2025 可信数据库大会，KaiwuDB 邀你来赴约！

于 2025-07-11 09:14:49 发布
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分类专栏： KaiwuDB 热点新闻 文章标签： 数据库
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2025 年 7 月 16-17 日，「2025 可信数据库发展大会」将在北京朝阳悠唐皇冠假日酒店隆重召开。大会由中国通信标准化协会主办，中国信息通信研究院、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）承办。

本次大会 KaiwuDB 再度受邀，副总经理王小虎将于能源行业数据库应用创新分论坛发表主题演讲，与此同时我们也特设展台（展位号 B08）和大家线下相见！

本篇文章，小编就带你一探前沿 👇

干货演讲

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Hi，各位好！我是 KaiwuDB 副总经理 王小虎。很开心将在下周的可信数据库大会和各位见面，本次想和大家聊聊在物联网高速发展引发传统能源设备数据爆炸式增长态势下，如何基于“多模引擎、AIoT”等数据库关键技术，有效应对多源异构数据汇聚处理、海量数据查询高效响应、云边端协同、数据价值挖掘等复杂需求。

传统数据库架构及性能在不断暴涨的数据量及数据多模态的趋势下日益呈现疲软态势。KaiwuDB 以高性能时序引擎为基础，以核心多模技术实现 AloT 数据库架构创新，并以 Al 加速赋能数据库预测分析及系统自主演进。

7 月 17 日上午 10：00-10：20，能源行业数据库应用创新分论坛，我将在《AIoT 数据库——驱动物联网下的能源数字化变革》主题演讲中分享面向 loT 的多模数据库技术原理，及面向能源数据场景的定向优化，欢迎大家！

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展位福利

除了精彩演讲，KaiwuDB 将于 B08 （记住展位号，不迷路！）与大家近距离交流。大家可以深入了解 KaiwuDB 的产品技术、行业解决方案，并与技术专家一对一探讨实际业务场景中的数据库应用问题。

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此外，我们还精心准备了多款 KaiwuDB 定制周边礼品，只要来到展位参与互动就有机会获得，真诚欢迎各位新老朋友前来 B08 展位打卡交流！

