2.2.1 工业时序数据的生命周期 像上面这样的时序数据在哪里产生最多呢？答案是工业领域。...典型的应用工业时序数据的流程为：从设备端采集数据，通过接口写入数据库中，数据库选择合适的方法储存这些数据，并根据不同需求来处理数据，如监控预警，分析预测，或者引入人工智能方法。...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。...我们来看一个实例：某企业有超过 2 万个风机，一个风机有 120 - 510 个传感器，采集频率高达 50 Hz，也就是每个传感器可达到 1 秒 50 个数据点的采集峰值，总量每秒采集 5 亿个点的数据...总结一下，想要有效处理时序数据，理想的工业数据库应该能做到以下几点： 为研发出理想的工业时序数据库，达到上述工业场景必备的时序数据处理特征，工业领域研究者们进行了长期的摸索，工业时序数据库也经历了漫长而曲折的发展过程
传统的数据库系统在处理这些海量数据时通常面临性能瓶颈、数据一致性问题和存储效率低下等挑战。因此，选择一个专门支持时序数据的数据库系统显得尤为重要。...YashanDB作为一种现代化的数据库解决方案，提供了多种功能，可以高效处理时序数据，为用户提供存储、查询和分析的支持。...例如，单机部署适合处理较小规模的实时数据流，而分布式部署能够灵活扩展以应对海量的时序数据。共享集群的设计提供了多实例并发处理的能力，以满足对高吞吐量和低延迟的需求。1....这些存储引擎各有利弊，用户需要根据具体的业务场景选择合适的存储结构。- HEAP存储：适合频繁插入、更新操作的时序数据，能够在数据写入时随机寻找存储位置。...- 实施MVCC与隔离策略：在进行时序数据同时读写时，实现有效的多版本并发控制，确保数据一致性。- 优化查询性能：建立合适的索引、使用聚合函数并实现定时处理，以充分挖掘时序数据潜在价值。
前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测...对于本来的事例就无规律可循，这种事情是用Microsoft时序算法无法预测的，或者预测结果是不准的，比如：大师，您帮我算算我下期彩票买什么号能中一等奖？？？我那个去！.......其实经过上面的分析已经得到对于排列三这种彩票他是有规律就是出现的概率集中于中间值，也就是4，如果从长期来看买这块数据肯定能赚。...然后我们将这部分值保存到数据库，然后拿着这部分胜利的数据，去到彩票网站买彩票去！ 嘿嘿...接下来的事我就等着：升职、加薪、出任CEO、赢取白富美、走上人生巅峰.....哈哈......4+7+5=16...哈哈，我利用“求和”这种方案就买16这个数字了！ 但是我详细看了看... 尼玛!...选择的数字得到的回报率是不一样的！
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 为什么需要时序数据库？...时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1....1.3 场景选择 是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？ 答案：是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。...时序数据库的数据结构 传统数据库存储采用的都是 B+ tree，原因是查询和顺序插入时有利于减少寻道次数的。然而对于 90% 以上场景都是写入的时序数据库，使用了 LSM tree 更合适。...计划后面写一篇 关于InfluxDB 的文章，上文的大部分内容是 google + 个人理解，如果发现哪里有误，欢迎指出。 3.
