开源时序数据库opentsdb介绍

OpenTSDB

The Distributed, Scalable, Time Series Database

For your modern monitoring needs

Collect, store and serve billions of data points

with no loss of precision

Beno?t “tsuna” Sigoure

old monitoring

systems?

Common problems include:?Centralized data storage (SPoF)?Limited storage space

?Data deteriorates over time ?Plotting a custom graph is hard ?Doesn’t scale to:

?>>10s of billions of data points

?>1000s of metrics

?New data every few seconds

OpenTSDB ?First open-source monitoring system built on an open-source distributed database ?Collect all the metrics you can imagine every few seconds

?Store them forever ?Retain granular data ?Make custom graphs on the ?y

?Plug it into your alerting system

L e t ’s t a k

e a d e

e p d i v e i n s i d e

HBase

Distributed Scalable Reliable Ef?cient

Key concepts

?

Data Points

(time, value)

?

Metrics

proc.loadavg.1m

?T ags

host=web42 pool=static

?Metric + Tags = Time Series

The Big Picture?

Applications

tcollector

Periodic polling

TSD TSD

TSD

Push data points

Put

Browser

Graph request

(HTTP)

one machine

one or more Scan

Linux

custom metrics /proc

?Deploy tcollector (agent) on all your servers

?Run as many TSDs as you need ?

Write custom collectors for your OpenTSDB’s push model

12 Bytes Per Datapoint

4TB per year for 1000 machines

12 Bytes Per Datapoint

2

t

o 3What’s new?

?Faster write path ?T wo fsck -type tools

(because sh*t happens)

?Wider rows

?

More memory ef?cient

What’s hot (just in for OSCON)

?Compacted rows / improved schema

Misc:

?More unit tests

?Forward compatibility with future variable length encoding

?Improved build system

OpenTSDB @

150 Million Datapoints/Day

in a typical datacenter

6

0?Over 70 billion data points stored (only 720GB on disk)? 1 year anniversary as the main production monitoring system ?

Completely replaced Ganglia + Munin + Cacti mix

(4

x g

r o w t

h i n 6

m

o n t h s )(after 5x LZO

compression)

Demo Time!

Recipe For Good Performance ?#1 rule: keep good data locality

?Know your access pattern

?Use a key structure that yields good locality for your access pattern ?Avoid wide rows with big keys and many small cells ?OpenTSDB’s secret ingredient: asynchbase

?Fully asynchronous, non-blocking HBase client ?Written from the ground up to be thread-safe for server apps ?Far fewer threads, far less lock contention, uses less memory ?

}

}

}052

001028}}

047001

Column olumn Family: nam : name Colum Column Family: id y: id Row Key

metrics

tagk

tagv

metrics

tagk

tagv

host

static

proc.loadavg.1m

host

proc.loadavg.1m

5

2

5

2

01

001

C olumn F

umn Fami

Family: t

Row Key

+0+15+20...+1890...+3600

0.690.510.42

0.990.72

}

=1234566000+1890

}

73-107-5112

}}}

052001028

}}

047001

Implications of the Schema

C olumn F umn Fami Family: t

Row Key

+0

+15+20

...+1890...

+3600

0.690.51

0.42

0.99

0.72

?

Queries always need data points for a metric and time range ?All data points for a given metric next to each other ?All data points for a time range next to each other ?Compact data + data locality = ef?cient range scans

C olumn F umn Fami Family: t

Row Key

+0

...+10

...+25

......

0.69

0.51

0.42

C olumn F umn Fami Family: t

Row Key

+0

...+10

...+25

......

0.69

0.51

0.42

Row Key +0

+10

+25

+0+10+250.69

0.51

0.42

0.69

0.51

0.42

Step 1: Concatenate all

columns and values

C olumn F umn Fami Family: t

Row Key

+0

...+10

...+25

......

0.69

0.51

0.42

Row Key +0

+10

+25

+0+10+250.69

0.51

0.42

Step 2: Delete individual values

0.69

0.51

0.42

100% Natural, Organic Free &

Open-Source

F o r

k m e o n G i

t H u b

Liked what you saw?Set it up in 15 minutes

?JDK + Gnuplot 1 minute (1 command)?Single-node HBase 4 minutes (3 commands)?OpenTSDB 5 minutes (5 commands)?

