有没有其他采样率策略配置

除了上面提到的每三秒采样一次的默认采样率外，SkyWalking agent还支持以下两种采样率策略：

1. 随机采样：通过配置一个采样率比例，实现一定比例的请求链路采样。该策略可以通过修改agent配置文件中的以下参数进行配置：

agent.sample_n_per_3_secs=<采样数>
agent.sample_rate=<采样率比例>

其中，`<采样数>`表示每三秒采样的链路数据数，`<采样率比例>`表示采样率比例，取值范围为0到1之间的浮点数。

2. 限流采样：通过配置一个阈值，实现当请求量超过阈值时采样一定比例的请求链路。该策略可以通过修改agent配置文件中的以下参数进行配置：

agent.sample_n_per_3_secs=<采样数>
agent.rate_limit_per_min=<限流阈值>
agent.rate_limit_factor=<采样率比例>

其中，`<采样数>`表示每三秒采样的链路数据数，`<限流阈值>`表示限流的阈值，即每分钟请求量超过该阈值时，会启动采样，`<采样率比例>`表示采样率比例，取值范围为0到1之间的浮点数。

需要注意的是，以上两种采样率策略可以同时配置，同时生效，但是在实际使用时需要根据具体需求进行选择和配置。

相关问题

在使用AD9481多片ADC并行采集数据时，如何通过AD9510时钟分配芯片实现精确时钟控制以提升整体系统采样率？

在处理多片ADC并行数据采集的过程中，精确时钟控制是实现高效、高精度数据采样的关键。AD9510时钟分配芯片在这方面发挥着至关重要的作用。为了通过AD9510精确控制多片AD9481的时钟信号，需要进行如下几个步骤的操作：

参考资源链接：[多片ADC并行采样：时钟芯片AD9510在高速数据采集中的关键配置](https://wenku.csdn.net/doc/2055zvfrfs?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，理解AD9510的功能和特性至关重要。它提供多路时钟输出，支持LVPECL、LVDS和CMOS等不同的输出格式，同时具备串行编程接口，允许进行精细的相位延迟调整，从而减少时钟抖动和相位噪声。确保数据采集的准确性和稳定性。

其次，进行AD9510的硬件连接配置。将AD9481的时钟输入端口与AD9510的输出端口相连，确保每个ADC芯片都能接收到稳定且精确的时钟信号。根据系统需求，可能还需要通过外部时钟源为AD9510提供精确的参考时钟。

接下来，进行AD9510的软件配置。利用其串行编程接口，对芯片进行必要的参数设置。这包括但不限于选择合适的输出时钟格式、设定PLL环路滤波器参数、配置输出频率、调节相位延迟等。在配置时，需要根据系统设计要求和AD9481的工作特性，计算出合适的参数，以保证ADC同步采样和减少数据错位。

最后，进行系统验证。在实际应用中，通过测试和调试来验证时钟配置是否达到预期效果。这可能包括测量ADC输出数据的稳定性和准确性，以及系统的整体性能是否满足设计指标。

以上步骤需要结合《多片ADC并行采样：时钟芯片AD9510在高速数据采集中的关键配置》一文中的理论知识和实例进行深入分析，确保每一步操作都准确无误，从而确保整个并行数据采集系统的性能最大化。

为了进一步提升对AD9510时钟分配芯片及其在多片AD9481 ADC并行采集中的应用，建议参考《多片ADC并行采样：时钟芯片AD9510在高速数据采集中的关键配置》一文。该资料详细阐述了时钟芯片的配置方法和对系统性能的影响，为深入理解和操作提供了宝贵的指导。掌握这些知识后，你可以针对不同的应用需求，灵活调整时钟分配策略，以达到最优化的数据采集效果。

参考资源链接：[多片ADC并行采样：时钟芯片AD9510在高速数据采集中的关键配置](https://wenku.csdn.net/doc/2055zvfrfs?spm=1055.2569.3001.10343)

clickhouse 采样

### ClickHouse 数据采样方法及实现

在处理大规模数据集时，为了提高查询效率并减少资源消耗，可以采用数据采样的方式。ClickHouse 提供了几种不同的机制来进行数据采样。

#### 使用 `SAMPLE` 子句进行随机抽样

最常用的方法是在 SQL 查询中加入 `SAMPLE` 关键字来执行随机抽样：

SELECT *
FROM table_name SAMPLE 0.1;

上述命令会返回大约原始表大小的 10% 的记录[^1]。需要注意的是，这里的百分比只是一个近似值，实际得到的结果可能会有所偏差。

对于更复杂的场景，还可以指定分层因子（stratification factor），即按照某些特定列上的不同取值范围分别抽取样本:

SELECT * FROM table_name SAMPLE 0.1 BY column_name;

这有助于确保所选子集中各个类别都有代表性的比例存在。

#### 利用 MergeTree 表引擎特性

如果希望在整个数据库层面实施全局统一的数据缩减策略，则可以通过配置 MergeTree 家族下的各种变体表引擎参数达到目的。例如设置合适的分区键、排序键以及主索引等结构化信息能够有效提升后续基于这些字段的操作性能；而当涉及到读写放大问题时，则可考虑启用轻量级压缩算法或是调整块尺寸以优化I/O吞吐率[^2]。

不过值得注意的是，在设计之初就应该充分考虑到未来可能面临的维护成本——频繁修改已有的物理布局往往伴随着高昂的时间开销与潜在风险。

#### 创建专用的小规模测试环境

另外一种思路是从源端导出部分历史快照作为独立副本保存下来用于开发调试用途。借助外部工具如Python脚本配合pandas库很容易就能完成这项工作，并且还能灵活控制最终产出物的形式以便于接入其他分析平台继续深入探索[^3]。