有反记账标记的会计分录，业务数据转换规则如下： S + 反记账：转换为H + 金额取反 H + 反记账：转换为S + 金额取反 示例： 借方（S） 应付账款 100 贷方（H） 应收账款 100...反记账=X 转换如下： 借方（S） 应付账款 100 借方（S） 应收账款 -100 ECC和S4中的数据存储 ECC和S4中会计凭证明细数据存储在表：BSEG S4中新增数据存储表ACDOCA...针对上述有反记账的FI会计凭证明细数据，ACDOCA表中直接存储根据**“1.2 业务数据转换规则”** 转换之后的数据。...实际项目中出具报表时，注意这个部分的变化。...原始数据： 转换后数据： 如下表中数据所示： BSEG和ACDOCA关联字段 编写功能说明书时，需求提供BSEG和ACDOCA间的关联字段，关联字段如下所示：
为什么叫做时序数据呢？因为这些数据最典型的特征是记录了每个设备在不同时刻的某些指标的变化情况。...在工业运输和工程机械的使用过程中，省10%的油，就能带来很高的经济效益。 要在工业场景中持续发挥数据价值，本质上取决于到底能采集和管理多少时序数据。...为什么现在又重新把这些数据拿出来讲？因为在工业领域的需求在发生变化。...一个工厂同一个型号的生产设备不止一台，这些相同型号的设备，当观测指标都相同的时候，IoTDB提供了模板化管理方式。对于设备上多个指标，它能同时去采集；采集频率也相同的时候，可以用对齐的采集模式。...当系统完全切换成IoTDB，我们将它原来在CTV中三年的数据重新导入，过去用其他系统三年存储的200TB的数据，在IoTDB能被压缩到16TB，几乎降低了90%的存储成本。
左边这个图是 OpenTSDB 中的一个数据结构，但大家都了解 OpenTSDB 中的数据其实是存储在 HBase 之上。...第三个我们在性能优化的点，就是说我们查出来的这些 HBase 中的数据，我们不是直接通过 sessionAPI 的方式插入到 IoTDB 里头。为什么不这样做呢？...一个是因为我们之前就是在开始 IoTDB 的开源项目的时候，我们其实很深入的研究过存储层的这一块代码，我们对 TsFile 这块代码也很熟悉，所以自然而然的就想到了说，我们直接把从 OpenTSDB 中查询出来的数据直接写成...还有一个就是比如说我们可以支持不同的存储组，然后它使用不同的虚拟存储组的数量，为什么有这个需求？其实也是项目中遇到了，当然我们也把它做了一下，其他的我们也都是在项目中碰到的一些事情。...下面一个工具其实是我们最近正在做的智能科研出来的一个叫 TsFile 的管理工具，这个工具其实也是源自于我们自己在源码学习过程中，我们需要了解 IoTDB 的存储引擎，但是同时就是 IoTDB 其实我们有一个
首先，在最开始关系数据库和键值数据库刚出生的时候，大家通常在用关系数据库或者键值数据库来存储时序数据，人们会发现这两类数据库在管理时序数据的时候，遇到模型扩展性较差的问题，包括它的压缩比可能比较低。...同时，为物联网场景我们也设计了专属的数据模型，包括存储引擎以及共识协议，全方位的去提升数据在物联网领域的存储和优化。...第二个方式就是一个设备的所有特点可以同时采集，最后让它赋予相同的时间戳。通过这种采集方式，其实有不同的存储模型来适配这两种采集方式是更加优化的。...人们通常会对这些信息进行比较丰富的查询，而且这些信息的数据量也比数据点能够达到相同的量级。因此我们为了不造成单点瓶颈，以及能够利用多节点并行处理的方式，我们将元数据和数据都进行一个分区存储。...同时，支持把监控指标输出到 JXM、Prometheus 和 IoTDB 等不同的外部系统中，同时指标也可以去写回到 IoTDB 本地。