你前期教人学，收费情有可原，后面这要钱不合适了。 另外，店主出售: 出售店主 小怼怼的杂货铺 5购买 5块钱，买不了吃亏，买不了上当，本链接长期有效（穷的揭不开锅了）。...还有个小技巧就是，如果一份时序数据特别大，你可视化以后，它不乱，从某种程度来讲，这个数据是可以被解释的。 先看附件一的温度变化 首先可以知道，数据不乱，具有可解释性。...这个图是温度图，可以看到右边就是平稳一些，左边在抖动 这是最终的质量参数 很明显，这时序数据有规律，不乱，BCD集中在一起在区间10~30之间。A一个人远走高飞，也很稳定。
比如购物这个问题，甲可以在淘宝上买衣服，乙可以在亚马逊上买书，丙可以在京东上买手机。 谁买东西？是甲、乙和丙，他们都能抽象成人。 买什么东西？有衣服、书和手机，它们都能抽象成货。 在哪里买？...第三个阶段是对概念模型实例化，得到相对详细的设计模型。...换句话说，设计模型是概念模型在特定环境和条件下的实例化，实例化后的对象行为执行了概念模型描述的那些信息。 以下是面向对象分析设计的完整过程，它表达了现实世界是怎么通过 UML 映射到对象世界的。...上图是一个简单的部署图，表达了客户端比如浏览器这个节点，会请求到 Web 服务器节点，最后通过数据库服务器节点返回数据。...分析类展示出来的已经是系统实现的原型，进入设计建模阶段，我们做的工作就是要选择合适的实现方式来实现这个原型。 设计建模阶段，我们采用设计模型时序图来实现概念模型中的交互。
比如购物这个问题，甲可以在淘宝上买衣服，乙可以在亚马逊上买书，丙可以在京东上买手机。 谁买东西？是甲、乙和丙，他们都能抽象成人。 买什么东西？有衣服、书和手机，它们都能抽象成货。 在哪里买？...第三个阶段是对概念模型实例化，得到相对详细的设计模型。 ?...换句话说，设计模型是概念模型在特定环境和条件下的实例化，实例化后的对象行为执行了概念模型描述的那些信息。 以下是面向对象分析设计的完整过程，它表达了现实世界是怎么通过 UML 映射到对象世界的。 ?...上图是一个简单的部署图，表达了客户端比如浏览器这个节点，会请求到 Web 服务器节点，最后通过数据库服务器节点返回数据。...分析类展示出来的已经是系统实现的原型，进入设计建模阶段，我们做的工作就是要选择合适的实现方式来实现这个原型。 设计建模阶段，我们采用设计模型时序图来实现概念模型中的交互。
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。...涵盖了从北到南，从西到东的主要城市，也就是说无论用户在哪里，我们都可以选择对应比较近的地域。 理由3：:带宽可选择多样。...也就是说高配一点的腾讯云服务器可以一次买5台，普通配置的最多可以一次购买20台，如果我们是要买多台腾讯云服务器，每台便宜一些，加起来节省的数字相信会让用户非常满意。...不管买多长时间都是有折扣的，不像有些云厂商那样，必须买一年以上才有优惠。这点腾讯云还是很给力的。...理由6：:搭配云数据库-MySQL高可用版，更好的满足用户实际需求 我们买了云服务器之后，有些用户还需要购买数据库类产品，如果只是云服务器享受了折扣，数据库享受不到折扣，那成本还是会有一定提升，但是在腾讯云产品
对 Google Monarch 的了解，源于 LightSteps 中对于其引以为傲的时序数据库介绍。时序数据库在物联网(尤其是处于新基建的风口)蓬勃发展的今天尤其重要。...时序数据库面临的主要问题之一就是数据洪流，而 Google Monarch 是目前业界公开的最大规模时序数据库集群(十万+主机)，其架构设计对于全球化的分布式系统设计有指导意义。...我们是否可以给客户多个 Zone 的地址，由客户自己决定上报到哪里呢 ？这似乎不太好，增加了客户的心智负担。...从此得出一个推论: 需要有一个服务接收客户上报的监控数据，并分发到合适的 Zone。...这种架构上的优势(复杂性)成为了其标榜自身为下一代内存时序数据库的资本。
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。...数据的高效查询离不开索引，对于时序数据而言，唯一的、天然的索引就是时间 (戳)。因此通常时序数据库的存储层相比于关系型数据库要简单得多。...Storage Layer of Prometheus Prometheus 是为云原生环境中的数据监控而生，在其设计过程中至少需要考虑以下两个方面： 1、在云原生环境中，实例可能随时出现、消失，因此时序也可能随时出现或消失...但现实并不完美，网络可能延迟、中断，实例可能遇到 GC、重启，采样间隔随时有可能波动： ?...，选择合适的压缩方式 删除超过留存时间的数据变得异常简单，直接删除整个文件夹即可 mmap 第三代引擎将数百万的小文件合并成少量大文件，也让 mmap 成为可能。
