本文介绍了实时数据库和时序数据库,并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠,基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设进行设计的。因此 TDengine 从研发的第一天起,就按照分布式高可靠架构进行设计,是支持水平扩展的,这样任何单台或多台服务器发生硬件故障或软件错误都不影响系统的可用性和可靠性。同时,通过节点虚拟化并辅以自动化负载均衡技术,TDengine 能最高效率地利用异构集群中的计算和存储资源降低硬件投资。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest,并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试,TDengine和OpenTSDB对比测试,TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库(Time-Series Database)的性能差异,本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试,相同的数据产生器,相同的测试用例,相同的测试方法,以保证测试的客观公平。
TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时,为了不阻塞后续数据的写入,TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件,在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件,避免日志文件无限制地增长。
曾几何时,“万物互联”还只是人们对未来美好的设想和愿望。但随着物联网产业的快速进化,尤其是受到传统工业数字化转型浪潮的推动,接入物联网的设备总量已经呈井喷趋势。从路灯到电表,从生产线传感器到智能家居设备,物联网正深入到社会生产生活的方方面面,逐渐成为数字化经济时代关键的底层基础设施。
作为一名 Coder,你一定知道鼎鼎大名的 GitHub。这个拥有 143 万开发者的社区目前托管了 431 万个 git 项目,除了 Ruby on Rails、jQuery、Ruby、Erlang/OTP 等众多知名的开源项目外,近三年流行的开源库往往也都选择在 GitHub 首发,如:BootStrap、Node.js、CoffeScript 等。
小 T 导读:近年来,随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张,时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视,时序场景下通用型数据库步履维艰,各种时序数据库产品应运而起。但是,做一个优质的时序数据库真的很容易吗?本篇文章将从数据库开发者的角度,解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路,给到读者一些硬核技术思考。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档,特别是 数据模型 与 数据建模。除本文档之外,欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
一、IoTDB的研发背景 (一)IoTDB的发展历程 IoTDB是由清华大学大数据软件团队于2016年开始开发的一个物联网数据库项目,旨在满足大规模物联网和工业物联网应用的数据、存储和分析需求。2018年11月,IoTDB进入了Apache孵化器,开始了它的开源之旅。在孵化期间,IoTDB吸引了来自全球的贡献者和用户,并与其他Apache项目如Spark和Hadoop进行了无缝集成。2020年9月,IoTDB正式成为Apache顶级项目,并获2020年北京市科技进步一等奖。2021年10月,IoTDB受邀参
早在 TDengine 还在开发阶段,就知道了它是主要运用在物联网领域的数据库。它的创始人是一位充满热情的资深程序员--陶建辉老师。很早以前在极客时间的一个直播上认识了这位老师,他对编程以及创业的热情深深的感染了我,也打破了那个“程序员只能干到 35 岁”的谬论。TDengine,便是陶老师创办的涛思数据的一个产品。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,简单又方便。
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库(Time Series Database, TSDB), 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计,基于C语言开发。
2.4后,taosadapter拆分,想提供restful功能的6041端口需要安装后重启
时序数据库是近两年的热门话题,不断有新的时序数据库产品发布,但在我个人看来,目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案,帮助开发者认识各个产品的异同,为特定场景选择最适合的产品,各个数据库厂商基于自身优势和特点,设计发挥其产品最佳性能的场景,展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法,从不同维度来分析时序数据库产品的异同,同时也希望有更多的人关注时序数据库,在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策,共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限,难免有不妥之处,还望大家提出宝贵意见,多多批评指正。
本项目由涛思数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
