时序数据存储概述
您可使用物联网平台中数据服务提供的数据存储功能，存储设备时序数据。设备时序数据包括设备上报的物模型（属性、服务和事件）数据和通过时序数据存储规则配置的自定义Topic数据。本文介绍时序数据存储的相关概念和使用。相关概念 名词 ...
概述
针对时序数据分析场景，日志服务提供了丰富的时序分析算法，可以帮助您快速解决时序预测、时序异常检测、序列分解、多时序聚类等场景问题，兼容SQL标准接口，大大降低了您使用算法的门槛，提高分析问题和解决问题的效率。功能特点 支持单...
使用Lindorm AI进行时序异常检测
背景信息 时序异常检测作为有效的时序数据分析功能，被广泛应用于各种重要的领域，例如网络安全检测、大型工业设备的日常维护等。时序异常检测通常还应用于AIOps场景，例如，在需要同时监控多个系统的场景中，不同的系统有着不同的表现和...
时序分析存储概述
使用分析存储（Analytical Store）功能，您可以低成本存储时序数据以及快速查询和分析时序数据。分析存储功能主要用于时序数据长期存储和分析场景。背景信息 分析存储是 表格存储 针对时序场景进行定制优化的低成本存储引擎。分析存储不仅...
时序数据生命周期
当要实现自动清理时序表中的历史数据时，您可以使用数据生命周期（TTL）功能有效地管理时序数据，减少数据存储空间，降低存储成本。配置TTL后，如果希望延长数据保存时间，您可以修改TTL。注意事项 数据清理后无法恢复，请谨慎操作。通过...
创建时序表
当使用表格存储时序模型时，您需要使用CreateTimeseriesTable接口创建时序表用于存储时序数据。创建时序表时支持配置数据生命周期、时序时间线表的配置信息 和创建分析存储。分析存储可用于快速分析时序数据。前提条件 已通过控制台创建...
通过SDK使用时序模型
通过SDK创建时序表后，您可以写入时序数据并对时间线进行检索以及查询时序数据。前提条件 已创建时序模型实例。具体操作，请参见 创建时序模型实例。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始化OTSClient。注意事项 时序模型功能将...
通过控制台使用分析存储
在 表格存储 控制台创建时序模型实例后，您可以在实例下创建分析存储并使用SQL查询时序数据。注意事项 时序分析存储功能将从2023年12月20日正式开始收费。目前支持使用时序分析存储功能的地域有华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京...
时序表操作
创建时序表后，您可以使用表、查询表信息、列出表名称、更新表以及删除表。说明 关于时序模型的更多信息，请参见 时序模型概述。创建表 创建一张时序表，同时指定时序表的数据生命周期（TimeToLive）。命令格式 create-m mode-t tableName-...
算法说明
时间单位将影响预测的时序中的时间点数量，例如预测未来2个小时的时序数据，如果设置 待测序列长度 为 2小时，那么预测的时序中仅包含2个数据点，即每小时一个数据点；如果设置 待测序列长度 为 120分钟，那么预测的时序中将包含120个数...
时序引擎应用开发简介
本文面向应用开发者概要介绍了如何基于Lindorm时序引擎开发应用程序。应用开发步骤 一般来说，开发者需要按照如下步骤进行开发。1.选择SDK Lindorm提供了以SQL为主的多种形态接口，方便开发者编写访问时序引擎的应用程序。Java语言开发的...
SDK数据接入
通过SDK创建时序表后，您可以将时序数据写入表格存储。本文介绍如何通过表格存储SDK创建时序表以及将时序数据写入时序表。背景信息 表格存储的时序模型针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据...
入门概览
本文介绍 云原生多模数据库 Lindorm 时序引擎的使用流程，帮助您快速连接使用Lindorm时序引擎。操作流程 从创建Lindorm实例到Lindorm时序引擎的应用开发，您需要完成以下操作：创建Lindorm实例，创建时选择数据引擎为时序引擎，具体操作请...
