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时序数据库

TDengine压力测试之RESTful

生产系统上线前都会进行压力测试，能承受多少并发，在大并发下性能如何，都是上线前必须要了解的。TDengine 作为时序数据库（Time Series Database）,提供了 RESTFul 接口，可以使用 HTTP 协议进行操作。这个接口在生产环境中性能如何，是否能够满足高并发要求，都需要压测后才能知道。在此介绍 2 款实用的压测工具 ab 和 JMeter，这两者都是 Apache 开发的。

DBA大董
2022-07-07 14:00:08

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#tdengine #压力测试 #restful +1
TDengine 写入性能优化最佳实践

多表低频是指根据数据库的配置，一个 vnode 中单次数据落盘的单表数据条数普遍小于 minRows 时，可视为多表低频场景。stt_trigger 是解决多表低频场景引入的一个参数和一套机制，stt_trigger 等于 1 时，数据是从buffer 直接落到最终的 data 文件中，零散的写入 last 中，当 stt_trigger 大于 1 时，原来的直接落盘被分成两步来完成，第一步数据先

 老段，万物互联之物联网
2024-09-03 13:55:25

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 8

#c语言 #时序数据库 #数据库 +2
天气雷达TITAN 算法

为了追踪风暴随时间的演变,TITAN根据三个原则：宁短不长、特征相似和演变限制，构造一个代价函数，将追踪问题转化为组合最优化问题来计算相邻两个雷达图像内风暴体的匹配关系，并且通过一种特殊的、基于风暴体质心位置的几何方法来识别风暴的分裂、合并。对于风暴体位置的预报，TITAN使用风暴体在不同时刻的质心位置进行外推预报。TITAN(风暴识别、追踪、分析和临近预报)将风暴视为三维单体进行识别、追踪和外推

 ivy202
2023-05-26 16:43:15

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#算法 #python #时序数据库
kaggle竞赛宝典 | 量化竞赛第一名的网络模型

今天我们重温Jane Street 大赛第一名的网络模型。该次赛事数据集包含了一组匿名的特征，feature_{0...129}，代表真实的股市数据。数据集中的每一行代表一个交易机会，你需要预测一个动作值：1表示进行交易，0表示放弃。每笔交易都有一个相关的权重和响应，它们一起代表交易的回报。日期列是一个整数，表示交易的日期，而ts_id表示时间顺序。

双木的木
2024-08-25 17:06:40

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#人工智能 #机器学习 #算法 +4
低功耗CMOS实时时钟/日历电路芯片D8563，1.0~5.0V，内置报警和定时器，电源复位功能

D8563是低功耗的CMOS实时时钟/日历电路,它提供一个可编程时钟输出，一个中断输出和掉电检测器，所有的地址和数据通过IC总线接口串行传递。● 可编程时钟输出频率为: 32.768 kHz, 1024Hz, 32Hz及1 Hz。● 低待机电流:典型值为0.25μA (V.n =3.0V，Tamb= 25 °C)● 工作电流小:典型值为0.25μA (Vn=3.0V, Tamb= 25 °C)●

青牛科技-Allen
2023-11-30 11:58:01

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#单片机 #嵌入式硬件 #人工智能 +2
kaggle竞赛宝典 | 效果惊人的基于图的时间序列异常检测方法

时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。本文全面回顾了基于图的TSAD，探讨了图表示学习在时间序列数据中的潜力，回顾了最新图异常检测技术及其优缺点，并讨论了可能的技术挑战和未来方向。

双木的木
2024-04-02 17:56:34

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#人工智能 #计算机视觉 #python +2
工业监控解决方案：快速搭建一个化工异常检测预警系统

本文为大家介绍一个针对工业异常监控的解决方案架构，基于 DolphinDB 规则引擎，快速搭建一个化工异常检测及实时预警系统。

DolphinDB智臾科技
2024-07-09 14:45:25

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#时序数据库 #物联网
TDengine 中 TDgp 中添加算法模型（异常检测）

execute是算法处理的核心方法。框架调用该方法之前，在对象属性参数self.list中已经设置完毕用于异常检测的时间序列数据。

老段，万物互联之物联网
2025-07-31 21:06:11

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#tdengine #算法 #大数据 +4
TDengine IDMP 基本功能——数据可视化（4. 仪表盘）

