QuestDB

QuestDB在Docker Hub上有Linux/macOS和Windows的镜像。 安装Docker 在我们开始之前，您需要安装Docker。您可以在官方文档中找到有关平台的指南。 QuestDB镜像 一旦安装了Docker，你需要从Docker Hub中提取QuestDB的镜像并创建一个容器。你可以使用docker run在一个命令中完成这两个操作: docker run -p 9000:9

如今随着云计算、物联网、以及机器学习对于时序数据需求的持续爆炸式增长，软件架构师们应该如何选择时序数据库呢？本文将综合比较市场上最为流行的三种TSDB–InfluxDB，TimescaleDB和QuestDB，以帮助您做出明智的选择。 【51CTO.com快译】在过去的十年间，我们亲历了关系型、非关系型、在线分析处理(OLAP)型、以及在线事务处理(OLTP)型数据库的市场之争，也注意到了诸如：S

这个页面描述了如何通过二进制文件安装和使用QuestDB。QuestDB提供了一个用于Linux/FreeBSD的脚本 questdb.sh 和一个用于Windows的可执行的questdb.exe。如果您正在寻找macOS，请检查我们的自制软件部分。 下载 您可以在Get QuestDB页面上找到最新的二进制文件。发布说明在我们的GitHub发布页面。 前期准备 “Any (no JVM)”版本

What is new ? Migrated to Java 11 (#272). Fixed #154 SQL: vectorized group by hour(timestamp) (#398) SQL: cancel active read-only queries on client disconnect; added resource constraints (#396) SQL: v

由于使用官网jdbc示例无法进行数据插入，可能问题为使用try with resource写法造成，具体原因未知。 改后示例： public static void main(String[] args) throws Exception{     Properties properties = new Properties();     properties.setProperty("user"

Apache Kafka 是一个经过实战考验的分布式流处理平台，在金融行业中很受欢迎，用于处理任务关键型事务工作负载。Kafka 处理大量实时市场数据的能力使其成为交易、风险管理和欺诈检测的核心基础设施组件。金融机构使用 Kafka 从市场数据源、交易数据和其他外部来源流式传输数据，以推动决策。 用于摄取和存储财务数据的常见数据管道涉及将实时数据发布到 Kafka，并利用 Kafka Connec

我正在尝试将数据迁移到 QuestDB 并插入历史记录，我将表创建为 create table records( type INT, interval INT, timestamp TIMESTAMP, name STRING) timestamp(timestamp) 并通过JDBC 插入数据。 一、问题详情 我收到错误“无法乱序插入行”。我读到 QuestDB 支持乱序，但不知何故我无法让它

最近被 questDB刷屏了, 就想着git源码调试下, 录了个视频,放到了B站, 需要一些知识 1. git的使用与github的使用 2. java的使用 3.使用idea调试 4.视频里面零碎的东西, 具体看视频吧 有硬币的投个币吧 【questDB源码下载调试-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Ae71tQE

#拉取镜像 docker pull questdb/questdb #后台运行 docker run -d -p 9000:9000 questdb/questdb

问题内容： 我需要一些想法来实现Java的（真正）高性能内存数据库/存储机制。在存储20,000+个Java对象的范围内，每5秒钟左右更新一次。 我愿意接受的一些选择： 纯JDBC /数据库组合 JDO JPA / ORM /数据库组合 对象数据库 其他存储机制 我最好的选择是什么？你有什么经验？ 编辑：我还需要能够查询这些对象 问题答案： 您可以尝试使用Prevayler之类的工具（基本上是一个

我们正在快速开发一个应用程序，其中我们需要一次获取超过50K行（在应用程序加载时执行），然后数据将用于应用程序的其他部分进行进一步计算。我们正在使用Firebase实时数据库，我们面临一些严重的性能问题。 它目前需要大约40秒才能加载50K行（目前使用的是免费数据库版本，不确定这是否是原因），但我们也观察到，当多个用户使用该应用程序时，加载50K行开始需要大约1分20秒，Peak达到100%。 您

问题内容： 我在公司中多次设计数据库。为了提高数据库的性能，我只寻找标准化和索引。 如果要求您提高数据库的性能，该数据库包含大约250个表以及一些具有数百万个记录的表，那么您将寻找什么不同的东西？ 提前致谢。 问题答案： 优化逻辑设计 逻辑级别是关于查询和表本身的结构。首先尝试最大程度地发挥这一作用。目标是在逻辑级别上访问尽可能少的数据。 拥有最高效的SQL查询 设计支持应用程序需求的逻辑架构（例

Kdb+ 是来自 Kx Systems Inc 的高性能列式数据库。 kdb+ 旨在捕获，分析，比较和存储数据 - 所有这些都是高速和大量数据。

主要内容：一般业务系统运行流程图,一台 4 核 8G 的机器能扛多少并发量呢？,高并发来袭时数据库会先被打死吗？,8 核 16G 的数据库每秒大概可以抗多少并发压力？,数据库架构可以从哪些方面优化？,总结今天给大家分享一个知识点，是关于 MySQL 数据库架构演进的，因为很多兄弟天天基于 MySQL 做系统开发，但是写的系统都是那种低并发压力、小数据量的，所以哪怕上线了也就是这么正常跑着而已。 但是你知道你连接的这个 MySQL 数据库他到底能抗多大并发压力吗？如果 MySQL 数据库扛不住压力

但还是没有运气 它工作时没有参数，所以它不是完全错误的，但我在这里遗漏了一些东西。