Bluesky時間序列數(shù)據(jù)庫介紹

時間序列數(shù)據(jù)庫介紹

時間序列數(shù)據(jù)庫

萬物互聯(lián)時代，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)的信息化要多數(shù)千倍甚至數(shù)萬倍，并且是實時采集、高頻度、高密度，動態(tài)數(shù)據(jù)模型隨時可變。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在對這些數(shù)據(jù)進行存儲、查詢、分析等處理操作時捉襟見肘，迫切需要一種專門針對時序數(shù)據(jù)來做優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，即時間序列數(shù)據(jù)庫。

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時序數(shù)據(jù)

時序數(shù)據(jù)，即時間序列數(shù)據(jù)，我們把按照時間戳的大小順序排列的一系列記錄值的數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)（Time Series Data）。在日常生活中，時序數(shù)據(jù)相當常見，比如，汽車的位置定位，在一段時間內(nèi)某輛特定汽車的其他屬性，包括型號、顏色、車牌號、所有者等都是不變的，但它的位置數(shù)據(jù)是隨著時間變化不斷在變化的，那么根據(jù)時間確定的位置值及其他屬性所組成的一系列數(shù)據(jù)就是一組時序數(shù)據(jù)，當我們駕駛汽車開啟導航時，就需要根據(jù)這一組時序數(shù)據(jù)判斷接下來到達目的地的路線以及存儲駕駛記錄，在即將到來的無人駕駛中更是不可少的。在互聯(lián)網(wǎng)中，時序數(shù)據(jù)更是無處不在，比如，用戶訪問網(wǎng)站的記錄、應用系統(tǒng)的系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)等等。

時序數(shù)據(jù)的目的介紹

時間序列分析的目的是通過找出樣本內(nèi)時間序列的統(tǒng)計特性和發(fā)展規(guī)律性，構(gòu)建時間序列模型，進行樣本外預測。在建立模型時要求時間序列是平穩(wěn)的，但實際進行分析的時間序列尤其是來自經(jīng)濟領(lǐng)域的時間序列大多是非平穩(wěn)的。這些非平穩(wěn)的時間序列往往具有某些典型的數(shù)據(jù)特征。在建立模型時，往往根據(jù)序列表現(xiàn)出的數(shù)據(jù)特征考慮合適的時間序列模型。

時序數(shù)據(jù)的定義及作用

時序數(shù)據(jù)是指時間序列數(shù)據(jù)。是按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列，在同一數(shù)據(jù)列中的各個數(shù)據(jù)必須是同口徑的，要求具有可比性。時序數(shù)據(jù)可以是時期數(shù)，也可以時點數(shù)。

時序數(shù)據(jù)管理主要通過對時序數(shù)據(jù)的采集、處理和分析幫助企業(yè)實時監(jiān)控企業(yè)的生產(chǎn)與經(jīng)營過程。

時序數(shù)據(jù)在應用上特點也很明顯，比如數(shù)據(jù)往往只保留一定時長，需要做降頻采樣、插值、實時計算、聚合等操作，關(guān)心的是一段時間的趨勢，而不是某一特定時間的值等。

工業(yè)企業(yè)為了監(jiān)測設(shè)備、生產(chǎn)線以及整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)，在各個關(guān)鍵點都配有傳感器、采集各種數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是周期或準周期產(chǎn)生的，有的采集頻率高，有的采集頻率低，這些采集的數(shù)據(jù)一般會發(fā)送至服務器，進行匯總并實時處理，對系統(tǒng)的運行做出實時監(jiān)測或預警。