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时序数据基础：什么是时序数据？
时序数据，即时间序列数据（Time-Series Data），它们是一组按照时间发生先后顺序进行排列的序列数据。日常生活中，设备、传感器采集的数据就是时序数据，证券交易的记录也是时序数据。 因此时序数据的处理并不陌生，特别在是工业自动化以及证券金融行业，专业的时序数据处理软件早已存在，比如工业领域的 PI System 以及金融行业的 KDB。 从手环、共享出行、智能电表、环境监测设备到电梯、数控机床、挖掘机、工业生产线等都在源源不断的产生海量的实时数据，时序数据的体量正指数级的增长。 由于数据量指数级的增长，而且对分析和实时计算的需求越来越多，特别是在人工智能的时代，传统的时序数据处理工具难以满足需求，对每天高达 10TB 级别的海量时序大数据如何进行实时的存储、分析和计算，成为一个技术挑战 ，因此海量时序大数据的高效处理在过去的十年获得全球工业界的高度关注。
47010编辑于 2025-09-28时序数据基础：时序数据的典型应用场景
时序数据应用的细分场景有很多，这里简单列举一些电力能源领域：电力能源领域范围较大，不论是在发电、输电、配电、用电还是其他环节中，各种电力设备都会产生大量时序数据，以风力发电为例，风电机作为大型设备，拥有可能高达数百的数据采集点 ，因此每日所产生的时序数据量极其之大，对这些数据的监控分析是确保发电环节准确无误的必要工作。 IT 运维领域：IT 领域中，基础设施（如服务器、网络设备、存储设备）、应用程序运行的过程中会产生大量的时序数据。 通过对这些时序数据的监控，可以很快地发现基础设施/应用的运行状态和服务可用性，包括系统是否在线、服务是否正常响应等；也能看到具体到某一个具体的点位的性能指标：如 CPU 利用率、内存利用率、磁盘空间利用率 在金融领域中，量化交易平台是最能凸显时序数据处理重要性的革命性应用之一：通过对大量时序行情数据的读取分析来及时响应市场变化，帮助交易者把握投资机会，同时规避不必要的风险，实现资产的稳健增长。
37910编辑于 2025-09-28时序数据基础：时序数据的十大特征
相对于普通的互联网的应用数据，时序数据有着很多明显的特征。 涛思数据的创始人陶建辉先生早在 2017 年，就对此进行了充分地归纳分析，总结了时序数据本身以及时序数据应用的十大特征：数据是时序的，一定带有时间戳：联网的设备按照设定的周期，或受外部的事件触发，源源不断地产生数据 但对于物联网、工业时序数据，每个数据点与数据点的变化并不大，大家关心的更多是一段时间，比如过去五分钟、一小时数据变化的趋势，不会只针对一个时间点进行。 而不是像电商，在双 11 期间，淘宝、天猫、京东等流量是几十倍的涨幅。也不像 12306 网站，春节期间，网站流量是几十倍的增长。上述的特征使时序数据的处理具有着独特的需求和挑战。 但是反过来说，对于一个高效的时序数据处理平台，它也必然充分利用这十大特征来提升它的处理能力。
30010编辑于 2025-09-28时序数据基础：处理时序数据所需要的工具
如果想要高效地处理时序数据，一个完整的时序数据处理平台一定要准备好以下几个核心模块。数据库（Database）：数据库提供时序数据的高效存储和读取能力。 在工业、物联网场景，由设备所产生的时序数据量是十分惊人的。从存储数据的角度来说，数据库需要把这些数据持久化到硬盘上并最大程度地压缩，从而降低存储成本。 同时，由于数据的隐私以及安全，你只能允许应用订阅他有权限访问的数据。因此，一个时序数据处理平台一定需要具备数据订阅的能力，帮助应用实时获取最新数据。 处理时序数据需要一系列模块的协同作业，从数据采集到存储、计算、分析与可视化，再到专用的时序数据算法库，每个环节都有相应的工具支持。 这些工具的选择取决于具体的业务需求和数据特点，合理地选用和搭配才能做到高效地处理各种类型的时序数据，挖掘数据背后的价值。
28310编辑于 2025-09-28时序数据基础：选择时序数据处理工具的标准
毫无疑问，我们需要一个优秀的时序大数据平台来处理设备、交易产生的海量数据。那么，这个大数据平台需要具备哪些能力？与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢？ 所以，对于时序数据工具的选型，一定要看它的架构模型能否撑得起你的业务基数。一个能够通过分布式的架构来处理“高基数”难题，才能让平台足以支撑业务的增长，才可以说是一个真正意义上的时序大数据平台。 如果专用的时序大数据处理平台不能在存储、读取、分析这些方面做到“高性能”，那么为什么不采用通用的大数据平台呢？ 因此时序大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。需要支持即席分析和查询。 近年来，众多企业纷纷将时序数据从传统大数据平台或关系型数据库迁移到专用时序大数据平台，以保障海量时序数据得到快速和有效处理，支撑相关业务的持续增长。
25010编辑于 2025-09-28时序数据基础：专用时序数据处理工具的必要性