前言 上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。...下面将从 5 个部分来阐释 IoTDB 中涉及的元数据管理：TsFile 管理、存储组管理、时间序列管理、元数据模板管理和节点管理。...对齐指的是不同传感器的值同时到来，即时间序列可以按一列时间戳来存储，例如我们看之前的数据模式图，设备 w002 和 w003 分属两个实体，它们之下的两条时间序列是非对齐的，即存储的时间戳和时间间隔可以不一致...结合上图的数据模式，假如我们想统计 root.BHSFC 存储组中的节点数，则 SQL 语句为： count nodes root.BHSFC.Q1.* level=3 输出结果为： IoTDB> count...3 设置时区 3.1 背景 & 问题 我们将之前例子中相同的一份 csv 的数据使用 import-csv 工具导入 IoTDB（使用默认参数），假如查询时间在 2022 年 1 月 12 日 11
IoTDB是一个专门为物联网设备产生的时序数据而设计的数据库管理系统，它可以提供数据采集、存储和分析等服务。它适用于高频数据写入、大容量数据存储和复杂分析查询等场景，可以部署在边缘和云端。...TimescaleDB使用与PostgreSQL相同的SQL语言进行查询，并提供了一些时序相关的函数和操作。 4.存储空间占用 IoTDB使用多种压缩算法来减少存储空间占用，并支持自动删除过期数据。...例如，在不同层级上部署IoTDB后，用户可以根据自己的业务逻辑选择合适的存储策略、访问模式、安全机制等，并通过SQL语言或API接口进行操作。 IoTDB可以为用户节省成本和资源，提高运维效率和质量。...例如，在使用IoTDB后，用户无需担心时序数据存储空间不足或查询速度过慢等问题，并且可以通过简单易用的管理工具进行数据库监控和维护。...四、IoTDB未来的发展方向和计划 下一步，在清华大数据软件团队的引领下，IoTDB将支持更多的数据类型、查询语言、存储引擎、数据分析工具、安全机制和分布式协议。
IoTDB是由Apache基金会运维的一款时序数据库管理系统，可以为用户提供数据收集、存储和分析等服务。IoTDB的创始团队来自清华大学软件学院，并一直在领导IoTDB社区的开发和推广工作。...然而EdgeX Foundry和IoTDB定义的数据模型和类型互不兼容，EdgeX Foundry无法直接调用IoTDB的接口存储输出的数据。下表是它们各自支持的数据类型。...该服务启动后会自动设置存储空间、存储路径、数据模型转换等一系列配置，使EdgeX Foundry采集到的数据自动转储到IoTDB边缘版实例中，无需额外的手工配置。...以EdgeX模型Reading而非Event中的时间戳作为IoTDB所保存序列的时标 该EdgeX Foundry与IoTDB的适配服务支持原码和容器双模式运行。...使用该同步工具需要首先启动IoTDB，且该工具目前不支持在外部主机，因此暂时未集成到本适配服务中，尤其是在容器模式场景下。
它包含三种类型的表格格式木质，Avro和Orc.in Apache iceberg表格格式与文件集合和文件格式的集合执行相同的东西，允许您在单个文件中跳过数据 它是一种用于在非常大型和比例表上跟踪和控制的新技术格式...它是针对分析和扫描优化的数据存储抽象，其可以在几分钟内将更改应用于HDF中的数据集，并支持多个增量处理系统来处理数据。...写入模式上的副本是当我们更新数据时，我们需要通过索引获取更新数据中涉及的文件，然后读取数据并合并更新的数据。...在Hudi系统的帮助下，很容易在MySQL，HBase和Cassandra中收集增量数据，并将其保存到Hudi。然后，presto，spark和hive可以快速阅读这些递增更新的数据。 ?...IOTDB和TSFile还提供相应的客户端工具，以满足用户在SQL，脚本和图形格式中查看数据的需求。
