前言1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。（1）查询 ： Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。（2）分析 ： 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式
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2024-07-24 11:33:21
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为实现发电、输电、变电、配电、用电的实时智能联动，电力行业开始在传统业务之上构建信息网络、通讯网络、能源网络，运用云计算、物联网等新兴技术，大力发展数字化、信息化、智能化。在应对海量时序数据处理需求时，如关系型数据库、工业实时库、Hadoop 大数据平台在内的传统数据库解决方案问题重重，严重阻碍数字化进程。在此背景下，一些企业开始尝试进行数据架构改造，选择适合的时序数据库（Time Series
时序数据库时序数据库(Time Series Database，TSDB) 全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据通过 DB-Engines网站排名， 可以看到很多时序数据库1、时序数据的主要数据属性（1）每个数据点都包含用于索引、聚合和采样的时间戳。该数据也可以是多维的和相关的
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2023-12-12 16:14:30
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长期以来，工业软件领域一直是传统国外软件的天下，PI 和 Wonderware 就是其中的佼佼者。近年来，随着国内软件替代浪潮和大批互联网技术向传统行业的技术溢出，这个市场正在开始发生巨大的变化。以工业时序数据库（Time Series Database，TSDB）领域为例，已有多家大型工业企业将原来的 Wonderware InSQL/Historian 替换为新一代开源时序数据库 T
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2024-01-25 19:35:52
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初探时序数据库-InfluxDB最近公司有个需求需要借助InfluxDB实现（或者更准确的说，使用该数据库可以更容易的实现），因此稍微看了下这个数据库，把比较重要的一些东西先简单记录一下，日后如果采坑，也会继续在下面补充。零、下载&安装官方地址：https://portal.influxdata.com/downloads/一、什么是时序数据库，它可以用来做什么？简单来说时序数据库就是存储
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2024-02-28 15:07:44
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TDenigne是一款现代的时序(Time Series Database)数据库，之前在做项目的时候都是用SQL数据库去存历史日志信息的。直到一个项目需要对设备的历史记录落库。 这是时序数据库使用的典型场景，虽然之前一直用SQL数据库，但是用过都知道，在数据量大的时候会导致分页卡顿，甚至是无法分页。 这个项目使用时序数据库再合适不过了 1 它的历史数据是不会修改的 2 设备数量多，种类单一 3
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2024-02-26 06:38:32
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初识 InfluxDB这次来聊一下 InfluxDB，不过在介绍之前，我们需要先了解一下什么是 "时序数据"。按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据被称为时序数据（Time Series Data），如 CPU 利用率、服务器指标、应用程序性能指标、函数接口调用指标、网络流量数据、探测器数据、日志等等。时序数据以时间作为主要的查询纬度，通常会将连续的多个时序数据绘制成线，制作基于时间的
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2024-03-13 19:21:41
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本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。首先我们需要了解点ORM方面的知识ORM技术对象关系映射技术，即ORM(Object-Relational Mapping)技术，指的是把关系数据库的表结构映射到对象上，通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。Java
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。时序数据库介绍1.
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2024-02-28 14:09:04
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奇技指南现有的开源时序数据库influxdb只支持单机运行，在面临大量数据写入时，会出现查询慢，机器负载高，单机容量的限制。为了解决这一问题，360基础架构团队在单机influxdb的基础上，开发了集群版——QTSDBQTSDB 简述QTSDB是一个分布式时间序列数据库，用于处理海量数据写入与查询。实现上，是基于开源单机时序数据库influxdb 1.7开发的分布式版本，除了具有influxdb本
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2024-07-09 15:35:37
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时间序列数据库简称时序数据库(Time Series Database)，用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
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2018-12-02 10:20:00
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在物联网领域数据管理的需求也有很多的还有细分，其中工业时序数据是非常重要的一类应用场景。它们的特点包括占空间大、数据吞吐量大、产生速度快且不间断。比如金风科技有超过 4 万风机在运行，每个风机有 120-510 个传感器，采集频率从 0.00167Hz 到 50Hz 不等。这对于数据接收与采集都是很大的挑战。今天的主角是IoTDB，它是一款聚焦工业物联网、高性能轻量级的时序数据管理系统，也是一款开
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2023-08-27 10:05:21
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背景随着物联网的发展，时序数据库的需求越来越多，比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等。在互联网行业中，也有着非常多的时序数据，例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等。时序数据有几个特点1. 基本上都是插入，没有更新的需求。2. 数据基本上都有时间属性，随着时间的推移不断产生新的数据，旧的数据不需要保存太久。业务方对时序数据通
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2024-05-06 17:25:47
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亲爱的天互数据用户们，今天终于迎来了一年一度令人彻夜无眠的的双11，默默地问一句：各位尾款人算到了凌晨几点呢？心痛过后就是快乐的收货人啦~今天来给大家讲一讲之前讲过的时序时空数据库。时序时空数据库(TSDB)是什么呢？它是存储和管理时间序列、地理空间数据的专业化数据库，为时间序列数据及地理空间数据提供强计算能力和高性能读写的分布式云端数据库服务。目的是用分布式云端数据库服务，为物联网设备监控和数据
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2023-10-07 15:20:13
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目录一、大数据时代二、TDengine设计思想三、CAP理论和TDengine的特性1、CAP理论 2、TDengine特性四、数据模型1、数据特点2、超级表和表3、数据查询a. 单表查询b. 多表聚合查询五、存储模型1、时序数据2、标签数据3、元数据 一、大数据时代大数据，已是技术发展中的重要领域，数据无处不在，支撑着大数据的中间件也不断迭代更新，TDengine成为当中的优势产品，生
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2024-02-29 09:12:07
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1. 简述时间序列数据：从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。时序数据库（TSDB）特点：
持续高并发写入、无更新；
数据压缩存储；
低查询延时。常见 TSDB：influxdb、opentsdb、timeScaladb、Druid 等。1.1 influxdb概念influxdb是一个开源分布式时序、时间和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展
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2023-07-28 16:25:16
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hmf-tsdb是一款开源、高性能、具有强大数据分析能力的时序数据库，具有如下特点：1、写入速度快，单机每秒能写入50万时序数据。2、查询速度快，不随数据的增加而明显延时。查询获取100万时序数据，服务器响应时间为数秒。3、高效数据压缩能力，每个时序数据压缩后仅需1-2个Byte左右。4、高可靠性, HMFTSDB从多个角度确保写入数据的可靠性，在各种情况下尽可能保证已写入的数据不会丢失。在计划内
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2023-11-07 11:06:28
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文章目录前言一、IoTDB是什么？二、使用步骤1.环境要求2.下载安装3.启动服务4.使用Cli工具操作IoTDB5.IoTDB的基本操作6.停止服务总结 前言IoTDB时序数据库，小白无痛入门手册。提示：以下是本篇文章正文内容一、IoTDB是什么？IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工
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2023-12-16 23:30:08
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数据特点时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。比如工业上的设备状态监控，无人驾驶汽车各个设备监控。时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则记录了
InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。它有三大特性：1. Time Series (时间序列)：你可以使用与时间有关的相关函数(如最大，最小，求和等)2. Metrics(度量)：你可以实时对大量数据进行计算3. Eevents(事件)：它支持任意的事件数据特点schemaless(无结构)，可以是任意数
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2023-11-06 12:49:11
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