实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，实时数据库系统的主要内容包括：
在工业大数据数据库存储领域，除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外，还有一种类型的数据库是非常常用，而且是非常有必要的，就是实时数据库，以及时序数据库。 但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？
概述 不知从何时起，物联网、大数据、云计算……等一大批概念词汇流行起来，占领着各大 IT 网站。不能把这三个语汇独立来看，而是现实系统体系化建设的三个方面。物联网以智能传感器为基础的网络化建设，对大量
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
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。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
用supabase实时数据库替换mapus协作地图里的firebase_q平面人的博客-CSDN博客
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
今年的腾讯互娱市场体系年会，由 tgideas 团队制作了一款以线下服务为主的微信小程序，参与到员工大会以及晚宴的多项环节中，应用的技术包括：公司智能网关+iBeacon 判定身份，小程序拉起导航，小程序云函数，云数据库，云储存，多场景使用实时数据库，小程序支付能力，内嵌 H5 小游戏，小程序红包能力。
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。
在传统工业控制领域，由于其自身的特殊性，有很多对实时数据处理的要求，特别是流程工业中，对各生产环节的监控要求十分严苛，需要通过监测数据实时反应出系统的状态，所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生，其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析，以实现过程状态的实时监控。
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中，报表工作作为基础型工作，其自动化、智能化已经成为了必然趋势，也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要，这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性，还可以增强决策的实时性和科学性，为企业的发展提供有力的支持。
为了实现web上的实时效果和多用户协作，传统的技术手段有哪些呢？实时效果，在vue上是可以实现的。而协作效果，就要用websocket等技术进行广播。 我理解的实时数据库，是不是结合了这2种功能的？ 阅读了socket.io，google的firebase在线实时数据库，它功能
实时数据库在HMI应用中必不可少，传统的Intouch，组态王等组态软件早期都是利用本机的二进制文件来做实时数据库存储。
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
利用mapus进行改造支持实时数据库supabase，让我们可以体验到实时地图协作的乐趣。
2019年8月17日，由云+社区主办的第25期云+社区技术沙龙——“小程序·云开发”系列沙龙（小游戏专场），在广州南国酒店举行，本期沙龙云+社区携手微信 & 云开发官方团队为大家揭秘爆款微信小游戏背后的技术，全面讲解小程序·云开发、实时数据库库及小游戏联机对战引擎，助力小游戏开发。同时，现场还设有Workshop，分享小游戏用云实践，通过现场手把手实操，帮助大家快速开发出一款流畅稳定的小游戏。现场技术热情高涨，座无虚席、交流氛围浓厚。
本文通过XXX高速公路收费系统（以下简称收费系统），来论述分布式数据库的设计与实现。收费系统是我公司近年来接的较为大型的项目，管理结构为三层结构：公司级、收费中心级、收费站级，各级之间即可独立的完成自身业务，又有自上而下的管理关系。收费中心、收费站均为三层C/S结构，公司级采取B/S结构。该系统的数据库也按照三层来设计，收费站存放本站的所有流水数据，收费中心存放所有数据，公司本部存放查询用汇总数据，收费站与收费中心使用事务复制来同歩数据，而收费中心与公司本部使用快照复制来同歩数据，并且使用分级的方法来测试收费站、收费中心与公司本部之间的数据同歩。 在本项目的开发过程中，我担任了数据库的设计工作。
为了更系统、深入的梳理数据库的发展脉络和最新进展，数据猿采访了多位业界专家，包括星环科技联合创始人刘汪根、PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇、达梦数据技术服务中心副总经理胡俊、南大通用GBase 8s产品线总经理崔志伟、酷克数据首席科学家杨胜文等，来共同探寻数据库的价值和未来。
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。
