处理时间序列数据库中一列的高基数

Question

我有一个非常高的基数时间序列数据库。假设我的时间序列数据库（A，B，C和D）中有4列，其基数分别为（10，100，50，10,000,000）。因此，我总共有一个（10 * 100 * 50 * 10,000,000）基数的数据库。我想知道以下问题：

1. 我应使用哪个警报系统监视高基数 （例如最近一小时的数据中有500万基数）。
2. 如果时间序列数据库中有1列，则最佳处理方式是什么 基数很高？

Answer 1

我假设您要使用某种监视系统，其中在发生某些事件时会触发该系统以警告某些服务权吗？就像异常检测系统一样。

所以，我要问的是，您是要使用监视工具，还是为了报告功能？还是使用时间序列进行机器学习？

我将以面向机器学习的方式回答这个问题。很抱歉，这不是您的意图。

==>在ML中，如果需要使用usem作为伪变量，则通常通过装箱来处理具有高基数的功能。换句话说，对于功能的每个级别，都会创建一个新的二进制列。 （例如：http代码：200、200、201、404、409、500 ==> 2xx，3xx，4xx）。

==>但是，如果您使用基于树的算法来处理高基数，则不需要虚拟变量来处理基数。

可以使用更多方法，但是我需要知道这是否是您要寻找的内容，以便我加深答案。