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时序数据选型、存储模型与选型
时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动：数据天然带有时间维度，典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入：数据持续产生，要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。 压缩与分区优化金融交易、日志分析Prometheus云原生监控拉取式模型与Kubernetes深度集成，PromQL强大应用监控、容器指标IoTDB工业物联网灵活序列模型面向设备数据优化，接口丰富工业场景、传感器数据四、选型考量维度场景匹配监控 选型建议：根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估，避免“一刀切”。
32110编辑于 2026-01-04 - 来自专栏John Wong's Blog
前端技术选型
技术选型是我们必然会碰到的，我们常常面临的不是单个技术的选型，而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊，做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求（特别是非功能性需求）也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素，也就是人的因素，考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素，那么到底该如何进行技术选型呢？ 首先明确选型的需求和目的，最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表（小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦，而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次） 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后，下面要做的便是接入和推进。抓住时机，坚定地推进。
1.3K10编辑于 2021-12-23 - 来自专栏全栈程序员必看
OLAP组件选型
OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型 没有完整的事务支持 不支持二级索引 有限的SQL支持，join实现与众不同 不支持窗口功能 元数据管理需要人工干预维护 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据
3.6K30编辑于 2022-11-17 - 来自专栏硬件工程师
运放选型
事先声明，这只是本人的一点小小见解，如有错误，不妥，还请指出，大家共同进步！！！谢谢。
87520编辑于 2022-08-29 - 来自专栏顶级程序员
前端框架选型
本文将详细介绍框架选型 框架与库 库(lib)具有以下三个特点： 1、是针对特定问题的解答，具有专业性； 2、不控制应用的流程 3、被动的被调用 框架(frameword)具有以下三个特点： 1、具有控制反转 == SPA(单页系统) SPA应用程序的逻辑比较复杂，需要一种模式来进行解耦，但并不一定是MV*模式 最后 最后推荐一个框架选型网站https://www.javascripting.com，该网站根据不同的需求的选择 ，给出当下流行的框架选型 ? 作者：小火柴的蓝色理想 链接：www.cnblogs.com/xiaohuochai/p/7041595.html 本文是蔡剑飞、郑海波老师的《产品前端架构》课程中《框架选型》章节的学习记录
2K60发布于 2018-05-03 - 来自专栏房东的猫
MySQL索引选型
image.png 所以数据库索引数据结构的选型而言，B 树是一个很不错的选择。
82131发布于 2021-03-26 - 来自专栏技术随笔心得
微服务选型
微服务架构的缺点： 1、分布式部署，各个业务以http或者RPC方式进行调用，一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型
60920发布于 2021-04-13 - 来自专栏SAP梦心的SAP分享
再谈ERP选型
这几天收到老友的消息，谈及他们公司ERP选型的结果，基本上确定了使用Oracle EBS，因此闹了接近一年的选SAP还是选Oracle的纷争落下帷幕。 算起来我也是经历了几次系统的选型，我所考虑的都是从业务层面，需求层面，公司战略以及期望，架构成熟度、未来拓展和费用等几个方面来考虑一套系统是否能满足需要。 选型选型，完全就避不了考虑太多的东西，但企业在选型之前，或许应该端正自己的观念，明确自己的需求，梳理企业技术路线，这样才不至于有偏差。 ? ----
1.7K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏ThoughtWorks
技术选型指南
这是一篇综合类技术选型指南，试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时，可以参照它来设计自己的决策树。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败，这些选型中存在一些共同的反模式，比如： 舆论驱动选型 人云亦云，盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论，这就是舆论驱动选型。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难，更何况很多指标并不适合作为选型的依据。 如果技术选型只是个数字游戏，那还要你干嘛？ 话语权驱动选型 这几乎是最糟的选型，但却屡见不鲜。技术栈的更迭往往会带来话语权的变化，而这将给公司带来灾难。 粉丝驱动选型 对于生命线产品，最糟糕的选型莫过于粉丝驱动选型了，这次可没有“几乎”。对于技术人员来讲，最重要的特质是客观冷静，这样才能配得上“专业”二字。
1.3K30发布于 2019-05-05 - 来自专栏硬件工程师
LDO选型指南
