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时序数据时间先后顺序

时间先后顺序选取事件发生前后的序列与随机选取的时间序列求相关性，结果为Dr和Df。如果Dr为True，Df为False，代表E的发生先于S的发生（E -> S）。如果Dr为False，Df为True，或Dr为True，Df为True，代表S的发生先于E的发生（S -> E）。如下图例子，事件CPU Intensive Program –> 时序数据CPU Usage，时序数据CPU Usage -> 事件SQL Query Alert。

时序数据库与C++

在华尔街工作的时候，周小华就发现，很多券商与对冲处理高频数据的一款时序数据库存在一些非常明显的缺点。例如，由于其开发时所处时代的局限，没有内置分布式功能，无法实现分布式计算；语言晦涩难懂，学习与维护成本极高。周小华敏锐地意识到，如果能解决分布式问题，并且更容易使用，无疑会有广阔的市场。

什么是时间序列数据

从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据，简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。

对时序数据进行建模的话，会包含三个重要部分，分别是：主体，时间点和测量值。套用这套模型，你会发现你在日常工作生活中，无时无刻不在接触着这类数据。