针对工业场景数据管理，时序数据库与实时数据库重点不同，但存在融合可能。从信息化到数字化，数据正从被存储的对象成为价值的创造者，工业数据更是驱动传统企业迈向智能制造的重要抓手。相较于其他领域，工业领域由于需要及时监控生产过程，减少生产中断带来的损失，所以对于数据的实时性要求更高。在此背景下，实时数据库以及以 IoTDB 为代表的时序数据库，由于在保障海量工业数据的实时写入、存储、查询等方面发挥着重要

随着数据库领域三大国际顶级会议 ICDE、SIGMOD、VLDB 2024 会议落幕，我们骄傲的宣布 Apache IoTDB 团队成员的多篇论文均被收录！

加速发展中的时序数据库，基于不同架构，最流行的类别是？作为管理工业场景时序数据的新兴数据库品类，时序数据库凭借着对海量时序数据的高效存储、高可扩展性、时序分析计算等特性，一跃成为物联网时代工业领域颇受欢迎的数据库。从诞生到发展至今，时序数据库应用的关键技术也在不断进步。其中，管理海量时序数据，为其适配灵活、高压缩、支持高读写性能的存储架构便是亟需解决的难点之一。根据存储架构的不同，时序数据库可以进

前言上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。本篇将继续介绍 Apache IoTDB 可实现的其他功能和相关 SQL 语句命令，包括数据的写入、删除、导出、元数据操作和时区设置的注意事项。1数据写入、删除与导出1.1插入数据物联网场景下，元件产生数据将自动写入，但有时候，如果过去的一些数据需要修改，可以使

分布式、端边云同步、读写查询性能，Apache IoTDB 与 InfluxDB 开源版的详尽对照！在物联网（IoT）领域，数据的采集、存储和分析是确保系统高效运行和决策准确的重要环节。随着物联网设备数量的增加和数据量的爆炸式增长，开发者和决策者们需要选择合适的时序数据管理系统。Apache IoTDB 和 InfluxDB 是两款广泛应用的原生时序数据库，它们在架构设计、性能和功能方面各具特色。

一文读懂时序数据库 IoTDB。

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之前，因为Apache IoTDB 多项性能表现位居 benchANT 时序数据库排行榜（Time Series: DevOps）性能排行第一名，我们进行了基于 benchANT 榜单的背景介绍和基于它测试基准的环境复现。还没有看的友友们可以点此查看哦！下面我们将继续介绍我们复现的写入、查询具体测试步骤，并分析对比 Apache IoTDB 及其它时序数据库的性能表现。4命令集脚本本章节介绍 b.

中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司是中国五矿（由两个世界500强企业，原中国五矿和中冶集团战略重组形成的中国大型金属矿业企业集团）旗下智能化信息化业务板块引领企业，主营业务包括智能制造、智慧建造相关产品、技术及行业解决方案等。以拥有60余年工程技术实践的产业部门做协同，将5G、云计算、大数据、人工智能、工业互联网、物联网等数字技术与传统冶金、矿业、钢铁等工程技术深度融合，致力于数字化转型共性解决方案

小伙伴介绍！大家好，我是 zai，一个基本功不那么扎实、没有太多经验的大学生。我刚刚加入社区，接触 IoTDB，目前仍处于学习阶段，所以我会跟大家分享我学习过程中踩过的一些雷，以及对应的解决办法，希望大家多多指教！作为 IoTDB 小白，认识软件的第一步必然是跑一遍安装操作，于是下面是我安装 IoTDB 过程中踩过的一些雷。1JDK安装可以看到，我在运行之后，报错无法加载主类，这时候说明 java