距离 Apache IoTDB 推出全新分布式架构、版本从“0”到“1”的演进,已经过去了 2 年有余。在这期间,我们不断地推进新功能上线、精进既有功能,在创新的进程中,我们从未停止脚步。
在 Apache IoTDB 诞生之初,我们坚定地选择了与工业数采最贴近的“测点管理模式”。这也是以 PI 为典型代表的实时数据库、SCADA、DCS 系统的核心数据管理范式,并在此基础上创新提出了树形数据模型(树模型)对应的简洁树形数据访问 SQL。
在满足工业现场监控场景需求后,我们进一步研究用户对时序数据的分析需求和使用习惯,推出又一重磅功能——表视图及其标准 SQL,为用户计算、分析时序数据提供了标准、丰富的使用方式。
此外,有了“表视图”后,大家过去头疼的从 InfluxDB、TimescaleDB 等关系表模型的时序数据库向 IoTDB 的迁移工作变得尤为自然,且 IoTDB 与现有应用软件生态的集成也更加无缝。
在“树”“表”双模型的加持下,Apache IoTDB 2.0.1-beta 版本今天正式发布。我们诚挚地邀请您试用 2.0.1-beta 新版本,体验 IoTDB 的全新打开方式,并帮助我们不断优化 IoTDB。反馈您的宝贵建议将获得我们的社区周边礼物!
IoTDB 表模型简介
目前,IoTDB 提供了两种数据建模方式——树模型和表视图/模型,以满足用户多样化的应用需求。
使用表模型时,我们推荐为每类设备创建一张表。表模型能够以标准关系建模管理设备时序数据,便于使用标准 SQL 进行分析。其涉及的建模基础概念如下:
下图是一个工厂设备的表模型建模管理举例。每个设备的物理量采集都具备一定共性(如都采集温度和湿度物理量、同一设备的物理量同频采集等)。
此时通过【地区】-【工厂】-【设备】(下图橙色列,又称设备标签)可以唯一确定一个实体设备,同时一个设备的描述信息【型号】【维护周期】(下图黄色列,又称设备属性/描述信息)也可在表格里进行记录。设备最终采集的指标为【温度】、【湿度】、【状态】、【到达时间】(下图蓝色列)。
树、表两种模型有各自的适用场景。树模型采用层级式结构,适合实时监控场景,能够直观映射物理设备的层级关系,并且非常方便地支持了异构设备、独立测点数据采集管理;表模型以设备为管理单位,适合大规模设备的数据管理和多属性关联分析,能够高效支持复杂的批量查询需求。
因此,用户可以根据具体的使用需求,选择适合的模型,从而实现数据的高效存储和管理。
更多详细介绍请见用户手册:https://docs.timecho.com/docs/zh/UserGuide/latest-Table/Background-knowledge/Data-Model-and-Terminology.html
活动介绍
IoTDB 2.0.1-beta 版本已在官网(https://iotdb.apache.org/Download/)发布,欢迎各位社区的朋友点击“阅读原文”下载试用并提出建议,贡献精彩的想法和代码,我们期待每个你的反馈!
从今天至 2025 年 2 月 25 日 24 点前: | |
1 | 扫描二维码加入下面的 IoTDB 2.0.1 内测群 |
2 | 下载 2.0.1 版本,在入群后将 IoTDB 安装成功的截图发送 小助手欧欧(微信号:apache_iotdb) |
3 | 可获得下载好礼: Timecho 法兰绒毛毯*1! |
注意:如果群聊无法扫码入群,请私戳小助手进群
END
IoTDB 的每一次功能突破离不开信任我们并勇于尝试的所有用户们,再次感谢所有参与者对 IoTDB 项目的关怀和帮助。
希望大家继续帮助 IoTDB 迭代进步,期待听到你们的声音!
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