Big River時(shí)序數(shù)據(jù)庫-美信科技

時(shí)序數(shù)據(jù)

時(shí)序數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，Big River時(shí)序數(shù)據(jù)庫案例，其本質(zhì)是帶有時(shí)間戳的一系列結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常是周期固定的數(shù)據(jù)，譬如數(shù)控機(jī)床每百毫秒的軸坐標(biāo)、移動(dòng)量、速度等數(shù)據(jù)，每秒的位置、高度、風(fēng)力、風(fēng)向等數(shù)據(jù)，汽車每分鐘的位置、車速、轉(zhuǎn)速、溫度等數(shù)據(jù)，智能冰箱每小時(shí)的溫度、濕度、耗電量，用戶訪問網(wǎng)站的點(diǎn)擊事件流等數(shù)據(jù)。下面是時(shí)序數(shù)據(jù)的一個(gè)例子：metrics為指標(biāo)名字，tags標(biāo)識(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)的來源，data為時(shí)間戳和該時(shí)刻的metrics指標(biāo)值。

時(shí)空數(shù)據(jù)庫

時(shí)空數(shù)據(jù)庫能夠存儲(chǔ)、管理包括時(shí)間序列以及空間地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。時(shí)空數(shù)據(jù)是一種高維數(shù)據(jù)，具有時(shí)空數(shù)據(jù)模型、時(shí)空索引和時(shí)空算子，完全兼容SQL及SQL/MM標(biāo)準(zhǔn)，支持時(shí)空數(shù)據(jù)同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一體化存儲(chǔ)、無縫銜接，易于集成使用。

時(shí)空數(shù)據(jù)庫主要是空間相關(guān)的場景，Big River時(shí)序數(shù)據(jù)庫，比如熱力圖，店鋪選址等等。

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時(shí)間序列數(shù)據(jù)

時(shí)序數(shù)據(jù)用于描述一個(gè)物體在歷史的時(shí)間維度上的狀態(tài)變化信息，Big River時(shí)序數(shù)據(jù)庫分析報(bào)告，而對于時(shí)序數(shù)據(jù)的分析，就是嘗試掌握并把控其變化的規(guī)律的過程。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，時(shí)序數(shù)據(jù)也呈一個(gè)爆發(fā)式的增長。而為了更好的支持這類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析，在市場上衍生出了多種多樣的新興的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。這類數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)明都是為了解決傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析上的不足和缺陷，這類產(chǎn)品被統(tǒng)一歸類為時(shí)序數(shù)據(jù)庫。