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，...
低成本RDS历史库
Lindorm时序引擎融入了许多创新型的高性能结构设计，其基准性能在目前的 信通院榜单中处于第一 的位置，优于其他专用时序数据库。支持智能冷热分离，针对数据随着时间线逐渐热变冷的场景，典型如监控、社交聊天、交易账单等，Lindorm内部将...
函数列表
数据转发到时序数据库（TSDB）writeIotTopic(destinationId,topic,payload,deviceName)流转数据到另一个Topic。Topic：数据转发目的地Topic，支持以下Topic。自定义Topic：该自定义Topic的设备操作权限需为订阅，即所属设备可订阅这个Topic...
东软案例
在互联网服务场景下，运维监控数据量激增，采集监控的数据类型更加多样（时序指标、日志、代码链路等），现有运维系统采用的单模引擎（如RRD数据库、openTSDB时序数据库、ElasticSearch检索类数据库）应对这些实时、高并发采集，且价值密度...
报警信息说明
MessageCountForwardedThroughRuleEngine_LINDORM 规则引擎消息流转次数（LINDORM），即规则引擎流转数据到时序数据库（Lindorm）的次数。MessageCountForwardedThroughRuleEngine_MNS 规则引擎消息流转次数（MNS），即规则引擎流转数据到...
常见问题
写入效率：全局每秒需要写入时序数据库的平均数据点数（数据记录数）。计算公式：时间线数×单条时间线每秒需要写入的平均数据点数。说明 在多值模型中，数据点数=数据点的个数×每个数据点中的字段个数 TSDB 支持公网访问吗？TSDB 支持...
时序引擎版本说明
创建时序数据库时数据库 partition_interval 属性的默认为开启30天时间分区。支持异常检测算法。支持预降采样功能。支持时间线删除功能。功能优化 修复结束正在执行的SQL语句出现类型不匹配的问题。修复API访问schema_policy不支持小写参数...
相比OpenTSDB优势
OpenTSDB是可扩展的分布式时序数据库，底层依赖HBase。作为基于通用存储开发的时序数据库典型代表，起步比较早，在时序市场的认可度相对较高。阿里云智能TSDB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提供更...
DescribeRegions
调用DescribeRegions查询可部署时序数据库的Region列表。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action ...
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...
X-Pack高级特性
Hadoop 插件扩展 数据存储 灵活性 数据类型 全文本搜索 文档数据库 时序/分析 地理空间 SECURITY 数据静态加密支持 字段级安全性 管理 集群式索引 数据快照和还原 汇总索引 搜索和分析 全文本搜索 倒排索引 跨集群搜索 相关性评分 查询DSL ...
引擎简介
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、数据库内机器学习等能力。核心能力 高性能：时序引擎支持高写入吞吐，通过自研的时序引擎，...
引擎功能
数据管理 数据库管理 时序数据的存储以Database为粒度进行隔离。支持通过SQL对Database的时间分区间隔、冷热分界线、数据过期时间等属性进行设置。具体操作，请参见 数据库管理。用户和权限管理 支持对时序数据的访问进行用户认证以及存储...
时序引擎应用开发简介
2.数据建模 针对业务场景进行数据建模，需要确定创建数据库和时序数据表，确定时序数据表的标签、时间戳和量测值，并根据数据特征确定PRIMARY KEY用于数据分片。关于数据模型，请参见 数据模型。时序引擎提供了三种Schema约束策略，分别为...
与TSDB的功能对比
半结构化的 时序数据表 模型 OpenTSDB风格的时序数据模型 存储引擎 自研的分布式时序存储引擎 基于HBase的KV存储引擎 预计算能力 原生支持 Continuous Query 存储引擎层面数据预降精度能力 不支持 TTL能力 支持库级别（Database）TTL设置 ...
CREATE DATABASE
差异说明 宽表引擎和时序引擎对不同语法要素的支持情况如下：语法要素 宽表引擎 时序引擎 数据库名（database_identifier）〇 〇 数据库属性（attribute_definition）✖️ 〇 使用说明 数据库名（database_identifier）数据库名需遵循以下...
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 ...
