2022.5.7_时序数据库_时间序列数据_时间序列数据的处理

时序数据库

时间序列（TimeSeries）数据

定义：按时间维度索引的数据。也就是主题实务在时间范围上的测量值。
随着物联网大数据的和人工智能技术的发展，时序数据爆发式增长，所以衍生出了很多新型的数据库，为解决传统数据库在时序数据和分析上的不足和缺陷而出现的数据库就是时序数据库。

时间序列数据的特点

1、写入特点：
	写入平稳、持续高并发高吞吐。
	写多都少。
	无更新，实时写入最新的数据。
2、数据查询和分析的特点
	按时间范围读取。
	最新数据被读取概率高。
	多维分析。
	数据挖掘。
3、数据存储特点
	数据量大。
	冷热分明，越久的数据被读取的概率越小。
	具有时效性。
	多精度数据存储。

根据时序数据的特点，所以时序数据库要有最基本的的要求

能够支撑高并发
交互级的聚合查询
能够支持海量存储
高可用
分布式架构

时序数据的模型

主题、测量值、时间戳。

时间序列数据的处理

Filter（过滤）、Aggregation（聚合）、GroupBy（聚合）、Pre-agrregation（预聚合）、Downsampling（降精度）、Rollup（汇总）、Auto-rollup（自动汇总）

原文出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32709932