突出优点：具有最低的成本，最低的噪声和最低的静态电流。外围器件很少，最低可为一两个旁路电容。负载响应快。
1.6K40编辑于 2022-08-29 - 来自专栏硬件工程师
DAC芯片选型
下面简单介绍平时的DAC芯片选型： 一：分辨率 另一种表达是数字量输入位数；因为这两者存在确定的关系：对于5V的满量程，采用8位的DAC时，分辨率为5V/256=19.5mV;当采用10位的DAC时，分辨率则为
1.2K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏电子篇
TVS选型指南
由于其在电路中的极其重要的地位，但是，针对TVS的选型过程，很多厂家都是直接给推荐电路，直接告诉设计者答案选择哪个器件，却很少对选型过程提供理论计算，大部分的电子工程师针对TVS选型的时候，老人凭经验 三、选型过程了解了TVS的基本参数，我们就开始进入最重要的TVS选型的过程了。 选型的过程可以按照以下的步骤进行：展开代码语言：TXTAI代码解释1.选择TVS最高工作电压Vrmw；2.选择TVS钳位电压VC；3.选择TVS的功率；4.评估漏电流Ir的影响；5.评估结电容的影响；选择 1000μs波形下TVS的最小功率Pactual为：-------其中di/dt为波形转换系数，如实际测试波形为其他波形，如8/20μs波形，建议di/dt取，如测试波形为10/1000μs，取，实际选型中 四、选型实例电路的正常工作电压VCC是24V，最高工作电压Vmax是26V,后级电路可承受的最高瞬态电压为50V，实验的测试波形为8/20μs波形，测试电压500V，测试电源内阻及PPTC的静态电阻合计为
58410编辑于 2025-11-12 - 来自专栏德索连接器-胡工专栏
MMCX连接器选型：几招搞定射频选型难题
✍️ Ken・德索工厂工程师 聊射频连接器选型，也聊车间里的 “微型门道”“师傅，这比指甲盖还小的连接器，咋选不对就接不上信号？” 其实 MMCX 选型就像给设备 “选微型万向插头”，抓住 “小、灵、高” 三个核心点，就能选对这个 “小个子多面手”。 二、选型第一步：先解决 “3 个基础问题”，别上来就看参数MMCX 选型最容易犯的错，是跳过基础信息直接盯性能参数。 四、避坑指南：MMCX 选型的 “4 个经典坑”，都是新人踩过的在车间做售后这么多年，我总结了 MMCX 选型最容易踩的 4 个坑，每个都有 “血泪案例”，帮你提前避开：1. ❌ 坑 1：“用 MMCX 五、德索的 MMCX 选型 “懒人法”：3 步帮你选对，不用记参数很多客户说 “MMCX 太小了，选型太费劲”，其实在德索，我们用 3 个步骤就能帮你快速定型号，不用你费脑子：第一步：报 “设备 + 需求
50510编辑于 2025-08-28 - 来自专栏自动化大师
步进电机选型指南 | 步进电机选型，看这篇就够了
步进电机又称脉冲电机，它是一种感应电机，涉及到机械、电机、电子及计算机等许多专业知识。步进电机作为执行元件，是机电一体化的关键产品之一，广泛应用在各种自动化控制系统中。随着微电子和计算机技术的发展，步进电机的需求量与日俱增，在各个国民经济领域都有应用。
1.9K10编辑于 2024-08-14 - 来自专栏kafka专栏
还在纠结报表选型？
通常都会遇到报表需求，数量少的，零星需要做的，可能手工就搞定了，数量多的，长期做的，基本都会选用一个报表工具，因为长期做，就必须考虑成本了，找一个称手的工具来降本增效是非常重要的报表工具有那么多，那就得选型 ，因为它选起来太复杂了，稍有不慎就可能花了冤枉钱了再比如想选个手机，这事情就很简单，直接各电商旗舰店挑个看着顺眼的再看看价格是否可接受就可以了，这样的选型就没啥好纠结的，因为选起来很简单，功能都差不多， 而价格也是公开透明的报表工具的选型也一样，有纠结的时候，也有不纠结的时候之前选型非常纠结选型纠结是因为要对功能和价格之间做权衡，不能只看一样，怎样权衡是个难题，就会纠结如果有个功能无穷好，价格无穷低的产品 “中国式复杂报表”的制作难题，让选型人员知道，报表工具必须能做中国式复杂报表才可以，后来报表做起来简单了，但随着大数据时代的到来在数据准备阶段又总遇到问题，影响了开发效率，润乾报表又开发出了SPL计算层 ，让选型人员知道，报表数据准备阶段的难题，应该有个计算层来处理才会更好润乾专注报表20年，20年前它的功能是各厂商模仿的对象，也是选型人员用来检验各产品功能的标尺20年后，同样还是这样，功能照着润乾报表去选就行了
2K20编辑于 2022-08-26 - 来自专栏音视频专栏
网络诊断方案选型
一个app的表现，往往和网络状态密切相关。这里的网络诊断主要是针对特定的域名或者ip，也就是说app的网络诊断是对当前网络到域名指向的服务端的连通性和带宽情况。
5K60发布于 2020-08-04 - 来自专栏web全栈之路
小程序技术选型
背景由于微信小程序原生开发，和团队技术栈(react)不统一，不支持ES7以上的高级语法，不支持工程化、缺少统一配置等局限性，选型考虑市面上主流小程序框架，期望能够：满足当前需求，并能扩展到其他端，比如
3.5K30编辑于 2023-06-14 - 来自专栏JavaEdge
消息队列技术选型
A系统负责人头秃中。。。A系统还要时刻考虑B、C、D、E四个系统若挂了咋办？我要不要重发？我要不要把消息存起来？
35840编辑于 2022-11-30 - 来自专栏飞天小牛肉
Echo 技术选型分析
千呼万唤始出来，这篇教程拖了一个星期。最近准备暑期实习实在没时间，因为没经验，我都不知道三月份暑期实习招聘就开始了 ?，留给我的时间有点短，正好今天复习 Kafka，所以抽点时间来写篇教程。 其他的常
1.6K11发布于 2021-03-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Mongo分库方案选型
举例：当mongo的分片是5片时，分页查询（如果按照创建时间倒叙查询）第一页，每页50条数据，则mongo sharding在每个分片上取50条数据，一共50*5条数据，然后进行汇总，计算出前50条正确数据作为返回结果。如果是翻页到1000页，那么mongo sharding需要从5个分片上分别查询50*1000=5万条条数据，然后汇总成50*1000*5 = 25万条数据，然后计算第1000页的数据，这样系统会占用很大的系统资源，很容易造成系统异常。这个问题暂时没有什么可以解决的办法。
46120编辑于 2022-09-12
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