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Python语言——万数据插入测试
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在 Python 实现的万条数据插入测试中，插入 10000 条数据耗时 496.45 秒，相对时间消耗较多，这表明在大规模数据插入场景下，KWDB 对关系型数据的操作性能还有待进一步优化。再后面使用时序型数据库做插入测试，效果为 10000 条数据插入的耗时为 164.43 秒，两者差异相当的明显，看来 KWDN 对时序型数据插入的能力还是相当的可以呢。总体而言，通过本次对 KWDB 的万数据插入测试，深入了解了其在数据插入方面的性能表现和适用场景，为后续的数据库选型优化和应用开发提供了重要参考。
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6 月热搜精选
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内蒙古自治区计量测试研究院为落实国家"双碳"战略目标建设碳达峰碳中和在线监测系统，面临多源异构数据整合、实时处理及安全存储等挑战，KaiwuDB 通过分布式多模数据库提供百万级/秒数据写入和毫秒级查询能力，实现电力、钢铁等重点行业及森林、湿地等碳汇领域数据的统一管理，系统稳定运行 6 个月接入千万级设备，不仅解决了省级碳数据分散管理难题，更为碳排放精准计量和碳交易提供了可靠的数据支撑，助力构建完善的碳计量体系。6 月底，中国移动通信联合会公告显示，由中国工业互联网研究院（CAII）牵头研制的团体标准。
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KaiwuDB 时序数据库深度解析：在物联网领域实战指南
07-08 58
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KWDB多模分布式数据库助力共享打印机物联网IoT最佳实践落地，实现高效存储与查询时序数据
07-08 37
那么，今天给大家带来的一款 - KWDB 作为一款面向 AIoT 场景的国产分布式数据库，凭借其高效的时序数据处理能力与多模融合特性，逐渐成为行业关注的焦点。同时，也可以观看以下视屏，可以发现在3台服务器数据同步的过程中，延迟不超过1s，就算略微有一些差异也是在1秒内就能同步完成，基本可以说没有太大的数据延迟的问题，之前用某云时，主从数据库会存在2-3s的延迟，就是先注册马上登陆会提示“用户数据不存在”，只能使用延迟几秒提示“正在登录中”来解决这个问题。
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KWDB容器化部署与性能测试
07-07 11
下载完毕后上传到服务器，然后执行 sudo cp -f docker-compose-linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose。首先需要下载KDC，可以在官方gitee仓库中找到下载地址，https://gitee.com/kwdb/kwdb/releases。所以 1.6 秒其实是“正常”的，尤其是在大批量写入的场景下。https://github.com/docker/compose/tags离线下载docker-compose的包。
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使用Docker实现KWDB数据库的快速部署与配置
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KWDB 不仅性能稳定、功能丰富，而且具备高度的可操作性和前瞻性，是一款值得深入学习与广泛应用的国产数据库产品。支持在同一个实例中建立时序库和关系库，并统一处理多种类型的数据，具备对海量时序数据的高效读写与分析能力。产品具备高可用、安全稳定、易运维等特性，广泛应用于工业物联网、数字能源、车联网、智慧矿山等多个行业领域，为用户提供一站式数据存储、管理与分析的基础平台。KaiwuDB 作为一款面向 AIoT 场景的国产分布式数据库，凭借其高效的时序数据处理能力与多模融合特性，逐渐成为行业关注的焦点。
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老实人做的数据库产品，好像也不“老实” ！
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大家都明晰一个IoT类数据最大的问题，就是采样数据的二次落库的问题，有些数据在采集中最终不是必须落库的，而是当发现有这样的数据，直接一级设备就告警了，而告警的数据需要落库，而系统正常的数据是不需要落库的，我们都清楚的另一个问题，工业，农业，民用的这些物联设备值只发送数据，设备本身是不能完全只发送有问题的数据，或者在设备上可以实现，但业务不能允许，长时间都是正常的数据就等于没有数据，系统怎么判断终端设备是正常的，还是出现故障已经不发送数据了。当然TTL的功能也是物联网数据库必备的功能。
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Golang 语言连接并操作 KWDB 数据库
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Go 语言简洁高效、原生支持并发，能充分利用多核 CPU 资源，面对 KWDB 数据库高并发的数据读写场景，可大幅提升处理效率。在金融领域，能高效处理高频交易数据的实时写入与查询分析，满足低延迟、高吞吐的需求，为相关业务提供强大的技术支撑。从开发环境搭建、引入数据库驱动，到数据的增删查改操作，再到事务处理和性能优化，都将详细讲解。原由：时序数据库中数据与时间戳紧密相关，为了保证时间序列的完整性、存储结构的稳定性以及数据一致性，KWDB 采用先删除再添加的方式进行数据修改。
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● 单节点异常情况（非故障）：如果单个节点因网络断开、延迟、操作系统故障、磁盘故障等原因导致节点状态变为异常（is_available 和is_live均为 false），系统会开始迁移该节点的leaseholder，迁移期间数据查询和 DML 操作可能受影响，DDL 操作可能会报错，生命周期会顺延至下一执行周期执行。如果剩余节点数量仍大于副本数，系统自动补足缺失的副本，确保数据的高可用性、副本补足期间，数据查询不受影响，DML操作不受影响，DDL操作可能会报错，副本补足后，DDL操作恢复正常。
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KWDB语法添加指南
07-01 18
为了便于用户可以快速上手开发KWDB项目，本文将指导用户如何动手开发一条新的SQL语句，以较为简单直观的DDL语句为例，介绍从sql语句的解析、编译到执行的整体流程，以及要添加的关键部分，为用户后续开发提供一定的帮助。yacc层主要的目的就是将输入的语法定义成tree包下面的结构体，这个结构体就是AST（抽象语法树），参考MySQL的create event语法，我们首先需要在sql.y中定义对应的语法规则。语法中的第n个单词就对应着$n，将语法中的对应的输入填入到结构体的字段中。
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用 Python 与 KWDB 打造智能自动售卖机：从搭建到实践