Deploy tcollector 5 minutes

? Questions ?https://www.wendangku.net/doc/0a11039928.html,

Beno?t “tsuna” Sigoure

F o r

k m e o n G i

t H

u b

k t

h i s i s c o o l ?

su async

async hbase

TSD

core Local Disk (cache)

浅谈数据库发展方向

数据库作业 姓名：杜霞 学号：1214210141 班级：信12本1

浅谈数据库的发展 数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 数据库主流产品的发展现状 数据库管理系统经历了30多年的发展演变，已经取得了辉煌的成就，发展成了一门内容丰富的学科，形成了总量达数百亿美元的一个软件产业。根据Gartner Dataquest公司的调查，2000年国际数据库市场销售总额达88亿美元，比1999年增长10%。根据CCID的报告，2000年的中国数据库管理系统市场销售总额达24.8亿元，比1999年增长了41.7%，占软件市场总销售额的10.8%。可见，数据库已经发展成为一个规模巨大、增长迅速的市场。 目前，市场上具有代表性的数据库产品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微软的SQL Server等。在一定意义上，这些产品的特征反映了当前数据库产业界的最高水平和发展趋势。因此，分析这些主流产品的发展现状，是我们了解数据库技术发展的一个重要方面。 （1）关系数据库技术仍然是主流 关系数据库技术出现在20世纪70年代、经过80年代的发展到90年代已经比较成熟，在90年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战，但是市场

时序数据上的数据挖掘

V ol.15, No.1 ?2004 Journal of Software 软 件 学 报 1000-9825/2004/15(01)0000 时序数据上的数据挖掘 ? 黄书剑1+ 1(南京大学 计算机科学与技术系 江苏 南京 210093) Data Mining on Time-series Data HUANG Shu-Jian 1+ 1(Department of Computer Science and technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China) + Corresponding author: Phn +86-**-****-****, Fax +86-**-****-****, E-mail: ****, http://**** Abstract : Data mining has been developing rapidly in the recent years. Since time related data occurs frequently in various areas, there has been “an explosion” of interest in mining time-series data, which is a popular branch of data mining. In this paper we present an overview of the major research areas and tasks in mining time-series data, such as preprocessing, representation, segmentation, similarity, classification, clustering, anomaly detection, rule discovery, etc. Some solutions of several tasks are also included in this paper. Key words : data mining; time-series 摘 要: 近年来数据挖掘得到了蓬勃的发展。由于越来越多的数据都与时间有着密切的关系，时序数据的挖掘作为数据挖掘的一个分支，正在受到越来越高的重视。本文概述了时序数据上的数据挖掘这个领域内的主要研究方向和课题，包括数据预处理、数据表示、分割、相似度度量、分类、聚类、异常检测、规则识别等。并对部分课题的主要解决方案进行了一些介绍。 关键词: 数据挖掘;时序数据挖掘 中图法分类号: **** 文献标识码: A 1 引言 近几十年来，计算机运算存储能力不断提高，数据产生和采集的速度也越来越快，因而数据量越来越大；而与此同时，人们面对巨量数据，能够直接获得的信息量却越来越有限。单纯的人力已经很难胜任对这样巨量的数据进行分析并提取出相关信息的任务。为了解决这种数据与信息之间的矛盾，数据挖掘应运而生。所谓数据挖掘，即从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[1]。数据挖掘的目的就在于找出巨量数据中的潜在规律，以对未来的分析和决策提供支持，其在分析处理中的优势以 ? Supported by the **** Foundation of China under Grant No.****, **** (基金中文完整名称); the **** Foundation of China under Grant No.****, **** (基金中文完整名称) 作者简介: 黄书剑(1984),男,江苏盐城人,硕士生,主要研究领域为自然语言处理.

开源时序数据库opentsdb介绍

OpenTSDB The Distributed, Scalable, Time Series Database For your modern monitoring needs Collect, store and serve billions of data points with no loss of precision Beno?t “tsuna” Sigoure

old monitoring systems? Common problems include:?Centralized data storage (SPoF)?Limited storage space ?Data deteriorates over time ?Plotting a custom graph is hard ?Doesn’t scale to: ?>>10s of billions of data points ?>1000s of metrics ?New data every few seconds

OpenTSDB ?First open-source monitoring system built on an open-source distributed database ?Collect all the metrics you can imagine every few seconds ?Store them forever ?Retain granular data ?Make custom graphs on the ?y ?Plug it into your alerting system L e t ’s t a k e a d e e p d i v e i n s i d e

