时序大数据系统技术框图
文章插图
时序数据的全栈解决方案
TDengine充分利用了时序数据的特点 ， 因此具有很强的优势 ， 具体表现在5个方面：
1）无论是插入 ， 还是查询 ， 性能都高出许多 。
2）因为性能超强 ， 其所需要的计算资源不及其他软件的1/5 。
3）采用列式存储 ， 对不同数据类型采取不同的压缩算法 ， 所需要的存储资源不到其他软件的1/10 。
4）无须分库、分表 ， 无实时数据与历史数据之分 ， 管理成本为零 。
5）采用标准SQL语法 ， 应用可以通过标准的JDBC、ODBC接口插入或查询数据 ， 学习成本几乎为零 。
总结
企业级的时序数据处理 ， 首先是基于数据架构和数据模型的 。数据架构决定了哪些时序数据需要采集 ， 如何处理 ， 用于哪些业务场景 ， 用于时序数据采集的规划与设计开发；数据模型用于解析时序数据的数据结构 。
通过物联网平台的能力支撑 ， 可以实现对存量设备与新增设备的统一接入 ， 兼容利旧 。AI能力与数据分析能力下沉到边缘端 ， 也可以提升现有业务的响应速度 ， 支持实时智能分析 。
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