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本文采访自：长安汽车1长安汽车业务场景重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业，是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司，其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车，全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明，造福人类生活”为使命，以客户为中心，以产品为主线，持续提供高品质的产品和服务，奋力推进第三次创业——创新创业计划，向智能低碳出行科技公司转
时序数据智能管理新高度：Apache IoTDB技术解析 Apache IoTDB作为新一代时序数据库，凭借创新的TsFile存储格式和极致的压缩技术（15-20倍压缩比），实现了毫秒级查询和百万级数据点写入能力。其核心优势包括： 革命性架构：专为时序数据优化的列式存储+多级索引体系 部署灵活性：端边云一体化架构，最小512MB内存即可运行 企业级可靠性：多副本机制+自动故障检测，可用性达99.9
《时序数据管理的范式革命：IoTDB在端边云架构中的创新实践》 随着物联网设备激增，时序数据呈现高吞吐、高维度、高时效特征，传统时序数据库面临架构割裂、资源错配和智能断层的痛点。Apache IoTDB作为全球唯一端到云全覆盖的时序数据库，通过三层统一架构（端侧200KB轻量引擎、边缘流式计算、云端分布式扩展）和DB+AI深度融合，实现从数据采集到智能决策的无缝衔接。
摘要： 随着物联网等行业的发展，时序数据呈现爆发式增长。传统数据库难以应对高并发写入和海量查询需求，时序数据库（TSDB）成为必然选择。选型时需关注性能、生态、成本、运维和扩展性等维度。Apache IoTDB作为清华团队研发的开源TSDB，具有高性能写入/查询、高压缩比、生态兼容性强（支持SQL、Hadoop/Spark等）及单机/集群灵活部署等优势，已广泛应用于能源、金融等领域。其企业版Tim
在物联网技术飞速发展的当下，海量时序数据的高效管理成为企业数字化转型的关键挑战。Apache IoTDB 作为一款物联网原生时序数据库，凭借低成本、高性能的优势，完美解决了物联网大数据平台在时序数据管理中面临的诸多难题。本文将从产品体系、核心特性、版本演进、部署模式及行业应用等维度，全方位解读 Apache IoTDB，为技术选型与实践提供参考。
时序数据库的选型需要综合考虑应用场景、性能指标、功能特性、生态系统和成本等多个因素。本文通过对主流时序数据库的介绍和对比，突出了IoTDB在物联网场景下的优势。IoTDB具有轻量级架构、高效的写入和查询性能、灵活的数据模型、强大的查询能力以及丰富的生态系统等特点，同时开源免费的特性也降低了使用成本。在实际选型过程中，建议根据具体需求进行详细的测试和评估，选择最适合的时序数据库产品，以满足业务的发展
时序数据库 Apache IoTDB 实战：基于 Kubernetes 的部署运维全指南
analyse.sh脚本用于在 TDengine 数据库上执行时间序列预测和异常检测分析，支持滑动窗口算法处理。时间序列预测 ：使用 HoltWinters 等算法进行未来值预测。异常检测 ：使用 k-Sigma 等算法识别数据异常点。自动窗口滑动 ：支持自定义窗口大小和步长进行连续分析。
Apache IoTDB 是一款专为物联网场景设计的高性能时序数据库，其新增的 AINode 组件扩展了机器学习分析能力。AINode 支持单机与集群两种部署模式，通过简单 SQL 即可完成时序分析任务。安装需 Python 3.9-3.12 环境，配置参数后即可启动服务。AINode 启动后自动加入 IoTDB 集群，可通过 SQL 命令验证节点状态。常见问题包括 venv 模块缺失和 pip
大数据时代时序数据库崛起，工业物联网场景下每秒百万级数据点写入成为常态。Apache IoTDB凭借单节点1000万点/秒的写入性能、毫秒级查询响应和20:1超高压缩比脱颖而出，其树形数据模型完美适配工业设备层级结构。相比传统数据库，IoTDB存储成本降低80%，查询效率提升10倍，已应用于国家电网、中航成飞等1000+企业，覆盖电力、储能、轨道交通等关键领域。通过端边云协同架构，IoTDB正成为
TsFile从设计之初就为时序数据考虑，具备列式存储、内置高效编码压缩、索引等特性，使得它无论是在存储空间占用还是读写效率上，都远超于将数据存储在CSV、Parquet或通用数据库中的方案。：轻量级（核心仅约20MB）、低开销，可部署在树莓派、工控机等资源受限的边缘设备上，实现本地数据的采集、存储和初步计算。等计算框架的数据源或数据接收器，利用这些强大的分布式计算能力进行更深度的机器学习和复杂分析
