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時序數據庫介紹

工業互聯網作為新基建的重要組成部分，迎來了快速發展期。如今，在電力、制造、采掘等眾多行業，工業互聯網正在落地，催生了眾多新的場景和業態。工業互聯網通過智能機器間的連接并將人機連接，結合軟件和大數據分析，重構工業、激發生產力。這一切的背后，都離不開一個詞：工業數據。

對工業互聯網領域來說，一個非常明顯的特點就是匯聚了海量的工業數據，只要機器開動，數據就無時無刻不在產生，這些數據蘊含了巨大的價值，具有巨大的可挖掘性。同時，工業數據的一個非常明顯的特點就是和時間有關。

時序數據與關系型數據的差異

（1）較明顯的特征是時序數據都存在僅有的時間戳，并且以時間戳大小進行排序，以時間戳作為僅有標識進行區分，而關系型數據通常有其他字段作為標識，比如學生的數據通常使用學號作為僅有標識進行區分。

（2）時序數據并不關心關系，在汽車定位中，我們不需要了解這輛汽車的所有者的其他屬性，例如年齡、職業等等，也就不存在對汽車所有者的表的關聯。

（3）時序數據的數據量持續呈線性增長，每隔一定時間粒度就會產生新的數據，將會持續產生海量數據，因此數據量龐大。而關系型數據的增長通常不是隨著時間持續增長的，比如一所學校的學生的據量在一段時間內都是相對穩定的。

（4）時序數據很少會有更新操作，在某個時刻的測量值產生將不會發生變化，所以幾乎不需要對時序數據進行更新。對于關系型數據，則是已存在的數據經常發生更新，比如學生的個人信息，包括年齡、身高等屬性。

時序數據介紹

時序數據治理是數據治理領域主要、打通IT與OT域數據鏈路，是工業物聯網基石、大數據價值創造的關鍵、企業管理提升的發動機、是數字化轉型的重要支撐。     

工業企業在生產經營過程中，會運用物聯網技術，采集大量的數據并進行實時處理，這些數據都是時序的，而且具有顯著的特點，比如帶有時間戳、結構化、沒有更新、數據源僅有等。     

時序數據處理應用于智慧城市、物聯網、車聯網、工業互聯網領域的過程數據采集、過程控制，并與過程管理建立一個數據鏈路，屬于工業數據治理的新興領域。