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发布时间：2021-12-05
时间序列数据
这个世界是由数据构成的，在这个世界上存在的每个物体，每时每刻都在产生着数据。而对这些数据的挖掘和利用，在这个时代，正在默默的改变人们的生活方式。例如通过可穿戴设备对个人健康的管理，就是通过设备不断采集你的个人健康数据，例如心跳、体温等等，收集完数据后套用模型计算来评估你的健康度。
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数据写入的特点
写多读少：时序数据上95%-99%的操作都是写操作，是典型的写多读少的数据。这与其数据特性相关，例如监控数据，你的监控项可能很多，但是你真正去读的可能比较少，通常只会关心几个特定的关键指标或者在特定的场景下才会去读数据。
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时间序列数据
时序数据用于描述一个物体在历史的时间维度上的状态变化信息，Big River时间序列化数据库案例，而对于时序数据的分析，就是尝试掌握并把控其变化的规律的过程。随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，时序数据也呈一个爆发式的增长。而为了更好的支持这类数据的存储和分析，在市场上衍生出了多种多样的新兴的数据库产品。这类数据库产品的发明都是为了解决传统关系型数据库在时序数据存储和分析上的不足和缺陷，这类产品被统一归类为时序数据库。
