PipelineDB

滑动窗口 连续视图会随时间持续不断地更新，因此PipelineDB能够结合当前时间来更新连续视图的结果。包含与当前时间相关的时间条件查询称为滑动窗口查询，WHERE子句过滤或接受的事件集会随着时间不断变化。 滑动窗口WHERE子句有两个重要组成部分： clock_timestamp ( )：返回当前时间戳的内置函数。 arrival_timestamp：所有传入事件的一个特殊属性，即，Pipeli

pipelinedb 使用与总结 pipelinedb 介绍 它是基于Postgresql数据库， 可以使用数据库的库函数、表达式、存储过程等功能，而且还支持proxy等分表分库插件。它可以与任何已经使用PostgreSQL的库一起工作。 pipelinedb是为了在流数据上连续进行sql查询而构建的，这些连续的查询的输出存储在常规表中。因此连续查询可以被认为是非常高吞吐量、增量更新的物化视图。

Quick Start Guide 1.下载安装 下载页面：https://www.pipelinedb.com/download ubuntu下安装 dpkg -i pipelinedb-0.9.8u2-ubuntu16-x86_64.deb 2.配置启动 创建一个非root用户 useradd -g root frank 切换到用户： su frank 初始化数据目录： pipeline-in

在使用pipelineDB之前先介绍几个术语，以便后面更好的理解 stream，数据写入流中，流中的数据不落盘。流通常会写入到continue view或continue transform，用于存储实时计算的结果(continue view)，或者定义对流数据进行处理的规则(continue transform)。 continue view，经过实时计算后的结果，存入continue view

  背景 IoT场景，车联网场景，共享单车场景，人的行为位点等，终端实时上报的是孤立的位点，我们需要将其补齐成轨迹。 例如共享单车，下单，开锁，生成订单，骑行，关闭订单，关锁。这个过程有一个唯一的订单号，每次上报的位点会包含时间，订单号，位置。 根据订单号，将点聚合为轨迹。 使用pipelinedb插件，可以实时的实现聚合。 例子 以ECS (centos 7.x x64), postgresql

PipelineDB安装部署 系统环境：CentOS 7 安装PostgreSQL 由于PipelineDB作为PostreSQL的扩展运行，所以首先安装PostgreSQL。 # Install the repository RPM: sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x

背景 PipelineDB基于PostgreSQL数据库改造而来，是一款开源的流式计算数据库。它允许我们通过sql的方式，对数据流做操作，并把操作结果持续储存到表中。 官方介绍:PipelineDB is built to run SQL queries continuously on streaming data. The output of these continuous queries i

pipelinedb的安装： ref: http://docs.pipelinedb.com/installation.html#installation http://docs.pipelinedb.com/quickstart.html#quickstart 说明： pipelinedb 现在已经是pg的一个插件 ，【Since PipelineDB runs as an extension

# PipelineDB 快速入门 #### 作者：张文升 #### 发布：2018-01-11 #### 欢迎大家踊跃投稿，投稿信箱： press@postgres.cn ---- ## 背景 PipelineDB基于PostgreSQL数据库改造而来，是一款开源的流式计算数据库。它允许我们通过sql的方式，对数据流做操作，并把操作结果持续储存到表中。主要特性：允许只使用 SQL 进行实时数据处

http://docs.pipelinedb.com/installation.html   PipelineDB Installation Install PostgreSQL Since PipelineDB runs as an extension to PostreSQL, begin by installing PostgreSQL. Note PipelineDB currently

1、pipelinedb.stream_insert_level 决定客户端insert操作后，如何响应客户端 async:插入加载到内存就响应客户端 sync_receive(default):work process进程收到后响应客户端 sync_commit:当下游的combiner从插入的行提交所有的变更结果后响应哭护短 sync_commit主要用户测试目的，因为写延迟增加，不适合生产环

