InfluxDB每秒可以处理成千上万条数据,要将这些数据全部保存下来会占用大量的存储空间,有时我们可能并不需要将所有历史数据进行存储,因此,InfluxDB推出了数据保留策略(Retention Policies),用来让我们自定义数据的保留时间.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交流群:580487672(点击加入) 一.InfluxDB 数据保留策略 说明 InfluxDB的数据保留策略(RP) 用来定义数据在InfluxDB中存放的时间

retention policy: 存储策略,用于设置数据保留的时间,每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen,数据保留时间为永久,之后用户可以自己设置,例如保留最近2小时的数据.插入和查询数据时如果不指定存储策略,则使用默认存储策略,且默认存储策略可以修改.InfluxDB 会定期清除过期的数据. -----------------------------------------------------------------------------------------

网友Siguoei:我想让一个库中不同的measurment能够指定不同的保存策略.而不是写入时使用数据库的默认保留策略. Answer:这个特性InfluxDB支持的,写入时序数据时,在行协议前加上保留策略名,以influx命令行操作为例,insert语句的语法如下. insert into <rp-name> <line-protocol> 需要注意的是,因为写入的时序数据记录对应的保留策略,不是默认保留策略,在查询相关时序数据记录时,需要加上保留策略名,select语句的语法

什么是备份的保留策略(retention policy) 保留策略就是指某份备份是否要保留以及保留多久.可以使用configure retention policy命令来创建一个一致的.自动的备份保留策略. 当一个备份策略生效后,rman就认为数据文件.控制文件的备份是obsolete的,也就是说根据用户配置,不再需要这些备份进行恢复.用户可以使用report obsolete命令找出obsolete的文件并使用delete obsolete将其删除. 随着备份次数的增加,老的备份文件会变得ob

RMAN增量备份:增量备份级别:0,1,2,3,4BACKUP DATABASE也是创建数据库的完整备份,但是这种备份不同于增量备份的0级备份.这种备份不包含增量备份的0级备份,并不支持在此基础上再创建增量备份.1.建立增量级0级的全库备份 C:\Users\Administrator>RMAN 恢复管理器: Release :: Copyright (c) , , Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. RMAN> CONNECT

本文转载于:https://www.jb51.net/article/137449.htm 介绍了webpack4.0打包优化策略整理小结,分享给大家,具体如下: webapck4 新特性介绍-参考资料 当前依赖包的版本 1.优化loader配置 1.1 缩小文件匹配范围(include/exclude) 通过排除node_modules下的文件 从而缩小了loader加载搜索范围 高概率命中文件 module: { rules: [ { test: /\.js$/, use: 'babel-l

package com; public class T2 { public static void main(String[] args) { System.out.println(calculateProfit(0.233)); System.out.println(calculateProfit(0.235)); System.out.println(calculateProfit(0.237)); System.out.println(calculateProfit(0.2)); } /*

package com; public class T2 { public static void main(String[] args) { System.out.println(calculateProfit(0)); System.out.println(calculateProfit(0.963)); System.out.println(calculateProfit(0.123456)); System.out.println(calculateProfit(100)); Syste

在ASP.NET Core中如何支持每个租户数据存储策略的数据库 不定时更新翻译系列,此系列更新毫无时间规律,文笔菜翻译菜求各位看官老爷们轻喷,如觉得我翻译有问题请挪步原博客地址 本博文翻译自: http://gunnarpeipman.com/2017/08/database-per-tenant/ 让我们继续使用ASP.NET Core web应用程序中的多租户,并关注每个租户都有自己的数据库的解决方案.它不仅仅是关于数据库的--可以有更多的服务,每个租户都有自己的实例.它使这里提供的解决方

数据保存策略(Retention Policies) InfluxDB没有提供直接删除Points的方法,但是它提供了Retention Policies.主要用于指定数据的保留时间:当数据超过了指定的时间之后,就会被删除. 查看当前数据库的Retention Policies SHOW RETENTION POLICIES ON "testDB" 创建新的Retention Policies CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON

create proc insertLog@Title nvarchar(50),@Contents nvarchar(max),@UserId int,@CreateTime datetimeasinsert into Logs values(@Title,@Contents,@UserId,@CreateTime)goexec insertLog 'admin','admin',1,'2018-11-19' 看一下存储过程的定义: 存储过程就是一组为了完成特定功能的SQL 语句集,存储在数据

目录(?)[-] 通过fragment参数实现数据保留 对TitleFragment进行修改 对DetailActivity进行修改 通过savedInstanceState进行数据保留 保留fragment实例 在横屏竖屏切换时,activity将保留状态,退出,然后重新创建.我们今天要解决的问题是,通过fragment,横竖屏切换时,如何保留关键数据.在Fragment的生命周期中的Bundle savedInstanceState是用于保存fragment状态,此外,还可以使用fragme

5.键的过期时间   Redis可以为每个键设置过期时间,当键过期时,会自动删除该键.   对于散列表这种容器,只能为整个键设置过期时间(整个散列表),而不能为键里面的单个元素设置过期时间. 6.数据淘汰策略   可以设置内存最大使用量,当内存使用量超出时,会实行数据淘汰策略. Redis具体有六种淘汰策略: 策略 描述 volatile-lru 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-r

Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个优秀的数据中间件,必定是拥有自己的持久化数据备份机制的,redis 中主要有两种持久化策略,用于将存储在内存中的数据备份到磁盘上,并且在服务器重启时进行备份文件重载. RDB 和 AOF 是 Redis 内部的两种数据持久化策略,这是两种不同的持久化策略,一种是基于内存快照,一种是基于操作日志,那么

数据分区策略 四种策略 一.指定分区号,数据会直接发送到所指定的分区 二.没有指定分区号,指定了数据的key,可以通过key获取hashCode决定数据发送到哪个分区 三.都没有指定的话,会采取round-robin fashion,是kafka的轮询策略 四.还可以自定义分区策略 四种策略的Java实现 其他的代码都不需要变,只需要更改ProducerRecord()里面的值即可 //既不指定分区号也不指定数据的key producer.send(new ProducerRecord<Stri

数据存储和有效期 在 redis 工作流程中,过期的数据并不需要马上就要执行删除操作.因为这些删不删除只是一种状态表示,可以异步的去处理,在不忙的时候去把这些不紧急的删除操作做了,从而保证 redis 的高效 数据的存储 在redis中数据的存储不仅仅需要保存数据本身还要保存数据的生命周期,也就是过期时间.在redis 中 数据的存储结构如下图: 获取有效期 Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态 删除策略 在内存占用与CPU占用之间寻找一

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 通过<重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache--优秀从何而来>一文,我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性,也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作.Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件,其内部很多实现机制与设计策略,同样值得开发人员深入

转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c5a82970101g4s7.html 策略有两种,一种是基于恢复窗口策略的,一种是基于冗余策略的. 基于恢复窗口策略: 定义的是保留的备份文件必须要能保证恢复到近N天的任意时间点. CONFIGURE RETENTION POLICY TO RECOVERY WINDOW OF 14 DAYS; 让恢复窗口成为14天大小. 基于冗余策略: 定义的是每个文件至少要保留几份备份. CONFIGURE RETENTION POL

概述 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

redis 数据淘汰策略 volatile-lru:从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰volatile-ttr:从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰allkeys-random:从数据集中任意挑选数据淘汰noenviction:禁止淘汰数据redis淘汰数据时还会同步到aof中.从机 配置文件  # maxmemory <bytes># volat