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。
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
在企业上云逐渐加速的背景下,云数据库作为企业重要的IT基础设施,其重要性毋庸置疑。各大云计算厂商不惜重金,纷纷在产品和技术层面加大布局,争夺这一重要的云服务市场。纵观国内前几大云服务商过去一年的云数据库领域的发展,腾讯云基于自身强大的业务支撑以及技术研发实力,在云数据库市场的突破格外引人注目。
当前,正由IT时代进入DT时代,随着移动互联网、物联网的发展,企业正产生大量的数据,而数据的存储和组织离不开数据库技术,更多的公司意识到了数据能够为公司带来商业利益,于是如何管理和利用好数据已经变得越来越重要。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:
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。
腾讯云上有许多种数据库产品,本文简单介绍每种产品的介绍,特性,应用场景等,帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
本文作者在演讲后根据同学们的反馈,补充了很多技术细节,跟演讲(视频)相比,内容更加丰富。文章分成上、下两篇,上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容,下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
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)。
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。
据艾瑞咨询的报道,2017 年中国家电行业,苏宁是最大的市场占有者。线上线下的组合,占据整个行业的 20.0%. 是京东(12.3%)和国美电器(7.5%)之和,而天猫已被拉入了第三阶梯,比较起来毫无竞争力。
mysql可能大家都用的比较多且普遍,最近1年在使用PostgreSql,其大体DML语句与mysql类似,只是部分DDL语句有些区别,写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友,分享下使用方式与心得
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL(意即"不仅仅是SQL") 的缩写,其显著特点是不使用SQL作为查询语言,数据存储不需要特定的表格模式。
国产数据库异军突起的今天,Oracle、MySQL 、Microsoft SQL Server 前三的宝座短时间内无可超越。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,简单又方便。
“数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值 = 数据库中的值。一致性又分为几种程度:
一般的IT系统,稍微复杂一些,都会存在一个架构。架构在初期可能不觉得有多么重要,但随着业务发展,架构可能成为系统开发的瓶颈,导致无法再迭代下去。 不同的系统,会有不同的架构,即使同一个系统,由不同的架构师设计也会有不同的架构。架构不存在正确与否的,只能说在不同的场景,存在优劣之分。 如何设计一个系统,此问题过于庞大不在本文讨论范围。那么如果细化一个问题:架构设计能否有通用方案? 上述问题,如果限制了系统范围,同时只要求解决该范围80%的问题,那么确实是可以设计出通用方案的。
产品的诞生发展和迭代都是有自己定位的,数据库产品也有自己的定位和发展方向,数据库产品本身定位在哪里,发展路线在哪里,下面用四象限的方法来描述。
最近,ChatGPT火爆全网,介绍其产品、公司、作者、技术和应用等方面信息,占据着整个互联网,似乎不谈GPT好像就落伍了。NineData 是多云数据管理平台(NineData-让每个人用好数据和云-玖章算术),致力于让每个人用好数据和云。作为数据库领域的技术创新团队,面对这么火ChatGPT,我们 NineData 是的工程师也针对ChatGPT,做了一些关于数据库领域的相关测试,测试结果,真的是智商狂飙。不管是从SQL编写、SQL优化、数据库选型、表设计、理论认识、行业认识都有比较高质量的回答。
原文链接:https://juejin.im/post/5d5c99b66fb9a06ae072060d
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”。
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。
2022年,数据库行业发展迅速,并呈现出若干鲜明特点。各数据库厂商及产品均取得长足进步,在部分重点技术领域有所突破,其中以国产化、云及原生、分布式为代表的厂商及产品表现突出。从技术方向上看,以分布式、Serverless、HTAP、云与云原生、生态开放等代表性技术,成为了各产品发展重点。
这只是市场上主流数据库的一小部分,实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
缓存是软件开发中一个非常有用的概念,数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证,更是在面试中被反复问到,这里进行一下总结,针对不同的要求,选择恰到好处的一致性方案。
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务,你在工作学习中遇到的各种技术问题,都可以通过我们微信公众号发问,我们5000+工程师会义务为你解答,欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1:能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢!谢谢! A:推荐图灵出的《SQL必知必会(第4版)》,这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版,写得很明快,概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错,至少基本概念比大部头的教材说得
