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Bluesky時間序列數據庫介紹

時間序列數據庫介紹

時間序列數據庫

萬物互聯時代，工業物聯網產生的數據量比傳統的信息化要多數千倍甚至數萬倍，并且是實時采集、高頻度、高密度，動態數據模型隨時可變。傳統數據庫在對這些數據進行存儲、查詢、分析等處理操作時捉襟見肘，迫切需要一種專門針對時序數據來做優化的數據庫系統，即時間序列數據庫。

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時序數據

時序數據，即時間序列數據，我們把按照時間戳的大小順序排列的一系列記錄值的數據稱為時間序列數據（Time Series Data）。在日常生活中，時序數據相當常見，比如，汽車的位置定位，在一段時間內某輛特定汽車的其他屬性，包括型號、顏色、車牌號、所有者等都是不變的，但它的位置數據是隨著時間變化不斷在變化的，那么根據時間確定的位置值及其他屬性所組成的一系列數據就是一組時序數據，當我們駕駛汽車開啟導航時，就需要根據這一組時序數據判斷接下來到達目的地的路線以及存儲駕駛記錄，在即將到來的無人駕駛中更是不可少的。在互聯網中，時序數據更是無處不在，比如，用戶訪問網站的記錄、應用系統的系統日志數據等等。

時序數據的目的介紹

時間序列分析的目的是通過找出樣本內時間序列的統計特性和發展規律性，構建時間序列模型，進行樣本外預測。在建立模型時要求時間序列是平穩的，但實際進行分析的時間序列尤其是來自經濟領域的時間序列大多是非平穩的。這些非平穩的時間序列往往具有某些典型的數據特征。在建立模型時，往往根據序列表現出的數據特征考慮合適的時間序列模型。

時序數據的定義及作用

時序數據是指時間序列數據。是按時間順序記錄的數據列，在同一數據列中的各個數據必須是同口徑的，要求具有可比性。時序數據可以是時期數，也可以時點數。

時序數據管理主要通過對時序數據的采集、處理和分析幫助企業實時監控企業的生產與經營過程。

時序數據在應用上特點也很明顯，比如數據往往只保留一定時長，需要做降頻采樣、插值、實時計算、聚合等操作，關心的是一段時間的趨勢，而不是某一特定時間的值等。

工業企業為了監測設備、生產線以及整個系統的運行狀態，在各個關鍵點都配有傳感器、采集各種數據。這些數據是周期或準周期產生的，有的采集頻率高，有的采集頻率低，這些采集的數據一般會發送至服務器，進行匯總并實時處理，對系統的運行做出實時監測或預警。