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阿里云InfluxDB®基于TSI索引的数据查询流程

简介 时间序列数据库是目前技术发展最快的数据库类型之一。作为业界最为流行的时序数据库InfluxDB,其部署运行十分简洁方便,支持高性能时序数据的读写,在应用程序监控、物联网(IoT)领域有着广泛的应用。

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阿里云InfluxDB技术内幕

阿里云InfluxDB基于开源InfluxDB,提供和开源InfluxDB完全相同的API和使用生态,并进一步对开源InfluxDB在内存使用等方面做了优化提升,增强了服务的稳定性。阿里云InfluxDB还基于开源Telegraf提供了智能化的数据采集端,覆盖Telegraf原有的所有功能,并大幅提升了使用的便捷性。

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基于Tablestore的共享汽车管理平台

前言 目前出行市场主要分为传统和新兴两个阵营:私家车、公共交通、出租车和长租车为传统出行提供服务,共享单车、网约车以及分时租赁共享汽车则是最近几年兴起的出行方式。_图1 出行方式分析_出行者往往是在成本和出行便捷之间权衡选择出行方式。

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基于Tablestore实现海量运动轨迹数据存储

前言 现在越来越多的人都开始关心自己的运动数据,比如每日的计步、跑步里程、骑行里程等。运动APP与运动类的穿戴设备借助传感器、地图、GPS定位等技术,收集好运动数据以后,通过与互联网社交功能结合,产生了一种新的运动模式。

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药品监管系统架构揭秘:海量溯源数据存储与查询

前言 在刚刚过去的2018年,“毒疫苗”事件再次触及了大众的敏感神经,因为十年前的“毒奶粉”事件还历历在目。我们急需创建一个全国性的药品(食品)监控追踪体系。与此同时,近年来随着国家对医药行业的大力支持,中国的医疗事业也出现了跨越式的发展,大量的新型药品上市,极大的丰富了患者和消费者的选择范围。

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Tablestore Timestream:为海量时序数据存储设计的全新数据模型

引言 随着近几年物联网的发展,时序数据迎来了一个不小的爆发。为了存储这些时序数据,各大企业纷纷推出自己的时序数据库。Tablestore作为阿里云自研的NoSQL多模型数据库,能够提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务,其在存储模型、数据规模以及写入和查询能力上,都能很好的满足时序数据的场景,另外已经支持很多时序类业务,例如监控类的云监控,事件类的阿里健康药品追踪以及快递包裹轨迹等。

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时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(三)

InfluxDB在DB-Engines的时序数据库类别里排名第一,实至名归,从它的功能丰富性、易用性以及底层实现来看,都有很多的亮点,值得大篇幅来分析。

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