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發布時間:2021-10-21 13:57  
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時序數據庫的特點
基于時間序列數據的特點,關系型數據庫無法滿足對時間序列數據的有效存儲與處理,因此迫切需要一種專門針對時間序列數據來做優化的數據庫系統,即時間序列數據庫。對于時序大數據的存儲和處理往往采用關系型數據庫的方式進行處理,但由于關系型數據庫天生的劣勢導致其無法進行存儲和數據的查詢。時序大數據解決方案通過使用特殊的存儲方式,使得時序大數據可以存儲和快速處理海量時序大數據,是解決海量數據處理的一項重要技術。該技術采用特殊數據存儲方式,極大提高了時間相關數據的處理能力,相對于關系型數據庫它的存儲空間減半,查詢速度極大的提高。時間序列函數優越的查詢性能遠超過關系型數據庫,Informix TimeSeries非常適合在物聯網分析應用。·有效處理龐大數據·對重復的部分,Informix TimeSeries只保持一份數據·節省空間50%,有效降低I/O·主鍵索引更有效·時間序列表頭分離的特性不浪費空間
時序數據庫介紹
工業互聯網作為新基建的重要組成部分,迎來了快速發展期。如今,在電力、制造、采掘等眾多行業,工業互聯網正在落地,催生了眾多新的場景和業態。工業互聯網通過智能機器間的連接并將人機連接,結合軟件和大數據分析,重構工業、激發生產力。這一切的背后,都離不開一個詞:工業數據。
對工業互聯網領域來說,一個非常明顯的特點就是匯聚了海量的工業數據,只要機器開動,數據就無時無刻不在產生,這些數據蘊含了巨大的價值,具有巨大的可挖掘性。同時,工業數據的一個非常明顯的特點就是和時間有關。
時序數據庫的作用
在工業互聯網快速發展的大背景下,工業生產現場投放了大量的設備傳感器和監控系統,二者提供的實時數據能夠反映設備的狀態和生產的進度,其中的大多數據都是按照時間順序形成的實時數據。這些海量實時數據有著多樣化的分析需求和重要的參考價值,此現狀下能夠融入大數據生態并具有良好擴展性的時序數據庫應運而生。對企業而言,設計并實現基于時序數據庫的工業大數據存儲管理系統,能夠為產品的可視化運維、預測性維護、遠程智能管理等方面提供依據,降低人員、時間等成本,同時加速工業化與信息化的深度融合,促進復雜重型裝備制造業的轉型升級,產生社會經濟效益。

時序數據庫的未來與展望
時序數據庫正處于高速發展階段,時序數據技術逐步走向成熟,但是這不是終點,時序數據技術還面臨各種新的需求和挑戰。各大廠商在提高時序數據庫性能的同時,針對新需求正在提出更多解決方案:
(1)云服務。除了單機版本,許多廠商還發布了分布式版本、云服務版本,特別是云服務,已經成為必不可擋的發展趨勢。
(2)可視化服務。隨著萬物互聯的到來,用戶對信息的全方面掌握的需求在增長,時序數據的可視化展示成為一大趨勢,這就對時序數據庫的查詢能力提出更高的要求。
(3)邊緣計算服務。在萬物互聯的時代,更多的傳感器帶來的龐大數據量是集中化處理方式難以負荷的,這就使得數據計算向邊緣化發展,設備將數據通過邊緣設備進行實時處理分析反饋后再集中存儲,能夠提高設備的實時響應能力,提升時效性數據的價值,因此,時序數據庫對邊緣計算的支持將成為其一個重要的功能。
面對這些挑戰與機遇,相信時序數據庫將會有更深的發展,未來可期。