基础数据操作
创建时序表后，您可以通过PutTimeseriesData接口或者时序Writer工具写入时序数据，您还可以迁移 MySQL或 Kafka数据源的数据到表格存储时序表。时序数据写入到时序表后，您可以使用QueryTimeseriesMeta接口检索时间线以及使用...
使用限制
本文介绍Lindorm时序引擎数据库对象的使用限制。数据库对象 说明 database名称 由大写字母、小写字母、数字、下划线其中的一种或多种组成，长度为2~64个字符。database数量 一个实例最多创建16个数据库（包含default数据库）。table名称 由...
降采样操作
本文介绍时序数据的降采样操作。前提条件 已创建Project和MetricStore。具体操作，请参见 创建Project 和 创建MetricStore。已采集到时序数据。创建降采样配置 登录 日志服务控制台。在Project列表区域，单击目标Project。在 时序存储>时序...
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 ...
写入时序数据
表格存储 提供了PutTimeseriesData接口用于批量写入时序数据。时序数据由时间线元数据和时序表数据组成。如果未预先新建时间线元数据，当写入时序数据时，系统会自动提取该时间线的元数据信息并自动构建索引。说明 在表格存储的时序模型中...
PutTimeseriesData
调用PutTimeseriesData接口写入时序数据。请求消息结构 message PutTimeseriesDataRequest { required string table_name=1;required TimeseriesRows rows_data=2;optional MetaUpdateMode meta_update_mode=3;} 名称 类型 是否必选 描述 ...
释放实例
时序时空数据库控制台不支持手动释放实例，如果您需释放已有的TSDB for InfluxDB®实例，可通过用户中心手动释放实例。您可以在 费用与成本中心>订单管理>退订管理 自助申请退订退款，关于退订规则和方式介绍如下：退订规则详情请参见 退订...
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...
TimeStream时序增强引擎介绍
功能优势 数据管理提效：基于TimeStream时序数据模型及增删改查，集成Elasticsearch在时序场景的最佳实践模板，大幅降低了Elasticsearch管理时序数据的门槛。查询体验提升：支持使用PromQL查询Elasticsearch数据，可无缝对接Prometheus+...
数据采集
时序数据采集 进程时序数据 计算资源包括：CPU使用率。存储资源包括：IO吞吐、IOUtil、IOPS、存储空间使用量、存储空间使用率。服务时序数据 在服务级别根据进程的角色不同，对各类时序数据进行了采集。业务相关的时序数据主要包括：QPS、...
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 ...
如何更新时序数据
时序数据写入后，您可以通过重复写入相同主键的一行数据更新时序数据，新写入的一行数据会整体覆盖之前的已有行数据。
基于定时SQL将日志数据导入时序库
本视频介绍如何通过定时SQL将日志数据导入时序库。
通过Lindorm-cli连接并使用时序引擎
数据查询 重要 写入数据后如果查询数据的结果为空，请使用 DESCRIBE DATABASE<数据库名称>语句查询数据库是否设置了数据保存有效期（TTL），如果数据超过保存有效期会被自动清理并且无法查询。条件查询 查询设备 F07A1260 在时间范围 2021-...
如何高效地查询时序数据
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所属于哪个时间序列，从而显示数据的来源。以时序数据表为...
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...
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...
TSDB全量迁移至时序引擎
本文介绍时间序列数据库（Time Series Database，简称TSDB）全量迁移至 云原生多模数据库 Lindorm 时序引擎的方法。前提条件 已安装Linux或者macOS操作系统，并且安装以下环境。已安装Java环境，版本为JDK 1.8及以上。已安装Python环境，...
产品优势
无 无 Lindorm VS OpenTSDB 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...
内置时空数据引擎Ganos
IoT时空解决方案：支持通过Kafka、Flink等流式引擎和消息中间件接入时空流式数据建模为移动对象数据库、激光点云数据库或时序点数据库。Ganos将逐步沉淀基础时空云计算能力到云计算基础平台，赋能ISV厂商，推动时空云计算作为数字化转型的...
时序方言概览
降采样查询 时序数据应用场景中最常用的查询方式，属于时间维度的聚合查询，可以降低采样率，减少查询耗时。时序异常检测 检测时间线上存在异常的数据点，有助于及时发现故障或问题。常用时序函数 在查询时序数据时常用的函数，包括聚合...
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...
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