数据库技术的发展现状及趋势

第24卷第1期长春师范学院学报(自然科学版)2005年3月V o l.24　N o.1Journal of Chang Chun T eachers Co llege(N atural Science)M ar　2005 数据库技术的发展现状及趋势 赵玉萍,廖运文 (西华师范大学计算机学院,四川南充　637002) [摘　要]数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术,其应用领域之宽引人瞩目。本文介 绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 [关键词]数据库技术;数据仓库;实时数据库;W eb数据库 [中图分类号]T P311.13 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2005)01-0107-03 1.引言 数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库,在很多领域都取得了巨大的成功;随着应用领域的不断扩展,关系数据库的限制和不足日益显现出来,随着面向对象技术的出现,面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合,为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状 数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。计算机领域中,其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大的影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的相互结合、相互渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型数据库系统,如分布式数据库系统、面向对象数据库系统、演绎数据库系统、知识库系统、多媒体数据库系统等,它们共同构成了数据库系统的大家族。传统的数据库系统仅是数据库大家族的一员,当然,它也是最成熟的和应用最广泛的一员。它的核心理论、应用经验、设计方法等仍然是整个数据库技术发展和应用开发的先导和基础。 2.1　面向对象方法和技术正逐步融入数据库 传统数据库主要适于商务或事务型这类传统应用,而对于CAD、CAM、C I M S、CA SE、过程控制与实时应用、地理信息管理及各种工程应用等,传统数据库系统已不能适应其要求。在这些领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术的要求也比一般事务管理环境复杂得多,而这些并不是传统数据库技术所能解决的,因而人们将面向对象的方法引入数据库领域,形成了面向对象数据库管理系统(OODBM S)。它实际上是数据库技术(DB)和面向对象技术(OO)结合的产物。OODBM S首先是一个数据库系统,即系统具备数据库系统的处理能力,其次又是一个面向对象的系统,即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比,OODBM S在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势,不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善,OODBM S必将得到广泛应用。 2.2　网络技术与数据库技术的融合 分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。传统的集中式数据库将数据存储于单个计算机上,但随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉到集中式数据库系统 [收稿日期]2004—10—23 [作者简介]赵玉萍(1975-　),女,湖北荆门人,西华师范大学计算机学院讲师,从事数据库理论与应用的研究。 ? ? 1 7

时序数据及时序数据库概述

时序数据及时序数据库概述 一、什么是时间序列？ 这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。 对时序数据进行建模的话，会包含三个重要部分，分别是：主体，时间点和测量值。 时间系列数据的特性 二、时序数据写入的特点 1.写入平稳、持续、高并发高吞吐：时序数据的写入是比较 平稳的，这点与应用数据不同，应用数据通常与应用的访问量成正比，而应用的访问量通常存在波峰波谷。时序数据的产生通常是以一个固定的时间频率产生，不会受其他因素的制约，其数据生成的速度是相对比较平稳的。时序数据是由每个个体独立生成，所以当个体数量众多时，通常写入的并发和吞吐量都是比较高的，特别是在物联网场景下。写入并发和吞吐量，可以简单的通过个体数量和数据生成频率来计算，例如若你有1000个个体以10秒的频率产生数据，则你平均每秒产生的并发和写入量就是100。

2.写多读少：时序数据上95%-99%的操作都是写操作，是典型 的写多读少的数据。这与其数据特性相关，例如监控数 据，你的监控项可能很多，但是你真正去读的可能比较 少，通常只会关心几个特定的关键指标或者在特定的场景下才会去读数据。 3.实时写入最近生成的数据，无更新：时序数据的写入是实 时的，且每次写入都是最近生成的数据，这与其数据生成的特点相关，因为其数据生成是随着时间推进的，而新生成的数据会实时的进行写入。数据写入无更新，在时间这个维度上，随着时间的推进，每次数据都是新数据，不会存在旧数据的更新，不过不排除人为的对数据做订正。 三、数据查询和分析的特点 1.按时间范围读取：通常来说，你不会去关心某个特定点的 数据，而是一段时间的数据。所以时序数据的读取，基本都是按时间范围的读取。 2.最近的数据被读取的概率高：最近的数据越有可能被读 取，以监控数据为例，你通常只会关心最近几个小时或最近几天的监控数据，而极少关心一个月或一年前的数据。 3.多精度查询：按数据点的不同密集度来区分不同的精度， 例如若相邻数据点的间隔周期是10秒，则该时序数据的精度就是10秒，若相邻数据点的时间间隔周期是30秒，则

数据库现状发展

计算机信息与技术学院软件工程一班吴迪 数据库技术国内外发展现状 <国外现状> 自从1969年美国的IBM公司开发出第一个DBMS系统IMS以来，数据库的研究和开发已经走过了三十多年的历程，经历了三代的演变（从层次型数据库系统到网络型数据库系统，再到现在成为数据库主流的关系型数据库系统），取得了辉煌的成就，形成了数百亿美元的产业，数据库技术和系统已经成为世界各国信息基础设施的核心技术和重要基础。 据欧共体委员会1991年底调查统计，当时西欧公司提供的联网数据库为1616个，而美国公司提供的联网数据库为3057个，加上其他形式的电子信息服务，欧洲计算机网络服务业的年收入为39亿美元，远远低于美国的97亿美元。在欧洲，该行业业务的96%是金融和商业信息。据估计，欧共体国家在数据库、网络以及其他计算机联网服务方面，比美国落后3至5年。欧共体的联网业务规模大约是美国的一半。 美国是世界上数据库业起步最早的国家。目前，在世界范围内，无论是数据库的数量、质量、品种、类型，还是数据库生产者、数据库提供商的数量，抑或是联机数据库的使用频率和产值方面，别的国家还都无法与之抗衡。据Gale公司统计，至1995年止，全世界拥有数据库8525种，其中美国产品占69%，为世界其它国家数据库拥有总量的将近2倍。 80年代初，英、法、德等国意识到数据库产业的重要性，开始自主建立数据库产业和联机产业，以期打破美国的垄断，到90年代中期，欧洲约有2000个数据库提供利用，占世界全部的27%，其涉及语言丰富，联机服务产值在1991－1996年的年均增长率为15.9%，远高于美国同期的增长率8.5%。体现出强劲的势头。西欧数据库产业后劲十足的原因有：信息自立的战略，主要向内的经营策略，不断完善的经济技术环境，特别是欧洲一体化的进程。 <国内现状> 二十世纪九十年代以来，我国电子信息产业发展迅速，年增长率达到27％左右。 我国的数据库(主要是中文数据库)建设起步于70年代中后期,当时主要引进 学习国外理论和成果。随后，全国许多单位纷纷开始建设数据库。“七五”期间，我国在数据库建设方面的投入达10亿元人民币。截止到1995年10月31日我国自建且有一定规模的数据库已达1038个。这些成就，为经济建设和社会文明进步起到了积极的推动作用。 目前，我国的数据库已由1992年806个增加到1000个以上,数据库的容量有很

