研究您的请求的挑战 我认为可能存在误解
本帖最後由 rahatmama89 於 2024-8-10 16:26 編輯好的，例如传感器数据、股票价格、网站访问量等。 传统的关系型数据库（如MySQL）虽然也能存储时间序列数据，但对于海量时间序列数据的写入、查询和分析性能较差。时序数据库通过优化数据结构和查询算法，使得其在处理时间序列数据时具有以下优势： 高性能写入： 时序数据库通常采用列式存储、压缩等技术，能够高效地写入大量时间序列数据。 高性能查询： 时序数据库支持灵活的时间范围查询、聚合查询等，能够快速返回所需数据。 高压缩率： 针对时间序列数据的特点，时序数据库采用高效的压缩算法，减少存储空间。
良好的扩展性： 时序物联网、云计算等场景下，时序数据库能够水平扩展，以满足不断增长的数据量需求。 特殊数据 时序数据库的典型应用场景 物联网： 存储和分析来自传感器、设备的海量数据。 金融： 存储股票、期货等金融数据，进行实时分析和交易。 IT运维： 监控服务器、网络设备等IT基础设施的性能数据。 科学研究： 对高频数据进行降采样，减少数据量。存储和分析科学实验数据，如气象数据、基因数据。 时序数据库的常用数据模型 时间序列模型： 将数据按照时间戳和标签进行组织，每个数据点都有一个时间戳和一组标签。
https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd3ISyyu9ryCN6Sn7gvst-CaTdfPjn8VdRU00p1H1DPbqduUSeTAO08w5EqPMcq-nPvkY9iwm5j-FaDcVo5iB2Uo-5QsuiC9cqMsgF1aBRnZtc-7D486Tsb6kCFvNrw1p2lwveaFceSj2NV-aS9XIksLeTM?key=8U-yTwO_YeWYR6MHrtu0kA
事件模型： 将数据表示为事件，每个事件都有一个发生时间和一组属性。 时序数据库的常见操作 写入： 将新的数据点写入数据库。 查询： 根据时间范围、标签等条件查询数据。 聚合： 对数据进行聚合操作，如求和、平均值、最大值等。 下采样： 对高频数据进行降采样，减少数据量。 常用的时序数据库 InfluxDB： 开源，为物联网、DevOps等场景而设计，支持高并发写入和复杂查询。 TimescaleDB： 基于PostgreSQL构建，支持SQL查询，适合需要SQL兼容性的场景。 Prometheus： 开源，主要用于监控和告警，具有强大的数据可视化功能。
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