直播预告时序数据库的流计算支持

时间：2025-06-27 23:39:02  编辑：翡翠原石网  访问：217

，一、时序数据及其特点 时序数据（Time Series Data）是基于相对稳定频率持续产生的一系列指标监测数据，比如一年内的道琼斯指数、一天内不同时间点的测量气温等。时序数据有以下几个特点： 历史数据的不变性 数据的有效性 数据的时效性 结构化的数据 数据的大量性 二、时序数据库基本架构 针对时序

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，时序数据库的流计算支持及编程实例 时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。它具备高效存储、高速查询和复杂分析时序数据的能力，适用于各种实时数据处理场景。其中，流计算是时序数据库的一个重要特性，它可以实时处理数据流，并基于数据的时间属性进行实时计算和分析。本文将介绍时序数据库的流计

，物联网领域近期如火如荼，互联网和传统公司争相布局物联网。作为物联网领域数据存储的首选时序数据库也越来越多进入人们的视野，早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB。前文提到时序数据是一个写多读少的场景，对时序数据库以及数据存储方面做了论述，数据查

，线上沙龙-技术流第 26 期营业啦 03月07日（周二）19:30 KaiwuDB - B站直播间 当前，用户在使用传统数据库时，仅仅是将数据写进数据库的存储中，后续用户也只能通过 SQL 查询语句来获取数据。因此，在此期间，用户并无法得知数据究竟发生了哪些变化。 但现实场景下，用户往往是需要及时知

，一、时序数据及其特点 时序数据（Time Series Data）是基于相对稳定频率持续产生的一系列指标监测数据，比如一年内的道琼斯指数、一天内不同时间点的测量气温等。时序数据有以下几个特点： 历史数据的不变性 数据的有效性 数据的时效性 结构化的数据 数据的大量性 二、时序数据库基本架构 针对时序

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，一、时序数据及其特点 时序数据（Time Series Data）是基于相对稳定频率持续产生的一系列指标监测数据，比如一年内的道琼斯指数、一天内不同时间点的测量气温等。时序数据有以下几个特点： 历史数据的不变性 数据的有效性 数据的时效性 结构化的数据 数据的大量性 二、时序数据库基本架构 针对时序

，随着信创战略的推进以及数字化转型的深入，企业的数据库应用面临着实时性、安全性、智能化、海量并发、统一管理、自主可控、简化融合等需求和挑战。无论是传统企业还是互联网公司，都纷纷在数据库核心替换、上云、灾备、分布式架构改造等技术升级上逐步展开新的探索。 为此，dbaplus社群将围绕“数据库前沿技术实践

，线上沙龙-技术流第 26 期营业啦 03 月 07 日（周二）19:30 KaiwuDB - B 站直播间 当前，用户在使用传统数据库时，仅仅是将数据写进数据库的存储中，后续用户也只能通过 SQL 查询语句来获取数据。因此，在此期间，用户并无法得知数据究竟发生了哪些变化。 但现实场景下，用户往往是需