在时序数据的十大特征一节中提到，对于一个优秀的时序大数据处理平台来说，必然需要具备处理时序数据十大特征的能力。在处理时序数据所需要的工具一节中介绍了时序大数据平台处理时序数据所需要的主要模块/组件。 因此很自然，在工业、物联网大数据兴起后，大家仍然想到的是使用这套通用的大数据处理平台来处理时序数据。 运行效率低：现有的这些开源软件主要用来处理互联网上的非结构化数据，比如文本、视频、图片数据等，但是通过物联网采集来的数据都是时序的、结构化的。 由于数据量巨大且应用方式特殊，对时序数据的处理具有相当大的技术挑战，因此要使用专业的大数据平台。 对实时时序数据的科学合理地高效处理能够帮助企业实时监控生产与经营过程，对历史时序数据的分析有助于对资源的使用和生产配置做出科学的决策。
22710编辑于 2025-09-28- 来自专栏全栈程序员必看
时序数据 mysql存储_【时序数据库】时序数据库介绍
1.基本概念 时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。 下面介绍下时序数据库的一些基本概念(不同的时序数据库称呼略有不同)。 1.1 度量(metric) 监测数据的指标，例如风力和温度。相当于关系型数据库中的table。 这样的聚合实际上就是简单的count以及max，问题是如何能高效的在那么大的数据量的基础上将满足条件的原始数据查询出来并聚合，要知道统计的原始值可能因为时间比较久远而不在内存中哈，因此这可能是一个非常耗时的操作 5.传统关系型数据库存储时序数据的问题 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。 5.3 时序数据库需要解决以下几个问题： 时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。 时序数据的读取：如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。
5.4K10编辑于 2022-11-10 - 来自专栏TechBlog
时序电路建模基础
⭐本专栏针对FPGA进行入门学习，从数电中常见的逻辑代数讲起，结合Verilog HDL语言学习与仿真，主要对组合逻辑电路与时序逻辑电路进行分析与设计，对状态机FSM进行剖析与建模。 在时序电路的设计中，建议采用非阻塞型赋值语句。 事件控制语句 用always语句描述硬件电路的逻辑功能时，在always语句中@符号之后紧跟着“事件控制表达式”。 在同步时序逻辑电路中，触发器状态的变化仅仅发生在时钟脉冲的上升沿或下降沿，Verilog HDL中用关键词posedge（上升沿）和 negedge（下降沿）进行说明，这就是边沿触发事件。
48910编辑于 2023-02-24 - 来自专栏开源FPGA
时序逻辑电路基础
建立时间Tsu（setup）：触发器在时钟上升沿到来之前，其数据输入端的数据必须保持不变的最小时间。 保持时间Th（hold）：触发器在时钟上升沿到来之后，其数据输入端的数据必须保持不变的最小时间。 clock output delay，时钟触发到数据输出的最大延迟时间 最小时钟周期：Tmin = Tco + Tdata + Tsu - Tskew。 时钟偏移（Clock Skew）：是由于布线长度及负载不同引起的，导致同一个时钟信号到达相邻两个时序单元的时间不一致。 题目：谈谈对Retiming技术的理解 Retiming就是重新调整时序，例如电路中遇到复杂的组合逻辑，延迟过大，电路时序不满足，这个时候采用流水线技术，在组合逻辑中插入寄存器加流水线，进行操作，面积换速度思想
1.3K20发布于 2018-10-22 - 来自专栏全栈程序员必看
mysql时序性数据库_时序数据库入门
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从 为什么需要时序数据库？ 时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1. 为什么需要时序数据库 1.1 时序数据特点 时序数据有如下几个特点： 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 1.3 场景选择 是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？ 答案：是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。
3K30编辑于 2022-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
时序数据库介绍_时序数据库公司
目录 1 .什么是InfluxDB 2.那么时序数据有什么特点呢？ 3.对于时序数据，我们总结了以下特点： 4.业务方常见需求 5.时序数据库为了解决什么问题？ 时序数据以时间作为主要的查询纬度，通常会将连续的多个时序数据绘制成线，制作基于时间的多纬度报表，用于揭示数据背后的趋势、规律、异常，进行实时在线预测和预警，时序数据普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中 原因很明显，计算机虚拟世界，如数据库、网络、容器、系统、应用程序等，和物理世界，如家用设备、城市基础设施、工厂机器、电力设施等，正在创建海量的时序数据。 ，也有着非常多的时序数据，例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等 5.时序数据库为了解决什么问题？ 传统数据库通常记录数据的当前值，时序型数据库则记录所有的历史数据，在处理当前时序数据时又要不断接收新的时序数据，同时时序数据的查询也总是以时间为基础查询条件，并专注于解决以下海量数据场景的问题： 专为时序存储和高性能读写而设计
