InthewakeoftherapidadvancementsinartificialintelligenceandtheInternetofThings,bigdatahasbecomeoneofthemostinfluentialproductiontoolswithagrowinginterestintime-seriesdata.Thus,itisimperativefortheentireindustrytofindsolutionstothequestionofhowtobetterutilizetime-seriesdataandcreatearobustdatabaseforc
Don’tHoldMyDataHostage–ACaseForClientProtocolRedesign是VLDB2017的一篇论文，主要着眼于数据库客户端协议的设计。本文主要是个人对论文的一些理解，以及结合自己较熟悉的开源时序数据库ApacheIoTDB进行了一些对比分析。如果有谬误之处，欢迎留言指正～论文阅读Introduction将大量级数据从数据库传输到客户端程序的需求非常常见，比如统计分析或者机器学习应用需要大量样本数据来构建或者验证模型。但是export本身会比较耗时，当需要通过网络传输数据库数据时会更加耗时（数据库服务端和客户端程序不在同一服务器上）。本论文首先在多个数据库系统
随着步入工业4.0时代，数字化和自动化的引入，生产环境变得更加高效。同时智能设备带来的海量数据的潜在价值被人们关注，可如何高效地存储智能设备产生的数据，如何更好地对海量数据进行分析成为了难题。传统的数据库模型和存储方式俨然已经无法适应这样的需求。于是有了时序数据库，旨在实现高效地存储、查询数据，帮助更好地发掘数据潜在的价值。面对这样的状况，清华大学于2015年启动了IoTDB的研制。2020年9月23日ApacheIoTDB毕业成为Apache顶级项目（Top-LevelProject），是目前唯一由我国高校发起的Apache基金会顶级项目，也是Apache基金会旗下唯一物联网数据管理领域开源
什么是IoTDBIoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。数据类型IoTDB支持:BOOLEAN（布尔值）INT32（整型）INT64（长整型）FLOAT（单精度浮点数）DOUBLE（双精度浮点数）TEXT（字符串）一共六种数据类型。编码方式时间序列图下载iotdb驱动包网址https://iotdb.apache.org/Download/DDL(数据定义语言)https://www.bookstack.cn/read/iotd
1、引言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。时序数据库的应用场景在物联网和互联网APM等场景应用比较多，下面是列举了一些时序数据库的应用场景，但不是全部：公共安全：上网记录、通话记录、个体
1、引言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。时序数据库的应用场景在物联网和互联网APM等场景应用比较多，下面是列举了一些时序数据库的应用场景，但不是全部：公共安全：上网记录、通话记录、个体
1.数据库、数据库管理系统以及数据库系统 数据如同空气一样普遍，我们在手机的每一次点击都会产生数据，都可能被记录，被使用。数据存放在数据库中，数据库其实就是“数据的集合”。 一个个数据库，就像一个个容器，怎么对这些容器进行管理，例如安全存放数据，增删查改数据，这就是数据库管理系统要做的事。听起来这已经是满足用户需求的最终产品形态了，但其实这并不是给终端用户使用的，而是给软件开发者使用的，软件开发者需要用特定的编程语言在数据库管理系统进行交互。 而数据库系统才是真正给终端用户使用的，包括数据库、数据库管理系统、以及应用系统。这三个词的关系如下图所示：
一.简介：本文将完成一个真实业务中的设备上报数据的一个例子，完整的展示后台服务接收到设备上报的数据后，将数据添加到时序数据库，并且将数据查询出来的一个例子。本文所有代码已经上传GitHub：https://github.com/Tom-shushu/work-study 下的iotdb-demo下。IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。我的理解：它就是一个树形结构的数据库可以很灵活的查询各个级下面的数据，因为它特殊的数据结构也
一.简介：本文将完成一个真实业务中的设备上报数据的一个例子，完整的展示后台服务接收到设备上报的数据后，将数据添加到时序数据库，并且将数据查询出来的一个例子。本文所有代码已经上传GitHub：https://github.com/Tom-shushu/work-study 下的iotdb-demo下。IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。我的理解：它就是一个树形结构的数据库可以很灵活的查询各个级下面的数据，因为它特殊的数据结构也
漏洞主要来自于iotdb-web-workbenchIoTDB-Workbench是IoTDB的可视化管理工具，可对IoTDB的数据进行增删改查、权限控制等，简化IoTDB的使用及学习成本。iotdb-web-workbench中存在不正确的身份验证漏洞。
