【直播预告】IoTDB 树表双模型深度解析，助你成为时序数据建模专家！

最新推荐文章于 2025-10-20 18:40:44 发布
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Apache IoTDB 2.0.1-beta 版本已经发布，树表双模型、标准 SQL 和树形数据访问 SQL 能够实现 1+1>2 的效果，满足工业监控场景与时序数据分析场景需求，不知道大家是否已经体验？

还没有体验的朋友们可点击阅读原文下载试用，或点击这里查看更新内容，现在试用还可获得社区小礼物~

树/表模型究竟有什么区别？

它们具体的使用场景是什么？

对于使用来说，到底怎么建模才最合适？

试用过程中，您是否也有这样的问题？不用再疑惑，我们来解答！

为让大家大家更好地使用树/表双模型的 IoTDB，并明确当前表模型及其标准 SQL 的核心能力、语句编写及使用效果，我们将在 2 月 26 日 19:00-20:30 举行树表双模型专场直播，为您深入解析上述重点。

更有场景化建模方法、查询优化技巧、版本规划详解，助您提升实战能力与查询效率，帮您提前布局技术栈。

参与直播提问，我们将 1v1 为您答疑，周边礼品也会不定时掉落，欢迎所有想要了解/试用的朋友们点击预约直播关注并收看！

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规上企业应用实例

能源电力：中核武汉｜国网信通产业集团｜华润电力｜大唐先一｜上海电气国轩｜清安储能｜某储能厂商｜太极股份

航天航空：中航机载共性｜北邮一号卫星

钢铁冶炼：宝武钢铁｜中冶赛迪｜中国恩菲

交通运输：中车四方｜长安汽车｜城建智控｜德国铁路

智慧工厂与物联：PCB 龙头企业｜博世力士乐｜德国宝马｜北斗智慧物联｜京东｜昆仑数据｜怡养科技｜绍兴安瑞思

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数据库领域的创新之星：时序数据库
AI天才研究院
06-05 1644
本报告以时序数据库为核心，系统解析其技术本质与创新价值。通过"理论-架构-实现-应用"的全链路分析，揭示其针对时序数据特性的优化逻辑；结合第一性原理推导，建立从数据模型到存储引擎的完整知识框架；通过多范式对比（关系型/NoSQL/时序数据库）与真实案例（IoT/DevOps/金融行情），阐明其在海量时序场景下的不可替代性。本文兼顾技术深度与教学友好性，为技术决策者、开发者及入门学习者提供多层次认知路径。高吞吐写入：支持百万级数据点/秒写入（如InfluxDB OSS 2.0测试可达50万点/秒）
数字工厂指标体系全解析：从理论建模到数仓落地实践
石榴姐yyds
04-14 1026
随着数字孪生、元宇宙等新技术的发展，未来工厂指标体系将呈现三大趋势：虚实映射：物理工厂与数字模型的指标实时镜像自愈能力：基于指标异动的自动归因系统价值延伸：碳足迹、社会效益等ESG指标纳入体系往期精彩川普vs某互联网金融科技公司：面试提问数据建模，必须由数仓团队来做吗？业务系统不能做吗？浙江大学《智能金融：AI驱动的金融变革》潘子vs小红书数仓团队:数仓分主题预计算的好处和坏处是什么?关注我们，获取《装备制造企业数字化转型白皮书》完整版！
IoTDB数据库：一文读懂物联网时代的时序数据管理利器
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刚听到 “Apache IoTDB” 这个名字时，你是不是也会和我一样好奇：这到底是个啥？能 “吃” 吗？别急，它可不是什么美味佳肴，而是一款专为时序数据打造的 “超级仓库”—— 一款高性能的开源时序数据库。今天就带大家全面认识它，从核心概念到实际价值，再到多语言连接实战，一文搞懂 IoTDB 的关键知识点。
Apache IoTDB 全面解析：从核心特性到行业实践的物联网时序数据库方案
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-22 52万+
在物联网技术飞速发展的当下，海量时序数据的高效管理成为企业数字化转型的关键挑战。Apache IoTDB 作为一款物联网原生时序数据库，凭借低成本、高性能的优势，完美解决了物联网大数据平台在时序数据管理中面临的诸多难题。本文将从产品体系、核心特性、版本演进、部署模式及行业应用等维度，全方位解读 Apache IoTDB，为技术选型与实践提供参考。
