使用可配置/可变粒度构建维度表。使这些表保持最新。这使得报告查询具有性能和可行性。我和格拉法娜一起用。

DimensionTabler的Python项目详细描述


使用可配置/可变粒度构建维度表。保持 那些桌子是最新的。这使得报表查询的性能和 可行。我和grafana一起使用。

顺便说一句:这是一个不好的“denglish”名字,建议用一个更好的。

我感兴趣,请提供一些详细信息

举个例子。我们确实为一堆 加密货币。对于前十大货币,我们每分钟都会这么做。 每天有864k条线路。

现在我们想用Grafana把它们显示在一个图表上-这很好。 稍后,我们将越来越多的信息加入到这个图中(例如,平衡我们 抓住每一枚硬币),查询变得越来越慢,最后 出去。

这里维度表跳入。我们希望能够看到长期的 我们希望能够看到更多的短期图表 细节。把这个放在桌子上:

Ticker dategranularityoriginal countdim.table countreduced to %
last 24 hoursevery ticker valueevery minute = 1,4401,4400%
last 7 days15 minutes(6 days) = +8,640/15’ = +57620%
last 30 days1 hour+33,120+5525.9%
last 90 days4 hours+86,400+3602.3%
before 90 days:
… stat for 1 year1 day+396,000+2750.6%
… for another 9 years1 day+4,730,400+3,2850.1%

所以10年来,我们的图形sql结果统计了6488行,未经过滤的 结果有5256000行。只是忽略了一些不必要的细节。 DimensionTabler保持此更新并应用给定的规则。

用法

Example.py

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