指标有很多，比如一个数据库，你可能有连接数的指标，有查询情况的指标，对于一个后端服务，它可能是请求数，也可能是响应时长。...而指标的值就是你去判断问题发生在哪里的关键因素，比如你发现请求数在下降，那么问题可能出在服务端，如果发现响应时长在上升，那么问题可能出在数据库。指标的类型前面提到了指标，那么指标有什么具体区分吗？...以上是部分prometheus的组件，可以根据需要选择是否使用prometheus的存储监控中的指标了解了，相关组件也知道了，那么这些监控数据是怎么存储的，可以存储到哪里？...prometheus支持本地存储，也可以存储到远端，比如另外一套prometheus，或者一个时序数据库(influxdb,victoriametrics)。...它通过pull或者push的方式去获取到不同作业下不同实例的指标然后存储到本地或者远端时序库，你可以通过promql来查询指标，并进行聚合、过滤等操作。
它把自己定位为一个“对象-关系型数据库”，所以它做更多超越传统关系数据库的事情。它的哲学是“给你一切可能，让你去构建任何东西”。核心差异在哪里？了解了这些，我们再来看一些具体的技术点。...海量的扩展：PostgreSQL拥有一个庞大的扩展生态，比如用于时序数据的TimescaleDB，用于地理信息的PostGIS。这让它不仅仅是一个数据库，更像一个数据处理平台。...希望利用数据库的扩展性来构建复杂的功能，而不是把所有逻辑都堆在应用层。项目需要进行地理信息分析、时序数据处理或大规模数据仓库。PostgreSQL能替代MySQL吗？...一键安装MySQL和PostgreSQL，并且还能支持多个数据库实例同时运行，也就甭管谁代替谁了，你们仨把日子过好比什么都强，毕竟PostgreSQL是来加入合这个家的，不是来拆散这个家的。...而借助ServBay这样的现代化开发工具，你可以更自由地去探索、去验证，最终为项目找到最合适的引擎。
**数据存储**：有使用MySQL、Oracle等关系数据库存储的，也有使用时序数据库RRDTool、OpentTSDB、InfluxDB存储的，还有使用HBase存储的。...**Database**：用于存储配置信息以及采集到的数据，支持MySQL、Oracle等关系型数据库。同时，最新版本的Zabbix已经开始支持时序数据库，不过成熟度还不高。...**Graph**：数据存储组件，底层使用RRDTool（时序数据库）做单个指标的存储，并通过缓存、分批写入磁盘等方式进行了优化。据说一个graph实例能够处理8W+每秒的写入速率。...Prometheus Server 也是一个时序数据库，它将监控数据保存在本地磁盘中，并对外提供自定义的 PromQL 语言实现对数据的查询和分析。...**基于时序数据库，存储效率高**:Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件，不存在任何的第三方依赖(数据库，缓存等等)。唯一需要的就是 本地磁盘，因此不会有潜在级联故障的风险。
1.3 时序数据的存储 1.3.1 传统关系型数据库存储时序数据的问题 有了时序数据后，该存储在哪里呢？...首先我们看下传统的关系型数据库解决方案在存储时序数据时会遇到什么问题。 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。...1.3.2 时序数据库 ***时序数据库产品的发明都是为了解决传统关系型数据库在时序数据存储和分析上的不足和缺陷，这类产品被统一归类为时序数据库。...对于 90% 以上场景都是写入的时序数据库，B tree 很明显是不合适的。...1.4 开源时序数据库介绍 1.4.1开源时序数据库对比 目前行业内比较流行的开源时序数据库产品有 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Graphite等，其产品特性对比如下图所示
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...那么列式数据存储方式相比于行式存储优势在哪里呢？ 1.1 取数据方式 有一种叫法是只读投影列，避免查询无关列的读取。列式存储的优势在于查询的列数远小于总属性数量，就能少读很多数据。...而行式数据库中，则需要读出 R1、 R2、 R3。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。...我听意思应该是作为 TimeSeriresFile 的缩写，也就是时序数据文件的意思。 ?...介绍完了 Chunk 和 ChunkGroup 的概念，那么如果 Chunk 和 ChunkGroup 非常多的时候，TsFile 怎么来设计才能快速的定位并找到合适的 ChunkGroup 的呢？