仪表盘用于实时数据监控，可以在表盘上展示出不同的警示区域，方便快速判断当前状态。

老段，万物互联之物联网
2025-09-18 20:30:32

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#信息可视化 #tdengine #大数据 +3
Apache IoTDB vs TDengine：开源时序数据库的架构特性与选型场景匹配

其架构包含写入层、存储层和查询层，写入层通过内存缓冲区实现高吞吐，存储层采用列式存储和压缩算法优化磁盘空间。工业物联网场景下，若业务需求以设备监控为主（如每秒采集数万传感器数据），Apache IoTDB的分层存储和精细化的压缩策略更能平衡写入性能与存储成本。专注于长期历史数据存储与分析的场景，Apache IoTDB的压缩效率和查询优化更突出。Apache IoTDB采用时间分区+列式存储混合模

 asdasqwqw
2025-10-22 17:11:15

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#时序数据库 #apache #iotdb
gcc如何编译运行c语言程序 | 了解gcc编译器的使用方法与流程

在嵌入式系统开发中，STM32和51单片机都是常见的开发平台，但它们在编程方面有很大的差异。STM32是一款基于ARMCortex-M系列核心的单片机，而51单片机则基于较早的8051架构。两者的编程方式、开发环境、性能和应用范围都有显著不同。首先，STM32的编程通常使用C语言，并配合Keil、IAR等开发工具进行开发。而51单片机的编程方式较为基础，许多开发者仍使用汇编语言进行编程，尽管也可以

 cbarur_289
2025-11-05 18:59:18

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#时序数据库
国产时序数据库的云原生实践：Apache IoTDB 与 TimechoDB 在物联网场景的深度应用

国产时序数据库的云原生实践：Apache IoTDB 与 TimechoDB 在物联网场景的深度应用

 wei_shuo
2026-02-04 19:07:13

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#时序数据库 #云原生 #apache
时序数据库系列（五）：InfluxDB聚合函数与数据分析

时序数据库系列（五）：InfluxDB聚合函数与数据分析

 Yeats_Liao
2025-11-07 14:26:45

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#时序数据库 #数据分析 #java +1
java从入门到精通(第5版) pdf 下载

当你在代码中输入sout并按下快捷键，IDE会自动将其扩展为完整的System.out.println()语句。sout是Java开发中最常用的快捷键之一，它能够帮助开发者快速输出内容。使用sout的步骤非常简单：只需在代码中输入sout并按下Tab键或Enter键，IDE就会自动生成System.out.println()代码。例如，soutv用于输出变量的值，soutm用于输出方法的调用等。总

 kejhadma8481ocu
2025-11-19 16:35:02

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#时序数据库
数据可视化延迟实时大屏优化：WebSocket增量传输+Canvas渲染数据延迟压缩至300ms

随着科技的飞速发展，数据可视化已经成为企业和政府决策的关键工具。尤其是在大屏展示系统中，实时性和流畅性是衡量其优劣的重要标准之一。为了实现数据可视化的高效展示，如何减少延迟、提高数据流传输速度，一直是技术研发的重点。本文将探讨如何通过和技术，优化大屏展示的实时数据延迟，最终将延迟压缩至300ms，提升用户体验。在许多大屏展示应用中，实时性和响应速度是关键因素。尤其是当数据量增大、交互复杂时，如何保

 m0_73420296
2025-10-17 15:57:05

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 14

#时序数据库
从EMQX到TDengine：一个物联网数据管道的“破局”之旅

与- /home/Kylin/kafka-connect-mqtt/target/kafka-connect-mqtt-1.1.0-package/kafka-connect-mqtt:/data/plugins/johanvandevenne-mqtt:ro这一行挂载相关。我怀疑bitnami/kafka其实不具备这个功能，这块我没查详细的资料，问了几个AI有的说行有的说不行，就换方案了。我采用

 SChuki
2025-12-22 11:53:05

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#tdengine #大数据 #时序数据库
多维时序数据挖掘

混合方法：结合深度学习的表征能力和传统方法的可解释性（如深度学习提取特征 + 统计检测）是主流趋势。图时序网络：对多维关联数据挖掘越来越重要。在线/流式检测：要求低延迟、高吞吐的算法。领域知识融合：将物理模型、业务规则作为约束融入数据驱动模型，提升效果与可信度。没有一种方法在所有场景下都是最优的。实践中，需要根据具体问题的数据特性、计算资源、可解释性要求和领域知识来选择或设计合适的方法组合

 workflower
2025-12-13 07:25:55

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#时序数据库 #聚类 #集成学习 +3
英特尔的翻身仗：18A 尖端工艺 2nm 制程的消费级芯片