3.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
时序数据库应用_tsdb时序数据库
前言 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 版本为基础的对象关系型数据库管理系统。 dnS 列出所有模式 S代表各个schema \d tablename 列出表详情 类似于mysql的show create table 3.时序分片 — 建表语句 CREATE TABLE NULL, CONSTRAINT info_ukey UNIQUE (type, info, ts) ) WITH (OIDS = FALSE) TABLESPACE default; — 时序 ，在时序处理上表现是比较出色的，如果有针对于时间维度的比较重的表需要做一些优化，可以考虑引入时序数据库的选型，而且大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，希望文章对您有所帮助 原创，
2.7K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏技术杂记
UnrealIRCd 基础11
访问 下面是使用 IceChat9 访问的界面 下面是使用 mIRC7.4.3 访问的界面 ---- 命令汇总 wget https://www.unrealircd.org/unrealircd4/unrealircd-4.0.2.tar.gz gpg --keyserver keys.gnupg.net --recv-keys 0xA7A21B0A108FF4A9 wget https://www.unrealircd.org/unrealircd4/unrealircd-4.0.2.ta
44020编辑于 2021-11-29 - 来自专栏技术杂记
RabbitMQ基础11
[root@h102 rabbitmq]# 日志 =INFO REPORT==== 23-Oct-2015::17:11:19 === Resetting Rabbit forcefully
30020编辑于 2022-05-04 - 来自专栏技术杂记
fio基础11
rdma The RDMA I/O engine supports both RDMA memory semantics (RDMA_WRITE/RDMA_READ) and channel semantics (Send/Recv) for the InfiniBand, RoCE and iWARP protocols. falloc IO engine that does regular fallocate to simulate data transfer as fio ioengine. DDIR_READ does fallocate(,mode = keep_size,) DDIR_WRITE does fallocate(,mode = 0) DDIR_TRIM does fallocate(,mode = punch_hole) e4defrag IO engine that does regular EXT4_IOC_MOVE_EXT ioctls to simulate defragment activity in request to DDIR_WRITE event rbd IO engine supporting direct access to Ceph Rados Block Devices (RBD) via librbd without the need to use the kernel rbd driver. This ioengine defines engine specific options. gfapi Using Glusterfs libgfapi sync interface to direct access to Glusterfs volumes without options. gfapi_async Using Glusterfs libgfapi async interface to direct access to Glusterfs volumes without having to go through FUSE. This ioengine defines engine specific options. libhdfs Read and write through Hadoop (HDFS). The 'filename' option is used to specify host, port of the hdfs name-node to connect. This engine interprets offsets a little