常用的时间序列数据库

时间序列数据库是一种专门用于存储和管理带时间标签的数据的数据库。这些数据通常按照时间的顺序排列，可以用于各种时间相关的分析和应用。时间序列数据库通常具有高效的数据存储和查询功能，以便快速访问和处理大量的时间序列数据。时间序列数据库在监控系统、传感器网络、金融市场分析、物流和工业自动化等领域有着广泛的应用。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施，具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。分布式时序数据库-TranswarpTimeLyre选择TimeLyre的四大理由高性能多协议插入：TimeLyre支持实时、批量等多种数据写入方式。实时写入具备多并发、每秒千万级数据点插入的检索：TimeLyre采用列式存储，内置多种索引结构，时序数据的检索将达到毫秒级的低延迟响应。在基于时间范围的检索与统计分析场景中，TimeLyre有着很快的巨大优势。分布式时序高压缩存储：TimeLyre拥有超高

时序数据库1.定义时序数据库是一种专门用于存储、处理和分析时间序列数据的数据库系统。时间序列数据是按时间维度顺序记录且索引的数据，通常用于记录和分析随时间变化的测量值。2.特点时序数据库具有以下典型将最近的、经常访问的数据与较早的、不常访问的数据区隔开来，优化了存储和查询性能。数据压缩：由于时间序列数据具有高频率、高维度的特点，数据压缩成为时序数据库中非常重要的技术。通过高效的压缩算法，可以大大减少存储空间和网络带宽的需求，提高数据的处理效率。3.应用场景时序数据库在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：物联网设备监测：物联网设备可以生成大量的时间序列数据，如温度、湿度、光照强度等。时序数据库、能源价格等。时序数据库可以高效地存储和查询这些数据，并提供实时的能源数据分析和优化建议功能。4.未来趋势随着物联网、人工智能和设备的普及，时间序列数据在各个领域的应用越来越广泛，时序数据库的重要性也日益凸显数据摄取和存储。与传统的B-tree相比，这减少了写入放大率，提供了更好的写入性能。基于时间的分区：时序数据库通常基于时间间隔对数据进行分区，使查询更快速、更高效，也更容易保留和管理数据。这种方法有助于

什么是时序数据库？时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业时序数据库需要解决的重要问题。星环分布式时序数据库TranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，可以支撑时序数据的各类业务场景，支持高吞吐实时写入、时序精确查询、多维检索等，可以满足各种复杂业务场景的需求。应用场景时序数据存储与检索：量化交易行情分析与回测TimeLyre是一个分布式时序数据库，可以满足海量时序数据的存储与检索；支持海量设备测点数据的同时入库。使用分布式：TimeLyre除了提供毫秒级的时序检索以外，还支持时序数据本身的海量数据分析，如趋势分析、数据统计等。时序数据库提供标准的SQL语法，业务人员可以直接将其原先的业务语句运行在时序数据库上，同时时序数据库的计算引擎可以直接将时序数据与其它模型的数据存储进行直接的数据关联分析，进一步支撑复杂的业务场景。量化交易行情分析与回测：TimeLyre是一个分布式时序数据库，可以满足海量时序数据的存储与检索；支持海量

什么是时序数据库（TSDB）？时序数据库是一种专门为处理时间序列数据而设计的数据库。时间序列数据是指随时间变化而产生的连续数据，如传感器数据、日志数据、股票行情数据等。时序数据库具有高效存储和查询时间序列数据的能力，能够快速地查询一个时间范围内的数据，并支持数据的压缩和聚合等操作。时序数据库（TSDB）的特点高效储和查询：时序数据库使用专门的存储结构和索引方式，能够高效地存储和查询大量时间序列通常带有可视化工具，可以直观地展现数据趋势和变化。时序数据库（TSDB）的应用场景物联网(IoT)：场景中使用传感器收集的大量时间序列数据，如温度、湿度、压力等，需要快速、有效地存储和查询。时序数据库提供高效的数据存储和查询功能，为物联网应用提供了重要的支持。金融：金融数据具有时间序列性质，如股票价格、交易量、汇率等数据需要进行实时处理和监控。时序数据库可帮助数据分析师和交易员快速查询数据处理大量时间序列数据，包括视频、音频、文本数据等。时序数据库可以支持AI算法对这些数据进行处理和分析。能源和公用事业能源和公共事业领域需要实时监测传感器数据、电网状态、天气信息等，以保障系统的正常运行

时序数据库是一种专门设计用于存储和分析时间序列数据的数据库系统。时间序列数据是指按时间顺序排列的数据点，每个数据点通常包含一个时间戳和一个或多个测量值。以下是时序数据库的一些关键特点和应用场景：核心特点时间戳索引：数据以时间戳为索引，支持高效的时间范围查询和时间序列分析。这种索引机制使得时序数据库能够快速检索特定时间段内的数据。高吞吐写入性能：时序数据通常以高频率生成，时序数据库通过优化数据存储成本。低延迟查询能力：支持基于时间范围的快速查询和聚合操作，方便用户实时获取所需数据。时序数据库通常对时间序列数据的查询进行了优化，以提高查询效率。数据不变性：时序数据通常是append-only的，类似于日志数据，很少需要修改。这种特性简化了数据管理和维护。支持数据过期机制：时序数据库通常支持数据的自动过期和删除，以节省存储空间。因为随着时间的推移，某些历史数据可能变得不重要，可以被自动清理结构和存储机制，能够在高并发的情况下保持高效的写入性能。这对于实时数据采集和监控场景非常重要。高压缩存储能力：采用数据压缩技术，以减少存储空间需求。由于时间序列数据通常具有较高的冗余性，压缩可以显著降低

