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？
实时数据库在HMI应用中必不可少，传统的Intouch，组态王等组态软件早期都是利用本机的二进制文件来做实时数据库存储。
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。
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。
大唐先一科技是一家聚焦电力、能源行业系统解决方案的公司。所以，一款简单易用的实时数据库是不可或缺的。公司服务的电厂、分子公司遍布全国，因此各种实时数据库也是五花八门，给运维人员造成不小的困难。借着近年来大数据技术的发展，公司曾借助开源技术开发完成了一款分布式实时数据库XDB5.0。在经历压测后该款数据库也是成功的部署在了集团公司和各大分子公司，性能稳定性也是获取了客户的认可。但也存在一个问题，涉及技术众多、部署要求高、不易于维护。于是在2020年初，公司开始寻求新的解决途径，IoTDB由此进入了我们的优选方案。在近一年多与IoTDB开发团队反复的沟通、测试、验证中也见证了IoTDB的成长点滴。
为了实现web上的实时效果和多用户协作，传统的技术手段有哪些呢？实时效果，在vue上是可以实现的。而协作效果，就要用websocket等技术进行广播。 我理解的实时数据库，是不是结合了这2种功能的？ 阅读了socket.io，google的firebase在线实时数据库，它功能
利用mapus进行改造支持实时数据库supabase，让我们可以体验到实时地图协作的乐趣。
用supabase实时数据库替换mapus协作地图里的firebase_q平面人的博客-CSDN博客
首先说明一下，我并没打算把这个项目设计的多么高大上。一个最简单的理由就是我没有那么多资源。比如做架构设计，要考虑计算机性能、数据库主从备份、服务多点部署和一些容灾问题，而这些都需要机器。但是我只有一台机器，所以也只能尽可能将这台机器的性能榨干，而主从、多点部署都问题就不能涉及了。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，实时数据库系统的主要内容包括：
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。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中，报表工作作为基础型工作，其自动化、智能化已经成为了必然趋势，也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要，这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性，还可以增强决策的实时性和科学性，为企业的发展提供有力的支持。
物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
需要注意的是，小程序的实时通信需要考虑到网络延迟、带宽限制等因素，需要进行优化和测试，以确保通信的稳定性和可靠性。
Any Share 是一种简单、轻量、快速的文件共享服务。使用 Javascript 编写，并搭建在 Firebase 平台。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
TencentDB for DBbrain（以下简称DBbrain）中文名数据库智能管家，是一款智能诊断和优化数据库的产品，为用户提供实时的数据库防护，在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案，同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验，将大量数据库问题的诊断优化工作自动化，服务于云上和云下企业。
今年的腾讯互娱市场体系年会，由 tgideas 团队制作了一款以线下服务为主的微信小程序，参与到员工大会以及晚宴的多项环节中，应用的技术包括：公司智能网关+iBeacon 判定身份，小程序拉起导航，小程序云函数，云数据库，云储存，多场景使用实时数据库，小程序支付能力，内嵌 H5 小游戏，小程序红包能力。
这是一款实时和嵌入式软件，用来管理持续增长的复杂数据，来支持高级应用的特性。性能和可靠性，更短的产品开发周期等需求，驱使开发者在他们的设计中，考虑采用经验证的、成熟的商业数据库系统组件来，来满足应用层的这些需求。 McObject公司的eXtremeDB嵌入式数据库系列产品是将高性能、稳定性和简单易用性等特性同时融入了工业基的数据库引擎。 了解eXtremeDB产品系列或eXtremeDB特性。每个产品的页面，包含了eXtremeDB如何满足各个行业中的应用需求，例如内存数据库系统的超快性能，容错系统中高可用性的应用，SQL/ODBC，混合存储（内存和磁盘混合存储模式），64位系统的支持等等。 • 最快的内存数据库， • 几乎牢不可破：了解我们如何避免数据库破坏 • 多种应用接口： 两种 SQL， 两种更快的原始接口 • 非常灵活的数据存储：内存式、磁盘式或混合式 • 高可用性–组合选项 多种索引支持 • 极小尺寸和极小的内存消耗 eXtremeDB内存实时数据库把优异的性能、可靠性和开发效能与高效的实时数据库引擎完美结合。 合作伙伴
2019年8月17日，由云+社区主办的第25期云+社区技术沙龙——“小程序·云开发”系列沙龙（小游戏专场），在广州南国酒店举行，本期沙龙云+社区携手微信 & 云开发官方团队为大家揭秘爆款微信小游戏背后的技术，全面讲解小程序·云开发、实时数据库库及小游戏联机对战引擎，助力小游戏开发。同时，现场还设有Workshop，分享小游戏用云实践，通过现场手把手实操，帮助大家快速开发出一款流畅稳定的小游戏。现场技术热情高涨，座无虚席、交流氛围浓厚。
据BleepingComputer网站消息，由威胁情报和研究公司 Group-IB共享的一份报告中显示，公开暴露在互联网上的数据库数量近期有所增加 ，从2021年的 308000 个一路上升，到2022 年第一季度，暴露的数据库峰值数量达到了 91200 个，创造了历史记录。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