differently. In HDFS, files once created cannot be modified. So random writes are not possible. To imitate this, libhdfs engine expects bunch of small files to be created over HDFS, and engine will randomly pick a file out of those files based on the offset generated by fio backend. (see the example job file to create such files, use rw=write option). Please note, you might want to set necessary environment variables to work with hdfs/libhdfs properly. mtd Read, write and erase an MTD character device (e.g., /dev/mtd0). Discards are treated as erases. Depending on the underlying device type, the I/O may have to go in a certain pattern, e.g., on NAND, writing sequentially to erase blocks and discarding before overwriting. The w
94240编辑于 2022-04-24 - 来自专栏技术杂记
Snort 基础11
安装报错三 [root@h101 snort-2.9.7.6]# ./configure --enable-sourcefire checking for a BSD-compatible install... /usr/bin/install -c checking whether build environment is sane... yes checking for a thread-safe mkdir -p... /bin/mkdir -p checking for gawk... gawk
42430编辑于 2022-05-03 - 来自专栏技术杂记
nginx基础11
停止 nginx是通过给Nginx主进程发系统信号的方式来停止的 从容停止 [root@h102 logs]# ps faux | grep nginx root 11909 0.0 0
34810编辑于 2022-05-12 - 来自专栏技术杂记
Logstash 基础11
ES里也有了数据 [root@h102 etc]# curl -XGET 'localhost:9200/logstash-2016.12.23/_search? "_id" : "AVIRvXxq0svkz_zfzuOP", "_score" : 0.06365098, "_source":{"message":"Dec 23 12:11 postfix/smtpd[31499]: connect from unknown[95.75.93.154]\r","@version":"1","@timestamp":"2016-12-23T04:11 :43.000Z","host":"0:0:0:0:0:0:0:1","port":45093,"type":"syslog","syslog_timestamp":"Dec 23 12:11:43",
26720编辑于 2022-02-10 - 来自专栏技术杂记
etcd 基础11
条件删除 Compare-and-Delete(CAD) 就是判断删除 Note: CompareAndDelete 不能用于目录，如果测试用于目录，会获得 102 “Not a file” 的错误 Item Comment prevValue 比较当前的值 prevIndex 比较当前的modifiedIndex [root@docker ~]# curl http://127.0.0.1:2379/v2/keys/foo -XPUT -d value=one {"action":"set","node
44020编辑于 2022-01-20 - 来自专栏Lemon黄
11 Docker 基础
下面，我们就来学习一下 Docker 中的一些基础知识及其它在 DevOps 中的重要性。 这就可以消除了“在我的机器上能正常运行”的问题，并未开发人员和运营团队之间的协作提供了一致的基础。 可扩展性和资源效率：Docker 的容器化方法实现了高效的资源利用和可扩展性。 这种可扩展性对于处理高流量负载、优化基础设施使用和实现成本效益至关重要。 快速部署：Docker 通过将应用程序及其依赖关系打包到一个容器中，简化了部署过程。 Docker 基础命令 1 docker run docker run命令用于启动一个新容器并通过命令行与之交互。
30500编辑于 2023-12-05
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