选型决策矩阵需求场景推荐版本配置建议超高频采样(>10kHz)IoTDB 1.0集群版启用TsFile压缩多数据中心同步IoTDB 1.2+配置跨机房副本实时流分析启用TsFile-HDFS适配性能优化口诀一调JVM内存，二优磁盘IO，三扩DataNode数，四分时间区间。🔥🔥🔥道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧！🌙🌙🌙。
深耕时序领域的明星产品，分为开源版和商业集群版（InfluxDB Enterprise/Cloud）。
摘要： 时序数据管理在工业物联网等场景需求激增，Apache IoTDB凭借物联网原生架构成为理想选择。其核心优势包括：高吞吐写入、高效压缩存储（TSFile格式）、低延迟查询及灵活部署，显著降低TCO。IoTDB产品体系涵盖时序数据库、TsFile存储格式及AINode智能分析引擎，支持端边云协同。应用场景覆盖能源电力、航空航天等，通过实时数据同步、边缘计算等特性满足工业需求，助力企业数字化转型
我们的共识引擎能够随着副本数量线性扩展，将曾经的性能负担转化为吞吐量的提升，并在不牺牲性能的情况下提升了系统的耐用性和吞吐量。2023 年参与Apache IoTDB 开源贡献，负责 Apache IoTDB Metric 框架的改进和优化，现主要从事 Apache IoTDB 分布式系统框架的研究。小米 Vela 操作系统是小米集团面向物联网及智能穿戴场景打造的操作系统，目前已搭载于小米物联网产
物联网时序数据存储方案：Apache IoTDB 集群部署全流程 + TimechoDB 优势解读
社区成员宋子阳采访来啦！Apache IoTDB 的分布式版本当中支持了三种不同的共识协议算法，其中囊括了 Raft 协议。今天我们邀请到 IoTDB Raft 协议核心研发宋子阳进行深度采访，听听他讲述IoTDB 如何高效运行 Raft 协议以及他如何接触到 Ratis 项目，最后成为Ratis 社区 Committer的经历吧~宋子阳我是宋子阳，目前是清华大学软件学院研究生一年级学生，...
摘要 本文提出时序数据库选型的"四维十问"框架，重点介绍Apache IoTDB的性能优势与K8s部署方案。在性能方面，IoTDB以1.38GB/s写入带宽和18:1压缩率领先行业；架构上采用计算存储一体化设计，支持千万级点/秒写入和毫秒级查询。文章详细阐述了K8s环境下的部署流程，包括PV创建、Helm配置等关键步骤，并提供了3ConfigNode+3DataNode集群的资
Apache IoTDB (Internet of Things Database) 是一款时序数据库管理系统，可以为用户提供数据收集、存储和分析等服务。IoTDB由于其轻量级架构、高性能和高可用的特性，以及与 Hadoop 和 Spark 生态的无缝集成，满足了工业 IoT 领域中海量数据存储、高吞吐量数据写入和复杂数据查询分析的需求。HertzBeat 是一款开源，易用友好的实时监控系统，无需
【代码】mqtt数据接收并根据设备配置表插入iotdb python代码。
时序数据库是物联网、工业互联网等数据密集型场景的核心基础设施，选型时需重点关注写入性能、存储成本、查询效率、国产化支持及生态兼容性五大维度。本文通过对比国际主流产品（如InfluxDB、TimescaleDB、OpenTSDB）与国产数据库IoTDB，揭示了IoTDB在超高性能写入（单节点200万TPS）、极致存储压缩（1:10~1:20）、完全自主可控技术栈三大核心优势，同时通过工业物联网、智慧
12 月 3 日，2023 IoTDB 用户大会在北京成功举行，收获强烈反响。本次峰会汇集了超 20 位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，多位学术泰斗、企业代表、开发者，深度分享了工业物联网时序数据库 IoTDB 的技术创新、应用效果，与各行业标杆用户的落地实践、解决方案，并共同探讨时序数据管理领域的行业趋势。我们邀请到宝武装备智能科技有限公司技术中心副主任赵刚参加此次大会，并
总而言之，Apache IoTDB并非简单的另一个时序数据库，它是一个围绕自研的TsFile存储格式构建的、从数据模型到生态集成均深度优化物联网场景的“端到端”解决方案。：提供了专用的连接器，允许Spark和Flink直接读取HDFS或本地磁盘上的TsFile文件，将其作为数据源进行复杂的分布式分析计算，避免了通过IoTDB Server查询导出数据的开销。：利用TsFile内部的元数据索引和时间
