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- 時(shí)序數(shù)據(jù)測(cè)試 內(nèi)容精選 換一換
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主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開(kāi)源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)?？?0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能，最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。來(lái)自：專(zhuān)題幫助文檔 GaussDB 時(shí)序引擎 當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性，使用時(shí)請(qǐng)聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持。 enable_tsdb 參數(shù)說(shuō)明：是否開(kāi)啟時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)特性。 該參數(shù)屬于POSTMASTER類(lèi)型參數(shù)，請(qǐng)參考表1中對(duì)應(yīng)設(shè)置方法進(jìn)行設(shè)置。 取值范圍：布爾型 on：表示打開(kāi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)特性功能。 off：表示關(guān)閉時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)特性功能。來(lái)自：專(zhuān)題
- 時(shí)序數(shù)據(jù)測(cè)試 相關(guān)內(nèi)容
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TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì) TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì) TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？核心代碼，包括集群功能全部開(kāi)源。專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的存儲(chǔ)計(jì)算引擎。TDengine核心為超高性能的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流來(lái)自：專(zhuān)題免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？免費(fèi)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開(kāi)源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)?？?0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能，最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。來(lái)自：專(zhuān)題
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時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口 是一款基于華為自研的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。本文問(wèn)您介紹influx場(chǎng)景的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)問(wèn)題等內(nèi)容 產(chǎn)品詳情 立即使用 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB來(lái)自：專(zhuān)題![]()
接口是一款采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。適用于運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。適用于運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景 產(chǎn)品詳情來(lái)自：專(zhuān)題![]()
系統(tǒng)軟件安裝 遷移工具部署 數(shù)據(jù)模擬準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境安裝 模擬數(shù)據(jù)生產(chǎn)或?qū)?3、預(yù)集成驗(yàn)證和優(yōu)化 遷移方案集成測(cè)試 業(yè)務(wù)應(yīng)用連接、功能測(cè)試 數(shù)據(jù)測(cè)試 業(yè)務(wù)切換測(cè)試 回退方案測(cè)試 操作測(cè)試 遷移方案優(yōu)化 實(shí)施流程優(yōu)化 實(shí)施方案操作優(yōu)化 回退方案優(yōu)化 學(xué)習(xí)了解更多可前往查看云學(xué)院《云遷移基礎(chǔ)》課程。來(lái)自：百科![]()
U機(jī)型相關(guān)，請(qǐng)以實(shí)際環(huán)境為準(zhǔn)。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口實(shí)例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的運(yùn)行情況?？梢酝ㄟ^(guò)管理控制臺(tái)查看數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài)。您可以通過(guò)本章查看想了解的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx使用規(guī)范和建議來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉(cāng)提供自研的時(shí)序引擎，提供擴(kuò)展的時(shí)序場(chǎng)景語(yǔ)法，以及分區(qū)管理、時(shí)序計(jì)算、時(shí)序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能，基于時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉(cāng)提供自研的時(shí)序引擎，提供擴(kuò)展的時(shí)序場(chǎng)景語(yǔ)法，以及分區(qū)管理、時(shí)序計(jì)算、時(shí)序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能，基于時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 demo體驗(yàn)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，數(shù)據(jù)過(guò)濾，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。如下圖所示。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時(shí)間序列特性，如下圖所示。 專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力； 海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級(jí)。 時(shí)序存儲(chǔ)：列式存儲(chǔ)及專(zhuān)用壓縮算法，高壓縮率。來(lái)自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)具備時(shí)間戳（timestamp）、隨時(shí)間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個(gè)關(guān)鍵信息，同時(shí)采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達(dá)到毫秒級(jí)。 根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，做好時(shí)序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：來(lái)自：百科![]()
轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力； 海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級(jí) 時(shí)序存儲(chǔ)：列式存儲(chǔ)及專(zhuān)用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時(shí)序洞察工具，方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)探索來(lái)自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)具備時(shí)間戳（timestamp）、隨時(shí)間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個(gè)關(guān)鍵信息，同時(shí)采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達(dá)到毫秒級(jí)。 根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，做好時(shí)序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：來(lái)自：百科![]()
對(duì)開(kāi)源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征：按照時(shí)間維度上報(bào)、存儲(chǔ)、查詢數(shù)據(jù)?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察工具explorer，提供了開(kāi)箱即用的時(shí)序洞察能力，無(wú)需任何開(kāi)發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進(jìn)行洞來(lái)自：百科![]()
對(duì)開(kāi)源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征：按照時(shí)間維度上報(bào)、存儲(chǔ)、查詢數(shù)據(jù)?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察工具explorer，提供了開(kāi)箱即用的時(shí)序洞察能力，無(wú)需任何開(kāi)發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進(jìn)行洞來(lái)自：百科![]()
寫(xiě)能力，適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢應(yīng)用。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架構(gòu)高可用，存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB來(lái)支持時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與查詢。對(duì)OpenTSDB源碼深來(lái)自：百科![]()
再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒(méi)那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類(lèi)后按時(shí)序儲(chǔ)存，并提供按時(shí)序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱(chēng)之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)路徑、股票價(jià)格曲線等，應(yīng)用于行為分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等來(lái)自：百科![]()
OpenTSDB的優(yōu)勢(shì) OpenTSDB的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-24 10:34:37 CloudTable集群模式還提供了基于OpenTSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收來(lái)自：百科![]()
級(jí)轉(zhuǎn)移，保證業(yè)務(wù)的高可用。存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證數(shù)據(jù)的高可靠，存儲(chǔ)采用多備份機(jī)制，存儲(chǔ)可靠性不低于99.999999%。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)：集成OpenTSDB，提供時(shí)序數(shù)據(jù)的高效讀、寫(xiě)、查詢和計(jì)算能力，讀寫(xiě)性能提升30%-60%。支持插值、降精度、聚合強(qiáng)大分析能力，10:1高壓縮比，成本更低。來(lái)自：百科![]()
應(yīng)用場(chǎng)景，工業(yè) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的時(shí)序分析、時(shí)序洞察、物實(shí)例時(shí)序探索等具體功能介紹，軟件安裝部署、調(diào)配測(cè)試、物模型分析設(shè)計(jì)、創(chuàng)建維護(hù)等實(shí)操。 本課程聚焦介紹華為云工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的概念、定位、價(jià)值、典型行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的時(shí)序分析、時(shí)序洞察、物實(shí)例時(shí)序探索等具體功能介紹，軟件安裝來(lái)自：專(zhuān)題![]()
半)結(jié)構(gòu)化，時(shí)空，時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可被廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、金融、智慧城市、氣象等行業(yè)。 物聯(lián)網(wǎng)IoT設(shè)備監(jiān)控 應(yīng)用場(chǎng)景： 梯聯(lián)網(wǎng)、燃?xì)?、水?wù)、電力、化工、互聯(lián)網(wǎng)等IoT設(shè)備通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)套件服務(wù)接入上云，設(shè)備數(shù)據(jù)和分析結(jié)果實(shí)時(shí)高效寫(xiě)入到CloudTable的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)OpenTS來(lái)自：百科
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