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。
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
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。
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态，报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的，但是我们的最新数据表需要被频繁的更新，数据量少的时候没问题。但数据量大，并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本：数据不会被压缩，导致占用存储资源。 2、维护成本：单表数据量太大时，需要人工分库分表。 3、写入性能：单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求，数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能：数据量太大导致查询性能受到影响。
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。
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。
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。
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。
在学习HBase（Google BigTable 的开源实现）的时候，我们面临的最为困难的地方就是需要你重构你的思路来理解 BigTable 的概念。
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。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
1、time模块 时间为什么从1970年开始：因为Linux系统那一年开始使用；通常由以下几种方式表示时间： 时间戳：1970年1月1日之后的秒，即：time.time()可以获得当前时间戳。 格式化的字符串：2014-11-11 11:11，如：time.strftime('%Y-%m-%d')，详见案例 结构化时间，为元组形式，包含了9个元素：年、日、星期等... 如：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=5, tm_mday=27, tm_hour=15, tm_
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
PG14中增强了libpq功能,以跟踪应用程序的服务器/客户端通信的可用性。它添加了新的选项控制输出格式。
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
Python在处理与时间相关的操作时有两个重要模块：time和datetime。在本文中，我们介绍这两个模块并为每个场景提供带有代码和输出的说明性示例。
看明白之后，我觉得还是有点意思的，结合自己的理解和代码，加上画几张图，给你拆解一下 Seata 里面的“改良版雪花算法”。
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HBase中 RowKey 用来唯一标识一行记录。在 HBase 中检索数据有以下三种方式：
Spanner是一个全球分布式的数据库，从数据模型来看Spanner很像BigTable，都是类似于key对应着一行数据，但是却并不一样，Spanner中衍生出了“目录”的概念（把两张表合并存储）。这并不是重点，Spanner的重是它是第一个在全球范围内传递数据且保证外部一致的分布式事务的系统，且支持几种特定的事务，这显然是一个很困难的问题，我们会在文章中加以描述，这篇文章主要对Spanner的事务以及实现事务所使用的 TrueTime API 进行分析，这些也是论文中描述最为详尽，也是比较不好懂的地方。还有之所以不分析Spanner的架构是因为我觉得论文（第二节）中此方面的描述实在是有些简略，所以直接看论文就可以。
雪花算法这一在分布式架构中很常见的玩意，但一般也不需要怎么去深入了解，一方面一般个人项目用不到分布式之类的大型架构，另一方面，就算要用到，市面上很多ID生成器也帮我们完成了这项工作。不过出于学习，本文也简单来介绍一下它的实现和原理。
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
在本讲座中，我们将研究分布式系统中的时间概念。对时间的假设构成了分布式系统模型的一个关键部分。例如，基于超时的故障检测器需要测量时间以确定何时超时。操作系统依赖计时器和时钟，以便安排任务，跟踪CPU的使用，以及别的一些任务。应用程序经常希望记录事件发生的时间和日期：例如，当调试分布式系统中的错误时，时间戳对调试很有帮助，因为它们允许我们重建同一时间不同节点上发生事件的场景。所有这些都需要对时间进行精确测量。
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
不同的情况会遇到不同的时间问题：具体时间点、时间间隔、星期等，无时不刻我们在和时间碰撞。本文将利用Python对时间相关的类，及其方法与属性等进行详细的讲解
HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成，列的值与这些列相关联。存储行时，按行键按字母顺序排列。因此，行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据，即相关的行彼此接近。常见的行键模式是网站域。如果您的行键是域，您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。这样，所有Apache域都在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于大批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
TIMESTAMPDIFF 函数返回指定日期部分间隔（秒、天、周等）的两个给定时间戳之间的差异（即，从另一个中减去一个时间戳）。返回的值是一个 INTEGER，即两个时间戳之间的这些间隔数。 （如果 enddate 早于 startdate，则 TIMESTAMPDIFF 返回负 INTEGER 值。）
时间序列在很多的领域都是重要的结构化数据形式，例如经济学、金融、生态学、物理学等，其特点是：
MongoDB中的一些最新特性（如多文档ACID事务）需要对底层的WiredTiger存储引擎中进行基础性的增强。
文章：SensorX2car: Sensors-to-car calibration for autonomous driving in road scenarios
Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp），是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始到现在所经过的秒数（格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒、北京时间1970年01月01日08时00分00秒)，不考虑闰秒。
通过衡量执行某个函数所花费的时间，以“证明”某些实现比另一些实现更高效始终是一个很好的主意。这也是确保性能在进行一些修改后不受影响并找出瓶颈的好方法。
pandas中去重之后保留的索引仍是原数据的索引，有时候需要按照0,1,2,3,…进行重新排列
Hbase自带有线程安全的连接池，踏允许多个线程共享和重用已经打开的连接。这对于多线程的应用是非常有用的。当一个线程申请一个连接，它将获得一个租赁凭证，在此期间，这个线程单独享有这个连接。当这个线程使用完该连接之后，它将该连接归还给连接池以便其他的线程可以使用
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
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
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随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析，这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
PromQL基于时间序列模型，即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值（即某个指标在某个时间点的值），每个时间序列都由一个唯一的标识符（即指标名称和一组标签）来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
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