比如说，需要计算资源的时候，一个配置文件就可以要来两百台虚拟化好的机子。需要试下缓存？点下鼠标就可以要到几十个配置好的 Redis 结点。
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。
随着互联网信息的发展，大家也对云这个词汇也不是特别陌生了，作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云，依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀，我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长，也做了相关的调研和分析，推出了腾讯云新一代自研数据库。首先，欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
本来说好的2021会有一个好开局，似乎又出了点问题。 年关将近，现在疫情反扑，部分小区甚至全部隔离，为了安全着想，近期返乡还要求提供7日内核酸监测。作为普通人，我们除了戴好口罩，不乱跑，还能干点啥？ 要知道这个，我们需要理解疫情是如何传播，防控是怎么进行的。 病毒通过黏膜感染，飞沫传播，由于病毒可以在体外存活一段时间，因此甚至可以间接传播。 传染病的预防措施包括消灭传染源，切断传播途径和保护易感人群。由于新冠肺炎的潜伏期不短，感染特征也不算明显，因此实际情况会复杂些，因此我们需要核酸检测、隔离、健康码。
注：本文摘自2018年11月22日腾讯云数据库CynosDB新品发布会的演讲实录。随着互联网信息的发展，大家也对云这个词汇也不是特别陌生了，作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云，依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀，我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长，也做了相关的调研和分析，推出了腾讯云新一代自研数据库。首先，欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发，现跟大家聊一下时序数据的概念，模型和使用场景等。
时序数据库是近两年的热门话题，不断有新的时序数据库产品发布，但在我个人看来，目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案，帮助开发者认识各个产品的异同，为特定场景选择最适合的产品，各个数据库厂商基于自身优势和特点，设计发挥其产品最佳性能的场景，展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限，难免有不妥之处，还望大家提出宝贵意见，多多批评指正。
本项目由涛思数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
日志数据是典型的时序数据，因此，日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。
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
微博广告基础架构团队负责人、技术专家，商业大数据平台及智能监控平台发起人，目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台（D+）等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学，曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文，拥有9项发明专利。
小 T 导读：近年来，随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张，时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视，时序场景下通用型数据库步履维艰，各种时序数据库产品应运而起。但是，做一个优质的时序数据库真的很容易吗？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。
在公有云的数据库产品清单里，近年出现了一个新的名词“时序数据库”。感觉数据库的产品已经不少了，时序数据库的用途是什么？为什么会诞生该产品？我们今天一起来看一下！
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展，时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据，时序数据库在过去24个月内排名高居榜首，且远高于其他类型的数据库，可见业内对时序数据库的需求迫切。
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
电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据
数据如同空气一样普遍，我们在手机的每一次点击都会产生数据，都可能被记录，被使用。数据存放在数据库中，数据库其实就是“数据的集合”。
[2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。
2月19日，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 《Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库》、《IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践》、《智能运维场景中的时序数据库选型与挑战》、《时序数据库 IoTDB 在360的落地实践》这4个主题。
时序数据库，全称为时间序列数据库，主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
在处理将大量数据放入 HashMap的项目时，作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算，得到的常驻内存是预期的两倍多。我们都知道 HashMaps 以空间换取时间。通过使用更多空间，我们能够使插入和检索更加高效。但是他们为那个时间权衡了多少空间？作者当下没有那个问题的答案，所以他决定测量并找出答案。如果你只是想知道答案，请跳到文章最后一节；当你看到图表时，你就会知道你在那里。此外，如果您想进行自己的分析，可以使用所有支持代码和数据。
在中国数字化变革和数字经济发展大背景的推动下，作为基础软件，数据库日益成为中国数字经济发展背后最重要的基础设施之一。在形势日益复杂的国际环境下，自主可控的行业共识也日益被中国技术界所认可。一直以来，国家持续出台关于数据库的利好政策： 国家 863 计划设立了“数据库重大专项”等注重研究国产数据库的计划。 “十一五”宣布要以信息化带动工业化，同时数据库进入“核高基”重大科研专项，以数据库作为主营业务的初创公司大量出现，云计算厂商也开始布局云数据库，国产数据库进入再一次的高发展期。 经 InfoQ 研究中心统计
在传统工业控制领域，由于其自身的特殊性，有很多对实时数据处理的要求，特别是流程工业中，对各生产环节的监控要求十分严苛，需要通过监测数据实时反应出系统的状态，所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生，其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析，以实现过程状态的实时监控。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
上世纪60年代，网状和层状数据库揭开了数据库系统发展的帷幕；1970年，来自IBM实验室的Edgar F. Codd发表了《大型共享数据库数据的关系模型》论文，提出基于集合论和谓词逻辑的关系模型，为关系型数据库技术奠定了理论基础。之后关系型数据库快速发展，并为整个数据库生态培育了坚实肥沃的发展土壤。
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘，迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。
近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7，完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入，QPS最高可达350万，为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库，适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
在无数数据库行业的老将新兵中，我们注意到一批力图解决大数据语境下，数据库使用和运维难题的“引路人”。今天，InfoQ 的专访对象 --- 姚延栋，正是这批大数据“引路人”中的一个。
2月19日，，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
在大型微服务架构中，服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库，Gorilla。Facebook 团队发现：
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
InfluxDB是目前比较主流的时序数据库，而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库，与关系型数据库相比它有几个特点：
智慧健康养老服务管理系统是北京怡养科技有限公司的建设项目，是内嵌智能家居、健康管理、综合评估、服务管理、呼叫中心、决策支持等模块在内的专业养老服务管理系统。基于老年人健康数据，以老年人综合评估管理和老年人风险预测分析模型与专家系统为技术支持，整合养老服务资源，为老年人提供精细化、专业化的照护管理计划和个人健康档案管理。
上次写了一篇文章。对业务系统的监控 No.118 。讲的是我们在开发完成之后还需要做些什么事情，我们的系统有哪些方面是需要监控的，很多小伙伴对于怎么落地其实还有一定的疑惑，今天细细说一下。
什么是时间序列数据（Time Series Data，TSD，以下简称时序）从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据，简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
在工业大数据数据库存储领域，除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外，还有一种类型的数据库是非常常用，而且是非常有必要的，就是实时数据库，以及时序数据库。 但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？
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