时间序列数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，具备写多读少、冷热分明、高并发写入、无事务要求、海量数据持续写入等特点，可以基于时间区间聚合分析和高效检索，广泛应用在物联网、经济金融、环境监控、工业制造、农业生产、硬件和软件系统监控等场景。
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。
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。
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。
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
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比，欢迎大家在评论区发表自己的见解。
万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘，迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。
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。
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
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。
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。
了解使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Kubernetes 的优势和挑战，以及他们的潜在继任者。
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。
距离上一篇《张高兴的 .NET Core IoT 入门指南》系列博客的发布已经过去 2 年的时间了，2 年的时间 .NET 版本发生了巨大的变化，.NET Core 也已不复存在，因此本系列博客更名为 《张高兴的 .NET IoT 入门指南》，我也重新审阅了之前的内容进行了相应的更改以保证内容的时效性。
如果您的环境为自己装的系统,需要去掉SELINUX和防火墙的因素干扰,由于为测试环境,所以做如下处理(如果为生产环境,谨慎关闭)
时序数据库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。
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。
Citus 是 Postgres 的开源扩展，它在集群中的多个节点上分布数据和查询。因为 Citus 是 Postgres 的扩展（不是 fork），所以当您使用 Citus 时，您也在使用 Postgres。您可以利用最新的 Postgres 功能、工具和生态系统。
注意这里yum方式安装里会默认安装timescaledb-2-loader-postgresql-12-2.4.0-0.el7.x86_64这个包
之前写过一个 IoTDB 数据模型 的介绍 ，但是实际例子举得不多，所以部分用户对于一个实际系统如何建模还比较困惑，今天主要介绍一下建模实例。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布，现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
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。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（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。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网（Internet of Things，简称IOT）是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息，并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点，传统的关系型数据库在面对物联网数据时，显得应对发力，基本上属于功能过剩但性能不足。 目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下:
各位老师大家上午好，我们组的题目是智能网联汽车大数据基础平台的构建。我们的指导企业是西部智联。我们的汇报将从这五个方面进行展开，第一个方面是项目背景与需求分析。
Prometheus使用postgresql需要使用postgresql-adapter进行数据转换。在安装postgresql-adapter之前需要安装2个扩展：pg_prometheus和timescaledb
这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
对时序数据的处理有两种方式，如图所示，右边是 SQL，左边是自定义查询语言，也称为 NoSQL，处于中间地带的称为 SQL-LIKE 语言。
在时间序列工作负载中，应用程序（例如一些实时应用程序查询最近的信息，同时归档旧信息。
IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集
Postgres Operator 在由 Patroni 提供支持的 Kubernetes (K8s) 上提供易于运行的高可用性 PostgreSQL 集群。它仅通过 Postgres 清单 (CRD) 进行配置，以轻松集成到自动化 CI/CD 管道中，而无需直接访问 Kubernetes API，从而促进基础设施即代码(infrastructure as code)而不是手动操作。
promscale 是一个开源的可观察性后端，用于由 SQL 提供支持的指标和跟踪。
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
Prometheus内部主要分为三大块，Retrieval是负责定时去暴露的目标页面上去抓取采样指标数据，Storage是负责将采样数据写磁盘，PromQL是Prometheus提供的查询语言模块
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
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。
PostgreSQL是数据库管理系统，它在去年（2020）的DB-Engines排名中获得了比任何其他 360 个受监控数据库系统更多的受欢迎程度。
全球知名的数据库流行度排行榜网站 DB-Engines 于今日宣布：PostgreSQL 为 2018 年度数据库管理系统。理由如下：
📷 官方手册：https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus？ Citus 可以扩展多远？ 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
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
时序数据库有很多，比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库，可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而，它们的设计不同，并提供独特的功能，这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异，从而为寻求最适合其特定需求的解决方案（作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除）的用户提供见解。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
Sentry 已经在名为 Search，Tagstore（用于事件标签）和 TSDB（时间序列数据库，为大多数图形提供动力）的抽象服务接口上运行。这些服务中的每一个都有自己的生产实现，这些实现由标准关系性 SQL（用于 Search 和 Tagstore ）和 Redis（用于 TSDB ）支持，这些服务在 Sentry 中已经使用了很多年。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。
在现实生活中，很多场景都需要ID生成器，比如说电商平台的订单号生成、银行的叫号系统等。针对不用的业务需求，ID生成策略也不一样，比如电商平台的订单号可以由时间序列组成，银行的叫号系统则是自然数自增序列。对于自增序列的ID生成器，在多并发环境下，为保证严格的自增，常常可以通过锁来保证。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身：Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
在这篇博文中，我们会介绍如何在零停机时间的前提下，使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱，比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版，但该流程不只适用于 RDS，也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
使用 PGO 在 Kubernetes 上运行 Cloud Native PostgreSQL：来自 Crunchy Data 的 Postgres Operator！
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
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