英特尔在10月9日，终于端上了基于18A制程的第一道大餐。代号为Panther Lake的下一代客户端处理器。这是酷睿Ultra 300系列的开山之作，也是全球首款基于英特尔18A这个尖端工艺节点的消费级系统级芯片（SoC）。Panther Lake就像一个精密的“乐高”组合，它把新一代的CPU、GPU和NPU架构都塞了进去，还用了分离式架构（disaggregated architecture）

SuaniCommunity
2025-10-14 11:31:48

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#时序数据库
时序数据库选型指南：Apache IoTDB为何成大数据场景优选

在万物互联与数字化转型的浪潮下，工业传感器、车联网终端、智慧能源设备等每秒产生海量时序数据，其“写多读少、只增不删、规模庞大、查询复杂”的特性，对数据存储与管理系统提出了极致要求。传统关系型数据库早已难以承载，而时序数据库（TSDB）成为破解这一难题的核心工具。面对市场上众多产品，如何精准选型适配业务需求？下面我们一起从大数据视角出发，结合主流国外产品对比，拆解选型关键维度，同时揭秘Apache

鸽芷咕
2026-01-16 23:27:35

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#时序数据库 #apache #iotdb
Tdengine的时序数据库简介、单机部署、操作语句及java应用

本文介绍了Tdengine的功能特点、应用场景、超级表和子表等概念，讲述了Tdengine2.6.0.34的单机部署，并介绍了taos数据库的常见使用方法及特色窗口查询方法，最后介绍了在java中的应用。

星月梦瑾
2024-06-11 01:40:02

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#时序数据库 #tdengine #java
Rust+React跨平台开发：工业物联网监控系统构建指南

Rust和React的结合，为工业物联网监控系统的开发提供了强大的支持。Rust的高性能和安全性保证了系统的稳定性和处理能力，而React的灵活性和可扩展性使得前端开发变得更加高效。通过本文的介绍，相信你已经对如何使用Rust和React构建一个跨平台的工业物联网监控系统有了更清晰的了解。希望你在开发过程中能够借助这些技术，打造出更加强大、可靠的监控平台。??

ljt745417535
2025-10-16 12:12:07

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 4

#时序数据库
海量时序数据难管理？Apache IoTDB带你突破写入、存储与查询瓶颈，破解大数据时代时序数据管理难题

Apache IoTDB是国产开源时序数据库，具备高压缩、分布式、工业友好等特点。支持千万级数据点高效读写，压缩比达10:1，已应用于能源、交通等多个领域，获央视报道，为工业物联网提供可靠数据管理。

2401_82648291
2025-11-23 12:56:17

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#时序数据库 #iotdb #数据库 +2
物联网入门到实战：核心架构拆解+落地案例+学习路径（新手必看）

3. 平台层（核心大脑）：核心是“处理数据”，相当于物联网的“决策中心”，核心能力包括数据存储（云服务器、数据库）、数据清洗、数据分析、设备管理，主流平台有阿里云IoT、华为云IoT、腾讯云IoT，可实现设备远程管控与数据可视化。1. 感知层（底层基础）：核心是“采集数据”，相当于物联网的“眼睛和耳朵”，代表设备有传感器（温度、湿度、压力等）、摄像头、RFID标签、智能终端（智能手表、智能插座），

谢淳罡
2025-12-13 18:57:14

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#时序数据库
时序数据库TimescaleDB 功能介绍、单节点、多节点集群安装部署、centos、linux

Timescale是一个用于时间序列，事件和分析的PostgreSQL数据平台。提供了PostgreSQL的可靠性，这是时间序列的超能力 TimescaleDB，。它提供自动备份和还原、复制的高可用性等功能，无缝缩放和调整大小等等。