开源内存数据库的调研与分析

一、内存数据库具备的一些基本功能 1）：数据的管理，内存数据库机制是支持永久数据的管理的，包括数据库的的定义、存储、维护等功能。 2）：数据的操作，内存数据库支持对数据进行增，删，改，查，数据完整性校验等一些基本功能。 3）：事务管理，内存数据库支持调度，进程间、线程间的一些并发等操作。 4）：数据恢复备份机制，内存数据库支持在线备份和系统崩溃后的自动恢复。

二、FastDB FastDB是一个高效率的内存数据库系统，在磁盘上的数据库文件和使用该数据库的每一个应用程序占用的虚拟内存空间相映射，这样取消了数据文件和缓冲池中的数据传输。再将整个文件数据读入内存，并且使用了高性能的锁工具实现了只读模式线程间、单个更改模式线程和多个只读模式线程间的并发执行。FastDB通过位图实现对内存进行分配，最小单位块是分配量子（16字节）。如此大大提高了数据引用的局部性（对象数据尽可能分配在连续的内存区域），最小化了修改页的数目和减少了事务提交时间。事务提交协议基于一个影子根页算法，对数据库执行原子更新操作，恢复效率很高，在存储数据结构上可以采用T-tree结构（T-tree和A VL-tree相似，只是T-tree中每个节点中顺序存储了多个值），对于大量相似重复性数据的查询性能相当高；也可以采用Hash存储，这是用关键字段定位表中记录的最好办法（采用等号进行查询）。 影子根页算法概述：FastDB数据库中每条对象都具有唯一的标识符（OID），用作一个数组（对象索引）的下标，元素值表示对象的一个句柄，在FastDB数据库中存在两个索引（当前索引和影子索引），当某个对象第一次被修改时，它会创建一个副本，当前索引中的对象句柄被修改指向副本，影子索引仍然包含一个指向该对象原始版本的句柄。所有更改发生在副本上，FastDB在对象索引的一个特殊位图页上标记出哪个索引包含修改过的对象句柄。 当一个事务被提交时，FastDB首先检查对象索引的尺寸的大小，若增长了，还会重新为对象索引的影子副本重新分配内存，然后释放“旧对象”占用的内存，释放后，将修改过的所有位图页flush到磁盘上，然后FastDB将改变数据库头部中的当前对象索引指示符，以切换对象索引的角色。当前对象索引将变成影子索引之后，FastDB 把修改过的所有句柄从新的对象索引中复制到先前是影子的、现在已成为当前的对象索引中。此时，两个索引都得到了同步。 优点： 具备实时能力及便利的C++接口。FastDB针对应用程序通过控制读访问模式作了优化。通过降低数据传输的开销和非常有效的锁机制提供了高速的查询。对每一个使用数据库的应用数据库文件被影射到虚拟内存空间中。因此查询在应用的上下文中执行而不需要切换上下文以及数据传输。 fastdb中并发访问数据库的同步机制通过原子指令实现，几乎不增加查询的开销。fastdb假定整个数据库存在于RAM中，并且依据这个假定优化了查询算法和接口。此外，fastdb 没有数据库缓冲管理开销，不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。 Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。事务提交协议依据一个影子根页面算法来自动更新数据库。恢复可以执行得非常快，为临界应用提供了高可用性。此外，取消事务日志改进了整个系统的性能，并且使得可以更有效的利用系统资源。 fastdb是一个面向应用的数据库，数据库表通过应用程序的类信息来构造。fastdb支持自动的模式评估。