Q9： 云托管的实例多久会释放？ A：实例最小值设置为0才会缩容到0，30min内无请求就会缩容到0。 Q10： 如何让服务常驻运行？...Q14： 云托管除了MySQL能否支持其他数据库？ A：使用其他数据库可以自行到腾讯云上购买，搭配云托管使用，买在和云托管同一个VPC下即可。...（云托管VPC路径：控制台-设置-环境设置-网络） Q15： 云托管的数据库密码在哪里查看？ A：微信云托管不会存储数据库密码，请妥善保管，如忘记重置密码即可。...A：免费额度到期或使用完后，将按实际用量计费，如需购买资源包，可前往「云托管控制台-资源监控-资源使用-资源包」选购合适的资源包。 Q28： 资源包能否增加时长？ A：时长不能叠加，只能叠加用量。...没有实例运行不会产生费用。
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！ 一、什么是时序数据库？...相比于传统的关系数据库SQL、非关系型数据库NOSQL，时序数据库是较新的技术，没有行业标准，有很多方面还有待完善。 时序数据库的定义很简单，也就是在时间上分布的一串数字。...四、传序数据库不适合干时序数据库的事 讲到这里，大家一定觉得传统的数据库也能做这些场景下的事，但事实是不适合。 1、降精度的场景不合适。...例如需要快速选择出当天的温度平均数据作为当天的温度，实际在传统数据库中又是复杂的计算过程。 2、数据量大的场景不合适。...如果采用时序数据库，将通过压缩机制极大降低数据的存储量。
时序数据支持YashanDB 还为时序数据提供了优化的存储与查询支持，适用于物联网、金融监控、设备监控等场景。...时序数据通常涉及高频次的写入和大规模的历史数据存储，YashanDB 能够提供高效的插入与查询能力。...特点：- 高效处理大规模时序数据的写入和查询- 内建的时间索引支持，能够实现基于时间的高效数据检索- 数据压缩与存储优化，减少存储空间需求5....用户可以在同一个数据库实例中使用关系型数据、文档型数据、图数据等多种模型进行存储和查询。这使得在构建现代应用程序时，能够根据业务需求选择最合适的数据模型，灵活处理多种数据类型。...特点：- 数据模型之间能够无缝集成和互操作- 在同一数据库中同时处理结构化、半结构化和非结构化数据- 支持跨模型的联接查询，适应复杂的业务需求6.
时序图 Sequence Diagram描述的是一个过程，为了说清一个需求，把过程讲清楚是最朴素的也是最直接的方式，比如： 有些程序员拿着时序图配合数据库设计就开始写代码了，也是ok，时序图对了，业务逻辑上不会差太远...类图用来说明程序的结构再合适不过。类图有几个关键要素： 类的属性和方法。...在设计类的细节的时候，会自然融入面向对象的思维，想到类应该有哪些属性和行为，以及做怎样的封装最合适 类图有6大关系：依赖（Dependency）、关联（Association）、泛化（Generalization...例如用户通过进入系统购买包子，需要验证是否登录，明确是谁在购买，买完包子可以加积分；但用户通过门店收银员来购买包子，就是一手交钱一手交货，收银员并不需要知道买包子的人是谁。...另外还是尽量通过工具来保证质量，例如代码质量扫描、数据库设计规范扫描、接口自动化测试等，通过其他辅助手段来弥补设计不足的问题。
它支持在同一实例中同时建立时序库和关系库，并能够对多模数据进行融合处理，具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等强大的时序数据处理能力。...KWDB的多模架构则打破了这一局限，它支持时序数据和关系数据的融合处理，用户可以在同一实例中同时建立时序库和关系库，实现多模数据的统一存储和管理。...这些数据具有实时性强、数据量大、持续时间长等特点，对数据库的存储和处理能力提出了极高的要求。KWDB针对时序数据的特点，进行了深度优化，具备了高效的时序数据处理能力。...例如，在数据存储模块，KWDB支持多种存储引擎，用户可以根据自己的需求选择合适的存储引擎；在数据处理模块，KWDB提供了丰富的引擎和工具，用户可以根据不同的数据类型和业务需求进行灵活配置。...车联网：在车联网场景中，KWDB可以构建时序数据引擎，将车端采集的车传感器数据、车辆中控状态数据、发动机数据等时序类数据，通过MQTT和移动通信网络高速写入到数据库中。
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