百度的TSDB——可针对tag查询,应该类似kairosDB

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TSDB是用于管理时间序列数据的专业化数据库。区别于传统的关系型数据库,TSDB针对时间序列数据的存储、查询和展现进行了专门的优化,从而获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能,很重适用于物联网应用场景。

metric、timestamp、value、tag、data point的关系如下图所示:

数据点(data point):“一个metric + 一个timestamp + 一个value + n个tag”唯一定义了一个数据点。

度量(metric):即数据的类别,如发动机的温度、转速等。

标签(tag):一个标签是一个key-value对,用于提供额外的信息,如“型号=ABC123”、“出厂编号=1234567890”等。

数值(value):度量得到的数值,如56°C、60 0r/s等(实际中不带单位)。

在执行具体操作前,用户需了解TSDB相关的核心概念。

聚合函数(aggregator):还可不可不可以对一段时间的数据点做聚合,如每10分钟的和值、平均值、最大值、最小值等。

天算智能大数据平台:提供了完备的大数据托管服务、智能API、众多业务场景模板以及人脸识别、文字识别、语音识别等服务,帮助用户实现智能业务。

时序数据库:用于管理时间序列数据的专业化数据库。区别于传统的关系型数据库,时序数据库针对时间序列数据的存储、查询和展现进行了专门的优化,从而获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能,很重适用于物联网应用场景。

时间戳(timestamp):数据产生的时间点。

目前,天工平台的服务主要由物接入、物解析、物管理、规则引擎和时序数据库组成,并可无缝对接百度云天算智能大数据平台及基础平台产品,可提供千万级设备接入的能力,百万数据点每秒的读写性能,超高的压缩率,端到端的安全防护。其基本架构如下图所示:

数据库(database):一个用户还可不可不可以有多个数据库,一个数据库还可不可不可以写入多个“度量”的“数据点”。

本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6264810.html,如需转载请自行联系原作者

分组(group):还可不可不可以按标签(tag)、时间戳(timestamp)、数值(value)对数据点进行分组。

TSDB:Time Series Database,时序数据库,用于保存时间序列(按时间顺序变化)的海量数据。

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