引言：为什么选择 TDengine 与 Rust？
TDengine 是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。
Rust 作为一门系统级编程语言，近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起，以其内存安全、高性能著称，与 TDengine 的高效特性天然契合，
作者：蔡春久前言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程
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2023-11-19 17:50:43
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在许多现代应用中，时序数据处理是个至关重要且复杂的问题。在我最近的一个项目中，我们遇到了一个与“时序数据处理 Java”相关的难题，这个问题不仅涉及到系统性能，还影响到了我们的用户体验。因此，我决定记录下这个问题的解决过程，分享我的思路和收获。
#### 问题背景
在一个基于 Java 的数据处理系统中，我们需要处理大量的时序数据，以实现实时监控和分析。在一段时间的高负载测试后，我们的团队注意
# Java时序数据处理
在日常软件开发中，我们经常会遇到需要处理时序数据的情况，比如处理日志、监控数据、传感器数据等。时序数据是一种按时间顺序排列的数据，通常包含时间戳和数值。Java作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理时序数据。本文将介绍如何在Java中处理时序数据，并通过代码示例演示。
## 时序数据处理的基本概念
时序数据处理主要包括数据采集、存储、分析和可视化等步骤。
原创
2024-05-27 04:32:25
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通用大数据处理工具的不足在物联网、车联网、工业互联网兴起之后，大家都想用通用的大数据平台来处理其中的数据。现在市场上流行的物联网、车联网等大数据平台几乎无一例外都是这类架构，但这套通用处理工具的效果如何？可以说有很多不足，主要表现在以下几个方面。1、开发效率低因为不是单一的软件，需要集成4个以上模块，很多模块都不是标准的POSIX或SQL接口，都有自己的开发工具、开发语言、配置等，需要
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2024-08-13 18:12:07
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时序数据库简介时间序列数据最简单的定义就是数据格式里包含timestamp字段的数据。比如股票市场的价格，环境中的温度，主机的CPU使用率等。几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候，对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。同时查询的结果里也总是会包含timestamp字段。时序数据库技术选型基于关系型数据库几乎任意数据
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2024-05-10 19:14:27
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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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本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述，翻译原文（Esling2012）索引为：Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要：根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中．由这些观测值组织而成的数据，我们称之为时间序列数据．挖掘时间序列数据的目的是，从这些数据模型中
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2024-05-29 09:04:39
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前言 Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条：支持 aligned timeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
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2023-12-18 22:23:38
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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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产品简介TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少
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2023-12-13 21:40:07
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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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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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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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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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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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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
背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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