：IoTDB在实际公司中的使用信息收集 IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution 以及各种生态的连接器。...这一章主要想聊一聊： 为什么重复造轮子，从物联网行业的数据特点到 IoTDB 的发展过程 这个轮子造的怎么样，IoTDB 和竞品测试对比 时序数据 我个人理解时序数据是基于时间维度的同一个物体或概念的值构成的一个序列数据...下面的介绍中，使用由简单到复杂的数据逐步介绍在物联网行业中，通用的一些问题和方向。 1.基本存储 假如我是一个公司，对外播报北京、天津、上海三地的温度数据，从而实现盈利。...IoTDB 的前身 某公司在实际业务中，20 万设备保存了 3 年的数据，TB级别的数据使得 Oracle 被拖的根本吃不消。关键的问题点还不仅仅是存量数据大，新增数据依然以非常快的速度在增长。...Cassandra 在经过大量的努力之后，最后发现如果再改可能就需要大面积的重构 Cassandra 数据的代码了，最终决定重新设计一个存储方式，来解决物联网场景下的时序数据高效写入、低延迟读取、高压缩比持久化
以此实现这样一个对于多用户的信息安全的一个供给模式。 03 IoTDB 在机载云制造系统的应用 第三方面，我重点介绍一下 IoTDB 在机载云制造系统里面的具体应用。...在云制造的过程中，涉及到这样几方面需求：对于工厂现场的加工设备、装备设备、物流设备等设备的边缘采集以及边缘处理的需求；第二部分，对于这些生产制造过程当中完整数据的数据存储的需求；第三方面，对于云上的业务系统与数据中心的数据交互...因此，我们将 IoTDB 应用于我们的机载智能云制造系统的研制过程中，具体包括在数据采集和存储和应用的维度都进行了具体的应用。 形成了这样一个应用的系统架构，包括三个方面的内容。...第二部分，我们将其应用于我们的数据中心中，将其作为核心的组件，基于 IoTDB 的高读写性能、高超压缩比和 HDFS 的集成组件，实现对于实时数据的高效分布式的存储。...另外一方面，我们也是基于这样的平台和系统，将 IoTDB 构建这样组织级的数据采集协议库，并且将其部署在云制造中心里面，来向不同的工厂来提供服务。
让我们来看看钢铁行业为什么要开展智能运维？首先是钢铁行业数字化转型的需要，钢铁行业高度自动化，但全口径设备数据在线率不足 1%；以人为主，设备维护经验知识碎片化；设备维护数据没有得到有效开发。...66 万条检修项目标准中，43% 属于周期项目，定期更换、修理项目占比超 30%。主产线定修周期、时间仍维持在 3 年前水平，关键设备多周期维护，逢停必修、以修代检情况普遍。...03 平台遇到的问题 在平台的建设过程中，我们遇到了很多问题，其中最难的问题是传统的时序数据库不能承受我们这个量级的数据。它们的读写性能均不能满足我们的要求，不能用低成本来实现我们的目标。...我们做了实验，IoTDB 单时间序列我们造了 2000 亿个时序点，做降采样查询到 100 万个点，时间在 10 多秒到 30 秒上下。 让我们来看看 IoTDB 能否用少量磁盘存储目标数据。...与同类数据库产品相比，IoTDB 去除了不必要重复存储的字段，节省了大量存储空间；IoTDB 采用复合压缩算法，压缩效果较好，目前观测约为 1/10。
连续查询在某些系统中又被称为连续聚集。具体的，它允许用户在系统中定义定时查询任务，定时将聚合查询的结果物化到指定的序列中。通过定义持续查询，可避免在大数据量、高复杂聚合场景下产生的时间开销。...[IOTDB-1199] 支持对齐时间序列和元数据模板 [IOTDB-1319] 支持触发器功能 [IOTDB-1391] 支持新的聚合函数 extreme (绝对值的最大值) [IOTDB-1399...[IOTDB-1775] 新增 CAST 函数来进行数据类型的转换 [IOTDB-1823] 新增根据多个元数据层级的局和操作，即 group by multi level [IOTDB-1844...[IOTDB-1857] 在集群模式的非查询执行操作中移除了 CountPlan 相关的无效代码 [IOTDB-1884] 在 sum 聚合中对 0 和空值进行了区分 [IOTDB-1924]...] 实现了新的合并执行和调度策略 [ISSUE-3856] 对 RaftLogManager 的 commitTo 进行了异常处理优化 [Cluster] 优化了集群模式下节点重启的握手策略