我们需要存储结构化时序数据,时间间隔为5分钟或1分钟,计算95峰值、995峰值、最值等指标,并且在网页中展示。
这篇文章,是对数据库技术的一个小科普,希望能帮大家了解到更多元化的数据库,便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库,在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一。
伴随新能源物联网的发展,生产、分配、消耗等各个方面由设备及传感器所产生的时序数据量越来越大,严重挑战传统的以关系型数据库为核心的解决方案,数据处理性能低下、数据架构臃肿、存储成本高昂等问题频发,如何应对大数据量下的数据存储、查询、分析,成为了能源企业目前迫切需要解决的难点,数字化转型升级迫在眉睫。我所在的公司江苏阿诗特作为一家具有20多年储能逆变器和户用储能研发能力的企业,在此背景下也开始探索数据架构升级的有效路径。
虚拟机管理软件,允许一台真实的电脑在一个操作系统中同时打开并运行多个不同的操作系统
分享议题:《深入数据同步技术研究》
近日,国际领先的行业研究与咨询机构Forrester正式对外发布全球最新的数据库评估报告《The Forrester Wave™: Database-As-A-Service, Q2 2019》,腾讯云数据库(TencentDB)在性能规模、配置和管理、数据安全、执行力、开源、售后支持、综合收入、用户数量、合作伙伴9项细分指标均获高分。
导语 | 本文的主要思路是首先带大家认识了解MySQL和Redis的数据一致性情况,然后进行反推不一致的情况,从而进行探究单线程中的不一致的情况。同时探究多线程中的不一致的情况,拟定数据一致性策略。 一、什么是数据的一致性 “数据一致”一般指的是:缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值。但根据缓存中是有数据为依据,则“一致”可以包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值=数据库中的值 缓存中本没有数据,数据库中的值=最新值(有请求查询数据库时,会将数据写入缓存,则变为上面的“一致”状态) “数据不一
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。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让用户能更高效地管理自己的数据,进而产生更大的价值,比如如何整合现有功能流程,节省用户使用成本;增加新平台不断调研,丰富平台功能;新平台功能、性能改造,从而满足用户大规模使用需求;根据业务实际需求,输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发,分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:www.cnblogs.com/xiaoyuxixi/p/12235979.html 新公司要上监控,面试提到了 Prometheus 是公司需要的监控解决方案,我当然是选择跟风了。 之前主要做的是 Zabbix,既然公司需要 Prometheus,那没办法,只能好好对比一番,了解下,毕竟技多不压身。 但稍稍深入一点,我就体会到了 Prometheus 的优点,总结一下这两种监控方式。 两种监控工具的历史简介 Prometheus Kubernetes 自从
在不那么遥远的旧 IT 时代,有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
InfluxDB是目前比较主流的时序数据库,而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库,与关系型数据库相比它有几个特点:
另外,InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件,所以的端口映射都可以通过配置文件修改,对于默认安装的InfluxDB,这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
但凡是分布式系统而言,可度量性是在技术层面必须与实现的目标。而可度量性细分下来,包括了日志,度量以及链接追踪三个维度。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 。起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
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。
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。
数据库行业年度回顾 技术的多元化探索与产品的差异化发展 2021年,各家数据库产品都取得了长足的进步。 首先,从技术角度上看,分布式、云及云原生、多模、HTAP、AI自治等代表性技术,成为了各大厂商布局发力的重点。 伴随着数据规模激增、场景复杂化,对大规模数据存储、计算提出了更高的要求。分布式数据库迎合这一趋势,近些年来发展迅速,逐步在业务核心场景中被尝试使用。其中不少分布式数据库产品在功能、性能、易用性、稳定性等方面都逐步完善成熟,相信在未来几年,分布式数据库将取得更大发展。 根据第三方机构预测,未来几年
DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了 378 种数据库的排名指数。前 30 名的排行情况详见下图,前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末,会免费赠送给大家一些数据库书籍!
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