yq yq.aliyun.com / 2019-06-27 17:27 / by @可耐芊小仙女

阿里云时空数据库实战：数据入库与导出

阿里云时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据，数据量增长非常迅速，这对存储和管理时空数据带来了挑战，传统数据库很难应对时空数据。阿里云时空数据库具有时空数据模型、时空索引和时空算子，完全兼容SQL及SQL/MM标准，支持时空数据同业务数据一体化存储、无缝衔接，易于集成使用。

ix ixyzero.com / 2025-01-12 12:08

学习了解数据仓库中的分层概念

本文详细介绍了数据仓库的分层概念，包括数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。其中，DW层进一步细分为数据明细层（DWD）、数据中间层（DWM）和数据服务层（DWS）。文章阐述了各层的功能和作用，并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。

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ma mazhuang.org / 2025-01-12 12:05

Java｜如何用一个统一结构接收成员名称不固定的数据

文章通过企业微信接口示例，介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据，提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。

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di www.diguage.com / 2025-01-03 00:24

理解数据库分片

这篇文章系统讲解了数据库分片的概念、优缺点以及常见的分片方法，包括基于键的分片、基于范围的分片和基于目录的分片。通过图文并茂的方式，作者详细阐述了每种分片策略的实现原理和适用场景。内容适合数据库管理员、系统架构师以及对数据库扩展性设计感兴趣的开发者，提供了深入理解数据库分片的宝贵参考。

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bl blog.delphij.net / 2025-01-03 00:15

数据的长期保存

这篇文章探讨了长期数据保存的策略与实践，详细分析了存储介质的选择、数据完整性保障方法以及常见的管理问题和解决方案。作者结合实践经验，提出了一套适用于个人和企业的数据保存规划。内容适合关注数据存储、安全备份及长期保存技术的开发者、IT 管理人员，以及对数据安全感兴趣的读者，提供了具有实用价值的参考建议。

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so soulteary.com / 2025-01-02 23:58

ThinkPad + Redis：构建亿级数据毫秒级查询的平民方案

如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询？文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案，详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术，还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现，高性能表现，为开发者提供了实用的参考思路，值得深入学习！

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ix ixyzero.com / 2024-11-02 16:52

Hive SQL如何找出连续日期数据之间的较大波动

本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动，适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据，通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例，通过阈值设定（如倍数增加或p90分位数）识别异常值，帮助分析用户行为或数据波动，为风控和数据监控提供技术支持。

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di www.diguage.com / 2024-11-02 16:33

基于 Docker 搭建开发环境（一）：数据库+监控

本文介绍了使用 Docker 构建开发环境的步骤，涵盖 MySQL 数据库配置、Nacos 服务发现与配置管理、Prometheus 监控及 Grafana 可视化。通过 Docker Compose 结构化配置，实现了多组件集成。文章提供了详细的 `docker-compose.yml` 文件示例，并探讨了自动接入监控、应用打包等优化方向，适用于需要集中管理多项开发工具的场景。

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te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:18

新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策

本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。

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co www.codedump.info / 2024-03-21 23:25

从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景

本文介绍时序数据库的存储模型，只有理解了时序数据的存储模型，才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。

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ix ixyzero.com / 2024-03-12 22:56

简单来说，就是数据安全左移，在每一个阶段都做卡点和检测，提高入侵/获取敏感数据的成本，减少后续阶段的日志告警量，提高告警检测准确率，利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问；有账号凭证要检测是否正常（常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……）；有账号也仅知其所需最小权限；梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地，大部分操作在线即可完成，系统埋点要全面和准确；对于数据下载和外发格外关注，下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。

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阿里云时空数据库实战：数据入库与导出

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