时序模型介绍
通过时序模型，您可以对时间序列进行存储、查询和分析。时序模型提供了数据生命周期、时间线索引、冷热存储、数据压缩等功能以满足时序数据的低成本存储以及高性能查询分析的需求。时序模型在车联网场景中主要用于车辆轨迹数据的存储、查询...
使用时序Writer写入时序数据
表格存储支持通过时序Writer将时序数据写入时序表，时序Writer还支持多表写入、写入状态统计、行级别回调和自定义配置功能。本文介绍使用时序Writer写入时序数据的使用流程。背景信息 使用时序模型时，用户主要通过调用PutTimeseriesData...
使用流程
时序模型 针对时间序列数据的特点进行设计的模型，可应用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景，支持自动构建时序元数据索引、丰富的时序查询能力等功能。更多信息，请参见 时序模型。消息模型 针对消息数据场景设计的模型...
配置算法实例
背景信息 物联网平台提供的算法模板有：I-V曲线诊断、功率时序曲线诊断（多站点排序）、功率时序曲线诊断（单站点检测）和时序异常检测。功能介绍和应用场景请参见 I-V曲线诊断、功率时序曲线诊断 和 时序异常检测。查看算法实例 在 物联网...
数据库管理
本文介绍Lindorm时序引擎中的Database概念以及相关的功能。Database的概念 每个正在运行的Lindorm时序引擎实例都管理着一个或多个数据库（简称Database）。在各个Database之间，数据会被隔离。每个Database都有若干时序数据表，结合 名词...
TimeStream时序增强引擎介绍
TimeStream是阿里云Elasticsearch团队自研，并结合Elastic社区时序类产品特性共建的时序引擎。阿里云Elasticsearch提供的TimeStream时序增强功能插件，优化了Elasticsearch在存储指标数据方面的DSL（Domain-Specific Language）查询复杂...
查询时序数据
表格存储提供了GetTimeseriesData接口用于查询某一时间线在指定时间段时序数据。查询时序数据时，如果不确定要查询时间线信息（例如度量名称、数据源信息），您可以先根据指定条件检索到时间线后再进行查询。功能概述 调用 ...
用户分析
基于用户及其设备的历史网络指标，分别从时间、探测协议、网络类型和探测目的端（服务器端）等维度对用户的网络状况进行画像，协助业务定位与用户网络质量分析。操作入口 您可以从以下页面查看用户分析图表。在 探测结果明细 页面，单击 ...
时序图
时序图是为MetricStore定制的可视化图表，支持Prometheus查询数据结果的可视化，并支持多个查询结果同时显示。本文介绍设置时序图的操作步骤。简介 时序图属于趋势类分析图表，一般用于展示一组数据在一个连续时间间隔上的变化情况，即直观...
操作汇总
本文介绍 表格存储 的调用说明以及提供的宽表模型和时序模型相关API接口。如需了解 表格存储 各场景的应用案例，请参见 快速玩转Tablestore入门与实战。调用说明 表格存储 API只能通过 表格存储 提供的各语言SDK进行调用，不能直接使用HTTP...
如何删除时序数据
时序模型中的数据包括时间线元数据和时序表数据，此外如果为时序表建立了分析存储，则还包括分析存储的数据。如果要删除时间线元数据，则您可以通过配置时间线元数据生命周期或者调用 DeleteTimeseriesMeta 接口进行删除。此操作不会删除...
时序方言概览
Lindorm SQL结合了时序引擎数据模型的特点，提供了面向时序引擎的方言，包括最新值查询、降采样查询、时序异常检测、连续查询、预降采样查询等。时序方言 时序方言共分为查询类方言和预计算类方言两大类。查询类方言 最新值查询 查询每条...
创建时序模型实例
创建时序模型实例后，您可以使用控制台、CLI工具或者SDK快速体验时序模型功能。注意事项 实例规格在实例创建后无法修改。单个阿里云账户最多可以创建10个实例，且在同一地域中实例名称必须唯一。目前支持使用时序模型功能的地域有华东1...
