时序数据库终阶段

终，经历了多轮迭代的 DolphinDB 内置了分布式文件系统、多种流数据引擎，拥有强大的计算能力，并且采用强一致性协议，满足基本的事务支持，足以支撑超大规模数据量的计算以及 7x24 小时的稳定运行。2018 年初，DolphinDB 首先在国外一些投行、公司、量化对冲试用。从 2018 年下半年开始，DolphinDB 推向国内***行业与物联网行业，并迅速收获了一大批各领域的头部客户。

什么是数据仓库？

数据仓库是一种概念性体系结构，可帮助存储结构化，面向主题的，时变的，非易失性数据以供决策。数据仓库通常存储历史数据，即专门为查询和分析而构造的交易数据的副本。物理数据整合已经转向一种更逻辑的方式，它也可以容纳实时数据。来自源的数据将进行转换（清理，应用业务规则，增强），并在ETL / ELT阶段进行分析，以加载为结构化形式（可以是关系，维，混合等）。

时间序列数据

这个世界是由数据构成的，在这个世界上存在的每个物体，每时每刻都在产生着数据。而对这些数据的挖掘和利用，在这个时代，正在默默的改变人们的生活方式。例如通过可穿戴设备对个人健康的管理，就是通过设备不断采集你的个人健康数据，例如心跳、体温等等，收集完数据后套用模型计算来评估你的健康度。

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时序数据用于描述一个物体在历史的时间维度上的状态变化信息，而对于时序数据的分析，就是尝试掌握并把控其变化的规律的过程。随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，时序数据也呈一个爆发式的增长。而为了更好的支持这类数据的存储和分析，在市场上衍生出了多种多样的新兴的数据库产品。这类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。