BlueSky*时序数据库-美信科技公司

bluesky*时序数据库待解决问题
需要mpp数据库或者大数据产品配合：时序数据库的设计是存储引擎，bluesky*时序数据库案例，与之匹配的执行引擎能力都比较弱，中大型分析类查询性能低。故而目前市面上绝大多数时序数据库不支持分析能力，需要mpp数据库或大数据产品配合以支撑商务智能（bi）、机器学习（ml）和人工智能（ai）等应用；
技术栈复杂，监控运维复杂：诸多产品学习曲线陡，知识共享度低，运维效率低且容易出错；
技术栈复杂，开发效率低：应用程序需要维护与不同数据库的连接，开发大量代码，把数据从数据库拉到内存中进行合并聚集关联计算，bluesky*时序数据库多少钱，效率低；
数据孤岛化：引入任何一款数据产品都会导致新的数据孤岛，不同数据孤岛之间缺乏有效协作，bluesky*时序数据库，数据一致性差，此外冗余副本数多，磁盘空间消耗严重。
时序数据怎么不一样？
关系数据库（oltp）的出现是为了解决交易事务问题，比如电商订单，支付等场景，也就是数据表的事务更新，比如转账交易，用户从一个账号转出，bluesky*时序数据库解决方案，而在另外一个账户入账；这对应数据库两行甚至两个字段的更新；由于任何两个账号之间都可能发生转账，因此这些记录在磁盘上随机分布；再让我们看看时序数据的场景
时序数据特点时序数据特点
基本上是插入操作较多且无更新的需求数据带有时间属性，且数据量随着时间递增插入数据多，每秒钟插入需要可到达千万甚至是上亿的数据量查询、聚合等操作主要针对近期插入的数据时序数据能够还原数据的变化状态可以通过分析过去时序数据的变化、检测现在的变化，以达到预测未来如何变化的目的时序数据使用需求：能够按照指标筛选数据能够按照区间、时间范围、统计信息聚合展示数据。
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