Continuous transforms 可以用来连续变换输入的时间序列数据，而不需要存储它。由于没有存储数据，Continuous transforms不支持聚合。转换的结果可以管道传输到另一个流中，或者写入外部数据存储。   ========================================================================== Creating

以前pipelineDB是单独使用的，1.0版本作为postgresql插件使用 和以下版本兼容 PostgreSQL 10: 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5 PostgreSQL 11: 11.0 root执行 下载，编译安装zeromq wget https://github.com/zeromq/libzmq/releases/download/v4.2.5/zer

连续视图 PipelineDB的基本抽象称为连续视图。连续视图与常规视图非常相似，不同之处在于它从流和表的组合中选择作为输入，并在向这些输入写入新数据时进行增量实时更新。 流数据一旦被使用它的连续视图读取，便会被丢弃，原始的数据不会存储在任何地方。对于一个连续视图而言，惟一持久化的数据是通过从SELECT * FROM current_view返回的数据。因此，我们可以将连续视图看作是一个非常高吞

说明：这里是我对与安装PipelineDB11的补充（也许没有什么用） 正经安装参考： PipelineDB安装（CentOS7） https://blog.csdn.net/gaokcl/article/details/95345324 一, yum安装PipelineDB11 参考PipelineDB官方文档： http://docs.pipelinedb.com/installation.h

计算流程 进程消费kafka数据，写入到foreign table T，通过materialized view A实时计算聚合结果。 问题 给消费者进程配置错了group_id，导致一段时间内的数据重复消费，需要纠正这段时间内偏大的结果。 解决步骤 根据时间过滤出重复消费的数据。 根据这部分数据计算出聚合写过，写入table B中，B的表结构与A_mrel相同 将A与B进行inner join，并

关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。

一种是关系数据库，典型代表产品：DB2; 　　另一种则是层次数据库，代表产品：IMS层次数据库。 　　非关系型数据库有MongoDB、memcachedb、Redis等。

本文向大家介绍Hive与关系型数据库的关系？相关面试题，主要包含被问及Hive与关系型数据库的关系？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。 是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。

主要内容：数据定义,数据操作,数据控制就其布局和导航方面而言，Microsoft Access具有其他Microsoft Office产品的外观和感觉，但MS Access是一个数据库，更具体地说是一个关系数据库。 在MS Access 2007之前，文件扩展名是，但是在MS Access 2007中，扩展名已经更改为扩展名。 早期版本的Access无法读取accdb扩展，但MS Access 2007及更高版本可以读取和更改早期版本

Discovering models from relational databases(关系型数据库连接) 简介 基础步骤 discovery 案例 添加 discovery 方法 简介 Loopback可以很方便地从现有的关系型数据库创建model, 这个过程被称为 discovery ，由以下连接器的支持. MySQL 连接器 PostgreSQL 连接器 Oracle 连接器 SQL Se

本文向大家介绍关系数据模型，包括了关系数据模型的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 关系数据模型是最著名的数据模型，全世界大多数人都在使用它，它是一种简单而有效的数据模型，并具有以最佳方式处理数据的能力。 表用于处理关系数据模型中的数据。包含有关公司员工数据的表格示例如下- <员工> Emp_Number Emp_Name Emp_Designation Emp_Age Emp_Salary

推荐能够很好构造关系型数据库表之间表关系的造数工具。 使用场景构造基础测试数据业务表之间关系紧密，没有外键约束依靠手工或则单表数据生成工作无法应对复杂关系表之间的数据,目前使用navicat自带工具难以满足快速构造多表关联数据

主要内容：1. MySQL,2. SQL Server,3. Oracle,4. Access关系型数据库管理系统（RDBMS）有很多种，它们都有各自的优缺点，下表是由 DB-Engines 发布的 2020 年 11月份数据库排名榜单。 2020 年 11 月份 DB-Engines 榜单（前十名） 排名 数据库 类型 得分 1 Oracle 关系型数据库 1345.00 2 MySQL 关系型数据库 1241.64 3 Microsoft SQL Server 关系型数据库 1037.