拜思特
2023-08-15 14:59:24

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 25

#时序数据库
2025年后端主流框架对比：Spring Boot与云原生技术演进

随着云计算和容器技术的不断发展，后端开发的框架也在经历着迅速的演变。近年来，Spring Boot和云原生技术逐渐成为后端开发的主流技术选项。那么，在2025年，我们该如何看待这两者的优势与发展趋势？本文将对Spring Boot与云原生技术进行全面的对比分析，并探讨它们在现代开发环境中的应用。

kooly_2010
2025-10-06 18:59:10

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#时序数据库
Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。通常情况下，同步接口基于异步接口实现，二者的方法签名，除了异步接口多了 async 关键字外，基本一致。taos 模块封装了 taos-optin 和 taos-ws 模块中的实现，同时将 taos-query 模块所定义的公共

 涛思数据（TDengine）
2025-03-19 15:26:05

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#时序数据库 #rust #tdengine
c语言编译器gcc下载|获取gcc编译器并安装使用教程

它是Linux系统中最常用的C语言编译器之一，也是许多开发者在Unix-like操作系统中选择的编译工具。从基础的编程语言如Python到高级的人工智能开发，都是学习编程的目标。而且，随着技术的不断发展，编程语言和工具的更新换代也在不断加速，学习编程将为你提供更多的职业选择。首先，您需要确保您的操作系统是最新的，并且具备了访问互联网的权限。综上所述，学习编程不仅对个人职业发展有益，还能够提高思维能

 fzrvtc_179
2025-11-19 18:36:05

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 2

#时序数据库
大规模时序数据处理的关键差异：金仓与 InfluxDB 的实证对比

在物联网、工业互联网与运维监控等领域，时序数据的规模与复杂度正以前所未有的速度增长。海量设备持续产生高频数据流，已经从“数据能否存下”演进为“数据能否被实时分析和利用”。在这一背景下，数据库系统不仅需要具备高吞吐写入能力，更要能够支撑复杂、多维度的分析查询。作为时序数据库领域的先行者，InfluxDB 凭借轻量化设计和易用性，长期以来被广泛应用于监控和指标采集场景。

屿小夏.
2025-12-16 20:54:38

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#时序数据库 #数据库
PostgreSQL 之上的开源时序数据库 TimescaleDB 详解

PostgreSQL时序数据库指南：PostgreSQL可作为时序数据库存储和管理时间序列数据，常见于物联网、金融分析等领域。主要解决方案包括原生PostgreSQL（通过分区表和BRIN索引）和TimescaleDB扩展（提供自动分区、优化查询等功能）。时序数据库支持高效存储、快速查询、数据生命周期管理等，适用于IoT、监控系统、金融科技等场景。配置TimescaleDB需安装扩展、修改Post

IT 小阿姨
2025-11-04 18:10:50

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 6

#postgresql #开源 #时序数据库 +4
分布偏移，数据集偏移，协变量偏移，标签偏移，概念偏移

摘要：本文系统阐述了机器学习中的分布偏移问题。数据集偏移被定义为训练与测试联合分布不一致的总称，可细分为三类：协变量偏移（输入分布变化）、先验概率偏移（输出分布变化）和概念漂移（映射规则变化）。进一步从统计矩角度分析了分布特征：均值（趋势）、方差（波动）、偏度（不对称性）和峰度（尾部厚度）。文章还介绍了Dish-TS提出的新视角，将时序预测中的分布偏移分为空间内偏移（输入窗口内部变化）和空间间偏移

 不如自挂东南吱
2025-12-28 23:46:13

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#人工智能 #算法 #深度学习 +2
开源合规：GPL-3.0项目的专利风险规避

GPL-3.0（GNU通用公共许可证第3版）是由自由软件基金会（FSF）发布的一种开源许可证。与GPL-2.0相比，GPL-3.0在多个方面进行了更新，特别是在专利和反Tivo化条款上。GPL-3.0允许开发者自由使用、修改和分发软件，但也要求所有修改后的版本必须遵循相同的许可证，确保软件始终保持开源。其中，最具争议的条款之一便是专利条款。GPL-3.0要求，如果开发者贡献了代码或在其代码中包含了

 xxx_0147
2025-10-07 14:08:57

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 15

#时序数据库
【数据库】时序数据库选型指南：从大数据角度解析IoTDB的优势

时序数据库选型不是单纯的技术比较，而是需要综合考虑业务场景、团队能力、成本预算、生态依赖等多维度的系统工程。Apache IoTDB自2018年开源以来，已在国家电网、中冶赛迪、华为云、阿里巴巴等数千家企业的核心生产环境中得到验证。其商业化产品TimechoDB在保持开源优势的基础上，进一步增强了性能、稳定性、效能工具和企业服务保障，为企业构建物联网大数据平台提供了从开源到商业化的平滑演进路径。

