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云监控服务支持的聚合方法有哪些 云监控服务支持的聚合方法有哪些 时间：2021-07-01 16:16:25 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值：聚合周期内指标数据的平均值。 最大值：聚合周期内指标数据的最大值。 最小值：聚合周期内指标数据的最小值。 求和值：聚合周期内指标数据的求和值。来自：百科
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足金融级的可信 高吞吐量交易 利用TEE可信执行环境执行共识核心逻辑，通过可信Raft TEE共识实现了单链吞吐量突破100,000 TPS。 利用TEE可信执行环境执行共识核心逻辑，通过可信Raft TEE共识实现了单链吞吐量突破100,000 TPS。 超大规模节点 自研的可来自：专题![]()
分布式消息服务Kafka版采用多副本机制，数据可靠性较高。 分布式消息服RocketMQ版采用3副本机制，数据可靠性较高。 RocketMQ采用Raft一致性协议，数据一致性高于Kafka。 分布式消息服务Kafka版与分布式消息服务RocketMQ版的服务可用性区别： 分布式消息服务K来自：专题![]()
提供快速拜占庭容错共识算法(FBFT)和Raft(CFT)算法以适应不同场景。 1、快速拜占庭容错共识算法(FBFT)：需要4-10个排序节点。在排序过程中最多可容忍 (N-1)/3 个错误节点存在（N为排序节点总数）。支持v2.2的Fabric内核。 2、Raft(CFT)：可保证部分排序节来自：专题![]()
内网访问可达微秒级时延。 弹性高可靠 分布式消息服务RocketMQ版基于Raft协议实现集群内部节点的管理，及时发现故障节点并进行流量迁移，保证业务的可靠性。 分布式消息服务RocketMQ版基于Raft协议实现集群内部节点的管理，及时发现故障节点并进行流量迁移，保证业务的可靠性。来自：专题![]()
指标数据分为原始指标数据和聚合指标数据。 原始指标数据是指原始采样指标数据，原始指标数据一般保留2天。 聚合指标数据是指将原始指标数据经过聚合处理后的指标数据，聚合指标数据保留时间根据聚合周期不同而不同，具体如下： 聚合周期为5分钟的指标数据，指标数据保留10天； 聚合周期为20分钟的指标数据，指标数据保留20天；来自：百科![]()
云监控服务支持的聚合方法有哪些？ 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值 聚合周期内指标数据的平均值。 最大值 聚合周期内指标数据的最大值。 最小值 聚合周期内指标数据的最小值。 求和值 聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 说明：聚合运算的过程是将来自：专题![]()
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插值，缺失的数据点，支持线性插值数据补全。 降精度，支持预降精度和实时降精度计算，满足高效查询需求。 空间聚合，支持按照不同的Tag进行空间聚合和分组计算。 丰富的聚合函数，提供AVG、SUM、MAX、MIN等聚合函数。 表格存储服务 CloudTable 表格存储服务 (CloudTable)是基于Apache来自：百科![]()
，包括转换计算、聚合计算、流计算。 转换计算类分析任务是指，当参数所引用的属性值发生变化时，对单个或多个属性值进行常规数学表达式计算，表达式中不能使用时间聚合公式， 例子：(a+b)/2； 聚合计算类分析任务是指，对资产的属性值进行周期性的时间聚合计算或空间聚合计算，表达式中可以来自：专题![]()
DB（for Influx）内部实现了向量化查询引擎，每次迭代批量返回数据，大大减少了额外开销。 增量聚合引擎：基于滑动窗口的聚合查询，大部分从聚合结果缓存中直接命中，仅需要聚合增量数据部分即可。 多维倒排索引：支持多维多条件组合查询，避免大量Scan数据。 存储摘要索引：加快数据查询中过滤无关数据。来自：专题![]()
DB（for Influx）内部实现了向量化查询引擎，每次迭代批量返回数据，大大减少了额外开销。 增量聚合引擎：基于滑动窗口的聚合查询，大部分从聚合结果缓存中直接命中，仅需要聚合增量数据部分即可。 多维倒排索引：支持多维多条件组合查询，避免大量Scan数据。 存储摘要索引：加快数据查询中过滤无关数据。来自：专题![]()
在满足第一条原则的情况下，不要选择存在常量过滤的列。 3.满足前两条原则的情况下，尽量选择关联字段或聚合字段做分布列，这种方式是为了避免数据节点之间数据重分布，降低IO的开销从而提升关联操作和聚合操作的性能。 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 数据库基础知识 本课来自：百科![]()
是指对数据的查询和分析操作，通常对大量的历史数据查询和分析。涉及到的历史周期比较长，数据量大，在不同层级上的汇总，聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询，回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合，汇总，分组计算，窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。来自：百科
