов сексшопа, которые купили д… Ну вы поняли. Как отметить клиента тегом? Для сортировки клиентов по группам в Chat2Desk используются теги. Можно создать группы тегов, например, «Новые клиенты», «Инстаграм» и т.д. Как лучше поделить клиентов по категориям решает т-щ Начальник. Ну или вы сами. А для настройки тегов - откройте «Настройки» и выберите вкладку «Теги и обращения». Здесь можно создавать группы тегов и сами теги. Массовая рассылка сообщений Массовая рассылка – один из элементов автоворонки продаж. С её помощью можно запускать воронку у новых клиентов. Рассылки можно запускать по соц.сетям и мессенджерам, однако у WhatsApp существует ограничение на 30 одинаковых сообщений новым номерам. При его нарушении аккаунт, с которого происходила рассылка, блокируется мессенджером за спам (помните, спамеров никто не любит). При необходимости доставить сообщения большему количеству адресатов, нужно составить несколько разных текстов. В разделе «Выборка» нужно отметить, каким клиентам будут доставляться сообщения. Опросы клиентов Интерактивный этап автоворонки продажи. Создавайте сообщение, в которых присутствуют кликабельные кнопки с вариантами ответов. Главный недостаток e-mail воронок продаж был как раз в том, что маркетологи редко могли собрать ценную обратную связь. Люди при отписке редко оставляют комментарии, даже если причина была в неудачном контенте, пользователи могли выбирать пункт «Получаю слишком много писем», оставляя маркетологов в недоумении. Кастомные опросы позволяют пообщаться с клиентами и узнать их мнение, избежав сухих и скупых формулировок сервисов почтовых рассылок. Например «Да уберите вы меня наконец из вашей ****** рассылки, черти сине-оранжевые!!!» Генерация платежных ссылок Заветная цель любой автоворонки – привести клиента к покупке. Чтобы не дать клиенту остыть в чате, когда он уже готов заплатить деньги, Chat2Desk обладает функцией генерации платежной ссылки, которую можно моментально отправить в чат. Эта функция доступна для юридических лиц, у которых есть подключение к одной из платежных систем. Подключить выставление счета можно в этапе воронки, поэтому совершить покупку клиент технически может даже без участия менеджера по продажам. Почему могут не работать туннели в Chat2Desk Chat2Desk – одна из немногих платформ, которая работает с мессенджером WhatsApp, что не имеет открытого API. Но что это означает? Правильно! Человеческий фактор, и поэтому рассылки и этапы воронки иногда могут в нем не отрабатывать в связи с не самой стабильной системой получения сообщений. Следует также помнить об ограничениях в рассылке одинаковых сообщений и количество новых контактов, которым можно написать. WhatsApp любит блокировать аккаунты с подозрительной активностью. Если воронка в этом мессенджере перестала работать, проверьте свой аккаунт на предмет блокировки и при необходимости свяжитесь с тех.поддержкой Chat2Desk или WhatsApp.