摘要： 随着工业物联网数据爆发式增长，时序数据库选型成为企业数字化转型的关键。Apache IoTDB凭借毫秒级写入、高效压缩、灵活查询等核心优势脱颖而出，已成功应用于长安汽车、国家电投等场景，实现千万级数据点/秒处理，存储成本降低90%。作为开源项目，IoTDB提供自主研发的安全架构，支持树状/表格双模型，深度集成主流大数据生态，是解决海量时序数据存储与分析难题的理想选择。开发者可通过简单三步快
IoTDB作为工业大数据场景首选。工业场景时序数据库选型需关注写入、存储、查询能力。国外产品存在性能、成本短板，IoTDB以树形模型、高效压缩、端边云协同及AI集成，成为工业智能化首选，提供选型指南及快速入门
Java 集成物联网时序数据库：IoTDB
时序数据库选型对比摘要（145字） IoTDB、InfluxDB与TDengine在架构设计上各具特色：IoTDB采用树形结构适配工业设备层级，InfluxDB标签模型适合多维监控，TDengine超级表平衡查询与存储效率。性能方面，TDengine写入吞吐（50万+点/秒）与压缩率（5-10倍）领先，InfluxDB查询灵活但高基数风险大，IoTDB工业协议适配性强。生态上InfluxDB国际集
摘要：Apache IoTDB 是一款低成本、高性能的物联网原生时序数据库，广泛应用于工业物联网、车联网、智能家居等领域，能够有效解决海量时序数据的存储和分析挑战。本文详细讲述了单机部署的全流程。建议开发者根据业务规模选择合适部署方式，并充分利用其内置的监控工具进行性能调优，后续将持续更新，分享更多相关安装部署及使用。
在物联网（IoT）场景中，设备每秒产生数以亿计的时序数据，这对数据存储系统的吞吐量、压缩效率和查询性能提出了极高要求。Apache IoTDB作为专为物联网设计的时序数据库，其底层存储引擎TsFile通过创新的文件结构设计，在工业物联网、车联网等场景中展现出显著优势。本文将深入解析TsFile格式的核心竞争力。
DBeaver是一款开源的跨平台数据库管理工具，支持多种数据库系统（包括IoTDB）。本文介绍了DBeaver的核心功能、下载安装步骤，以及如何配置IoTDB驱动连接。主要内容包括：1）DBeaver特性概述；2）Windows系统下的下载安装过程；3）通过添加IoTDB JDBC驱动实现连接配置。该工具适用于数据库开发、维护和数据分析等场景，提供直观的界面和丰富的功能。
Apache IoTDB（物联网时序数据库）是一个专为物联网、工业物联网以及大数据领域设计的开源时序数据库系统。自IoTDB 2.0版本发布以来，它引入了表模型（Table Model），与原有的树模型（Tree Model）共同构成了其独特的双模型架构。本文将详细介绍IoTDB的树模型和表模型，以及它们各自的特点、适用场景和相互之间的区别。
《时序数据库选型指南：从IoTDB看未来数据管理趋势》 本文全面剖析了时序数据库的核心特性与应用场景。随着物联网和大数据技术的普及，时序数据库凭借高效写入、压缩存储和快速查询能力，在工业监控、金融分析等领域展现出独特价值。文章重点介绍了国产开源时序数据库IoTDB的四大优势：树状数据模型与工业场景高度契合、自研TsFile格式实现超高压缩比、强大的乱序数据处理能力，以及轻量化的边云协同设计。通过上
IoTDB的发展历史简介
数据导入脚本会在触发内存不足的时候主动进行重试。当遇到此问题时，用户不用做任何操作，脚本也可以正确进行处理。导入数据时提示内存不足，该如何处理？
在物联网时代，选择专为时序数据设计的数据库已成为必然趋势。IoTDB凭借其物联网优化的数据模型、卓越的存储效率、高性能的读写能力、完整的生态集成以及开源优势，成为时序数据管理的理想选择。无论是初创企业还是大型工业集团，采用IoTDB都能显著降低物联网系统的总拥有成本(TCO)，同时提高数据处理能力和系统可靠性。随着物联网应用的深入发展，IoTDB将继续演进，为数字化转型提供坚实的数据基础设施支撑。
IoTDB 1.3.0及后续版本通过引入内存控制参数和自动计算逻辑，使得内存配置更加灵活和智能。用户可以根据实际需求轻松调整内存配置，以优化IoTDB集群的性能。资源规划。
定义：专为时间序列数据优化的数据库，存储按时间戳排序的连续数据点（如传感器读数、设备状态、日志等）。设计目标：高效存储海量时间序列数据（高写入吞吐）。支持基于时间窗口的快速聚合查询（如按分钟、小时统计）。提供时间对齐、降采样、插值等时序数据处理能力。典型代表：Apache IoTDB、InfluxDB、TimescaleDB。时序数据库是“时间的朋友”，专注于高效存储与时间驱动
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