天津BlueSky高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案信息推薦「多圖」

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)概述

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)(Time Series Database)是用于存儲(chǔ)和管理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的化數(shù)據(jù)庫(kù)，具備寫(xiě)多讀少、冷熱分明、高并發(fā)寫(xiě)入、無(wú)事務(wù)要求、海量數(shù)據(jù)持續(xù)寫(xiě)入等特點(diǎn)，可以基于時(shí)間區(qū)間聚合分析檢索，廣泛應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)、經(jīng)濟(jì)金融、環(huán)境監(jiān)控、工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、硬件和軟件系統(tǒng)監(jiān)控等場(chǎng)景。

時(shí)序數(shù)據(jù)

時(shí)序數(shù)據(jù)，即時(shí)間序列數(shù)據(jù)，我們把按照時(shí)間戳的大小順序排列的一系列記錄值的數(shù)據(jù)稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time Series Data）。在日常生活中，時(shí)序數(shù)據(jù)相當(dāng)常見(jiàn)，比如，汽車(chē)的位置定位，在一段時(shí)間內(nèi)某輛特定汽車(chē)的其他屬性，包括型號(hào)、顏色、車(chē)牌號(hào)、所有者等都是不變的，但它的位置數(shù)據(jù)是隨著時(shí)間變化不斷在變化的，那么根據(jù)時(shí)間確定的位置值及其他屬性所組成的一系列數(shù)據(jù)就是一組時(shí)序數(shù)據(jù)，當(dāng)我們駕駛汽車(chē)開(kāi)啟導(dǎo)航時(shí)，就需要根據(jù)這一組時(shí)序數(shù)據(jù)判斷接下來(lái)到達(dá)目的地的路線以及存儲(chǔ)駕駛記錄，在即將到來(lái)的無(wú)人駕駛中更是不可少的。在互聯(lián)網(wǎng)中，時(shí)序數(shù)據(jù)更是無(wú)處不在，比如，用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的記錄、應(yīng)用系統(tǒng)的系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)等等。

時(shí)序數(shù)據(jù)的目的介紹

時(shí)間序列分析的目的是通過(guò)找出樣本內(nèi)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特性和發(fā)展規(guī)律性，構(gòu)建時(shí)間序列模型，進(jìn)行樣本外預(yù)測(cè)。在建立模型時(shí)要求時(shí)間序列是平穩(wěn)的，但實(shí)際進(jìn)行分析的時(shí)間序列尤其是來(lái)自經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的時(shí)間序列大多是非平穩(wěn)的。這些非平穩(wěn)的時(shí)間序列往往具有某些典型的數(shù)據(jù)特征。在建立模型時(shí)，往往根據(jù)序列表現(xiàn)出的數(shù)據(jù)特征考慮合適的時(shí)間序列模型。