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...
时序模型
表格存储 的Java SDK为时序模型提供了时序表、时序数据、分析存储 级别的多种操作。说明 表格存储 时序模型是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、机器监控数据等场景。关于时序模型的更多信息，请参见 ...
时序模型
表格存储 的Go SDK为时序模型提供了时序表、时序数据、分析存储 级别的多种操作。说明 表格存储 时序模型是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、机器监控数据等场景。关于时序模型的更多信息，请参见 ...
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...
时序模型介绍
表格存储的时序模型是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。时序模型通过时序表存储时间序列数据，能提供高并发写入和查询...
什么是日志服务
时序库（MetricStore）时序库是日志服务中时序数据的采集、存储和查询单元。更多信息，请参见 时序库（MetricStore）。日志（Log）日志是系统运行过程中变化的一种抽象数据，其内容为指定对象的操作和其操作结果按时间的有序集合。更多信息...
术语表
时序库（MetricStore）时序库是日志服务中时序数据的采集、存储和查询单元。更多信息，请参见 时序库（MetricStore）。日志（Log）日志是系统运行过程中变化的一种抽象数据，其内容为指定对象的操作和其操作结果按时间的有序集合。更多信息...
使用教程（时序模型）
本文以表格存储Tablestore中的宽表作为上游数据源为例介绍如何使用实时计算Flink写数据到Tablestore的时序表中。背景信息 Tablestore的时序模型是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、机器监控数据等场景...
初始化
上图为TimeStream模型的结构示意图，其中时序数据是存储到数据表中，时间线是存储到元数据表（Meta表）中。数据表可以根据业务需求创建多个，但元数据表只能有一个。所有数据表的时间线元数据写入到同一个元数据表中，您通过...
MongoDB 6.0新特性概览
速览 本文从以下方面介绍云数据库MongoDB 6.0版本：新特性 可查询加密（Queryable Encryption）集群同步（Cluster-to-Cluster Sync）优化项 时序集合（Time Series Collection）变更流（Change Streams）聚合（Aggregation）查询（Query）...
功能特性
时序模型介绍 时序表操作 时序数据生命周期 基础数据操作 使用SQL查询时序数据 分析模型 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。...
使用Lindorm AI进行时序预测
本文介绍如何使用Lindorm AI引擎进行时序预测。背景信息 精准的时序预测是电商、物流、交通、旅游等业务的核心需求和基础能力。不同的场景一般涉及不同的预测标的，对预测的时间维度也有不同的要求。时序预测可以在涵盖各种场景的同时，...
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-...
流计算实现细节
从整体上看，时序流程是GetOffset、Commit和GetBatch三个步骤的循环执行，分别对应于Spark Streaming的一个Batch执行。详细接入流程步骤说明如下：调用GetOffset方法获取当前批次可以读取到的最大Offset（EndOffset）。MicroBatchExecutor...
实现原理
CeresDB 是蚂蚁自研的时序数据库，时序引擎是一种存储和管理时间序列数据的分布式数据库，为时间序列提供高性能读写、预处理计算、可视化查询等功能。产品层 产品层（应用名为 monitorprod）承载了 RMS 的所有页面以及用户交互、配置逻辑，...
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...
使用Flink写入时序引擎
Flink可以处理实时数据流，并将处理结果写入Lindorm时序引擎，以实现实时数据监控等场景。本文介绍如何将Flink上实时的数据处理结果写入到时序引擎。前提条件 已开通实时计算Flink版或者已有自建Flink。实时计算Flink版的开通，请参见 开通...
产品优势
背景信息 云原生多模数据库 Lindorm 兼容HBase、Cassandra、S3、TSDB、HDFS、Solr等多种标准接口，支持宽表、时序、对象、文本、队列、空间等多种数据模型，适用于日志、账单、标签等多种数据的存储及分析，具有高性能、低成本等特点。...
CREATE EXTERNAL TABLE
外表是用来将Lindorm流引擎与Lindorm宽表或者时序表进行关联。创建外表不需要声明有哪些列，当需要列的Schema信息时，系统会实时读取被关联的Lindorm宽表或者时序表的源数据，从而保持源数据的一致性。语法 CREATE EXTERNAL TABLE(IF NOT ...
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...
如何搭建私域数据知识问答AIGC业务
'),('3','云原生多模数据库Lindorm时序引擎是一款高性能、低成本、稳定可靠的在线时序数据库引擎服务，提供高效读写、高压缩比存储、时序数据聚合计算等能力。时序引擎高度兼容OpenTSDB协议，采用自研的索引，数据模型，流式聚合等技术手段...