当你发现写了一些数据之后，数据目录还是空的，这时候数据就在写前日志和内存里。 写前日志是按照存储组组织的，一个写前日志文件对应一个 TsFile 文件。...迁移的IoTDB版本要相同。 介绍几个场景： 1....把 A 机器上的 IoTDB 的部分存储组的数据迁移到 B 机器上 想迁移数据，元数据一定要迁移。...首先把 A 机器的 data/system 目录拷贝到 B 机器上，接下来把 A 机器数据目录里的部分存储组目录拷贝到 B 机器，在 B 机器配置好对应的目录。启动 B 机器的 IoTDB 即可。...各个用户的权限在 conf/jmx.access 中。
上一章聊到在车联网或物联网中对数据库的需求，以及 IoTDB 的整体架构，详情请见： 时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之系统架构（二） 打一波广告，欢迎大家访问IoTDB 仓库，求一波 Star...在第二章中介绍到物联网中的时序数据的特点：存量数据非常大，如果遍历几百亿数据，时间差距明显就拉开了。...1.2 数据编码和压缩 因为物理相关的数据他们类型相同，可以使用多种多样的编码方式，比如 IoTDB 中就提供了 8 种编码方式，这个不具体聊，等后面章节再说。...看到这里应该能理解每个英文名词的意思： ChunkGroup 代表了设备(逻辑概念上的一个集合)一段时间内的数据，在 IoTDB 中称为 Device。...Chunk 代表了测点数据(逻辑概念上的某一类数据的集合,如体温数据)，在 IoTDB 中称为 Measurement。 Page 中存储的是具体数据，包含一个时间序列、一个值序列。
三、IoTDB的文件类型 在IoTDB中，需要存储的数据种类繁多。现在我来给大家介绍IoTDB的数据存储策略，方便大家对IoTDB的数据管理有一个直观的了解。...首先呢，IoTDB存储的数据分为三类，即数据文件、系统文件和预写日志文件。 (1)数据文件 数据文件存储用户写入IoTDB的所有数据，IoTDB包含TsFile和其他文件。...(2)系统文件 系统文件包括模式文件，模式文件存储IoTDB中数据的元数据信息。它可以通过配置base_dir配置项目。 (3)预写日志文件 预写日志文件存储WAL文件。...InfluxDB 中的 tag 在 IoTDB 中使用 database 和 measurement 之间的路径表达。...通过对IoTDB的详细介绍和使用方法的阐述，相信读者已经对IoTDB有了深入的了解。在未来的物联网应用中，IoTDB将继续发挥其在时序数据管理方面的优势，为物联网技术的发展和应用提供有力的支持。
数据模型的设计：时间序列在逻辑层次上的组织方式和在物理模式中的存储； 2. TsFile 文件格式：自研的列式存储文件格式，同时满足写入、查询等的高效性； 3....上图中则展示了序列簇的概念，一个序列簇中可能包含多个设备，它们的数据将一起存储在 TsFile（一种文件结构，在后文中会讲解）中。 2....IoTDB 引擎结构如下图： 图中我们可以看到主要是用于处理 TsFile 的写入、读取、和管理的存储引擎部分，在这部分中运用了自动延迟分离技术（如下图）： 对于大多数都在正常的 TsFile 中，...在上图的实验中，我们可以看到，当查询数据规模较大时，IoTDB 具有更好的性能，IoTDB 的优势在大规模数据聚合中尤为显著。...丰富的可扩展查询，以及在 TsFile 中预计算的统计信息，使 IoTDB 能够在 OLTP 和 OLAP 任务中实现高效处理。
