IBM Informix 12.1 时序数据用户指南

Informix是IBM公司推出的关系数据库管理系统（RDBMS）家族，定位于IBM在线事务处理（OLTP）的旗舰级数据服务系统。IBM长期规划中，Informix和DB2相辅相成，各自吸取对方的技术优势。2005年，IBM推出了Informix Dynamic Server（IDS）第10版，而最新版本IDS11（v11.50，代号“Cheetah 2”）于2008年5月6日全球发布。

提供 Informix 12.1 版本的全面官方指导。

pyculiarity 用于时序数据异常检测，能有效识别异常值。

城市轨道客流时序数据集提供城市轨道客流的时序数据。

随着时间数据分析领域的发展，时序数据异常检测变得越来越重要。这项技术专注于识别时间序列中的异常模式和趋势，为数据分析和预测提供可靠的基础。通过应用先进的算法和技术，研究人员能够有效地监测和分析数据中的异常点，进而改进预测模型的准确性和可靠性。

特里斯坦·乌塞尔在2018年8月提出了一种新的自相关计算方法，称为imageautocorr。这种方法可以对时序数据或图像进行自相关分析，输出归一化相关系数在-1到1之间的自相关矩阵。用户可以通过不同的输入方式调用imageautocorr函数，包括直接加载图像文件或数据路径。这种方法不仅适用于图像数据，也可以用于任何类型的有序数据，为研究和应用提供了广泛的可能性。

金融时序数据蕴含着丰富的市场信息，有效挖掘其中的频繁模式对于预测市场趋势、防范金融风险具有重要意义。然而，金融时序数据具有高噪声、高维度的特点，传统频繁模式挖掘算法难以有效应用。 针对上述问题，重点研究面向金融时序数据的快速频繁模式挖掘算法。首先，对金融时序数据进行预处理，降低噪声干扰并提取关键特征；其次，设计高效的频繁模式挖掘算法，降低算法时间复杂度，提高挖掘效率；最后，通过实验验证所提算法在金融时序数据集上的有效性和效率。 的研究成果预期能够为金融市场分析提供新的技术支持，推动金融风险防控和智能决策的发展。

在使用OpenTSDB进行数据写入时，注意选择合适的方法，以确保数据点能够成功写入。由于OpenTSDB不提供格式化或存储错误的自动纠正功能，错误的数据点可能会被拒绝写入。因此，建议使用HTTP API方式，而非Telnet，以提高数据写入的准确性和有效性。

IBM Informix用户定义例程与数据类型开发指南 1. IBM Informix简介 IBM Informix 是一款高性能的关系型数据库管理系统 (RDBMS)，被广泛应用于各类企业环境中。 支持多个平台，包括 Linux、Windows 和 UNIX，且具备诸如分区、内存优化表和高级复制技术等高级功能。 2. 用户定义的例程 (UDRs) 定义: 用户定义的例程是可以在 Informix 数据库中执行自定义任务的函数或过程。 用途: 支持复杂计算、业务逻辑处理和定制数据操作。 创建与调用: UDRs 可以使用 SQL、C 或 Java 编写，并可直接在 SQL 语句中调用。 3. 用户定义的数据类型 (UDTs) 定义: 用户定义的数据类型让用户能创建满足特定应用需求的自定义数据类型。 优点: UDTs 提高了数据存储的效率与灵活性，同时提升了数据一致性和安全性。 创建与使用: 可扩展内置数据类型，通过表定义等数据库对象来使用这些新数据类型。 4. 开发指南要点 环境设置: 说明开发环境的配置步骤，包括软件安装和设置。 示例代码: 提供 UDR 和 UDT 的示例代码，帮助开发者理解和实现。 性能优化: 包括减少函数调用次数和使用缓存机制等方法，以优化性能。 错误处理: 讲解如何在 UDR 和 UDT 中进行错误处理，确保程序健壮性。 安全考虑: 探讨 UDR 和 UDT 的安全性，防止潜在安全漏洞。 5. 实战案例 复杂查询: 介绍如何使用 UDRs 进行复杂查询操作，如聚合计算和排序。 自定义类型: 通过 UDTs 实现自定义数据类型，适应不同业务需求。