时序数据库是专门为存储和分析时间序列数据而设计的数据库系统。它具有以下一些显著特点：1.时间戳索引核心特性：数据以时间戳为索引，时间戳是每个数据点的关键标识。这种索引方式使得时序数据库能够高效地进行时间范围查询和时间序列分析。优势：通过时间戳索引，可以快速检索特定时间段内的数据，支持复杂的时序分析操作，如趋势分析、周期性检测等。2.高吞吐量写入特点：时序数据通常以高频率生成，时序数据库优化了数据查询优化：时序数据库针对时间序列数据的查询进行了优化，支持快速的时间范围查询、聚合查询和降采样查询等。优势：能够快速响应用户的查询请求，提供实时的数据分析和可视化结果，适合需要实时监控和快速决策的应用数据压缩技术：采用多种数据压缩技术，以减少存储空间需求。由于时间序列数据具有较高的冗余性，压缩可以显著降低存储成本。优势：在存储大量历史数据时，压缩技术能够有效节省存储资源，提高存储效率。4.高效查询性能数据过期机制自动清理：时序数据库通常支持数据的自动过期和删除，以节省存储空间。可以根据业务需求设置数据的保留策略，自动清理不再需要的历史数据。优势：避免了存储空间的浪费，确保数据库的高效运行。7.多维度数据

时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。其工作原理主要包括以下几个方面：数据模型核心结构：时序数据库的核心是时间维度，它将数据按照时间顺序组织。每个数据点都有一个时间戳和对应的值，即将每个时间序列数据的不同字段存储在不同的列中。这种存储方式可以提高查询性能，因为查询通常只需要读取特定的字段。数据压缩：为了节省存储空间，时序数据库采用各种压缩技术，如差值压缩、字典编码等。这些技术，通常还包括一些元数据。数据点组成：数据点通常由测量值、时间戳和标签（元数据）组成。例如，一个温度传感器的数据点可能包括温度值、时间戳和传感器ID。数据存储列式存储：时序数据库通常采用列式存储结构戳索引：时序数据库使用时间戳作为主要索引字段，以支持按时间范围的快速查询。辅助索引：除了时间戳，还可以使用其他字段（如设备ID、传感器ID等）作为辅助索引，以支持更复杂的查询。数据查询高效查询：时序数据库大时间范围的数据时，时序数据库可以进行降采样，以降低数据的查询展现精度，从而提升查询效率。应用场景时序数据库广泛应用于物联网（IoT）数据分析、金融交易监控、工业设备监控等领域。例如，在物联网中，时序数据库可以用于存储和分析大量的传感器数据，以实现实时监控、异常检测和预测分析等功能。

时序数据库是一种专门用于存储、管理和处理时间序列数据的数据库管理系统。时序数据是随时间不断产生的一系列数据，通常带有时间戳。以下是对时序数据库的详细描述：定义时序数据库是优化用于摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。它能够高效地处理随时间推移的数据摄取、压缩和聚合。功能高吞吐写入能力：时序数据库通过优化数据结构和存储机制，能够在高并发的情况下保持高效的写入性能。高压缩存储能力：通过专门的压缩技术，时序数据库可以大幅减少存储空间。低延迟查询能力：支持基于时间范围的多维聚合查询，能够快速获取所需结果。支持多维数据分析和数据可视化：提供工具和组件，支持数据大屏、报表等多形式的可视化。高可扩展性：能够随着业务发展和设备数量的增加进行扩展。应用场景物联网（IoT）：用于存储和分析大量的传感器数据，如温度、湿度、压力等，支持实时监控和故障预测。金融市场：存储和处理金融市场数据，如股票价格、交易量等，支持实时数据分析和决策。工业自动化：用于实时监控工业设备的运行状态，支持故障诊断和生产优化。智慧城市：监控交通流量、空气质量等数据，为城市管理者提供决策依据。运维监控：存储和分析服务器、网络设备的监控数据，支持故障排查和性能优化。

时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。时间序列数据是指按时间顺序排列的数据点，每个数据点都有一个时间戳和一个或多个测量值。时序数据库的特点高吞吐写入能力：时序数据通常以高频率生成，时序数据库通过优化数据结构和存储机制，能够在高并发的情况下保持高效的写入性能。高压缩存储能力：采用数据压缩技术，以减少存储空间需求。低延迟查询能力：支持基于时间范围的快速查询和聚合操作，方便用户实时获取所需数据。时间戳索引：数据以时间戳为索引，支持高效的时间序列分析。数据不变性：时序数据通常是的，类似于日志数据，很少需要修改。应用场景物联网（IoT）：用于存储和分析大量的传感器数据，如温度、湿度、压力等，支持实时监控和设备状态分析。金融市场：用于存储和分析股票价格、交易量等数据，支持实时交易监控和风险分析。工业自动化：用于监控工业设备的状态和性能，支持故障诊断和生产流程优化。网络监控：用于存储和分析网络设备的性能指标数据，如带宽利用率、延迟等，支持实时监控和故障排查。能源管理：用于监控和分析能源消耗数据，支持能源需求预测和优化。

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...