事件报警数据库通常用关系数据库就可以完成，技术难度不是很大。比如在SQL server数据库里创建一个table，包含如下几列：报警产生时间，确认时间，报警名称，描述，报警等级，确认与否等信息；有新报警，用insert语句将数据插入；读取的时候用select语句进行查询。
如果您接收的订阅出现此错误消息，可能是由以下几种原因导致的：缺失凭据：某些视图在发布时具有嵌入的凭据。如果嵌入式凭据现已过时或视图在重新发布时未包含嵌入式凭据，则您可能会收到以上错误消息。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
2022年4月，Tapdata 启动 PDK 插件生态共建计划，致力于全面连接数据孤岛，加速构建更加开放的数据生态，旨在充分激发实时数据流动的价值，助力各行各业完成从传统数据架构平滑过渡到新一代数据库架构，为用户提供更好的数据服务体验。作为参与该计划的首批生态共建伙伴，Apache Doris 与 Tapdata 强强联手，共建下一代数据架构。
Supabase是一个开源的后端即服务(BaaS)平台，旨在使用企业级开源工具复刻Firebase的功能。它能够快速构建包含身份验证、实时功能和文件存储等功能的应用程序，而无需编写任何服务器端逻辑。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表，数据清洗，脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
4月26日下午，清华大学（软件学院）-中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司流程制造业大数据联合研究中心（以下简称“联合研究中心”）成立大会暨揭牌仪式在清华大学东主楼举行。大数据系统软件国家工程研究中心主任、中国工程院院士孙家广，清华大学科研院副院长孟祥利教授，清华大学软件学院院长王建民，中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司董事长李志及联合研究中心领导及部分研究人员等15人参会。会议由王建民院长主持。 王建民院长主持成立大会 孟祥利副院长致辞 揭牌仪式上，孟祥利副院长代表清华大学科研院对联合研究中心的成立表示热烈
❝「数据库浏览器示例」实现可视化实时数据库上SQL语句的结果。❞ 关于更多 在「QtCreator软件」可以找到： 或在以下「Qt安装目录」找到： C:\Qt\{你的Qt版本}\Examples\{你的Qt版本}\sql\sqlbrowser 「相关链接」 https://doc.qt.io/qt-5/qtsql-sqlbrowser-example.html
制造业如何实现大数据应用落地 朱志伟 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。 对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。 钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位
最近互动白板「Miro」获得4亿美元融资，估值达到175亿美元。这则消息也让很多人开始关注互动白板这个曾经非常小众的领域。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，简单又方便。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。
同盾科技是中国领先的人工智能科技企业。为了确保服务的低延迟和高可用性，同盾的技术团队不断寻找最佳的技术架构。经过长时间调研，他们最终选择了新一代分布式数据库 TiDB 作为离线层的核心数据库，基于 TiDB 打造的实时数据架构为风控智能决策保驾护航。
概述 不知从何时起，物联网、大数据、云计算……等一大批概念词汇流行起来，占领着各大 IT 网站。不能把这三个语汇独立来看，而是现实系统体系化建设的三个方面。物联网以智能传感器为基础的网络化建设，对大量
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
Twitter曼哈顿数据库的横空出世表明当今的数据库技术已经无法满足大型互联网公司的独特需求，新一轮数据库技术革命已经启动。 Twitter是所有大型互联网公司中产品实时性和技术进化速度最快的一个，本周Twitter在博客中公布了实时数据服务的核心引擎——曼哈顿（Manhattan）数据库的技术细节。曼哈顿是一个分布式、实时数据库，服务对象是Twitter公司内部的多个团队和应用。 曼哈顿数据库的数据处理能力和速度让当今流行的开源数据库相形见绌，这些数据库已经无法满足Twitter规模的生产环境
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
尽管商业智能分析有用，但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
在上一期我们介绍的控制模块（CM），无论它是何种回路，里面包含了哪些功能块，都需要执行下载的操作才能在系统中生效。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
在工业领域，经常会使用一些软件来控制生产制造，在使用的工控软件中，可能会经常提到组态(Configuration)一词。
文丨赵熙朝 制造过程中应用机器学习是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 01 为什么要把机器学习 应用于智能制造 提到智能制造，不能不提到"机器换人"，如果说利用机器人、自动化控制设备或流水线自动化替代传统的生产线上操作工和物料人员，实现“减员、增效、提质、保安全”的目的，而在制造过程中应用机器学习就是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的
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