大唐先一科技是一家聚焦电力、能源行业系统解决方案的公司。所以，一款简单易用的实时数据库是不可或缺的。公司服务的电厂、分子公司遍布全国，因此各种实时数据库也是五花八门，给运维人员造成不小的困难。借着近年来大数据技术的发展，公司曾借助开源技术开发完成了一款分布式实时数据库XDB5.0。在经历压测后该款数据库也是成功的部署在了集团公司和各大分子公司，性能稳定性也是获取了客户的认可。但也存在一个问题，涉及技术众多、部署要求高、不易于维护。于是在2020年初，公司开始寻求新的解决途径，IoTDB由此进入了我们的优选方案。在近一年多与IoTDB开发团队反复的沟通、测试、验证中也见证了IoTDB的成长点滴。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
首先说明一下，我并没打算把这个项目设计的多么高大上。一个最简单的理由就是我没有那么多资源。比如做架构设计，要考虑计算机性能、数据库主从备份、服务多点部署和一些容灾问题，而这些都需要机器。但是我只有一台机器，所以也只能尽可能将这台机器的性能榨干，而主从、多点部署都问题就不能涉及了。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
单体应用逐渐被由服务组成的绞杀者应用程序(如绞杀藤蔓一般)所取代。最终，单体应用完全被绞杀者应用程序取代或成为另一个微服务。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理（本文） 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接：Event-Driven Data Management for Microservices ---- 微服务与分布式数据管理问题 单体应用一般只有一个关系型数据库，这样的好处是可以实现 ACID 保证： 原子性（Atomicity）：原子粒度的更改 一致性（Consi
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
TencentDB for DBbrain（以下简称DBbrain）中文名数据库智能管家，是一款智能诊断和优化数据库的产品，为用户提供实时的数据库防护，在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案，同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验，将大量数据库问题的诊断优化工作自动化，服务于云上和云下企业。
一、什么是内存数据库 传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，所以称做磁盘数据库（DRDB:Disk-Resident Database）。磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。 近年来，内存容量不断提高，价格不断下跌，操作系统已经可以支持更大的地址空间（计算机进入了64位时代），同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高，充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。 在数据库技术中，目前主要有两种方法来使用大量的内存。一种是在传统的数据库中，增大缓冲池，将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中，组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理，也就是常说的共享内存技术，这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database，也叫主存数据库)技术，就是干脆重新设计一种数据库管理系统，对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计，以更有效地使用CPU周期和内存，这种技术近乎把整个数据库放进内存中，因而会产生一些根本性的变化。
需要注意的是，小程序的实时通信需要考虑到网络延迟、带宽限制等因素，需要进行优化和测试，以确保通信的稳定性和可靠性。
△ Google I/O 的 AR/VR 沙箱体验区一直人头攒动 在几周前的 Google I/O 上，我们的 AR 开发平台 ARCore 发布了一个重要更新，相信关注我们的开发者们已经知道了：我们添加了诸如 Cloud Anchors 这样的新 API*，从而实现了多用户协作 AR 体验，带来了可以将 2D 图像激活为 3D 对象的 Augmented Images 技术。这些更新将会改变我们今天使用 AR 的方式，并使开发者能够创建更丰富、更沉浸的 AR 应用。 注: Cloud Anchors (
事件报警数据库通常用关系数据库就可以完成，技术难度不是很大。比如在SQL server数据库里创建一个table，包含如下几列：报警产生时间，确认时间，报警名称，描述，报警等级，确认与否等信息；有新报警，用insert语句将数据插入；读取的时候用select语句进行查询。
