2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。
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？
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。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库，适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景。
近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7，完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入，QPS最高可达350万，为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
在大型微服务架构中，服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库，Gorilla。Facebook 团队发现：
数据如同空气一样普遍，我们在手机的每一次点击都会产生数据，都可能被记录，被使用。数据存放在数据库中，数据库其实就是“数据的集合”。
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。
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。
智慧健康养老服务管理系统是北京怡养科技有限公司的建设项目，是内嵌智能家居、健康管理、综合评估、服务管理、呼叫中心、决策支持等模块在内的专业养老服务管理系统。基于老年人健康数据，以老年人综合评估管理和老年人风险预测分析模型与专家系统为技术支持，整合养老服务资源，为老年人提供精细化、专业化的照护管理计划和个人健康档案管理。
最近几年一直在使用监控系统，主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具，对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验，通过对比的方式来和大家分享一下。
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
微博广告基础架构团队负责人、技术专家，商业大数据平台及智能监控平台发起人，目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台（D+）等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学，曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文，拥有9项发明专利。
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。
在公有云的数据库产品清单里，近年出现了一个新的名词“时序数据库”。感觉数据库的产品已经不少了，时序数据库的用途是什么？为什么会诞生该产品？我们今天一起来看一下！
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。
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展，时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据，时序数据库在过去24个月内排名高居榜首，且远高于其他类型的数据库，可见业内对时序数据库的需求迫切。
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从
时序数据库是 Promtheus 监控平台的一部分，在了解其存储层的演化过程之前，我们需要先了解时序数据库及其要解决的根本问题。
电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据
上世纪60年代，网状和层状数据库揭开了数据库系统发展的帷幕；1970年，来自IBM实验室的Edgar F. Codd发表了《大型共享数据库数据的关系模型》论文，提出基于集合论和谓词逻辑的关系模型，为关系型数据库技术奠定了理论基础。之后关系型数据库快速发展，并为整个数据库生态培育了坚实肥沃的发展土壤。
[2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07
2月19日，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 《Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库》、《IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践》、《智能运维场景中的时序数据库选型与挑战》、《时序数据库 IoTDB 在360的落地实践》这4个主题。
腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发，现跟大家聊一下时序数据的概念，模型和使用场景等。
时序数据库，全称为时间序列数据库，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。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
什么是时间序列数据（Time Series Data，TSD，以下简称时序）从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据，简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中，我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此：（1）高效率的事务获取，（2）低延迟查询和（3）高并发查询率。 在下文中，我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库，并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点，这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换，平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点，并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同，MemSQL支持标准SQL，包括内部和外部联接，子查询，
在处理将大量数据放入 HashMap的项目时，作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算，得到的常驻内存是预期的两倍多。我们都知道 HashMaps 以空间换取时间。通过使用更多空间，我们能够使插入和检索更加高效。但是他们为那个时间权衡了多少空间？作者当下没有那个问题的答案，所以他决定测量并找出答案。如果你只是想知道答案，请跳到文章最后一节；当你看到图表时，你就会知道你在那里。此外，如果您想进行自己的分析，可以使用所有支持代码和数据。
数据 3 分钟 由 ACDU (中国 DBA 联盟) 与墨天轮联合出品的全新视频节目上线啦～三分钟带你来了解数据行业动态，节目内容主要包含数据行业最新的产品发布、公司大事件、行业新闻等。 本期内容概览： GitHub开放全世界最大安全咨询数据库； 国内首款金融数据库性能测试工具DataBench-T正式开源； 甲骨文史上最大收购——283亿美元收购Cerner； 时序数据库Timescale完成1.1亿元C轮融资； 国内超融合时序数据库MatrixDB 4.4正式发布。 往期回顾： 20220218期：M
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。
随着云计算技术的广泛应用，越来越多的项目部署和迁移到云端，传统的监控告警系统在短时间内还不能适配云上的服务。为了实现实时系统运行状态的展示、故障的及时告警、历史状态的回看，可以基于开源的时序数据库Prometheus和可视化工具Grafana，搭配相关工具，快速搭建一个可靠准确的监控告警系统。本文记录了整个设计和搭建过程，以及遇到的一些问题和解决方法。
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
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。
influxdb是一种时序数据库，时序数据库简而言之就是针对时间为KEY的数据存储系统。其可存储海量数据，并且查询性能非常强，可以用来做基于时间的应用，比如日志存储、温度计采集等。本文通过安装部署、以及简单实用，初步体验influxdb。
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
腾讯云已为多个爆款微信小游戏提供服务，腾讯云数据库团队在多年MongoDB运营&支持微信小游戏服务经验总结，MongoDB产品经理李晓慧在7月26日在厦门举行的《腾讯云GAME-TECH游戏开发者技术沙龙》上，为广大开发者分享了腾讯云MongoDB在小游戏中的实践应用，帮助刚刚走进小游戏开发的同学们提供干货。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
2021年度云原生数据库 PolarDB 产品介绍： PolarDB是阿里云自主研发的下一代关系型分布式云原生数据库，目前兼容三种数据库引擎：MySQL、PostgreSQL、高度兼容Oracle语法。计算能力最高可扩展至1000核以上，存储容量最高可达 100T。同时具有开源数据库简单、可扩展、高速迭代的优势，适合各个行业公司的创新业务使用。 获奖理由： 2021年3月PolarDB在墨天轮国产数据库流行度云原生数据库排行榜排名跃居 TOP 1。PolarDB直面云原生，是全球范围内业界首个实现了存储、
在无数数据库行业的老将新兵中，我们注意到一批力图解决大数据语境下，数据库使用和运维难题的“引路人”。今天，InfoQ 的专访对象 --- 姚延栋，正是这批大数据“引路人”中的一个。
4月25日，清华软件学院师生校友相约云端，共贺清华大学109周年校庆，软件学院建院19周年。
2月19日，，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
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。
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。
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