时序数据库
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时序数据库深入浅出之存储篇
2017 年时序数据库忽然火了起来。开年 2 月 Facebook 开源了 beringei 时序数据库；到了 4 月基于 PostgreSQL 打造的时序数据库 TimeScaleDB 也开源了，而早在 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，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据库的基本概念、使用场景、解决的问题一一展开，最后会从如何解决时序数据存储这一技术问题入手进行深入分析。
深入浅出时序数据库之预处理篇
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，数据查询和聚合运算同样是时序数据库必不可少的功能之一。如何支持在秒级对上亿数据的查询分组聚合运算成为了时序数据库产品必须要面对的挑战。 本文会从时序数据库的查询以及聚合运算角度展开，最后会从如何解决时序数据的查询问题入手深入分析。
深入浅出时序数据库之分布式计算
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，而早在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，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。 前文提到数据查询特别是大数据量的聚合分析查询是时序数据库需要解决的一个主要问题，之前的文章介绍了通过预处理数据的方法，用空间换时间的思路，降低了大数据量聚合分析的延时。 本文将从分布式计算方向思考，从并发的角度介绍时序数据库如何降低数据查询的延时。
深入浅出时序数据库之分级存储
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，而早在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，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。 前文提到低成本的存储是时序数据库需要解决的一个主要问题，而上一篇文章介绍了通过针对时序数据的压缩方法，从利用数据本身特征的方面，降低时序数据的存储成本。 本文将介绍通过对数据进行分级存储，从使用不同存储介质，以及减少数据的副本数的方面，介绍如何在保证时序数据的查询性能的前提下，降低时序数据的存储成本。
深入浅出时序数据库之压缩篇
压缩对于时序数据库是至关重要的。因为时序数据库面对的物联网场景每天都会产生上亿条数据。众所周知，在大数据时代的今天数据的重要性是不言而喻的，数据就是公司的未来。但如果无法对这些时序数据进行很好的管理和压缩，那将给客户带来非常高的成本压力。 压缩是个非常大的话题，本文希望能够先从大的宏观角度给出一个轮廓，讲述压缩的本质，压缩的可计算性问题。再从时序数据压缩这一个垂直领域，给出无损压缩和有损压缩各一个例子进行说明，希望能够抛砖引玉。
时序数据库，爆发期将至
在物联网领域，随着传感器采集数据量的爆炸式增长，越来越多的场景每秒超过 50 万测点甚至 1000 万测点。
阿里云 TSDB 拥抱物联网的新型时序数据库
本文介绍聚焦时间序列数据库历史和优势，对阿里云TSDB时序数据库进行全方位的解读。
Timescale 完成 C 轮融资，时序数据库要起飞了？
Timescale 完成 C 轮融资，数据库领域再添独角兽。
时序数据库 DolphinDB 和 TimescaleDB 性能对比测试报告
在本文中，我们对 TimescaleDB 和 DolphinDB在时间序列数据集上进行了性能对比测试。
百度时序数据库——存储的省钱之道
因此本文简单和大家分享一下该压缩算法的基本原理，没准儿也能节约下不少钱呢。
百度时序数据库 | 省钱不玩虚的
今天我们将整体介绍一下该数据压缩算法在百度Noah TSDB的应用实践。
分布式时序数据库 QTSDB 的设计与实现
现有的开源时序数据库influxdb只支持单机运行，在面临大量数据写入时，会出现查询慢，机器负载高，单机容量的限制。
Basho 公司开源了它的时序数据库产品 Riak TS 1.3
Riak TS是Basho公司推出的专用于时序数据处理的数据库产品，它基于高性能和可扩展的键值数据仓库构建，支持快速的数据写操作、标准SQL查询、聚集和算术运算，并提供了Apache Spark连接器。近日，Basho公司开源了Riak TS 1.3版本。InfoQ就Riak TS产品的开发过程、使用案例及支持更高级特性的产品路线图等问题访谈了Basho公司的CTO。本文是访谈内容的详细介绍。
分布式时序数据库 QTSDB 的设计与实现
现有的开源时序数据库influxdb只支持单机运行，在面临大量数据写入时，会出现查询慢，机器负载高，单机容量的限制。 为了解决这一问题，360基础架构团队在单机influxdb的基础上，开发了集群版——QTSDB
时序数据库 InfluxDB 2.0 alpha 发布：主推新的 Flux 查询语言，TICK 栈将成为整体
InfluxDB 2.0的第一个alpha版本正式发布。2.0版本的愿景是将TICK整合成一个整体，将时序数据库、UI、仪表盘工具以及后台处理和监控代理置于一组API后面。从1.x到2.0产品线代表了自2013年以来InfluxDB产品的最大一次转变。
时序时空与图数据库论坛｜2023 可信数据库发展大会
从蛰伏、追随到自主创新，时空数据库在短短十几年里取得了里程碑式的飞跃。随着移动互联网、物联网、5G的迅猛发展，时空数据被广泛应用于能源管理、医疗保健等行业，高歌迈入属于它的黄金时代，爆发出惊人的增长姿态。
想要实现在时序场景下“远超”通用数据库，需要做到哪几点？
本篇文章将从数据库开发者的角度，解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路，给到读者一些硬核技术思考。
Redis 模块 RedisTimeSeries 新增时序数据库功能
Redis模块RedisTimeSeries在经过6个月的预览版后正式进入GA版。该模块旨在为Redis中的时间序列数据提供分析函数。
CnosDB 2.0 云原生时序数据库
试用链接：https://docs.cnosdb.com/guide/quick_start.html
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