Apache IoTDB时序数据库进阶指南：从原理到深度实践
科技改变人类，技术成就未来
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本文是Apache IoTDB的进阶指南，涵盖多方面内容。基础原理篇解析了TsFile存储格式、列式存储与时间索引、数据编码压缩及读写和内存管理。进阶功能篇介绍数据建模、高级查询与优化、集群部署与负载均衡及数据备份恢复。生态集成篇阐述了与Hadoop/Spark、Grafana的集成等内容，还包含代码示例，帮助读者深入理解和运用IoTDB处理时序数据。
时序数据库-2-[IoTDB]的原理解析
qq_20466211的博客
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12 月 3 日北京，时序数据管理前沿技术+行业应用尽在 IoTDB 用户大会！
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这个周末，12 月 3 日，2023 IoTDB 用户大会将在北京丽都皇冠假日酒店举办！为让大家收获专业、多样的行业前瞻，我们邀请到了超 20 位产、学、用、研大咖嘉宾，带来你最想了解的工业互联网行业实践：# 国内国际大拿齐聚#主旨报告数据库事务恢复技术奠基者之一、美国国家工程院院士 Dr.C Mohan作为在数据库领域活跃了近五十年的行业专家，将从国际视角，结合技术演进、市场需求、通用标准...
时序数据库选型指南：从大数据视角看IoTDB的核心优势
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在数据主权与技术自主可控成为国家战略的背景下，Apache IoTDB凭借其开源生态、工业场景深度适配和持续创新的能力，已成为企业时序数据管理的首选方案。其不仅解决了存储成本、查询性能等现实问题，更为企业构建了面向未来的数据基础设施。立即行动：访问IoTDB官网下载最新版本，或通过Timecho企业版获取专业支持，开启您的时序数据管理新篇章。下载链接企业版官网链接。
时序数据库选型深度解析：Apache IoTDB凭什么成工业物联网首选？
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随着工业4.0与物联网技术的融合，时序数据呈现爆发式增长。Apache IoTDB作为专为工业场景设计的时序数据库，在写入性能（百万级/秒）、存储效率（压缩比达1:20）和查询响应（毫秒级）上表现卓越，并通过TsFile存储格式和流批一体计算引擎实现高效管理。其已在能源电网、智能制造等领域成功应用，如某汽车厂商实现存储成本降低82%、产线停机减少30%。选型时需结合写入吞吐、查询延迟等核心指标，通过POC验证适配性，为工业物联网提供可靠的数据支撑。
Apache IoTDB（6）：深入解析数据库管理操作——增删改查与异构数据库实战指南
优快云博客专家，领域包括但不限于：AI、大数据、Python、架构师，有合作、课程、问题、疑惑请私信博主
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IoTDB时序数据库核心应用指南 本文系统介绍了Apache IoTDB在工业物联网中的关键应用技术。主要内容包括： 数据库管理：详细讲解数据库的创建、查询、删除操作及命名规范 TTL机制：解析自动数据清理功能，包括TTL设置、取消和查询方法 异构数据库构建：指导如何配置不同特性的数据库以满足多样化需求 实践技巧：提供设备模板构建、时间序列优化和路径查询等实用方法 文章特别强调数据库命名规范、TTL路径规则等关键注意事项，帮助开发者构建高可靠的时序数据管理体系。通过合理配置异构参数，可有效平衡查询性能和存储
【数据库】时序数据库选型指南：从大数据视角看IoTDB的核心优势
杰西笔记
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摘要 时序数据库是工业物联网和智能制造领域的关键技术，面对海量时序数据的高频采集、多维度管理和高效存储需求，传统数据库面临性能瓶颈。Apache IoTDB及其商业版TimechoDB通过创新的数据模型、高效的存储压缩（15-20倍压缩比）和卓越的读写性能（单机150万点/秒写入），成为理想解决方案。其端-边-云协同架构支持全场景部署，并与工业协议和大数据生态无缝集成，显著降低存储与运维成本。在实际应用中，IoTDB已在能源电力和智能制造等领域验证其价值，相比InfluxDB和TimescaleDB等方案更
