操作Doris数据库错误记录——insert has filtered data in strict mode

文章描述了在尝试向Doris数据库写入数据时遇到的问题,错误提示为inserthasfiltereddatainstrictmode。问题的根本原因在于列的长度不足(最初为VARCHAR(10),后改为VARCHAR(64))以及在时间分区表中插入不符合分区规则的数据。解决方案包括调整列长度和手动添加或使用动态分区来避免此类错误。

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错误

在写入Doris数据库时,一直写入不进去,报错: insert has filtered data in strict mode,翻译:插入在严格模式下过滤了数据

问题所在

在创建表的时候有一列的长度过短

之前用的是VARCHAR(10)类型的数据,现在改为 VARCHAR(64)

修改之后就可以插入

问题扩展

同样的报错,不同的原因,这一次还是发生在插入数据的时候

原因

我在创建表是对数据进行了分区,以时间进行分区,没有做动态分区,所以我在插入不在分区规定的时间时就会报错。

解决方法

手动给表继续添加分区,不想麻烦的话就去研究怎么搞动态分区吧

### 如何在Brainstorm工具中对MEG数据执行拓扑时频分析 #### 工具概述 Brainstorm 是一款由多个研究机构联合开发的开源工具包,主要用于 EEG 和 MEG 数据的处理与分析[^1]。它不仅提供了丰富的功能模块来支持常见的信号预处理、统计分析以及可视化操作,还特别强调了源定位分析的能力。对于没有深厚编程背景的研究人员来说,其图形化用户界面(GUI)极大地简化了复杂数据分析流程。 #### 拓扑时频分析简介 拓扑时频分析是一种结合时间-频率分解和空间分布特征的技术,能够揭示脑电信号在不同时间段内的频率成分变化及其对应的头皮投影模式。这种分析方法通常用于探索大脑活动的时间动态特性及区域特异性响应。 #### 在 Brainstorm 中实现的具体步骤说明 为了完成 MEG 数据的拓扑时频分析,在 Brainstorm 的框架下可以遵循如下逻辑结构: 1. **加载原始数据** 首先通过 GUI 或脚本方式导入已采集好的 MEG 文件到软件环境中。确保所选文件格式被支持并经过必要的质量控制检查。 2. **设定实验条件标签** 定义好各个刺激事件或者行为状态对应的时间戳标记,以便后续分段提取感兴趣区间的数据片段。 3. **应用滤波器预处理** 对于噪声干扰较大的情况,可考虑采用带通滤波或其他降噪手段优化信噪比表现。 4. **计算时频表示矩阵** 利用短时傅里叶变换 (STFT),连续小波变换(CWT)或者其他适用算法生成每通道随时间和频率演变的能量谱密度图。 ```matlab % 示例代码展示如何调用内置函数进行 STFT 计算 params.time_window = [0, 1]; % 设置窗口范围 params.frequency_range = [1, 50]; % 设定目标频段界限 results = bst_process('CallProcess', 'process_spectrogram_stft', data_file, [], params); ``` 5. **绘制平均效应映射** 将同一条件下多次重复测量得到的结果汇总起来求取均值作为最终代表图像,并叠加标准差阴影区显示变异性程度。 6. **构建交互式三维视图** 借助 Brainstorm 提供的强大渲染引擎把上述二维平面信息扩展至整个头部几何模型上呈现出来,从而更直观地理解局部激活位置关系。 以上便是利用 Brainstorm 平台针对 MEG 资料开展拓扑时频解析的一般思路总结。 ```python import numpy as np from scipy.signal import spectrogram # Python 版本模拟演示部分核心运算过程 fs = 1e3 # Sampling rate t = np.linspace(0, 1, fs) # Time vector frequencies = [50, 150] # Frequency components to simulate amplitudes = [1, .5] signal = sum([a * np.sin(2*np.pi*f*t) for a,f in zip(amplitudes, frequencies)]) freqs, times, Sxx = spectrogram(signal, fs) print(f"Frequencies detected: {list(freqs)} Hz") ```
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