亚博直播_工业互联网时代,我们为什么需要一个时序数据库?

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产业数据的一个非常明显的特点是与时间有关。一般来说,行业数据的一般特征如下:生成频率慢的产业数据收集基本上是初级的,部分高频数据收集是毫秒或微秒,每个收集点可以在一秒内生成多个数据。根据收集时间的不同,每个数据都有自己的时间测量点数、信息量和数据结构,非常简单。典型的动态监视系统有数千个监视点,监视点每秒生成数据。

传统的工业数据收集和工业监控领域(SCADA)需要对联网设备进行监控,并对通过监控采样的数据进行长期监控。工业领域已经有专门的数据库,已经完成了这项任务。这个专用数据库被称为“动态数据库”。

(掌声)工业领域的动态数据库具有数据收集、动态数据存储器、数据写入(向设备发送命令)、样本数据文档存储等主要功能。目前工业领域的动态数据库基本被外国工厂垄断,价格昂贵。

以众所周知的PI数据库为例,基本版本(仅5,000个测量点)需要约10万美元,每个数据收集模块需要6000美元。因此,有多少工业版IoT项目被“发祥地中”鼓吹,被“秋风悲伤的火线”.当上帝关上门时,必须打开窗户。幸运的是,互联网东风,时间数据库(TSDB)“上涨”。

再想想维基百科的说明,“时间系列数据库是存储时间系列(time-series)数据并按时间(时间点或时间间隔)编制索引的软件。”翻译成。

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简而言之,时间系列数据库称为时间系列数据库。时间系列数据库主要用于处理具有时间标签(按时间顺序变化,即时间序列化)的数据,具有时间标签的数据也称为时间系列数据。在规范中,时间系列数据(Time Series Data,TSD)可以用二进制函数TSD=Metric(Timestamp,Measurement)来响应。

其中Metric表示可以唯一识别的数据,Timestamp表示时间截断。测量了Measurement代表。简单地说,这些数据描述了测量主体时间范围内每个时间点的测量值。

广泛用于电力、化工和IT基础设施、运营和维护监控系统和物联网等多种类型的动态监控。存储、管理、查找和废弃上述二进制函数数据的数据库可以称为时间系列数据库。

计时数据库主要解决以下几个问题,以解决问题:定时数据加载:反对每秒加载数百万个数据点的方法。时间序列数据查询:如何反对初级到数亿数据的组团体运算?时间序列数据存储:解决海量数据存储引起的成本脆弱性问题。

时间序列数据的生命周期管理:产业数据的价值主要体现在及时性上,因此产业数据的生命周期管理是时序数据库的核心愿景。
大家,难度妈妈,关键词:网络监控系统,你找不到机长,吃饱了吗?等互联网巨头也在用时序数据库构建企业级互联网监控系统。别说现在国内外主流产业互联网平台,都是用时间序列数据库延续大量产业数据。如您所见,为什么强大的Oracle、PostgreSQL等传统关系数据库不能确定计时数据?为什么不使用HBase、MongoDB、Cassandra等高级设备的分布式数据库来解决问题产业数据问题?有什么令人印象深刻的技术理由要在2017年才使用疯狂的时间数据库吗?:亚博直播。

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