数据库系统概论新技术篇 开源数据库系统-03+PostgreSQL的主题分析-上传

第8讲开源数据库系统8.1 概述 8.2 PostgreSQL的学习、使用与定制8.3 PostgreSQL的主题分析

8.3 PostgreSQL的主题分析 进程结构 ?辅助进程、信号处理器 存储管理器 ?OO设计、空间组织 缓冲区管理器 ?淘汰算法、多核优化技术 查询处理 ?执行设计思想 事务处理 ?多版本并发控制(MVCC)

基本结构---进程 ?1:1 监听进程 postmaster (postgres) bgwriter walwrite autovacuum launcher statistics collector postgres postgres postgres psql app 1 app k 进程结构

辅助进程 核心监听进程 ?postmaster: 启动服务器集群，监听客户请求，分派后台处理进程 主要辅助进程 ?Syslogger: System logger(系统输出登记进程) ?记录服务器运行中各类输出信息 ?BgWriter: Backend writer (后台写进程) ?回写“脏”数据缓冲区 ?WalWriter: WAL writer background (WAL日志写进程) ?回写WAL日志缓冲区 ?AutoVaccum: autovacuum daemon (自动清理进程) ?周期性对数据库进行过时数据的清理 ?PgStat: PostgreSQL statistics collector (统计信息收集进程) ?收集各种统计信息，运行状态或数据的

REAPER函数 子进程死亡的信号处理函数，完成清理工作。 ?SIGCHLD：子进程=> postmaster // pqsignal(SIGCHLD, reaper); /* handle child termination */ 处理能力 ?根据子进程类型/信息，完成相应的清理。 ?例子 ?Walwriter/AutoVacuum：调用HandleChildCrash()处理崩溃； ?SysLogger：调用SysLogger_Start()重启SysLogger。 ?辅助进程pid=0，启动辅助进程。

文档：数据库的发展现状与前景

数据库的现状及发展趋势 数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。今天信息资源已成为各个部门的重要财富建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，从小型单项事务处理系统到大型信息系统，从联机事务处理到联机分析处理，从一般企业管理到计算机辅助设计与制造，计算机集成制造系统，电子政务，电子商务地理信息系统等，越来越新的应用领域采用数据库技术来存储和处理信息资源。对于一个国家来说，数据库的建设规模，数据库信息量的大小和使用频度已成为衡量这个国家信息化程度的重要标志。数据库是长期存储在计算机内有组织的大量的共享的数据的集合。数据库系统的出现使信息系统从加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的新阶段。这样既便于数据的集中管理，又有利于应用程序的研制和维护，提高了数据的利用率和相容性，提高了决策的可靠性。数据库已成为现代信息系统的重要组成成分。具有数百G，数百T，甚至数百P字节的数据库已普遍存在于科学技术，工业，农业，商业，服务业和政府部门的信息系统中。数据库技术是计算机领域中发展最快的技术之一。 数据库系统一般由数据库，数据库管理系统，应用系统和数据库管理员构成。数据库系统有以下的特点：数据结构化；数据的共享性高，冗余度低，易于扩充；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。数据库系统数据量都很大，加之DBMS丰富的功能使得自身的规模也很大，因此整个数据库系统对硬件资源提出了较高的要求：（1）要有足够大的内存，存放操作系统，DBMS的模块，数据缓冲区和应用程序;(2)有足够大的磁盘或磁盘阵列等设备存储数据库，有足够大的磁带或光盘作数据备份；（3）要求系统有较高的通道能力，以提高数据传送率。数据库系统的软件主要包括：(1)DBMS。DBMS为数据库的建立，使用和配置的系统软件。（2）支持DBMS运行的操作系统。（3)具有与数据库接口的高级语言及其编译系统，便于开发应用程序。（4）以DBMS为核心的应用开发工具。（5）为特定应用环境开发的数据库应用系统。数据库的人员包括：（1）数据库管理人员。具体职责是决定数据库中的信息内容和结构；决定数据库的存储结构和存取策