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用户能看到饮料列表及库存信息，点击“加入购物车”按钮添加饮料，结算时系统会检查库存并计算总价，同时更新数据库中的库存数据。以Centos云服务为例，先确保已安装Docker，接着拉取KWDB镜像：docker pull kwdb/kwdb:latest。在开发技术不断革新的当下，将Python的灵活编程能力与KWDB强大的数据管理性能相结合，能创造出功能丰富且高效的应用程序。在KWDB中创建数据库和表存储饮料信息。在前三篇博文中，我们已经成功在 Centos 云服务中通过 Docker 安装了 KWDB，
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场景案例 - KWDB分布式多模数据库在净水机物联网IoT方案落地最佳实践：GoLang时序IoT数据 + 香橙派Orange Pi AI Pro 开发板场景案例测试
07-01 43
这里的分区时间范围比较实用，会进行定期检测删除，删除的依据就是分区中最新的数据已经超过了保存周期的话就执行删除，比较类似于Redis的“定时删除策略”，会创建一个定时事件，当时间到达时，由事件处理器自动执行 key 的删除操作相当于会维护一个进程去进行检测。会不会产生时间一样的冲突呢？本人在学校毕业后一直从事开发工作，经过了以下几个阶段的软件开发历程，从早期的Web时代编程、到云时代分布式编程，到如今的物联网AIoT时代，都是解决企业级项目开发的效率问题，通过不断的技术演进，来为公司带来降本增效的原则。
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KWDB时序数据库在工业级机器手臂生产调度中的落地实践案例，加速时序数据高效存储与检索
07-01 49
这里我们需要下载对应的安装版本，请注意一下您服务器对应的版本，如果下错了会出现报错(明明依赖安装过了)，接下来，需要修改deploy.cfg的文件，这里需要注意是使用的安全模式(默认是tls的，即有一个CA证书)，另外，需要修改cluster需要对应的所有服务器节点加进来，最后ssh_user要特别注意，刚开始没注意，结果一直卡在那里，默认是admin，但是我的用户名是root。”时，表示已经安装集群成功了。所以，在日常的企业级应用中，OLAP和OLTP针对不同的业务场景，有不同的解决方案。
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【KWDB 创作者计划】香橙派Ai Pro安装部署KWDB数据库踩坑经验
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香橙派（3核 + NPU）但是显示只有3个cpu，安装后可能会运行不起来，需要通过./deploy.sh install --single --force安装即可，或者更改deploy.sh中的cpu核心检测，–force 参数跳过了 CPU 核数检查，实际运行证明 3核足够支撑基础服务。目前发布的Linux系统默认在DTS中将其点亮。为开发者提供通用连接接口，具备高速写入、极速查询、SQL 支持、随需压缩、数据生命周期管理、集群部署等特性，与第三方工具无缝集成，降低开发及学习难度，提升开发使用效率。
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【KWDB 2025 创作者计划】_一文带你了解 KWDB 数据库
06-27 24
KWDB 提供 多模数据管理能力，支持不同数据模型的统一存储，助力企业跨部门、跨业务统一管理数据，实现多业务数据融合，支撑多样化的应用服务。KWDB 支持在同一实例同时建立时序库和关系库并融合处理多模数据，具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等时序数据高效处理能力，具有稳定安全、高可用、易运维等特点。典型应用场景包括但不限于物联网、能源电力、交通车联网等，旨在为各行业领域提供一站式数据存储、管理与分析的基座，助力企业数智化建设，以更低的成本挖掘更大的数据价值。
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【KWDB创作者计划】实战指南：KWDB 2.2.0数据分析与性能调优深度对比
06-26 41
通过 JOIN 将多个表（user_info、user_device_mapping、device_metrics）连接起来，实现复杂的数据关联。同时，在OpenGauss第五届、第六届、第七届技术征文大赛，TiDB社区专栏征文大赛，金仓数据库有奖征文活动，以及YashanDB「产品体验官」征文等活动中，我也屡获殊荣。其中，KWDB 作为一款面向AIoT场景的分布式多模数据库，自2024年开源以来，凭借其强大的功能和灵活的架构，吸引了众多开发者的关注。在查询过程中，我们可能会发现某些查询的性能不够理想。
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【KWDB创作者计划】- KWDB：高性能时序数据库，赋能AIoT场景，引领时序数据库新纪元的高效引擎 - 新零售可回溯视屏时序数据系统最佳实践
06-25 49
本次体验可以涵盖不同技术层面的用户，可以针对KWDB产品的分布式、多模融合、支持原生 AI 的数据库产品、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面进行时序数据库产品的体验和测评，参与的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也增加不同技术栈的实现方案。②. KWDB 集群部署，数据存储在多台服务器上，每台服务器都有数据的完整副本，实现了数据的冗余和高可用性‌，数据访问请求会被分发到不同的服务器上进行处理，实现了负载均衡，适合中大型项目，特别是大型物联网IoT场景，强烈推荐。哪个库有性能瓶颈问题呢？
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【KWDB 2025 创作者计划】_KWDB应用之实战案例
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作者：IT从业者张某某原文链接：https://blog.itpub.net/70045384/viewspace-3081232/
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技术贴 | 如何基于 KWDB 快速实现工业物联网智能电表系统设计？
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各位社区小伙伴:好消息！为了帮助大家快速无痛上手 KWDB ，KWDB 研发团队基于已有场景精心打造了一个示例项目 SampleDB ，内附场景与样例数据，零门槛体验多模数据库 KWDB。仓库地址：https://gitee.com/kwdb/sampledb本期博客，我们就用这个 SampleDB, 带大家一起体验 KWDB 在工业物联网智能电表业务场景中的使用。随着向工业物联网的发展，智能电表的应用日益普及，比如实时监控、数据分析、实时异常检测与预测、设备健康度评估、电价优化分析、多维度数据聚合行业标准
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