看过很多压缩相关的技术文章,大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比,哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好,可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度,和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
FreeSWITCH是一个开源、高性能的多协议的媒体引擎和通信平台。TDengine是一个开源、高性能、分布式,支持SQL的时序数据库。
欧洲航天局科学数据中心(the European Space Agency Science Data Center,简称ESDC)利用TimescaleDB扩展切换到用PostgreSQL来存储他们的数据。ESDC的各种数据,包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB,还有使用开源工具查询跨数据集的需求。
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸,那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样,我们经常会说:“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的,低延时,高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统,你可能得到的是一个设计复杂,代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求,你可能省略了需求背后的一些前提条件,比如真实的需求可能是这样的:“我需要一个能够处理百万规模的并发(只是理论峰值,平均情况小于10万并发)读写操作(读写比例1:9,只有追加写,没有修改操作)的低延时,高可用的(可以接受一定程度数据不一致性的)系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的,高效又低成本的系统。
首先,一个好的监控系统必须非常迅速的接收,处理和记录传入的数据,这里的每一微秒都很重要,一开始可能并不明显,但当你的系统变得非常庞大的时候,所有的微秒加起来即使不会变成几分钟也会变成很多秒。
我们Datona Labs在开发和测试Solidity数据访问合约(S-DAC:Smart-Data-Access-Contract)模板过程中,经常需要使用只有很小数值的小数组(数组元素个数少)。在本示例中,研究了使用值数组(Value Array)是否比引用数组(Reference Array)更高效。
TDengine 是一种高性能的开源时序数据库,专门用于大规模数据的实时写入、存储和查询。它具有高效、稳定、可靠、灵活等特点,可在物联网、金融、工业互联网等领域应用中发挥巨大作用。TDengine 采用了自主研发的存储引擎 TAOS(Time Series Database for Autonomous and Optimized Systems),支持高并发的数据写入和查询,可以快速地处理亿级以上的数据量。此外,TDengine 提供了开放的 API 和丰富的生态工具链,可与多种数据分析、可视化工具集成,方便用户进行数据分析和挖掘。TDengine 还支持多种数据格式的存储,包括关系型、非关系型、半结构化等,可满足不同类型数据的存储和管理需求。
伴随新能源物联网的发展,生产、分配、消耗等各个方面由设备及传感器所产生的时序数据量越来越大,严重挑战传统的以关系型数据库为核心的解决方案,数据处理性能低下、数据架构臃肿、存储成本高昂等问题频发,如何应对大数据量下的数据存储、查询、分析,成为了能源企业目前迫切需要解决的难点,数字化转型升级迫在眉睫。我所在的公司江苏阿诗特作为一家具有20多年储能逆变器和户用储能研发能力的企业,在此背景下也开始探索数据架构升级的有效路径。
今天看到德哥分享的基于postgresql的prometheus数据远端存储方案,于是有了本文的实验。
本篇文章介绍SpringBoot项目集成TDengine后,如何通过MyBatis的mapper操作数据的增删改查,以及数据库,表的创建。
timescaledb的多节点模式已经推出很长时间,国内一直没有发布相关的教程,timescaledb官网上关于安装部署说的也不是很清楚,故此自己做了一版教程,也走了几个坑,有问题也可以问。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。Rianbond擅长应用自动化管理 ,两者结合起来实现1+1大于2,本文详细讲述如何整合TDengine和Rainbond,并通过整合实现高效快捷,便利简洁。
应用程序开发人员根据用于态势感知或识别长期趋势的指标创建仪表板。他们希望衡量他们的增长并将今天的每日活跃用户与一年前的价值进行比较。
SqlSugar 是一款 老牌 .NET 开源多库架构ORM框架 ,一套代码能支持多种数据库像Admin.net、Blog.Core、CoreShop等知名开源项目都采用了SqlSugar作为底层
---- 新智元报道 来源:爱倒腾的程序员 【新智元导读】两周前,涛思数据正式宣布完成B轮4700万美元融资。一个40人的的团队,四年的时间,前后共获得了来自红杉、经纬、GGV、明势等近7000万美元的投资,估值已超3亿美元,人均估值超5000万RMB。消息公布后,迎来很多惊叹。我自己,一个53岁的程序员,更是感慨万分。我本已到游山玩水的年龄,却凭自己2017年初写的一万八千多行程序,开启了第三次创业之旅,而且持续获得资本的青睐,得以继续折腾,追寻自己的梦想。周末得闲,总结一下自己的心路历程,与大
为了提供高可用能力、避免数据丢失,在分布式数据库或存储系统中需要设立数据副本机制,而副本的引入,可以说是分布式存储中的“万恶之源”。多副本之间应该满足强一致吗?强一致会导致请求延迟增加多少?强一致约束下能提供哪些可用性?诸如此类,种种问题,不一而足。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展,高效管理海量时间序列的需求越来越广泛,数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种,即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列,单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列,多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量,各个一元时间序列的采样时间点相同,所以数据可以用矩阵形式表示,每行为一个时间点,每列为一个一元时间序列。