基于时序数据库的电力运维系统关键技术研究

基于时序数据库的电力运维系统关键技术研究 发表时间：2019-02-26T11:20:37.703Z 来源：《防护工程》2018年第33期作者：杨恒翔王燕军马军杨大伟高阳[导读] 随着“大物移云”,即大数据、物联网、移动互联网、云计算的蓬勃发展,新技术使电力系统在数据量和应用模式上发生了巨大转变国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆乌鲁木齐 830000 摘要：随着“大物移云”,即大数据、物联网、移动互联网、云计算的蓬勃发展,新技术使电力系统在数据量和应用模式上发生了巨大转变,传统的电力运维系统已无法满足信息化电力系统的需求,存在电网企业难以实时监控运维作业过程,无法掌握运维进度、运维管理存在检修安装人员数量不足和检修工程量过大的问题。这些问题不仅会给安全运行带来极大的隐患,而且会造成不良的社会和经济影响。因此,从“大物 移云”发展趋势出发,构建新的数据密集型电力运维系统是非常必要和迫切的。 关键词：时序数据库；电力运维系统；关键技术 1电力系统运维管理 电力系统运维管理包括对电力设备软件系统、硬件设备的运维管理,对电力设施及设备台账、软硬件版本、参数/定值信息进行设置,同时包含对客户托管设备的运行状态监测,实现多种能源接入终端基础信息的标准化、一体化,为系统各类应用提供统一的基础数据。 2系统架构与实现 文中系统主要包括四个子系统:系统界面子系统、应用支撑平台、数据服务子系统、平台服务子系统,分别实现在线运行的配电设备、用户侧用电设备以及其他类型能源设施、设备运行状态监控、维护以及检修管理等功能。 其中,系统界面子系统包括:Web瘦客户端、现场作业移动App客户端、电力图形化组态工具、WebGIS系统、一次/二次告警事件处理等。应用支撑平台包括:设备全寿命周期状态监测、故障诊断与处理、运维管理、检修管理、运检流程管理、资产管理,数据服务子系统包括:电能量数据建模、业务数据、数据预处理、数据统计、数据评估。平台服务子系统包括:关系数据管理、Key-value数据存储、分布式存储管理、消息管理、分布式文件管理、集群管理、权限管理、安全管理。 系统以分布式构架设计,实时库数据来源为配电终端数据、充电桩数据、微电网数据等高速实时数据,并以RestfulAPI方式提供电量时序数据库和前端Web应用服务访问接口,后端服务器将应用数据模型和业务模型映射到数据中心,采用分布式内存存储、计算用户用电信息,极大提升系统的处理容量、性能及可靠性。 3Node.JS简介 采用Node.JS作为后端服务器开发环境,Node.JS是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行平台,文献[6]从事件驱动,异步非阻塞I/O等方面阐述了Node.JS快速构建网络服务及相关应用。文献[7]提出了前后端分离开发模式,可根据前后端要求提供相应的访问方式。文献[8]提出了非阻塞特性及异步事件驱动模型在高并发网络服务应用,减少了运行资源,提高系统性能。 4时序数据库(TSDB) 为解决智能电网建设和生产过程中大规模时序数据的快速存储和访问处理难题,以分布式为主要特征的时序数据库系统受到高度关注。将时序数据库与当前主流关系数据库技术特点进行比较,总结了时序数据库拥有超大规模数据处理能力和高比例压缩能力的技术创新性。文献[11]进行了加载测试、查询测试实例验证,证明时序数据库在超大规模数据集、高实时性方面能够满足智能电网大数据应用需求。从构建服务器集群的角度,提出策略驱动技术实现时序数据的灵活存储与处理,进一步验证了时序数据库的高效性。 文章设计电力运维时序数据库着重考虑电力系统庞大的数据总量,借助时序数据库的Key-value数据存储模式实现电能表定时冻结、瞬时冻结、日冻结、整点冻结数据的高速存储与查询,方便对年度、季度、月度的电量进行分布式查询计算。 5电力运维系统存储结构 电力运维信息涉及电力设备的(准)实时运行信息,及其关联设备和所处站所的当前状况,要求数据存储具备高吞吐量、批量更新数据及极高的内存利用率。对于Key-value模式实现电能表数据存储,运维系统存储结构采用日志结构存储(Log-StructuredStorage)。 6Node.JS实现运维系统新增业务功能 6.1RestAPI动词映射 Node.JS建立时序数据库服务有两种方式,分别为RestAPI和Restclient。Restclient是第三方提供的客户端程序,具有开发快速、资源众多等优点,缺点是扩展性不好,因此本文案采用RestAPI方式建立时序数据库服务,消息交互采用轻量级的数据交换JSON格式封装,时序数据库增加(C)、查询(S)、修改(U)及删除(D)操作与RestAPI动词对照关系,Node.JS通过这种映射关系建立时序数据库服务。 6.2新增业务请求流程 新增业务是运维系统所有数据的来源,是系统核心功能之一,当用户发起业务请求后,先对请求进行负载均衡处理,将请求转发至不同的服务器上进行反向代理请求头的处理,处理完的数据会发送给Node.JS实现时序数据新增业务,然后将数据返回Web瘦客户端。 6.3Node.js实现新增数据业务 当Web瘦客户端向后端发送增加数据业务指令后,Node.js将新增的数据存储在电量时序存储结构体data_create中,映射关系请求连接时序数据库,在建立服务连接后,将data_create数据以RestAPI方式新增至时序数据库。 7时序数据存储与查询 网络波动以ICMP和HTTP响应结果指标数据为主，分别存储在不同数序数据库中，每个数据库中根据数据来源、时间等字段适当拆表，同时对响应状态错误的结果数据复制一份入库到错误表，方便查询。由于是对网络波动度量指标数据进行监测，因此，field数据主要是ICMP和HTTP请求的响应时长数据，将采集器名称、监测目标、返回状态等作为tag数据。ICMP响应的指标数据仅有一个rtt时长，HTTP 响应的指标数据较为复杂。各列数据的含义为：time为时间戳，wreponse_status表示响应状态，wup表示是否有响应，wresolve_rtt表示DNS解析时间，wtcp_connect表示tcp连接时间，whttp_rtt表示http响应时。Influxdb的查询语法与SQL类似，增加和优化了对一定时间范围内的指标数据进行最大值/最小值/平均数计算。以网络区域间ICMP响应序列查询为例，选取某个区域节点的ICMP响应时长的平均值进行聚合查询，用时间间隔作为聚合依据。以下为查询语句。

