时序数据库如何选型？详细指标总结！

工业物联网将机器设备、控制系统与信息系统、业务过程连接起来，利用海量数据进行分析决策，是智能制造的基础设施，并影响整个工业价值链。工业物联网机器设备感知形成了海量时间序列数据（带时间标签的数据，每条时间序列是按时间戳顺序存贮的一组数据点），蕴含丰富的工业语义，是工业大数据的规模与价值主体。 为应对海

2024-07-18

Apache IoTDB vs InfluxDB 开源版，架构性能全面对比！

在物联网（IoT）领域，数据的采集、存储和分析是确保系统高效运行和决策准确的重要环节。随着物联网设备数量的增加和数据量的爆炸式增长，开发者和决策者们需要选择合适的时序数据管理系统。Apache IoTDB 和 InfluxDB 是两款广泛应用的原生时序数据库，它们在架构设计、性能和功能方面各具特色。

2024-06-21

码住！详解时序数据库不同分类与性能对比

作为管理工业场景时序数据的新兴数据库品类，时序数据库凭借着对海量时序数据的高效存储、高可扩展性、时序分析计算等特性，一跃成为物联网时代工业领域颇受欢迎的数据库。 从诞生到发展至今，时序数据库应用的关键技术也在不断进步。其中，管理海量时序数据，为其适配灵活、高压缩、支持高读写性能的存储架构便是亟需解决

2024-06-14

你不可不知的开源组织详解，这里都有！

关注我们的朋友应该知道，时序数据库 Apache IoTDB 是全球开源项目，于 2018 年正式成为 Apache 旗下孵化器项目，并于 2020 年毕业成为 Apache 软件基金会的全球 Top-Level 项目，也是 Apache 基金会旗下第一个物联网数据管理领域开源项目（第二个项目就是

2024-05-22

时序数据库 vs 实时数据库，一文搞懂！

从信息化到数字化，数据正从被存储的对象成为价值的创造者，工业数据更是驱动传统企业迈向智能制造的重要抓手。相较于其他领域，工业领域由于需要及时监控生产过程，减少生产中断带来的损失，所以对于数据的实时性要求更高。 在此背景下，实时数据库以及以 IoTDB 为代表的时序数据库，由于在保障海量工业数据的实时

2024-05-20

从IoTDB的发展回顾时序数据库演进史

时序数据的主要产生来源之一是设备与传感器，具有监测点多、采样频率高、存储数据量大等多类不同于其他数据类型的特性，从而导致数据库在实现高通量写入、存储成本、实时查询等多个维度存在管理难点。针对这些特性与难点，专门针对时序数据管理构建的时序数据库也在逐步成熟。 以 IoTDB 为代表的国产时序数据库面向

2024-04-11

时序数据库IoTDB：功能详解与行业应用

01 为什么需要时序数据库 解释时序数据库前，先了解一下何谓时序数据。 时序数据，也称为时间序列数据，是指按时间顺序记录的同一统计指标的数据集合。这类数据的来源主要是能源、工程、交通等工业物联网强关联行业的机器设备和传感器，如汽车的车速、发动机转速，发电风车的功率、电压、电流等。 时序数据的典型特征

2024-03-26