时序数据库选型指南:基于大数据视角的IoTDB应用优势分析详解！
稻草人
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时序数据库选型的关键在于匹配业务需求与数据特征。本文系统分析了选型核心维度：数据规模与写入性能（百万级/秒）、查询需求（范围/聚合/告警）、存储优化（压缩/分层）、扩展性与高可用。重点推荐IoTDB在工业物联网场景的独特优势：1）自研TsFile实现3-30倍压缩比；2）三级冷热数据分层存储降低73%成本；3）纳秒级时间精度与毫秒级查询响应；4）云原生架构支持PB级扩展。通过电网、车联网等典型案例，验证其百万级设备接入能力与全链路数据管理价值，为数字化转型提供高性能时序数据底座。
InfluxDB为何统治时序数据？7大优势+写入性能对比分析（权威评测）
![InfluxDB为何统治时序数据？...# 1. InfluxDB为何成为时序数据库的王者？...InfluxDB凭借专为时间序列数据设计的存储模型与极致优化的写入路径，从众多数据库中脱颖而出。其核心优势在于原生支持高并发写入、
从一到无穷大 #10 讨论 Apache IoTDB 大综述中看到的优劣势
李兆龙的博客
08-13 1659
边缘设备（时序数据的产生点）边缘服务器中需要一个用于写入，存储和查询的数据库云端的计算集群，用于OLAP分析不断变化的模式，即对于SchemaLess的支持（传感器经常被替换，移除，新增）周期性的数据采集强相关的series（利用2，3可以增加压缩的可能性）多样化延迟数据的写入高并发的数据写入一天之内10万数据点的selection在100ms三年之内1000万数据点的aggregation在100ms。
毕业设计基于springboot+android在线音乐个性化推荐APP的设计与实现源码+论文+PPT答辩+演示视频.zip
12-14
随着移动互联网的快速发展，人们对音乐的个性化需求日益增长。在线音乐个性化推荐APP应运而生，旨在为用户提供更加贴合个人喜好的音乐体验。该APP采用Java语言开发，结合Spring Boot框架和MySQL数据库，实现了高效的数据处理和稳定的系统运行。通过分析用户的听歌历史、收藏记录和评论行为，APP利用先进的算法为用户精准推荐歌曲、歌单和歌手。用户可以在APP中浏览推荐内容，搜索感兴趣的音乐，查看歌曲详情，并与其他用户互动，如点赞、评论和分享。APP还提供了歌单创建和管理功能，方便用户整理自己的音乐收藏。通过MySQL数据库的高效存储和管理，APP能够快速响应用户的请求，确保流畅的用户体验。在线音乐个性化推荐APP不仅满足了用户对音乐的个性化需求，还通过社交互动功能增强了用户之间的联系，为用户打造了一个全方位的音乐娱乐平台。 关键词：在线音乐、APP、Spring Boot；
如何准确查找某篇论文的被引用来源？
12-14
源码地址： https://pan.quark.cn/s/4d32ca50bddd Searpy Stage Python 2.7 Python 3.7 Build Status 批量搜索工具，可用于采集和溯源 支持py2和py3 Install Help 1 示例 w762 2 其他功能 利用favicon.icon图标hash来寻找使用相同图标的网站，可用于溯源真实IP和资产发现 截屏2020-09-15 09.44.36 模块调用 支持搜索引擎 [x] Shodan [x] Fofa [x] Zoomeye [ ] Censys [ ] Dnsdb [x] Google [x] Baidu [x] Bing [x] 360so [x] Goo [x] Yahoo [x] Quake [x] Hunter ToDo [ ] 添加子域名搜索 ChangeLog v2.3 fix some bugs add fofa_icon module v2.2 fix some bugs Donations XMR: BTC:
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最新发布
12-14
【AB测试】支付宝营销策略效果分析
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）
