2次関数 y = f (x1, x2) について、
一方の変数が極大値、他方については、極小値となる点
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1. サンプル
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#-*- coding: utf-8 -*-
dic1 = { 1:'1番目', '2':'2番目' , '3':'3番目'}
for k, v in dic1.items():
print("key =" , k)
print("value = " , v)
2.実行結果
実行すると、以下のように表示されます
key = 1
value = 1番目
key = 2
value = 2番目
key = 3
value = 3番目
〇タイムシリーズデータ
時間列に沿ったデータ
〇クロスセクションデータ
空間軸に沿ったデータ
(つづきです)
時系列データベースとリレーショナルデータベースの違いは、
データの順番に関する扱いである。
リレーショナルデータベースが、データの順番に関しては、
規則性がないことに対して、時系列データベースでは、
データを時系列で扱えるようになっている。
また、ACID属性に関しても異なっている。
時系列データベースは、必ずしも完全生や一貫性を必要としない。
時系列データーは、不揮発性であるため。
また、すべての時点のデータが必要なわけでもない。
例えば、InfluxDBは、eventual consistency である。
(つづきます)
(つづきです）
結果、集計なしで行を抽出する場合、PostgreSQLの方が優位であるが、
集計やグルーピングがある場合、time-series databaseの方が優位であった。
2.関連する研究
時系列データベースは、時系列とタイムスタンプデータ用に最適化されたものである。
時系列データに対して、監視、サンプリング、集計などが行われる。
時系列データベースは、時系列データを扱うことに最適化されたもの。
(つづきます)
