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时序数据说

时序数据库概念及IoTDB特性详解数据，如同空气般普遍存在于我们的数字生活中，每一次点击手机都可能产生并记录数据。这些数据被存储在数据库中，而数据库实质上是“数据的集合”。数据库管理系统（DBMS）则负责这些“数据容器”的管理，包括安全存储、增删查改等操作。DBMS是软件开发者进行交互的工具，而非直接给终端用户使用的产品；终端用户接触的是数据库系统，它涵盖数据库、DBMS及应用系统。

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时序数据库Apache IoTDB核心技术深度解析

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时序数据库IoTDB在工业物联网时序数据管理中的应用在工业互联网时代，Apache IoTDB作为一款专为物联网设计的时序数据库，已在众多物联网系统中得到广泛应用。为了直观展示IoTDB在管理物联网时序数据方面的功能，本文总结了IoTDB在实际应用中的几种常见场景。

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时序数据库IoTDB数据模型建模实例详解本文旨在通过具体实例详细介绍IoTDB（Internet of Things Database）的数据模型建模方法，以解决部分用户对实际系统建模的困惑。IoTDB作为一种时间序列数据库，其数据模型与实时库、InfluxDB、OpenTSDB等基于标签的模型有所不同。

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时序数据库IoTDB结合SeaTunnel实现高效数据同步Apache IoTDB是一款专为工业物联网设计的时序数据库管理系统，集数据收集、存储、管理与分析于一体，满足海量数据存储、高速读取及复杂数据分析需求。其架构包括时序文件（TsFile）、数据库引擎和分析引擎三部分。TsFile是IoTDB自研的时序数据文件格式，支持高效压缩与查询。

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时序数据库IoTDB的UDF Sample算法在数据监控、故障预防的应用设备数据监控是工业物联网（IoT）中最为广泛应用的领域之一。通过实时监控工厂机械设备的运行状态，企业能够提前发现设备的潜在故障，从而实现预防性维护与可预测性维护。这一做法不仅能有效提升设备的总体使用效率（OEE），还能为工厂带来显著的降本增效效果。

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时序数据库IoTDB与EdgeX Foundry集成适配服务介绍

TDengine （老段）

TDengine 高级功能——读缓存在物联网（IoT）和工业互联网（IIoT）大数据应用场景中，实时数据的价值往往远超历史数据。企业不仅需要数据处理系统具备高效的实时写入能力，更需要能快速获取设备的最新状态，或者对最新数据进行实时计算和分析。无论是工业设备的状态监控、车联网中的车辆位置追踪，还是智能仪表的实时读数，当前值都是业务运行中不可或缺的核心数据。这些数据直接关系到生产安全、运营效率以及用户体验。

Apache IoTDB V2.0.3 发布｜新增元数据导入导出脚本适配表模型功能Release AnnouncementVersion 2.0.3Apache IoTDB V2.0.3 已经发布！

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时序数据库IoTDB如何快速高效地存储时序数据时序数据库IoTDB的新架构旨在实现两个主要目标：在资源充足的场景下提供无上限的服务潜力，以及在资源有限的场景下提供最佳选择。新架构的系统目标包括：

IoTDB 集成 DBeaver，简易操作实现时序数据清晰管理数据结构一目了然，跨库分析轻松实现，方便 IoTDB “内部构造”管理！随着物联网场景对时序数据处理需求激增，时序数据库与数据库管理工具的集成尤为关键。作为数据资产的 “智能管家”，借助数据库管理工具的可视化操作界面和自动化功能，可以清晰看到时序数据库存储的数据结构，让数据管理以更便捷的方式落地。

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时序数据库IoTDB基于云原生的创新与实践Apache IoTDB 是一款独立自研的物联网时序数据库，作为 Apache 基金会的顶级项目，它融合了产学研的优势，拥有深厚的科研基底。IoTDB 采用了端边云协同的架构，专为物联网设计，致力于提供极致的性能。

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时序数据库IoTDB启动方式及集群迁移指南IoTDB在配置启动时有两种推荐方式：‌主机名启动‌：‌IP地址启动‌：强烈推荐使用主机名启动IoTDB，以实现更高的灵活性和便捷性。特别是在集群迁移场景中，通过主机名启动的IoTDB能够大大简化迁移过程，减少不必要的配置和数据迁移工作。

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时序数据库IoTDB的分片与负载均衡策略深入解析随着数据库服务的业务负载增加，扩展服务资源成为必然需求。扩展方式主要分为纵向扩展和横向扩展。纵向扩展通过增加单台机器的能力（如内存、硬盘、处理器）来实现，但受限于单台机器的硬件能力。而横向扩展则通过增加更多的机器，将数据和处理请求分摊到多台机器上，因其灵活性和性价比优势，在大数据时代备受关注。分布式系统利用多台机器的资源提升数据库的读写性能，其关键在于数据分片和负载均衡。本文将深入解析时序数据库IoTDB的分片与负载均衡策略。

TDengine （老段）

TDengine 运维—容量规划若计划使用 TDengine 搭建一个时序数据平台，须提前对计算资源、存储资源和网络资源进行详细规划，以确保满足业务场景的需求。通常 TDengine 会运行多个进程，包括 taosd、taosadapter、taoskeeper、taos-explorer 和 taosx。

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分布式集群中的共识算法及其在时序数据库IoTDB中的应用在分布式集群环境中，为了实现海量数据的横向扩展，数据通常被划分为多个子集并分散存储在集群的各个节点上。为了确保数据的高可用性，每个数据子集都会在多个物理节点上存储副本。然而，这种多副本机制也带来了新的挑战，即如何确保不同副本间的数据一致性。共识算法正是为解决这一问题而设计的。

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IoTDB集群的一键启停功能详解IoTDB（Internet of Things Database）作为一种专为物联网设计的高性能时序数据库，支持单机与分布式等多种部署模式。随着节点数量的增加，手动管理集群的启动与停止过程变得繁琐。为了提升部署效率，IoTDB 提供了一键启停集群的功能，通过简单的配置与脚本即可实现快速自动化管理。

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时序数据库IoTDB分布式系统监控基础概述在分布式系统环境中，系统性能调优与瓶颈定位一直是工程实践与架构设计中的关键挑战。面对诸如系统性能无法提升、查询延迟增加等问题，需要一套有效的监控体系来洞察系统的内部状态与运行情况。

TDengine （老段）

基于 TSBS 标准数据集下 TimescaleDB、InfluxDB 与 TDengine 性能对比测试报告基于 TSBS 标准数据集，TDengine Database 团队对时序数据库（Time Series Database，TSDB） InfluxDB, TimescaleDB 和 TDengine 针对 TSBS 指定的 DevOps 中 cpu-only 五个场景进行了对比测试。

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IoTDB 分段查询语句深度剖析：GROUP BY 与时序语义的完美结合在数据库中，存储的数据通过分析和查询才能实现其价值。在关系型数据库中，GROUP BY子句常用于按列分组，并与聚合函数结合，对数据进行统计。然而，关系型数据库中的数值没有时间顺序的概念，而时序数据则更注重时间维度上的联系。为此，IoTDB提供了多种针对时序数据的新型分段方式，使用户能够便捷地发掘数据价值。