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一个 MySQL时间精度引发的血案

考虑到我负责的应用中,有个功能需要用到类似下面这种SQL,即使用时间作为查询的条件,查询在某个时间之后的所有数据。

《MySQL 运维内参》节选 | Binlog 中的时间(上)

《MySQL 运维内参》节选 | Binlog 中的时间(下)

H5 内容有效阅读时长和有效阅读屏数的分析策略 贝壳技术

答案是肯定的,根据时间碎片化思路,公式变为:有效阅读时长(S) = ((切后台时间 - 开始阅读时间) + (切后台时间 - 切前台时间) * N次数 + (停止阅读时间 - 切前台时间)) / 1000。其中:次数为切后台再切前台的周期次数。

Apache Flink: Watermark 对 Windows 窗口的影响 猪八戒技术

我们将以带有混乱时间的事件流为例,如下所示:显示的数字表达的是这些事件实际发生时间时间

多区域多主 NoSQL 云原生实现之全局表解析

时间、顺序和冲突处理 Global Tables 支持多副本多写意味着每个数据条目版本都会带一个时间,如果遇到同时写入同一个数据条目,那么带最新时间的条目最终会成功写入;那这里会有个非常关键的问题就是时间是如何赋值、传递和比较的?

一文读懂 Android FFmpeg 视频解码过程与实战分析 字节跳动技术

比如: 当前解码时间若是前进方向并且与上一次的解码时间相同或者与当前正在解码的时间相同,则不需要进行解码; 当前解码时间若不大于上一次的解码时间并且与上一次的解码时间之间的距离相差较小(比如未超过 50ms),则不需要进行解码。

分布式领域最重要的一篇论文,到底讲了什么?

这是因为,一方面,逻辑时钟的定义特意避开了物理时间,系统产生的时间与请求的真实时间先后并没有直接关系;另一方面,在系统内部,请求A与请求B这两个事件之间,并不存在「Happened Before」关系,因此并不保证请求B的时间一定比请求A的时间更大。

HBASE 浅析 好未来技术

(2)时间默认是更新数据时的系统时间,也可以是客户端手动赋值,时间越大,则数据越新,不同时间的数据,按照时间的倒序排序,最新的一条在最前面。

基于 ClickHouse 的用户行为分析系统 哈啰技术

图5.4 自定义dimFunnel函数计算流程 3.路径分析 路径分析即一定会话时间内的用户访问路径的统计,计算流程如图5.5所示,首先对行为串按时间排序,若数据按照时间顺序排好序存储可减少此步骤的耗时;接着从起始事件往后或者终止事件往前截取有效的行为串并相邻为去重;然后计算前后行为的时间的间隔时间

基于 Redis 实现特殊的消息队列 阿里巴巴技术

任意定时消息将时间作为分数,消费时每次弹出分数大于当前时间的一个消息。 区间重复合并消息将时间作为分数,添加消息时将(当前时间+时间区间)作为分数,消费时每次弹出分数大于当前时间的一个消息。

HBase 海量数据高效入仓解决方案 vivo技术

由于HBase表更新数据时,不像MySQL一样,能自动更新时间,会导致业务方没有及时更新时间,那么在增量抽取数据的时候,会造成数据缺失的情况。 所以此种方案存在一定的风险。

注意 System.currentTimeMillis () 潜在的性能问题

最常见的办法是用单个调度线程来按毫秒更新时间,相当于维护一个全局缓存。其他线程取时间时相当于从内存取,不会再造成时钟资源的争用,代价就是牺牲了一些精确度。具体代码如下。

把握 “时间” 显示的诀窍 vivo产品

使用绝对时间的优势是信息传达精准,显得正式,给人确定感和安全感,同时排布规整,便于形成认知习惯;但缺点是内容显示过长不利于阅读,并且占用空间较大。

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拿到序列化后的 DOM 节点,会统一调用wrapEvent方法给事件添加上时间,在回放的时候需要用到。

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