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- 企业视频展播，请点击播放 视频作者：北京美信时代科技有限公司 时间序列化数据库序列化框架Avro Avro是hadoop生态系统中的序列化及RPC框架，设计之初的意图是为Hadoop提供一个、灵活且易演化的序列化及RPC基础库，目前已经发展成一个独立的项目。
相比于Thrift和Protobuf，Avro具有以下特点： （1） 动态类型：Avro不需要生成代码，它将数据和schema存放在一起，这样数据处理过程并不需要生成代码，方便构建通用的数据处理系统和语言 （2） 未标记的数据：读取Avro数据时schema是已知的，这使得编码到数据中的类型信息变少，进而使得序列化后的数据量变少。
（3） 不需要显式域编号：处理数据时新旧schema都是已知的，时间序列数据库，因此通过使用字段名称即可解决兼容性问题。
BlueSky高性能时序数据库产生背景 LSM (Log Structured Merge Trees) 通过减少随机的本地更新操作来达到更好的写操作的吞吐量。
影响写操作吞吐量的主要原因还是磁盘的随机操作慢，顺序读写快，解决办法是将文件的随机存储改为顺序存储，因为完全是顺序的，提升写操作性能，比如日志文件就是顺序写入。
写数据的问题解决了，那如何快速的读出数据呢？ 顺序写入的日志文件，在读取一些数据的时候需要全文扫描，但这一操作耗时取决于需要读取的数据在日志文件中的位置，所以其使用场景有限，适用于数据被整体的访问的情况下，像大部分数据的 WAL。
对于读操作，可以记录更多的内容比如 key、range 来提高性能，时间序列数据库多少钱，比较常用的方法有：二分查找：将文件数据有序保存，使用二分查找来完成特定 key 的查找。
哈希：用哈希将数据分为不同的 et。
B+ 树：使用 B+ 树，减少外部文件的存取。
以上的方案都是将数据按照特定的方式存储，对于读操作友好，但写操作的性能必然下降，主要原因是这种存储数据产生的是磁盘的随机读写，不适用于时序数据库 90% 都是写 时序数据库领域趋势 聊存储，我喜欢从数据的角度切入。
我们处在一个大数据时代，时间序列数据库分析报告，数据的规模是惊人的，那么大数据规模到底是怎样的呢？ 根据某研究院发布的统计数据，近年，随着人工智能、5G、AIoT等技术的推动，数据量正在地增加。
2018年数据总量为33ZB，时间序列数据库解决方案，在2019年约达到45ZB。
按照这样的增长趋势，到2025年，全年将会有175ZB的数据产生。
在希捷的首页，有一句话，这里分享给大家： 数据领域将从2019年的45ZB增长到2025年的175ZB，数据的近30%将需要实时处理，您的企业是否已经做好准备？同样带着这个问题，我们看看实时数据库领域是否做好了准备？ 美信科技公司(图)-时间序列数据库多少钱-时间序列数据库由北京美信时代科技有限公司提供。
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