南京 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

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

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（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

时序数据库是什么？时序数据库（TSDB，timeseriesdatabase），是一个优化时间戳或时间序列数据的数据库。时间序列数据是指随着时间的推移而跟踪、监控、采样和聚合的测量指标或事件。这可以是服务器指标、应用程序性能监控、网络数据、传感器数据、事件、点击、市场交易和许多其他类型的分析数据。时间序列数据库专门用于处理具有时间戳的指标、事件或测量。TSDB还优化了随时间变化的测量变化数据。时间序列数据库与其他类型的数据库非常不同，是对数据生命周期的管理、总结和当量记录的广泛扫描。时序数据库适用于服务监控、链路跟踪、物联网（传感器）等对时序性要求较高的场景。同时，这也要求时序数据库支持快速写入、持久性、多维聚合查询、快速响应结果等基本功能。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。

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。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。

时序数据库（TimeSeriesDatabase,TSDB）是一种专门为存储和查询时间序列数据而设计的数据库系统。它通过优化数据存储结构和查询机制，能够高效地处理大规模、高频率的时间序列数据。以下是时序数据库的一些关键特点和应用场景：关键特点列式存储：采用列式存储结构，将同一时间戳的数据存储在一起，便于进行时间范围查询和聚合计算。时间索引：使用时间戳作为索引，快速定位和查询特定时间段的数据。高效进行分析和处理。可扩展性：支持分布式架构，能够通过增加节点来扩展系统的容量和性能，应对大规模数据的需求。应用场景物联网（IoT）：用于存储和分析来自各种传感器设备的时间序列数据，如温度、湿度、压力写入：优化了数据的写入性能，适合高频率的数据写入场景，如传感器数据采集。数据压缩：使用高效的压缩算法，降低存储空间占用，提高查询性能。聚合计算：支持内置的聚合函数，如求和、平均、最大值等，方便对时序数据、位置等，帮助监控设备状态和优化设备运行。金融市场：用于记录和分析股票价格、交易量、汇率等金融数据，支持实时监控和历史数据分析，辅助投资决策。工业监控：用于监测工业设备的运行参数，如温度、压力、振动等

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...