杰西笔记
2026-02-12 08:17:19

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#数据库 #时序数据库 #大数据
CFD标准算例/数据集（VERIFICATION AND VALIDATION）

https://www.cfd-china.com/topic/3988/200万网格管道流qdns并行算力测试。https://cfd-china.com/topic/3834/分享-openfoam不同离散格式的简单研究。SIMMAN 2014 workshop（包含KCS、DTMB5415、DTMB5415M、KVLCC2）SIMMAN 2008（包含KCS、DTMB5415、KVLCC2）

RickG
2023-11-21 18:23:17

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#时序数据库
【数据结构】跳表

运算符优先级：指数 (``) > 乘除 (`*`, `/`, `%`) > 加减 (` `, `-`) > 一元运算符 (` `, `-`)。// num 现在等于 123 (数字类型)// result 等于 1 (因为 10 ÷ 3 = 3 余 1)// result 等于 16 (2^4)// result 等于 15。// result 等于 42。// result 等于 5。// 输出

 2502_94130245
2025-11-07 00:48:08

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#时序数据库
智慧观鸟：Java物种识别望远镜 | 结合人工智能与精密光学技术，实现物种快速识别与观测

智慧观鸟技术的核心在于通过先进的人工智能算法与Java技术的结合，实现鸟类物种的快速识别与实时分析。该望远镜配备了高精度的摄像头，通过图像识别技术，能够迅速将拍摄到的鸟类图像与数据库中的物种进行匹配，帮助用户在野外快速识别不同鸟类。通过与生态保护组织、科研机构的合作，望远镜将进一步拓展其应用范围，推动物种保护与生态研究的进步。随着物种识别技术的不断进步，智能望远镜能够记录并分析用户的观鸟历史，提供

 xilcknk150
2025-08-13 00:21:26

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 5

#时序数据库
PB级数据洪流下的抉择：从大数据架构师视角，深度解析时序数据库选型与性能优化（聚焦Apache IoTDB）

本文探讨了工业物联网和智能制造背景下时序数据库(TSDB)的关键选型标准，重点分析了Apache IoTDB的架构优势。随着工业设备产生PB级时序数据，传统数据库面临写入性能低、存储效率差和查询延迟高等问题。专业TSDB需具备列式存储、高效压缩和弹性扩展能力。 IoTDB作为国产开源时序数据库，采用分层存储架构实现冷热数据分离，通过TsFile格式和树形数据模型优化元数据管理。其支持高吞吐写入、乱

 Long_xu
2025-10-21 11:29:51

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 31

#大数据 #时序数据库 #性能优化 +2
chrome 插件开发结合python chrome 浏览器插件开发

Chrome插件是一种通过Chrome浏览器提供的API，允许开发者为浏览器增加新功能的程序。随着浏览器应用场景的多样化，Chrome插件的开发也逐渐变得更加复杂，需要更多的技术支持。开发者可以通过Chrome插件（Chrome Extension）来增强浏览器的功能，提供更多定制化的服务。本文将探讨如何结合Python进行Chrome插件的开发，以提高开发效率，并在实际应用中获得更好的性能表现。

laoheiemail
2025-10-02 17:11:53

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 4

#时序数据库
工业机器人视觉系统的 C 语言

这些任务的实现离不开强大的计算能力与高效的算法支持，其中 C 语言作为一种高效、灵活的编程语言，在工业机器人视觉系统中的应用极为广泛。另外，C 语言的高效性使其在处理大量图像数据时，能够充分发挥硬件的性能，尤其是在嵌入式系统中，资源有限的情况下，C 语言的优势尤为突出。模板匹配算法是一种常见的目标识别方法，它通过将待检测目标的模板与图像中的区域进行比对，来判断目标的位置和姿态。总之，C 语言在工业

 qkbwev94174uf
2025-08-23 22:26:26

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 5

#时序数据库
时序数据库选型指南，从大数据视角看新一代列式存储引擎的核心优势

本文探讨了时序数据快速增长背景下企业选型时序数据库的关键考量。重点介绍了Apache IoTDB这一专为工业物联网设计的开源时序数据库，其特点包括：1）列式存储引擎TsFile实现高效压缩（10-20倍）；2）树状数据模型匹配工业设备层级；3）高性能读写（1000万点/秒写入）。文章通过性能对比和实际应用案例（如宝武钢铁、长安汽车等）展示了IoTDB在工业制造、能源电力等领域的优势，包括高可用架构

