Apache IoTDB 数据订阅模块全解析：从核心概念到实战应用 Apache IoTDB新版本后推出的数据订阅模块（订阅客户端），参考 Kafka 等消息队列逻辑却不替代它们，专为简单流式数据获取场景提供便捷服务，在持续获取最新数据（比定时查询更实时、编程简单、系统负担小）和简化数据推至第三方系统（无需开发推送组件，可对接 Flink、MySQL 等）场景优势显著。该模块核心概念包括 Topic（数据空间，支持数据入库后创建，有两种输出格式）、两种 Consumer（Pull 和 Push 模式）及 Consumer Group（含多类 Consumer，同组订阅同 T

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从大数据角度看时序数据库选型：Apache IoTDB的实战经验分享 最近帮一家能源企业做数字化转型咨询的时候,他们的CTO跟我吐槽："我们现在的数据库架构就像一个补丁摞补丁的老房子,MySQL存元数据、Redis做缓存、HBase存历史数据,还要维护Kafka做数据流转。每次出问题,光是定位问题就要跨好几个团队。"这个场景听起来是不是很熟悉?在大数据时代,特别是物联网、工业互联网领域,时序数据的爆发式增长让传统的数据库架构越来越力不从心。今天我想从大数据的角度,聊聊时序数据库的选型思路,以及为什么Apache IoTDB会成为越来越多企业的选择。行业领域数据规模。

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【数据库】Apache IoTDB数据库在大数据场景下的时序数据模型与建模方案 本文系统介绍了Apache IoTDB时序数据库的两种核心建模方法：树模型和表模型。树模型采用层级路径结构，适合设备监控等灵活场景；表模型基于标准SQL，便于数据分析与集成。文章通过工业风机监控和车联网两个典型场景，展示了如何设计高效的数据模型：树模型通过路径表达设备关系，表模型则利用标签列实现快速筛选。针对大数据环境，文中提供了具体代码示例和优化建议，如设备层扩充、批量写入等，帮助用户在物联网等时序数据场景中实现高性能存储与查询。两种模型各具优势，可根据业务需求灵活选择或组合使用。

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Apache IoTDB 架构特性与 Prometheus+Grafana 监控体系部署实践 Apache IoTDB 架构特性与 Prometheus+Grafana 监控体系部署实践

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Apache IoTDB 连续查询（CQ）全解析：从语法到实战，手把手教你玩转实时数据计算 本文围绕 IoTDB 的连续查询（CQ）展开全面解析，先通俗阐释其定义，即对实时数据周期性自动执行查询并存储结果的 “自动计算器”，可实现滑动窗口流式计算。接着详细拆解语法，包括各参数含义、格式及注意事项，如 WHERE 子句不可加时间过滤等。随后通过 5 个实战案例，从不同配置场景演示 CQ 创建、执行逻辑与结果，覆盖周期配置、窗口设置、空值填充等情况。还介绍了 CQ 的管理操作（查询、删除、修改）、适用场景（数据降采样、预计算昂贵查询、替代子查询）及性能优化配置参数，最终帮助读者掌握 CQ 用法

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基于物联网与云计算的园区能耗管理平台构建与实践 公共平台采用软件服务。能耗管理公共数据服务平台运营方式是典型的“互联网 + ”模式，是一个众创空间，各行各业可以通过获取的能耗大数据，优化能源配置，监测设备能效，监督用能行为，监控能源消耗，实现节能和精细化管理。从能源使用种类、监测区域、车间、生产工艺、工序、工段时间、设备、班组、分项等维度，采用曲线、饼图、直方图、累积图、数字表等方式对企业用能统计、同比、环比分析、实绩分析，折标对比、单位产品能耗、单位产值能耗统计，找出能源使用过程中的漏洞和不合理地方，从而调整能源分配策略，减少能源使用过程中的浪费。

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利用OPNET模型优化物联网中数据包交换的存储与应用层控制 OPNET（Optimized Network Engineering Tool）是一种先进的网络仿真工具，广泛应用于网络设计、性能评估和研究。其核心是基于离散事件的仿真机制，能够模拟各种网络设备和协议，在网络规划和优化中起到重要作用。OPNET模型利用精确的数学算法和详尽的网络协议标准，为用户提供了一个接近真实世界的虚拟环境。物联网（IoT）的基本通信架构是一个多层次的网络，它将物理世界与数字世界连接起来，实现智能化的交互和控制。它主要包括四个层次：感知层。

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