名词解释
Lindorm宽表引擎和时序引擎对术语的支持情况，请参见下表。术语 宽表引擎 时序引擎 说明 DATABASE 〇 〇 Database（数据库）是一个结构化的、用于存储和管理相关数据的集合。TABLE 〇 〇 Table（表）是一种结构化的数据对象，用于存储和...
客户端初始化
LindormTSDBClient是Lindorm时序引擎的Java客户端，用于读写Lindorm时序引擎的数据。使用Java Native SDK发起Lindorm时序引擎读写请求前，您需要初始化一个LindormTSDBClient实例，并根据需要修改ClientOptions的默认配置项。新建...
SQL查询
创建分析存储的映射关系后，您可以使用SELECT语句查询与分析时序数据。本文通过一个样例介绍如何使用SQL查询。样例场景 某厂商有100000台设备，每台设备每两分钟会生成一组CPU监控数据。为了方便管理和分析设备状态，厂商会将采集的设备...
概述
Timestream模型是针对时序场景设计的模型，Timestream模型的Java SDK包含以下操作。初始化 表操作 写入 查询
TimeStream管理Elasticsearch时序数据快速入门
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Aliyun-TimeStream时序增强功能插件，支持通过API接口完成TimeStream索引的增删改查，以及数据写入和查询。本文介绍...
结果字段说明
无论是单维时序还是多维时序，巡检输出的每个 result 都是指单维时序单个值的巡检结果。value 数值关键字的取值，来源于原始数据。用于标明原始数据中某个关键词的取值，即 result.dim_name 中关键字的取值。score 异常分数，模型对异常...
平滑函数
平滑函数是针对输入的时序曲线进行平滑和简单的滤波操作，滤波操作通常是发现时序曲线形态的第一步。函数列表 函数 说明 ts_smooth_simple 默认平滑函数，使用Holt-Winters算法对时序数据进行滤波操作。ts_smooth_fir 使用FIR滤波器对时序...
查询计划概述
时序引擎特有扩展算子 TSDBDataScanRel算子 面向Lindorm时序引擎实现最基础的数据扫描算子，由逻辑算子LogicalTableScan转换而来，表示在某个具体的指标（metric）上执行的Scan操作。该算子在展示时会包含以下内容：filter：扫描时同时自带...
关键概念
TSDB For InfluxDB®是一个时序数据库，因此从时间开始分析是有意义。在上面的数据中，有一列是 time，TSDB For InfluxDB®中所有的数据都有这一列。time 存储着时间戳，并且时间戳是以 RFC3339 UTC格式展示与特定数据相关联的日期和时间。...
工业资产指标&数据分析最佳实践
在每个资产模板中，用户可以配置定义业务属性、技术属性（时序）、技术指标（时序转换或聚合）、资产模板的父子关系、以及资产模板的可视模型（2D/3D)。注意：资产可以基于模板创建，也可以不依赖模板直接添加属性。AttributeName 资产属性...
x13_arima
常见的异常包括时序差分diff后不稳定、训练没有收敛、方差为0等，您可以在logview中查看单独节点的stderr文件，获取具体的异常信息。参数非常多，如何设置?x13_arima组件需要设置p、d、q、sp、sd和sq等参数，如果不确定如何配置，建议使用 ...
x13_auto_arima
常见的异常包括时序差分diff后不稳定、训练没有收敛、方差为0等，您可以在logview中查看单独节点的stderr文件，获取具体的异常信息。参数非常多，如何设置?x13_arima组件需要设置p、d、q、sp、sd和sq等参数，如果不确定如何配置，建议使用 ...
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...
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...
创建时序预测作业
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。本文介绍创建时序预测作业的操作步骤。前提条件 已采集数据到Logstore或MetricStore...
通过Lindorm JDBC Driver连接并访问时序引擎
本文介绍通过Lindorm JDBC Driver连接并访问时序引擎的具体操作，以及JDBC Driver访问时序引擎时支持的API接口和方法。背景信息 Lindorm时序引擎的JDBC Driver遵循JDBC 4.1规范定义的接口。由于时序引擎自身是一个时序数据库，所以JDBC ...
Java JDBC Driver开发手册
本文介绍通过Lindorm JDBC Driver连接并访问时序引擎的具体操作，以及JDBC Driver访问时序引擎时支持的API接口和方法。背景信息 Lindorm时序引擎的JDBC Driver遵循JDBC 4.1规范定义的接口。由于时序引擎自身是一个时序数据库，所以JDBC ...
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...
通过Telegraf写入时序引擎
Telegraf的内置插件支持将采集的数据上报给OpenTSDB，Lindorm时序引擎100%兼容OpenTSDB，用户可以使用Telegraf来对接时序引擎。本文将介绍如何在用户的已有应用环境中部署 Telegraf 监控代理,并对接公有云时序引擎实例使之接收 Telegraf 的...
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