如果您接收的订阅出现此错误消息，可能是由以下几种原因导致的：缺失凭据：某些视图在发布时具有嵌入的凭据。如果嵌入式凭据现已过时或视图在重新发布时未包含嵌入式凭据，则您可能会收到以上错误消息。
这是一款实时和嵌入式软件，用来管理持续增长的复杂数据，来支持高级应用的特性。性能和可靠性，更短的产品开发周期等需求，驱使开发者在他们的设计中，考虑采用经验证的、成熟的商业数据库系统组件来，来满足应用层的这些需求。 McObject公司的eXtremeDB嵌入式数据库系列产品是将高性能、稳定性和简单易用性等特性同时融入了工业基的数据库引擎。 了解eXtremeDB产品系列或eXtremeDB特性。每个产品的页面，包含了eXtremeDB如何满足各个行业中的应用需求，例如内存数据库系统的超快性能，容错系统中高可用性的应用，SQL/ODBC，混合存储（内存和磁盘混合存储模式），64位系统的支持等等。 • 最快的内存数据库， • 几乎牢不可破：了解我们如何避免数据库破坏 • 多种应用接口： 两种 SQL， 两种更快的原始接口 • 非常灵活的数据存储：内存式、磁盘式或混合式 • 高可用性–组合选项 多种索引支持 • 极小尺寸和极小的内存消耗 eXtremeDB内存实时数据库把优异的性能、可靠性和开发效能与高效的实时数据库引擎完美结合。 合作伙伴
https://flink.apache.org/zh/usecases.html
面临问题 1.人机交互和用户界面不够友好 2.个性化UI需求 3.没有一套便捷的通用数据导入导出高效解决方案 4.系统安装包太大，应用部署和升级发布麻烦，版本控制较乱 5.不支持二次开发，系统模块化、组件化较差，扩展性不太好，应对业务变化不够灵活 系统技术总体架构——参考技术架构 此版本的C/S系统，基于.NET Framework 4.0， Windows技术平台下的富客户端应用； 采用自主的模块化可扩展的开发框架； O/R Mapping组件IBatis.Net 数据访问支持Access、
制造业如何实现大数据应用落地 朱志伟 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。 对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。 钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
2022年4月，Tapdata 启动 PDK 插件生态共建计划，致力于全面连接数据孤岛，加速构建更加开放的数据生态，旨在充分激发实时数据流动的价值，助力各行各业完成从传统数据架构平滑过渡到新一代数据库架构，为用户提供更好的数据服务体验。作为参与该计划的首批生态共建伙伴，Apache Doris 与 Tapdata 强强联手，共建下一代数据架构。
据统计，在信息化时代的今天，人们一天所接触到的信息量，是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外，人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如，对于很多企业决策者来说，在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯，现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。
在大数据技术生态当中，消息队列，主要是针对实时消息流的处理，而实时消息流场景下，常常需要解决的一个问题，就是数据一致性的问题，这其中又涉及到分布式事务。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲消息队列如何利用事务消息实现分布式事务？
本书主要介绍如何使用微服务构建应用程序，这是本书的第五章。第一章介绍了微服务架构模式，讨论了使用微服务的优点与缺点。第二和第三章描述了微服务架构内通信方式的对比。第四章探讨了与服务发现相关的内容。在本章中，我们稍微做了点调整，研究微服务架构中出现的分布式数据管理问题。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
Twitter曼哈顿数据库的横空出世表明当今的数据库技术已经无法满足大型互联网公司的独特需求，新一轮数据库技术革命已经启动。 Twitter是所有大型互联网公司中产品实时性和技术进化速度最快的一个，本周Twitter在博客中公布了实时数据服务的核心引擎——曼哈顿（Manhattan）数据库的技术细节。曼哈顿是一个分布式、实时数据库，服务对象是Twitter公司内部的多个团队和应用。 曼哈顿数据库的数据处理能力和速度让当今流行的开源数据库相形见绌，这些数据库已经无法满足Twitter规模的生产环境
在大数据和实时数据技术出现之前，数据的流转相对简单，整个过程类似于工厂的生产线。要么是将数据从相对静态的数据库移动到数仓中的适当位置，要么是将数据以一种标准化的方式在数据库和应用程序之间移动。
分布式事务，一直是实现分布式系统过程中最大的挑战。在只有单个数据源的单服务系统当中，只要这个数据源支持事务，例如大部分关系型数据库，和一些MQ服务，如activeMQ等，我们就可以很容易的实现事务。
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