使用时序查询剪枝功能
当您在时序场景下，按照时间范围过滤数据进行查询，遇到数据量增大后查询延迟增大的问题时，可通过时序查询剪枝功能提高查询性能。本文介绍时序查询剪枝功能的使用方法。前提条件 已创建阿里云Elasticsearch实例，且实例版本为6.7.0，内核...
时序异常检测
数据服务提供时序异常检测算法，采用智能时序算法，实时分析设备时序数据，准确感知设备异常现象。查看基本信息 在 物联网平台控制台 的 实例概览 页面，单击目标企业版实例卡片。在左侧导航栏，选择 数据服务>数据智能。在算法模板列表中...
冷数据归档
本文介绍时序引擎的冷数据归档功能的使用方法。功能概要 在时序数据库持续写入的场景下，早先写入的时序数据会随着时间推移，查询频度逐渐降低。这样的数据通常被称为“冷数据”，与之相对的概念被称为“热数据”。随着冷数据体量的不断变...
删除时序表
使用DeleteTimeseries接口，您可以删除一张时序表。前提条件 已创建时序表。具体操作，请参见 创建时序表。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始化。参数 参数 说明 timeseriesTableName 时序表名。示例/*...
功率时序曲线诊断
数据服务提供功率时序曲线诊断算法，应用于光伏智能运维检测，通过对功率时序曲线的特征分析，可以发现潜在的发电低效站点并进行预警，引导运维人员及时定位排查，从而降低运维成本并提高电站的经济回报。本文介绍光伏智能运维中功率时序...
工作原理
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。背景信息 ...
更新时序表
使用UpdateTimeseriesTable，您可以更新时序表的配置信息，例如数据生命周期（Time To Live，简称TTL）配置。前提条件 已创建时序表。具体操作，请参见 创建时序表。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始化。参数 更多信息，请...
查询时序表描述信息
使用DescribeTimeseriesTable接口，您可以查询时序表描述信息，例如数据生命周期（Time To Live，简称TTL）配置等。前提条件 已创建时序表。具体操作，请参见 创建时序表。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始化OTSClient。...
更新时序表
使用UpdateTimeseriesTable，您可以更新时序表的配置信息或时间线表的配置信息，例如数据生命周期（Time To Live，简称TTL）配置。前提条件 已创建时序表。具体操作，请参见 创建时序表。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始...
删除时序表
使用DeleteTimeseries接口，您可以删除一张时序表。前提条件 已创建时序表。具体操作，请参见 创建时序表。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始化OTSClient。参数 参数 说明 timeseriesTableName 时序表名。示例 以下示例用于...
使用SQL查询时序数据
创建时序表并建立SQL映射关系后，您可以通过控制台、SDK等不同方式使用SQL查询时序数据。时序表的SQL映射关系 根据每个时间线每个时刻对应一个值或者多个值，时序模型分为“单值模型”和“多值模型”。对于同一个时序表，您可以建立三种SQL...
时序数据（Metric）
日志服务的时序数据类型遵循Prometheus的 定义规范，在时序库中所有的数据都按照时序类型存储。时序数据由时序标识和数据点组成，相同时序标识的数据组成时间线。时序标识 每条时间线都有一个唯一的时序标识，由Metric name和Labels组成。...
如何高效地查询时序数据
本文介绍了时序表的索引机制，以及查询时序表的最佳实践。背景信息 时序数据的模型请参见 如何设计时序数据表，数据是按照时间序列来进行组织的。所以在时序数据表中，所有标记 TAG 的列（标签列）会被建立为索引列，来表示每一条数据具体...
降采样概述
时序数据的降采样是指将频率较高的时序数据降低到较低频率的时序数据的过程。降采样可以减少数据量从而延长存储时间，提升查询速度，同时尽可能地保留原始数据的趋势和特征。日志服务的降采样通过将时间序列中的数据点进行特定算法的分组与...
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