国内知名时间序列数据库

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（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

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。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB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...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...