时序数据特点时序数据特点

基本上是插入操作较多且无更新的需求数据带有时间属性，且数据量随着时间递增插入数据多，每秒钟插入需要可到达千万甚至是上亿的数据量查询、聚合等操作主要针对近期插入的数据时序数据能够还原数据的变化状态可以通过分析过去时序数据的变化、检测现在的变化，以达到预测未来如何变化的目的时序数据使用需求：能够按照指标筛选数据能够按照区间、时间范围、统计信息聚合展示数据。

时序数据库云/边/端三个角度看数据的创建和存储

随着网络的高速发展，尤其是5G时代的到来，数据越来越多的进入云端。那么我们所说的Core/Edge/Endpoint(云/边/端）分别指的是什么呢？云(Core) - 这包括企业中的计算数据中心和云提供商。它包括各种云计算，公共云、私有云和混合云。边(Edge) - 边缘是指不在数据中心的企业级服务器和设备。这包括服务器机房、现场服务器、还有一些较小的数据中心，这些数据中心位于距离设备较近的区域，以加快响应。端(Endpoint) - 端包括网络边缘的所有设备，包括个人电脑、电话、联网汽车、可穿戴备以及工业传感器等。

时序数据库打造***国产时序数据库

目前工业领域，传统时序数据库在过去的一段时间基本上被国外厂家所垄断，价格昂贵且进行功能扩展成本更高，不能提供个性化的服务。为此，朗坤历时20多年用心打造***国产时序数据库。阶段：掌握技术自主研发价值沉淀：通过项目经验，理解时序数据库的价值与***;积累了时序数据库研发技术第二阶段：完成20多个项目应用价值沉淀：数据库性能、稳定性不断提升;经过了项目实战的考验与打磨;完成了研发团建的创建与技术传承第三阶段：完成TrendDB的应用生态打造价值沉淀：数据库性能达到国内***水平，拥有发明3项;完成了一系列应用套件的开发，并基于套件项目应用;基于实时数据库的工厂建模技术平台;30万测点，压缩比30：1第四阶段：完成分布式版本研发价值沉淀：完成了能够支撑集团级应用的分布式版本开发;完成去COM化的技术改造，提升了数据库对接能力;单实例支持百万测点，压缩比50：1第五阶段：融入工业互联网平台，提供云服务价值沉淀：完成即开即用的云数据库租用模式的应用上线;通过DCA的功能验证与评测;实现了基于时序数据库的物联网平台与大数据平台的打造。

时序数据库关注的技术点在哪里？

高压缩率。提供高压缩率有两个方面的考虑，一方面是节省成本，这很容易理解，将1T数据压缩到100G就可以减少900G的硬盘开销，这对业务来说是有很大的的。另一个方面是压缩后的数据可以更容易保证存储到内存中，比如近3小时的数据是1T，我现在只有100G的内存，如果不压缩，就会有900G的数据要被放到硬盘上，这样的话查询开销会非常之大，而使用压缩会将这1T数据都放入内存，查询性能会非常之好。

多维度查询能力。时序数据通常会有多个维度的标签来刻画一条数据，就是上文中提到的维度列。如何根据随机几个维度进行快速查询就是必须要解决的一个问题，这个问题通常需要考虑位图索引或者倒排索引技术。