(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势

(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。

山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞 年级： 2014级 学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日

分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有

基于时间序列模型与线性回归模型的历史数据预测

基于时间序列模型与线性回归模型的历史数据预测 摘要：本文通过具体案例，简要说明根据时间序列数据建立和相应经济理论建立线性回归模型的简要步骤及基本原则，并着重介绍了在模型建立和模型有效性检验过程中需要注意的三个主要问题，最后简单介绍了进行模型修正的相应方法。 一、引言 多元线性回归模型的一般形式为： Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk+μi(k,i=1,2,…,n) 其中k为解释变量的数目，βk（k=1,2,…,n)称为回归系数,上式也被称为总体回归函数的随机表达式。 从统计意义上说，所谓时间序列模型就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。这种数列由于受到各种偶然因素的影响，往往表现出某种随机性，彼此之间存在着统计上的依赖关系。从数学意义上说，如果我们对某一过程中的某一个变量或一组变量X(t)进行观察测量，在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量，且t1

五大数据库建设现状分析

五大数据库建设现状分析Newly compiled on November 23, 2020

五大基础数据库建设现状 1、自然资源和空间地理基础数据库 该库是四大基础数据库中建设难度最低的，因为其中的信息收集相对容易，不涉及过多的部门利益分配等敏感问题。目前该库已基本建成，但真正投入使用的省市并不多。2012年5月31日，国家自然资源和地理空间基础信息库项目水利资源数据分中心数据整合改造合同验收和工程初步验收会在北京召开。国家自然资源和地理空间基础信息库项目是我国第一个开展建设的国家级信息库，由国家发展和改革委牵头，由11个部门和单位参加，水利部承担其中的水利资源数据分中心建设。该项目初步设计报告于2007年得到国家发展改革委员会的批复后正式实施，在水利部领导的高度重视和大力支持下，在发改委项目办的指导下，在水利资源数据分中心各参建单位的共同努力下，水利资源数据分中心建成了水文、水质、水资源、水利设施、土壤侵蚀、水能资源、农村水电、大型灌区等方面的8个专题信息库、90个专题信息产品、21个综合信息子库，完成了实用规范和管理办法的编制与试行工作，数据库管理系统已上线并稳定运行。2、人口基础数据库 人口基础信息库的主体包括公民身份号码、姓名、性别、民族、出生地等基本信息，还包括各部门业务系统在利用人口基本信息过程中产生的、其他部门存在共享需求的人口信息，实现互联互通和信息共享。人是任何社会中最基本的活动主体，现代社会中尤其强调以人为本。随着我国管理模式逐步向以人为本转变，人的基本信息在整个行政管理中越来越发挥重要作用。劳动就业、税收征管、个人信用、社会保障、人口普查、婚姻家庭、计划生育、打击犯罪等方方面面的工作无不与人口基础信息密切联系。 尽管我国的人口信息有一定的积累和基础，但由于没有从根本上重视它，对其作用认识不足，以至于人口信息系统分散，至今尚未建立覆盖全部人口、代码唯一的基础信息库。更为重要的是，人口信息多头采集，各人口信息库的完整性、准确性、及时性都不够，流动和死亡人口等信息采集困难，其应用也受到条块分割、互联不畅等问题的限制。此前频频被揭露的死人领工资、领养老金，死人吃低保，未婚无从证明、结婚离婚不能及时反映的现象，充分说明了我国人口信息共享方面的缺陷，也说明建立一套完整的覆盖全部人口、代码唯一的基础信息库的极端重要性。我国正在逐步建立的各项社会保障制度也使这个信息库的建立具有了十分的紧迫性。 基础信息共享既有必要性也有可行性。首先任何一个国家公共部门利用公共投资形成的信息资源，都应列入社会公共资源的范畴，其他公共部门根本不必也不应该利用公共投资进行重复建设。这既是公权力行使遵循精简、效率原则的要求，也是对纳税人负责、珍惜公共资源的体现。事实上，随着我国综合国力的增强和信息化水平的提高，建立一套完整精确的人口基础信息数据库是完全可能的。 3、法人单位基础数据库 2006年3月，国家信息化领导小组印发了《国家电子政务总体框架》（国信[2006]2号），对法人库建设提出了进一步的要求。3月29日，国信办召开专题会议了解法人库建设进展情况，并要求加快方案修订、论证、实施进度。

