上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。
今天主要介绍常用的 SQL ，包括对元数据和数据的增删改查，本文的sql都是基于 0.10.0 的，这个大版本马上发布！
随着物联网的普及和工业技术的不断发展，高效管理海量时间序列的需求越来越广泛，数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种，即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列，多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量，各个一元时间序列的采样时间点相同，所以数据可以用矩阵形式表示，每行为一个时间点，每列为一个一元时间序列。
至此我们了解到Apache IoTDB(物联网数据库)是为时间序列数据设计的集成数据管理引擎。它为用户提供
参考：https://raw.githubusercontent.com/apache/incubator-iotdb/release/0.10.0/RELEASE_NOTES.md
Apache IoTDB v0.13.1 已经发布，此版本是 0.13.0 的 bug-fix 版，主要修复了对齐序列的相关读写异常，memtable 刷盘异常、重启异常等。同时进行了一些改进，如支持对结果集空值的过滤，通过 Session 根据模板创建时间序列等，支持 select 表达式中填写常量，C++ 写入接口避免排序的优化等。
Apache IoTDB v0.13 已经发布，此版本新增对齐序列存储模型，增加了对触发器等功能的支持；优化了现有 SQL 语法，并增加了新的语法支持；提升了查询功能，增加了对连续查询、嵌套表达式等的支持；优化了数据写入的过程，提升了系统文件合并的性能；拓展了与外部系统的兼容，新增 Grafana 插件、REST API 等。
Apache IoTDB V0.13.3 已经发布，此版本是 0.13.2 的 bug-fix 版，主要提升了文件合并的稳定性，优化了重启速度。
本文将概述用户使用 UDF 的大致流程，UDF 的详细使用说明请参考官网用户手册：
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务，数据突变，数据校正，流媒体支持，架构演进，因为酸性事务能力Apache提供了四种，用于满足和管理大数据。
之前写过一个 IoTDB 数据模型 的介绍 ，但是实际例子举得不多，所以部分用户对于一个实际系统如何建模还比较困惑，今天主要介绍一下建模实例。
TsFile 是 IoTDB 的底层数据文件，一种专门为时间序列数据设计的列式文件格式。IoTDB TsFile数据读写主要是下面两个结构：
在大数据生态中有很多文件格式，像 Parquet，ORC，Avro 等等，都是针对嵌套数据设计的文件格式。这些文件格式普遍具有预先定义的schema，数据以行式写入，按属性组织，列式存储。但是这些文件格式一般不能很好地满足时间序列数据的管理需求。比如，在一些时间序列数据的场景中，一般各个序列是独立写入的，时间戳并不对齐；查询结果也需要按照时间戳排序。TsFile（Time series File）就是我们为时序数据场景设计的文件格式。今天主要介绍用法，主要针对 0.10 版本。
随着步入工业 4.0 时代，数字化和自动化的引入，生产环境变得更加高效。同时智能设备带来的海量数据的潜在价值被人们关注，可如何高效地存储智能设备产生的数据，如何更好地对海量数据进行分析成为了难题。传统的数据库模型和存储方式俨然已经无法适应这样的需求。于是有了时序数据库，旨在实现高效地存储、查询数据，帮助更好地发掘数据潜在的价值。
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。
IoTDB 是清华自研时间序列数据库，2014年项目启动，2018年11月18号 IoTDB 正式进入 Apache 孵化器，成为中国高校首个进入 Apache 孵化器的项目。
