大数据处理时序数据

xiaofei
大数据处理
2025-01-10 00:27:33
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接下来为大家讲解大数据处理时序数据，以及大数据处理时序数据的特点涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、目前市场上最好用的时序数据库是什么?
2、时间序列数据库的前世今生
3、解密腾讯唯一时序数据库:CTSDB
4、时序数据库IoTDB:功能详解与行业应用
5、时序数据库和关系/非关系数据库什么关系?能否用关系/非关
6、实时数据库与时序数据库应用场景分析(4)

目前市场上最好用的时序数据库是什么?

TDengine，作为一款国内开源的时序数据库，其性能测试报告显示出在写入、查询和数据压缩方面超越了InfluxDB和TimeScaleDB，这可以作为性能角度回答“目前市场上最好用的时序数据库是什么”的问题。对于“最好用”的概念，更倾向于“最适合”，因为每款数据库都有其独特的性能和使用场景，适用于不同的需求。

在benchANT时序数据库排行榜上，Apache IoTDB以其优异的性能脱颖而出，展示了其在写入吞吐量、存储占用、查询响应速度及成本效益方面的强大实力。这一成就不仅体现了Apache IoTDB在时序数据库领域的技术领先性，也彰显了国产数据库在全球范围内的竞争力和影响力。

（图片来源网络，侵删）

benchANT，德国的测试机构，专注于数据库性能评估，其时序数据库排行榜涵盖了多款国际知名产品。而Apache IoTDB，作为唯一的国产时序数据库，以卓越的性能表现位列榜首。在benchANT的时序数据库排行榜中，IoTDB在写入吞吐量、存储占用、查询响应及成本效益等关键指标上均排名第一。

时间序列数据库的前世今生

1、结论：佛教中的前世、今生、来世概念，实际上涉及时间的不同维度，包括刹那三世的极短时间，到人生三世或三生的人类生死周期，再到劫世的极长周期。佛教中的三世佛——燃灯佛、释迦佛和弥勒佛，分别代表过去、现在和未来，象征着佛教对时间流转和因果轮回的理解。

2、大数据属于大数据***集与管理专业。大数据***集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。

（图片来源网络，侵删）

3、在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果***用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

解密腾讯唯一时序数据库:CTSDB

性能对比测试显示，CTSDB在写入和查询性能上优于InfluxDB，特别是在高并发场景下。CTSDB可作为物联行业数据存储解决方案，支持腾讯内部多个核心业务稳定运行，未来将在腾讯云上线。CTSDB通过优化存储成本、易用性和功能，为时序数据库和分布式存储领域提供技术支持。欢迎有兴趣的开发者加入腾讯团队。

包括TDengine（涛思）、IoTDB（清华）、DolphinDB（智臾科技）等优秀的国内时序数据库异军突起，自主可控成为国内华为、阿里等厂商布局时序数据库场景的重要考量，华为时序数据库内化InfluxDB和IoTDB，阿里自研TSDB时序引擎，并提供基于InfluxDB的阿里云TSDB for InfluxDB，腾讯也推出了TencentDB for CTSDB云服务。

时序数据库IoTDB:功能详解与行业应用

1、IoTDB 通过自研创新，实现高吞吐、高压缩、高可用性能，并提供物联网场景时序数据的横向与纵向解决方案。IoTDB 的功能特性 IoTDB 功能全面，包括“管得好”、“接得住”、“存得下”、“处理强”、“实时性”、“智能性”与“协同性”。

2、上海电气国轩智慧储能运营云平台已平稳运行两年，未来随着储能行业快速发展，将与 IoTDB 团队紧密合作，深入挖掘时序数据在储能业务场景的应用价值。天谋科技（Timecho）作为行业领先的时序数据库管理系统提供商，已获得近亿元人民币天使轮融资，其物联网原生时序数据库管理系统在多个企业得到广泛应用。

3、数据库概述实时数据库实时数据库专为处理随时间快速变化的海量数据而设计，适用于实时更新的事务处理，如工业生产中的数据监控。这类数据库通常集成工厂模型，易于与工控软件结合，提供快速反馈与控制功能，部署简便，配套齐全，适用于工厂级应用。

时序数据库和关系/非关系数据库什么关系?能否用关系/非关

时序数据库与关系/非关系数据库之间有着密切的联系与相互作用。时序数据处理中，虽然MySQL、Oracle、MongoDB等数据库系统能被应用，但它们并非专为时序数据设计。时序数据具有显著特性：数据量庞大且通常需要即时处理能力。基于此，为了满足高效、实时的数据处理需求，专业化的时序数据库应运而生。

常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。这些数据库适用于处理大量非结构化数据和对数据一致性要求不高的场景。时序数据库：时序数据库主要用于处理时间序列数据，如传感器数据、机器运行日志等。它具有高效的时间序列数据存储和查询能力，能够处理大量的时间序列数据并快速检索历史数据。

数据库类型主要包括关系型和非关系型两大类。具体来说：关系型数据库（Relational Databases）：这类数据库占据了数据库使用的主导地位。在广泛应用的数据库管理系统中，如Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、DB2以及SQLite，都属于关系型数据库。此外，Hive也是一个常用于大数据处理的关系型数据库。

首先，我们有关系型数据库。它们通过表格结构存储数据，并利用SQL（结构化查询语言）进行操作。常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。关系型数据库适用于处理结构化数据，如订单、客户信息等。其次，非关系型数据库（NoSQL）兴起于互联网行业，主要用于处理非结构化数据。

非关系型数据库，即NoSQL，用于处理多种数据类型，不适用于关系型数据库。NoSQL数据库的产生旨在补充传统数据库的应用，而不是否定它们。关系型数据库的ACID特性确保了事务的一致性、独立性和持久性，其中一致性要求数据库在事务结束后保持一致性状态。独立性确保了事务之间的隔离，避免数据一致性问题。

时序数据指的是随时间不断产生的数据，每条记录通常会与时间戳相关联。现实世界中的数据大多与时间紧密相关，即使是看似无时间关联的数据进入数据库后，也会附带时间戳、事务号或递增的主键等信息。大多数传统关系型数据库管理系统（RDBMS）处理的负载主要是读取数据多于写入数据。