Zabbix 6.0目前已发布beta1版本,包含众多新功能和新特性,本文主要介绍Zabbix 6.0 配置TimescaleDB,此安装配置方法可基本通用与其他版本。
PyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现,预训练模型权重和其他重要组件,可以帮助你快速入门。
今天我们继续高并发的话题,传统的云计算技术,本质上都是基于虚拟机的,云平台可以将一些性能强劲的物理服务器,拆分成若干个虚拟机,提供给用户使用,但在互联网发展到今天,虚拟机还是太重了。即使是飞天集群,新增部署虚拟机的时间也是以分钟来计的。但是对于互联网用户来讲20秒的等等就是就会千万50%以上的用户流失,不能忍受的煎熬,因此Docker秒级启动的速度也不是个完美的解决方案,最终还是要Serverless极速的伸缩才能满足客户需求。
Machbase 是一个针对工业物联网优化的超快时序数据库管理系统,提供数据合并和监控功能。 此外,它可以有效地构建边缘计算环境。Machbase Edge Edition 旨在即使嵌入在资源有限的小型设备中也具有高速处理性能。通过嵌入众多小型设备中的边缘版,可以通过收集和处理生产现场产生的所有数据来构建完美的边缘计算基础设施。Machbase Edge Edition 是边缘计算的最佳解决方案。
来源 | analyticsvidhya.com 【磐创AI导读】:让我们一起来看下近期热门的机器学习Github仓库,包括了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)与大数据等多个领域。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
开源,这一始于计算机编程底层的哲学,现已成为当下软件产业的巨轮。如同工业革命之于经济,开源理念之于前沿技术探索与软件生态建设则起到了无可替代的推动力。
4月2号万众期待的Zabbix4.2终于发布了!新版本提供了很多特性,接下来几期主要介绍Zabbix4.2的一些新特性的使用。本次主要介绍TimescaleDB。
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同,使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值,尤其使用内存表临时表进行排序,操作时。因此最好只分
使用Docker 快速体验TDengine的官方文档地址如下:https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/docker ,按照这个操作,外部的应用程序连不上TDengine,这里记录下体验的完整结果。
tdengine是国内涛思数据开源的一款高性能时序数据库,尤其针对物联网应用领域,大部分采用C++语言开发,所以不存在类似cassandra的GC问题,涛思官网对自家产品与其他几款时序数据库做了比较详尽的性能对比,详见:文档 | 涛思数据
2020年8月3日,涛思数据团队正式宣布,物联网大数据平台TDengine集群版开源。此次开源,我们在GitHub上传了23.9万行源代码,1198个源文件,包含我自己疫情期间写的一万余行C代码,终于又了却我一个心愿,不用再纠结。我们一个18人的团队,通过三年的努力,为全球物联网、工业互联网、车联网行业奉献了一个开源的、具有超强性能和分布式集群功能的专业大数据平台。
谈起他最近将要发布的一篇推文主题,涛思数据CEO陶建辉笑称,世界500强高科技公司的CEO也得写代码。作为一个50多岁还在写代码的“10倍工程师”,他在最近开源的TDengine 2.0版中又写了超1万行代码。
LSM 树广泛用于数据存储,例如 RocksDB、Apache AsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、Apache Accumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、Apache Cassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。
在QuestDB(https://questdb.io/),我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
物联网平台里模块很多,但其中很重要的一块就是数据处理,包括采集、存储、查询、分析和计算,是整个物联网行业里面比较共性的部分,个性化程度不高。
近日,EMQX 开源版 v4.3.17、v4.3.18、v4.4.6、v4.4.7,与企业版 v4.3.12、v4.3.13、v4.4.6、v4.4.7 八个维护版本正式发布。
2019.10 ZABBIX 4.4.0 正式发布,发布全新的基于Go语言编写全新agent2和众多新功能特性,接下来介绍最重要的新功能,TimescaleDB数据库,ZABBIX除了支持MySQL、PostgreSQL、Oracle和DB2之外,ZABBIX 官方正式宣布支持TimescaleDB。与传统的关系数据库相比,TimescaleDB有诸多优点:近乎线性的性能水平,支持自动即时删除旧的历史数据,更容易维护等等
今天我们继续高并发的话题,在上次的博客中我们有提到,Rust的Future机制非常有助于程序员按照更为自然、简洁的逻辑去设计系统,我们必须要知道高并发系统的关键在于立交桥的分流与导流构造而非信号灯的限流。因此把精力放在设计锁、互斥系这些信号系统上是非常事倍功半的。
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