本文约7200字，建议阅读15分钟 本文分享关于工业时序数据库IoTDB（全称Apache IoTDB）及它的一些应用。 IoTDB源自清华大学软件学院。王院长带领团队从2011年开始关注，2014/2015年开始研制，一路走来始终围绕工业数据软件，其中包括了数据管理软件、机器学习软件、数据处理软件以及应用开发软件。我主要负责数据管理软件。让数据发挥价值，首先要把数据管起来，便于未来的数据处理和应用开发。 今天分享关于工业时序数据库IoTDB（全称Apache IoTDB）及它的一些应用，主要分四个方面：I
现在的客户端和服务器通信采用了跨语言的 RPC 框架 Thirft，理论上 Thrift 能生成的语言都能支持。但是直接用 Thrift 生成的代码对数据库使用者不太友好，所以我们在生成代码的基础上，包装出来了我们的各种客户端接口，这种接口对用户就比较友好了。接下来介绍一下各种客户端接口。
IoTDB即物联网数据库，是一个面向时间序列数据的集成数据管理引擎，可以为用户提供特定的数据收集、存储和分析服务。由于其轻量级结构、高性能和可用特性，以及与Hadoop和Spark ecology的紧密集成，IoTDB满足了物联网工业领域的海量数据集存储、高速数据输入和复杂数据分析的要求。
大家周末快乐！随着最近项目落地，0.10.0 即将发布，准备写一系列教程，今天第一篇，介绍 IoTDB 的数据模型和建模方式。
回想我们刚开始编程的时候，我们为了实现一个函数，于是根据这个函数开始设计它的输入输出，输入在写代码时我们一个一个敲入了函数接口中形成一堆参数，输出则放在函数的返回值中。
Apache IoTDB (Internet of Things Database) 是一个时序数据的数据管理系统，可以为用户提供数据收集、存储和分析等特定的服务。IoTDB-Quality基于IoTDB用户自定义函数(UDF)，实现了一系列关于数据质量的函数，包括数据画像、数据质量评估与修复等，有效满足了工业领域对数据质量的需求。
原创文字，IoTDB 社区可进行使用与传播基于IoTDB 平台的学习和研究_应用_芯动大师_InfoQ写作社区
2022年12月3日、4日，由中国通信学会作为指导单位，Apache IoTDB Community、清华大学软件学院、中国通信学会开源技术委员会联合主办，“科创中国”开源产业科技服务团和天谋科技（北京）有限公司承办的 2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。
2022年5月24日-27日，经 Apache IoTDB 社区投票，周钰坤、谢其骏陆续成为 Apache IoTDB Committer 。今天和大家分享他们两位与 Apache IoTDB 的故事。
StarRocks 是下一代数据平台，旨在实现高速且简便的数据密集型实时分析。其查询速度比其他流行解决方案快 5 到 10 倍，并能够同时进行历史记录更新和实时分析，轻松地从数据湖中获取历史数据以增强实时分析。主要功能包括原生矢量化 SQL 引擎、标准 SQL 支持、智能查询优化、实时更新模型等特性。核心优势如下：
IoTDB 的理念就是系统运维要简单，要一键启动、开箱即用。就从启动开始说起吧，需要安装 jdk8 或者 jdk11，下载发布版，http://iotdb.apache.org/Download/ ，解压缩后是这样的目录结构：
一、IoTDB的研发背景 (一)IoTDB的发展历程 IoTDB是由清华大学大数据软件团队于2016年开始开发的一个物联网数据库项目，旨在满足大规模物联网和工业物联网应用的数据、存储和分析需求。2018年11月，IoTDB进入了Apache孵化器，开始了它的开源之旅。在孵化期间，IoTDB吸引了来自全球的贡献者和用户，并与其他Apache项目如Spark和Hadoop进行了无缝集成。2020年9月，IoTDB正式成为Apache顶级项目，并获2020年北京市科技进步一等奖。2021年10月，IoTDB受邀参
这种列存储文件格式专为物联网的独特需求而设计，旨在减少网络传输和云计算资源的消耗。
Apache IoTDB 已经在很多物联网系统中得到了应用。为了让大家理解工业物联网的时序数据是如何采集、存储、查询分析，并进行可视化。我们做了一个IoTDB展示台，这是一个 IoTDB 在实际应用中功能的缩小版，展示了 IoTDB 管理物联网时序数据的几种常见场景。