 正在走向自律
2025-12-12 01:28:24

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 99

#大数据 #时序数据库 #iotdb
TDengine：重塑时序数据管理的国产力量，为何成为大数据时代的新宠？

时序数据库迎来发展机遇，物联网、工业互联网等领域产生海量时序数据。TDengine作为国产时序数据库，采用创新架构实现高性能：单节点百万级写入、毫秒级查询响应，压缩比高达10:1。其核心技术包括超级表概念、一体化架构和原生分布式设计，已应用于智慧能源、工业互联网等领域，显著提升数据处理效率。相比TimescaleDB和InfluxDB，TDengine在写入性能、存储效率和查询速度上具有明显优势，

最近变身小哇粉
2026-01-05 16:43:22

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 10

#大数据 #tdengine #时序数据库
tdengine 流计算触发模式

当数据写入后，若流计算触发的时间超过 max delay 指定的时间，则立即。max_delay:若窗口关闭则触发计算，若窗口未关闭，且未关闭时长超过 max_delay 指定的时间，则触发计算。对于已关闭的窗口，再次落入该窗口中的数据会被标记为过期数据，tdengine 对于过期数据提供两种处理模式。在创建流计算时可以通过trigger 命令指定流计算的触发模式，对于非窗口计算，流计算触发是实时

 戒掉贪嗔痴
2025-06-10 13:35:46

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#tdengine #大数据 #时序数据库
Apache IoTDB（13）：数据处理的双刃剑——FILL空值填充与LIMIT/SLIMIT分页查询实战指南

本文介绍了Apache IoTDB时序数据库中的FILL子句与LIMIT/SLIMIT子句两大核心功能。FILL子句支持PREVIOUS（前值填充）、LINEAR（线性插值）和常量填充三种方式，有效解决数据缺失问题，并支持时间间隔参数控制填充范围。LIMIT/SLIMIT子句则优化了分页查询性能。通过具体SQL示例演示了不同填充方式的效果，为工业物联网场景下的时序数据处理提供了实用解决方案。文章还

 一个天蝎座白勺程序猿
2026-01-18 19:12:11

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#apache #iotdb #数据库 +3
时序数据库选型与实战：IoTDB 在工业物联网场景下的上手与踩坑总结

摘要本文介绍了工业物联网场景下时序数据库选型的关键考量因素，重点分析了Apache IoTDB在工业时序数据处理中的优势。文章指出通用数据库在设备规模扩大后会出现写入延迟、存储成本高、查询缓慢等问题，而IoTDB专为工业时序数据设计，具有持续写入稳定、高压缩率和高效查询等特点。作者详细记录了IoTDB的选型验证流程，包括单机模式部署、数据模型设计和Java实战示例。通过智能制造车间的设备监控案

 颜颜yan_
2026-01-22 10:30:06

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#时序数据库 #iotdb #物联网
基于PyTorch的农作物病虫害预测模型部署实战

通过基于PyTorch的深度学习模型，我们成功构建了一个用于农作物病虫害预测的系统，且模型的预测精度和效率得到了显著提升。随着技术的不断进步，未来我们可以通过更多的创新手段来优化模型，提升预测效果。例如，我们可以结合遥感技术和大数据分析，获取更全面的农业环境数据，进一步提升模型的准确性。此外，随着硬件设备的不断升级，模型的实时预测能力和应用范围将更加广泛。未来，农作物病虫害预测系统将不仅限于实验室

 Dan360712844
2025-10-01 17:18:56

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#时序数据库
深入剖析Java源码：从基础数据结构到核心类库实现原理

阅读Java源码是一场富有挑战但回报丰厚的旅程。它不仅能解决我们日常开发中的燃眉之急，更能从根本上提升我们的编程内功和架构思维。从ArrayList的一次扩容，到AQS的同步队列，Java大师们的智慧蕴藏在这些精妙的代码行间。当你真正深入你会发现，你不再仅仅是Java的使用者，更是与设计者对话的洞察者。OpenJDK官方源码CSDN博文：《JDK 11中HashMap源码深度解析》CSDN博文：《

yy158456
2025-10-19 19:43:26

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#时序数据库