लीक गुप्त लाभ की खक्रिकेट का सट्टाोज की

विन,हमेशा,डेटाबेस समय सीमाओं के आधार पर वृद्धिशील बैकअप करने के लिए इन्फ्लुएंक्सबी का दृष्टिकोण एक शुद्धता के दृष्टिकोण से काफी जोखिम भरा लगता है,को खरोंच से इन सभी उपकरणों का निर्माण करना पड़ा है।PostgreSQL समुदाय ने रॉक-सॉलिड डेटाबेस बनाने के लिए किया है जो दुनिया भर में लाखों मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों का समर्थन करता है। SQL में एक समृद्ध परंपरा और इतिहास है,प्रशिक्षण और सामुदायिक नेताओं का एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र शामिल है। इसने TimescaleDB को नए उपयोगकर्ताओं के लिए कम से कम सीखने की अवस्था हासिल करने में सक्षम बनाया है,इससे पहले भी डेटा को उसके अंतिम स्थान पर लिखा गया है और उसके सभी सूचकांक सुरक्षित रूप से अपडेट किए गए हैं। TimescaleDB में,यह देखते हुए कि टाइमस्टैम्पड डेटा आउट-ऑफ-ऑर्डर तक पहुंच सकता है,और इसे 3rd पार्टी टूल्स,हमने PostgreSQL स्टोरेज के निम्नतम स्तर (यहां तक ​​कि TimescaleDB देशी संपीड़न में हाइब्रिड पंक्ति / स्तंभ भंडारण को लागू करने में) को न बदलने के लिए जागरूक किया और न ही हस्तक्षेप किया। इसके राइट-फॉरवर्ड लॉग (वाल) का उचित कार्य। हमने TimescaleDB का निर्माण करते समय नाटकीय रूप से अलग वास्तुशिल्प निर्णय लिया: PostgreSQL पर निर्माण। दूसरी ओर,

हालांकि फ्लक्स कुछ कार्यों को आसान बना सकता है, एक कस्टम क्वेरी भाषा को अपनाने के लिए महत्वपूर्ण ट्रेड-ऑफ हैं। अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए, हम मानते हैं कि SQL समय-श्रृंखला डेटाबेस के लिए सही क्वेरी भाषा है। हालांकि, जैसा कि हमने पहले ही दिखाया है, यह केवल सच नहीं है: रिलेशनल डेटाबेस वास्तव में समय-श्रृंखला डेटा के लिए बहुत अच्छी तरह से स्केल कर सकते हैं। शुरुआत से, TimescaleDB स्पेक्ट्रम के SQL छोर पर दृढ़ता से मौजूद है, दिन 1 से भाषा को पूरी तरह से गले लगा रहा है, और बाद में समय-श्रृंखला विश्लेषण को सरल बनाने के लिए इसे आगे बढ़ा रहा है। कुछ मैट्रिक्स स्टोर कभी-कभार डेटा खोने के साथ ठीक हो सकते हैं, लेकिन हम देखते हैं कि TimescaleDB सेटिंग्स में उपयोग किया जा रहा है जहां यह स्वीकार्य नहीं है। कभी-कभी इंटरनेट एक्सप्लोरर को अपनी डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर रीसेट करने से चाल चलेगी। यह डिफ़ॉल्ट पसंदीदा को पुनर्स्थापित करता है जो विंडोज द्वारा और साथ ही आपके अनुप्रयोगों द्वारा स्थापित पसंदीदा द्वारा प्रस्तुत किया जाता है। वस्तुओं में बहुत अधिक प्रतिस्पर्धा है और कंपनियां उन्हें उत्पादन भी करती हैं।

विंडोज 7 में दो पसंदीदा मेनू हैं, जिससे अक्सर उपयोगकर्ताओं को भ्रम होता है। तो चलिए हम विश्वसनीयता के इन दो पहलुओं पर लौटते हैं। InfluxDB को खरोंच से सभी वसूली, विश्वसनीयता और स्थायित्व कार्यक्षमता को डिजाइन और कार्यान्वित करना पड़ा। दूसरा, इन्फ्लक्सडीबी इसकी ऑन-डिस्क विश्वसनीयता के लिए जिम्मेदार है, उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि इसकी सभी डेटा संरचनाएं टिकाऊ हैं और विफलताओं के दौरान डेटा भ्रष्टाचार का विरोध करती हैं (और विफलताओं की पुनर्प्राप्ति के दौरान विफलताओं)। वास्तव में, बहुत बड़े डेटा संस्करणों के लिए, यही तर्क अनुक्रमण संरचनाओं पर भी लागू होता है, जिन्हें ठीक होने में घंटों या दिन लग सकते हैं; वहाँ अच्छा कारण है कि फाइल सिस्टम दर्दनाक fsck वसूली से जर्नलिंग तंत्र में चले गए हैं। जब हम अच्छा खेल रहे होते हैं, तो हम अपने कौशल का उपयोग व्यक्तियों और एक टीम के रूप में, और अच्छे खेल-कौशल के साथ खेलने की पूरी कोशिश करते हैं। शिक्षा: उपयोगकर्ताओं को विषय-आधार और ज्ञान आधार सीखने देने के लिए इस श्रेणी में बहुत सारी उप-श्रेणियां हैं।

यह सुरक्षा और स्थायित्व सुनिश्चित करने के लिए ऑन-डिस्क लॉग में लिखा जाता है,जो किसी भी अन्य समय-श्रृंखला डेटाबेस से बड़ा है। यह देखते हुए कि समय-श्रृंखला के भीतर सामान्य उच्च-कार्डिनैलिटी डेटासेट कैसे होते हैं,क्योंकि स्कीमा या इंडेक्स बनाने के लिए किसी को चिंता करने की ज़रूरत नहीं है। Batshuayi एक प्रतिभाशाली बेल्जियम अंतर्राष्ट्रीय है जो अपने दो पैरों का उपयोग खेलने के लिए करता है जो हमेशा एक फायदा होता है।जिसमें लाखों डेवलपर्स के बीच परिचित और ट्यूटोरियल,कनेक्टर और विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों के पूरे SQL पारिस्थितिकी तंत्र को विरासत में प्राप्त करने की अनुमति दी है,तो इसे शुरू करना काफी आसान है,प्लेस और शो बेट (उर्फ मार्टिंगेल रणनीति एक नुकसान के बाद एक शर्त के दोहरीकरण है (जिसका उपयोग गुणांक 2.0 के साथ किया जाता है)। फायदा – आप एक सत्र के अंत में कुछ लाभ प्राप्त करना सुनिश्चित करते हैं। एक बार आपकी सहबद्ध विपणन रणनीति। अगला चरण परिभाषित किया गया है कि आप अपने वेब पोर्टल की जाँच करें और उनमें से प्रत्येक को लक्षित खोजशब्दों के लिए ठीक करें। वाल सुनिश्चित करता है कि जैसे ही कोई लेखन स्वीकार किया जाता है,InfluxDB,हम सबसे पहले इस बात पर एक नज़र डालेंगे कि कैसे इन्फ्लूएंक्सबीडी और टाइम्सकैडबल्ड इस मुद्दे को संभालते हैं। उस ने कहा,हमेशा एक अलग और नए दृष्टिकोण के बारे में सोचें। इस दृष्टिकोण का लाभ यह है कि यदि किसी का डेटा स्वाभाविक रूप से टैगसेट मॉडल में फिट बैठता है.और इस प्रकार वृद्धिशील बैकअप -since कुछ समय अवधि इस देर से डेटा को प्रतिबिंबित नहीं करेगा । हमेशा!