上一章聊到在车联网或物联网中对数据库的需求，以及 IoTDB 的整体架构，详情请见：
在过去的2021年里，社区正式推出了 0.12 系列版本，并在 0.12 版本上维护了 0.12.0 - 0.12.4 共计 5 个小版本。我们将精打细磨，力求持续地为大家提供性能稳定、速度极致的体验。
点击下方图片 收看Apache软件基金会两大孵化器项目 Pulsar x IoTDB 分享会全程直播 ---- ---- ---- ---- >>> 活动介绍 <<< Apache Pulsar 是下一代云原生分布式流数据平台，它源于 Yahoo，2016 年 12 月开源，2018 年 9 月正式成为 Apache 顶级项目，逐渐从单一的消息系统演化成集消息、存储和函数式轻量化计算的流数据平台。 从成为 Apache 顶级项目后，在这一年的时间中，Pulsar 发展势头非常迅速，目前在全
工业物联网时序数据库管理系统 Apache IoTDB 是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎，支持“端-边-云”一体化部署，适用于高端装备、工厂设备、高速网联设备等多种数据管理场景，是工业互联网时序数据管理的核心基础支撑。
>>> 活动介绍 <<< Apache Pulsar 是下一代云原生分布式流数据平台，它源于 Yahoo，2016 年 12 月开源，2018 年 9 月正式成为 Apache 顶级项目，逐渐从单一的消息系统演化成集消息、存储和函数式轻量化计算的流数据平台。 从成为 Apache 顶级项目后，在这一年的时间中，Pulsar 发展势头非常迅速，目前在全球拥有 100+ 的企业级用户，像雅虎、苹果、迪斯尼、Hulu、腾讯、中国移动、中国电信、智联招聘、涂鸦智能、个推等公司都在使用 Pulsar。 Pu
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”。
EdgeX Foundry是由Linux基金会运维的、全球领先的开放源码边缘计算软件框架。自2017年开源之后，在世界各地的各行业、各场景上得到了广泛的应用。从2018年起，VMware与众多行业合作伙伴在中国社区推广EdgeX技术、拓展生态，并持续地贡献代码。
Apache IoTDB v0.13.2 已经发布，此版本是 0.13.1 的 bug-fix 版，主要修复了一部分权限问题，并在 Rest 接口中增加更多执行功能。
大家都知道预训练大型语言模型（LLMs）具有强大的表示学习能力和少样本学习，但要利用LLM处理时间序列，需要解决两个关键问题：
2022年5月9日，国际数据库顶级会议 ICDE 2022（线上会议）盛大召开。康愈圆同学的《 Separation or Not: On Handing Out-of-Order Time-Series Data in Leveled LSM-Tree 》被 ICDE 2022 录用，并在会议上介绍了这篇论文。
本文档介绍了 Apache IoTDB 监控指标通过 Prometheus 的方式进行采集，并且使用 Grafana 的方式进行可视化。
在这个系列之前的文章里，我们介绍了Iotdb的LSM，以及Iot中的最佳实践，这次我们看看如何将mqtt和Iotdb整合起来。下面我们开始：
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形，也可以显示为表格数据，或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
清华大学大数据软件团队为充分调动员工积极性和创造性，提升团队综合水平和综合竞争力，组织开展了2021年度“优秀员工”评选工作，团队从组织管理能力、工作完成效力、工作创新能力等方面进行评选，最终12位员工荣获2021年度团队“优秀员工”的荣誉称号。他们在各自平凡的工作岗位上脚踏实地，自强不息，点点滴滴的辛勤付出，让团队更加充满生命力！ 代文静 质量保障部 代文静主要负责DWF组质量保障工作以及测试管理平台的设计与开发、自动化测试工具的开发与应用、代码质量的分析与提升、测试流程的体系与管理和自动化测试工具的交
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