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产品。
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
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2024-05-31 13:36:13
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# Java 使用时序数据库入门指南
时序数据库是一种专门用于处理时间序列数据的数据库，适合用于存储、管理和分析动态变化的数据。在本篇文章中，我将引导您如何在Java中使用时序数据库。作为一名刚入行的小白，您只需按照步骤完成这些操作，很快就能上手。
### 整体流程概览
在开始之前，我们先来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
# Java常用时序数据库概述
时序数据库（Time Series Database, TSDB）是一种专门用于处理时间序列数据的数据库，适合存储大规模的时间戳和相关数值对。随着物联网(IoT)、金融数据分析和监控系统的兴起，时序数据的重要性日益凸显。在Java生态中，有多种时序数据库可供使用。本篇文章将介绍几种常用的Java时序数据库，并提供相关代码示例。
## 常见的Java时序数据库
原创
2024-10-12 06:21:59
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概述本文主要对阿里云、腾讯云、百度云和华为云提供的相关物联网产品进行对比，用于分析各大云平台在物联网方面的布局和实现。硬件开发及组网对比项阿里云腾讯云百度云华为云嵌入式OS提供AliOS Things嵌入式系统。无无Huawei LiteOS 轻量级物联网操作系统。设备组网提供物联网络管理平台 ,使用LoRaWAN协议。提供LPWA 物联网络产品，支持 LoRaWAN/CLAA（Ch
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2024-04-01 11:06:27
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参加项目和作品均维智慧工厂平台均维智慧工厂(PDA终端)加队微信小程序 前言 MES即制造执行系统(manufacturing execution system，简称MES）是美国AMR公司(Advanced Manufacturing Research，Inc．)在90年代初提出的，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划同车间作业现场控制，通过执行系统联系起来。这里的现场控制包括PLC
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2024-03-18 08:04:22
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Zabbix 6.0&时序数据库部署及常见问题操作系统： Ubuntu Server LTS 20.04.3 软件版本： Zabbix 6.0 LTS 数据库： PostgreSQL 14.2 时序插件： TimesacleDB 2流程配置系统与软件安装PostgreSQL数据库和TimescaleDB插件安装配置Zabbix其他问题及解决办法详细步骤一、 配置系统与软件打开时区选择工具，
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2024-05-03 13:51:57
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源自：微信公众号 “数字芯片实验室”
静态时序分析时序是同步电路综合和物理实现主要考虑的因素之一。静态时序分析在worst case检查所有可能的时序违规路径，验证设计的时序性能。 它主要考虑通过每个逻辑门的最差延迟，而不是电路的逻辑功能。与动态仿真相比，静态时序分析不需要测试向量，能更快地检查所有worst case下的时序。时序，面积和功耗是驱动综合和物理实现。芯片设
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2024-02-05 01:25:23
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排序相关的的基本概念排序： 将一组杂乱无章的数据按一定的规律顺次排列起来。数据表( data list): 它是待排序数据对象的有限集合。排序码(key):通常数据对象有多个属性域，即多个数据成员组成,其中有一个属性域可用来区分对象,作为排序依据。该域即为排序码。每个数据表用哪个属性域作为排序码，要视具体的应用需要而定。我们常见的一些排序算法，如图所示： Java中的经
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2023-09-20 20:00:15
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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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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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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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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
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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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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物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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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
