时序数据库
时序数据特点
数据模式：时序数据随时间增长，BlueSky时间序列化数据库，相同维度重复取值，指标平滑变化：这点从上面的Network表的数据变化可以看出。写入：持续高并发写入，无更新操作：时序数据库面对的往往是百万甚至千万数量级终端设备的实时数据写入，但数据大多表征设备状态，BlueSky时间序列化数据库分析报告，写入后不会更新。查询：按不同维度对指标进行统计分析，且存在明显的冷热数据，一般只会频繁查询近期数据。
工业互联网时代，时序数据库为何如此重要？
工业互联网的发展呈现出关键技术加速突破、基础支撑日益完善、融合应用逐渐丰富、产业生态日趋成熟的良好态势。
工业数据每一个采集点，每秒可产生多条数据，且每一条数据要有时间属性，时间驱动的时序数据处理系统没有业务的波峰、波谷，对系统的可靠性和处理速度要求高。
工业数据的一个非常明显的特点就是和时间有关，这种“数据膨胀”带来的存储压力，已经成为工业互联网和数字化发展的痛点之一。
时序数据介绍
时序数据治理是数据治理领域主要、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。
工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，BlueSky时间序列化数据库多少钱，具有显著的特点，BlueSky时间序列化数据库解决方案，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源仅有等。
时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。
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