时序数据库

使用IOT-Tree消息流【标签读写】功能详细说明IOT-Tree Server是个开源物联网软件，可以作为组态软件成为自动化系统的上位软件。她提供了各种设备接入、数据组织管理、数据分享使用、消息流控制逻辑和人机交互多个方面的功能。当然，你也可以仅仅使用这个软件作为数据采集终端或边缘计算的软件。

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TDengine 时序函数 IRATE 用户手册IRATE 是 TDengine 的时间序列聚合函数，用于计算瞬时增长率（Instantaneous Rate）。该函数使用时间区间中最后两个样本数据来计算瞬时增长速率，特别适用于监测系统中快速变化指标的瞬时增长趋势分析。

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TDengine 时序函数 CSUM 用户手册CSUM 是 TDengine 的时间序列函数，用于计算指定列的累计和（Cumulative Sum）。该函数按时间顺序对数值进行累加计算，返回每个时间点的累计总和。

时序数据库选型指南：如何为企业选择合适的时序数据库解决方案大家好，咱们今天来聊一聊时序型数据库该如何选型。咱们在实际的业务场景中，常常使用时序数据库来存储PLC设备数据（比如线速度，牵引速度等），试验设备数据（试验电压，耐压时长等），传感器数据。面对海量的时序数据处理需求时，选择一个合适的时序数据库成为了企业技术架构决策中的关键环节。

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数据洪流时代，如何挑选一款面向未来的时序数据库？IoTDB 的答案过去十年，随着物联网（IoT）、工业互联网、智能制造、能源监控等行业的快速发展，时序数据的规模以指数级增长。这种数据有几个特点：

使用IOT-Tree消息流InfluxDB模块节点实现标签数据的时序数据库存储IOT-Tree Server是个开源物联网软件，可以作为组态软件成为自动化系统的上位软件。她提供了接入、数据组织管理、控制逻辑和人机交互多个方面的功能。IOT-Tree消息流功能是在规整接入各种设备数据之后，提供的功能块组合配置支持（直观快速），通过她你可以在大部分场合快速实现数据的处理——存储、转换、发送等。

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TDengine 聚合函数 ELAPSED 用户手册ELAPSED 函数是 TDengine 中的聚合函数，用于计算查询时间范围内数据的时间跨度。该函数只能应用于主键时间戳列，返回第一条记录与最后一条记录之间的时间差。在智能电表场景中，常用于分析用电持续时间、数据采集间隔、设备运行周期等。

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TDengine 聚合函数 HYPERLOGLOG 用户手册HYPERLOGLOG 是 TDengine 的聚合函数，用于估算数据集中不重复（去重）元素的数量。该函数基于 HyperLogLog 算法实现，是一种概率性基数估计算法，能够在使用很少内存的情况下，对超大数据集的基数进行估算。

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TDengine 聚合函数 VAR_POP 用户手册VAR_POP 是 TDengine 的聚合函数，用于计算总体方差（Population Variance），即衡量一组数据的离散程度。总体方差假定所有数据是总体数据而非样本数据。

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TDengine 聚合函数 HISTOGRAM 用户手册HISTOGRAM 是 TDengine 的聚合函数，用于统计数值在指定区间内的分布情况。该函数将数据按照用户定义的区间进行分组统计，返回每个区间内数据的数量，常用于数据分布分析、异常检测、质量评估等场景。在智能电表应用中，可用于分析电压、电流、功率等参数的分布特征。

时序数据说

时序数据库 IoTDB：支撑万亿级物联网设备的基石在物联网时代，我们正迈向一个万物互联的智能世界。从智能家居的传感器到工业流水线上的控制器，从飞驰的智能汽车到广袤农田里的监测站，数以百亿甚至万亿计的设备正在7x24小时不间断地产生海量的时间序列数据。这场数据的“洪流”带来了前所未有的挑战：如何以超高的吞吐量写入数据？如何低成本地存储海量数据？又如何实现毫秒级的实时分析？

11种数据库类型详解-第3种：时序数据库（TSDB）时序数据库（Time-Series Database，简称TSDB）是专门用于存储、管理和分析时序数据的数据库系统。所谓“时序数据”，是指按时间顺序持续产生的、带有时间戳（Timestamp）的连续数据点，其核心特征是“时间关联性”——数据的价值与产生时间紧密绑定，且通常以固定或可变频率持续生成。

时序数据库深度解析：从基础概念到未来趋势在物联网设备每秒产生百万级数据点、工业传感器全年无休监测生产线、金融系统毫秒级记录交易流水的今天，时序数据的爆炸式增长正给传统数据管理体系带来严峻挑战。这类以时间戳为核心标识、具有高频写入、批量读取、生命周期明确特征的数据（如CPU使用率、温度监测值、股价波动），传统关系型数据库因行存储架构和低效压缩机制，往往陷入写入瓶颈或存储成本失控的困境[1][2]。此时，时序数据库（Time Series Database, TSDB）作为专为时间序列数据设计的专用系统应运而生，其核心价值在于通过深度优化的存储引

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哪些行业需要使用时序数据库？在当今这个由数据和传感器构成的智能时代，每分每秒都在产生海量的时间序列数据。从智能手表的每一次心跳记录，到风力发电机叶片的每一次旋转，这些按时间顺序排列的数据点正成为企业洞察现状、预测未来的关键资产。而专门为高效处理这类数据而生的时序数据库（Time-Series Database, TSDB），也因此从技术后台走向了舞台中央，成为众多行业数字化转型中不可或缺的基础设施。

时序数据库选型指南：Apache IoTDB引领数字化转型新时代随着物联网、工业互联网和智能制造的蓬勃发展，时序数据已成为推动数字化转型的核心资产。从智能传感器的实时监测到工业设备的精密控制，从金融交易的毫秒级响应到智慧城市的海量数据分析，时序数据正在重塑我们对数据价值的认知。

一个天蝎座白勺程序猿

Apache IoTDB（6）：深入解析数据库管理操作——增删改查与异构数据库实战指南本文将基于技术实践，从数据库管理、设备模板构建、时间序列优化到路径查询技巧，全面揭示IoTDB在工业物联网场景中的核心应用逻辑。帮助开发者构建高可靠、易扩展的时序数据管理体系。

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TDEngine-OSS-3.3.7.5开源版搭建手册（包含单节点与三副本高可用方案搭建）针对高可用方案：开源版本仅支持三副本方案，各种高可用方案对比如下企业版区别如下，可酌情选择是否购买网络端口开放情况和服务器所需资源要求请见官网

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TDengine 聚合函数 SPREAD 用户手册SPREAD 是 TDengine 的聚合函数，用于计算数值列的极差（最大值与最小值的差值）。该函数能够快速反映数据的分布范围和波动幅度，在智能电表监控中常用于分析电压、电流、功率等参数的波动程度。

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TDengine 时区配置问题全解本文旨在彻底解决用户在使用 TDengine 时，遇到数据时间戳与预期不符的问题。答案：不是 bug，而是时区配置问题。