12-14
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于全局路径的无人地面车辆横向避让路径规划展开研究，提出采用蚂蚁算法（蚁群优化算法）进行路径求解，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究聚焦于无人车在复杂环境中根据全局路径信息实现动态避障与横向调整的路径规划问题，利用蚂蚁算法的寻优能力寻找满足安全性、平滑性和行驶效率的最优避让路径。文中详细阐述了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析过程，展示了该方法在路径规划中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定自动化、控制工程或计算机相关背景，熟悉Matlab编程，从事智能车辆、路径规划或优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决无人地面车辆在已知全局路径下的局部动态避障问题；②学习并应用蚂蚁算法于实际路径规划任务中；③掌握Matlab环境下路径规划算法的建模与仿真方法； 阅读建议：建议读者结合提供的M
Delphi 13.1控件之chilkat-delphi-dyn.zip
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IoTDB 树形时序模型
04-09
### IoTDB 的树形时序数据模型概述 IoTDB 是一种专为物联网设计的时间序列数据库，其核心功能之一是对时间序列数据建模的支持。为了高效存储和查询大规模设备产生的多维时间序列数据，IoTDB 提供了一种基于树结构的时序数据模型[^1]。 #### 数据模型的核心概念 IoTDB 中的数据模型采用层次化的树形结构来表示设备及其传感器之间的关系。这种树形结构由节点组成，其中每个节点可以代表一个设备或该设备下的某个测量指标。具体来说： - **根节点**：通常作为整个系统的入口点。 - **中间节点**：用于描述设备分组或者子系统分类。 - **叶子节点**：对应具体的物理量测值（如温度、湿度等），这些节点保存实际的时间戳与数值对。 通过这种方式定义好逻辑上的层级之后，在写入操作期间会自动创建相应的路径；而在读取阶段，则可以通过指定部分路径快速定位目标集合内的所有记录项[^2]。 #### 存储机制的设计原则 当涉及到如何利用上述提到过的树状架构来进行内部文件布局规划方面时, 主要遵循以下几个基本原则: - **按需分配**: 只有当某条时间线首次被访问(无论是插入还是检索)的时候才会真正建立对应的磁盘映射区域. - **连续区块管理**: 将相近时间段内到达的不同维度但同属一类实体对象所产生的观测结果尽可能集中存放在临近位置上以便提高缓存命中率并减少随机I/O开销. 此外还引入了一些高级特性比如压缩算法的选择以及索引技术的应用等等都是围绕着进一步优化性能表现而展开讨论的内容[^3]. ```java // 创建Session连接实例 Session session = new Session("localhost", 6667, "root", "root"); session.open(); // 设置存储组 String storageGroupPath = "root.sg1"; session.setStorageGroup(storageGroupPath); // 创建带有多级目录的时间序列 List<String> measurements = Arrays.asList( "s1", "d1.s2" ); Map<String,String> tags = null; // 如果存在标签则填充此map for (String measurement :measurements){ String fullPath = storageGroupPath+"."+measurement; session.createTimeseries(fullPath,"FLOAT",null,tags,null); } ``` 以上代码片段展示了如何初始化一个会话，并设置基本环境参数后构建具有嵌套特性的多个时间序列变量的例子. --- 问题
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