我在 Apache IoTDB 中主要负责查询引擎方面的工作。...在开源社区中，开发者可以接触到来自不同公司、高校，具有不同背景的同学，大家为了相同的目标共同努力、一起成长，这对开发者来说是很有吸引力的，也是一个开源软件能够持续健康发展的根本。...Committer 刘旭鑫 清华大学软件学院研一学生 主要贡献有： 在 0.13 版本中重新设计和实现了数据合并模块，并进行长期维护。...从那个时候开始就在乔嘉林学长和田原学长的帮助下，学习 TsFile 中的文件结构以及 IoTDB 的查询模式和执行流程。...从0到1自研时序存储方案、物联网数据模型、低流量数据传输方案，使得纳秒级采样数据写入无压力、TB级数据查询毫秒级、数据存储无损压缩数十倍。核心技术源自清华、自主可控。
在 12 月 3 日上午的大会主论坛上，分享了 Apache IoTDB 在中国核电和国网信通两个规模企业的优秀实践案例，及 IoTDB 在德国汽车生产线多级数据同步中的应用实践。...Julian Feinauer 在大会上表示，IoTDB 目前应用于德国某著名品牌汽车生产线的电动机数据实时采集和存储，利用边缘版数据库存储非实时需求数据，并通过 IoTDB 的同步协议，将传输的数据量从超过...在高科技需求的航空工业方面，中航机载航空工业机载共性中心高级工程师王闯在大会上表示，中航机载基于 IoTDB 构建机载云制造系统数据中台，处理工业现场的多设备实时数据的采集和边缘缓存、数据中心数据的集中存储与云上业务系统的数据交互和调用...此外，IoTDB 还有效支持超过10年装备数据的降采样查询，帮助宝武装备用更低的成本，进一步的实现了智能运维的目标。 IoTDB 在中冶赛迪也参与了时序数据采集、存储、处理、分析的全流程应用。...，包括新路径模式支持、根据 tag 过滤时间序列等；一部分是对于新工具的研发，包括数据备份和迁移工具、IoTDB 独创列式存储文件 TsFile 管理工具等。
Ceph采用分布式对象存储架构，通过分布式对象存储集群来实现数据存储和访问。它利用副本和数据条带化技术提高数据的可用性和可靠性，并支持动态扩缩容。Ceph具有较高的性能，能够支持多种读写操作模式。...Ceph在以下几种场景下是最适合的选择：云存储：Ceph具有高度可扩展性和强大的数据分发和数据冗余机制，使其非常适合在云存储环境中使用。它可以有效地存储和管理海量的数据，并能够提供高可用性和数据保护。...此外，Ceph还支持与流行的大数据处理框架（如Hadoop和Spark）的集成，方便用户进行大规模数据分析和处理。虚拟化环境：Ceph的高可用性和可靠性使其成为虚拟化环境中的理想存储解决方案。...虚拟机的磁盘镜像可以存储在Ceph集群中，并且可以在多个节点上进行复制和分发，以提供高可用性和容错能力。此外，Ceph还支持动态存储容量管理和快照功能，方便对虚拟机进行管理和备份。...综上所述，Ceph在云存储、大数据分析和虚拟化环境中具有以下应用优势：高可扩展性和灵活性：Ceph可以根据需求动态扩展存储容量，适应不断增长的数据需求。
工业领域中的时序数据，一开始存储在关系数据库中，后来因时序数据的处理越来越麻烦，很难用关系数据库快捷方便的达成。于是工业领域开始产生了需要更方便处理时序数据的数据库的需求。...Persistence Market Research 在 2020 年的报告中这样说：“ Data Historian 和 IIoT 解决方案都能够通过传感器和执行器收集数据，用于记录和分析，以获得更深入的感知...如今时序数据库中较为出名的产品 InfluxDB，其公司前期采用了 LevelDB 的 LSM 存储引擎，之后不满足其性能于是研发 TSM 存储引擎。而清华团队在一开始就采取完全自研的方式来构建产品。...4.1 工业友好的物联网原生模型 Apache IoTDB 的数据模式是物联网原生模型，支持树状结构，如下图的车联网例子。...4.2 “端-边-云”数据 协同解决方案 Apache IoTDB 使用自研列式存储文件格式 TsFile ，数据在终端只需进行一次处理，就可以端云共用，使得一种文件格式贯穿“端-边-云”，避免重复计算和
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