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- Big River时序数据库分析报告-美信科技
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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 数据序列化阶段2 阶段2：采用编程语言内置的序列化机制，比如Java Serialization，Python pickle等。
这种方式解决了阶段1面临的大部分问题，但随着使用逐步深入，我们发现这种方式将数据表示方式跟某种特定语言绑定在一起，很难做到跨语言数据的写入和读取。
阶段3：为了解决阶段2面临的问题，我们决定使用应用范围广、跨语言的数据表示格式，比如jason和xml。
但使用一段时间后，你会发现这种方式存在严重的性能问题，解析速度太慢，同时数据存储冗余较大，时间序列化数据库价格，比如json会重复存储每个属性的名称等。
BlueSky高性能时序数据库的数字模型 上面介绍了时序数据的基本概念，时间序列化数据库多少钱，也说明了分析时序数据的意义。
那么时序数据该怎样存储呢？数据的存储要考虑其数学模型和特点，时序数据当然也不例外。
所以这里先介绍时序数据的数学模型和特点。
下图为一段时序数据，记录了一段时间内的某个集群里各机器上各端口的出入流量，每半小时记录一个观测值。
这里以图中的数据为例，介绍下时序数据的数学模型（不同的时序数据库中，基本概念的称谓有可能不同，这里以腾讯CTSDB为准）： measurement： 度量的数据集，时间序列化数据库案例，类似于关系型数据库中的 table；point： 一个数据点，类似于关系型数据库中的 row；timesp： 时间戳，表征到数据的时间点；tag： 维度列，代表数据的归属、属性，表明是哪个设备/模块产生的，一般不随着时间变化，供查询使用；field： 指标列，时间序列化数据库，代表数据的测量值，随时间平滑波动，不需要查询。
数据库发展的三个趋势 郑博本科就读于哈工大，硕士毕业于美国卡耐基梅隆大学，是数据库科班出身。
毕业后在美国一家企业负责数据中台，后该企业终被Oracle。
2015年郑博回国创业，成立山科技专注于基础软件研发和数据分析相关业务。
从学业背景到就业经历可以看到，郑博一直专注于数据库、数据分析领域，现在他也是中国计算机学会数据库专委会成员之一。
所以说起数据库的发展，郑博可谓是信手拈来，如数家珍。
时间序列化数据库案例-美信科技(在线咨询)-时间序列化数据库由北京美信时代科技有限公司提供。
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