开源数据库的预研报告(一)

开源数据库的预研报告 (一)

1概述 (3) 1.1开源数据库与商业数据库 (3) 1.2开源数据库情况 (4) 1.3相关知识 (5) 2两开源数据库的比较 (5) 2.1基本情况 (6) 2.2SQL语法与oracle比较 (9) 2.2.1类型 (10) 2.2.2语法和函数 (12) 2.2.3数据库连接 (13) 2.2.4开发常用语法 (14) 3Windows下的安装 (15) 3.1数据库安装 (15) 3.1.1MariaDB (15) 3.1.2PostgreSQL (20) 3.2客服端安装 (25) 3.2.1MariaDB (25) 3.2.2PostgreSQL (26) 4研究结论 (27) 4.1数据库选型角度 (27) 4.2数据库移植开发角度 (28)

1概述 1.1开源数据库与商业数据库 开源数据库与商业数据库之差异如下： 1、性能方面差距在30%以内，经验丰富的开源库DBA可以让 差距变得越来越少，使的开源数据库的性能逼近商业数据 库。开源数据库性能低于商业数据库的原因是，商业数据库 有商业团队为性能优化服务，提供优化的解决方案。开源数 据数据库只能依赖开源社区的贡献和DBA本人的经验。在项 目中数据库的环境是千差万别的，能被完全复制的调优方案 是不多见的。 2、操作简便方面，尽管目前开源数据库与商业数据在安装方 面都做到了非常简单，特别在windows操作系统下，基本上 用鼠标点点就可以完成安装。但在数据库维护方面，用工具 操作数据库的自动化方面，开源数据库与商业数据库比还是 有差距的。这可能是因为开源数据库一般情况下不是一个完 整的应用解决方案，要形成一套完整的方案一般都需要第三 方系统和工具的支撑，所以第三方企业或个人贡献的产品也 都是基于其自身的场景开发的。 3、操作系统方面，虽然开源与商业数据库都支持windows操 作系统安装，但开源数据库大部分插件、高性能和高可靠工 具和方案基本上是在开源操作系统上完成，如果选择开源数

网络数据库的特点、发展前景以及我国网络数据库的现状和发展趋势

课程名称： 网络数据库技术与应 用 姓名：汪亮 学号：201101060304 老师：吴宗祥

网络数据库读书笔记————网络数据库的特点、发展前景以及我国网络数据库的现在和发展趋势 经过半个学期对网络数据库技术这门课程的学习，我对网络数据库技术有了一定的了解，现整理读书笔记如下： 一、网络数据库的特点 网络数据库是重要的电子资源，与印刷型文献及光盘、磁盘等电子出版物相比，网络版数据库有着独特的优势，正日益受到图书馆及其用户的青睐。 1．1数据量大、增长迅速、更新速度快 在国外，数据库生产已形成规模，走向产业化和商业化，这就使得网络数据库的整体发展呈现出以下两个特点。一是数据库规模大、数据量多，增长迅速。 二是数据更新速度快、周期短，如某些著名文摘索引的印刷版、光盘版一般为每季度或每月更新，而相应的网络版数据库通常是每周更新；电子期刊数据库的更新通常早于其相应的印刷版，为每周或每日更新；而电子报纸的更新速度则可以以小时、分秒计算。 1．2 品种齐全，内容丰富 网络数据库品种繁多，内容丰富。从文献的加工程度看，既有目录、索引、文摘等二次文献数据库，又有期刊论文、会议论文等一次文献数据库。从文献类型看，既有电子期刊、电子报纸、电子图书，又有学位论文、会议录、专利、标准等数据库。从学科范围看，既有单学科的，又有多学科综合性的。从数据库的开发与供应看，既有书刊代理商，又有出版商，还有研究所、学协会等。 1．3 使用便捷、无时空限制 网络数据库借助于互联网出版发行，除极少数外，绝大多数是连续作业，24小时不停机，通过互联网为世界各地授权终端用户提供服务，且同一数据库可同时为多人取用。这就为人们检索、利用数据库提供了极大的便利，只要网路畅通，用户足不出户，即可查找、获取、利用所需信息资源，无须受信息资源储存的地理位置及图书馆开放时间的影响与限制，可克服图书馆传统服务受时空限制的缺陷。 网络数据库的用户界面友好，易于理解、便于使用。首先，网络数据库的用户界面设计通常直观清晰、图文并茂，如不同的文献类型用不同的图形符号标示，生动直观；其次数据库往往设有专门的功能帮助键，且帮助信息详略适当、清晰、便于查阅；第三，对信息资源的查找利用具有选择与限定的自由，如，可在不同的数据库或文档、不同检索方式之间自由切换与选择，可对文献类型、出版时间、出版形式、可检字段等进行限定与选择，用户只需点击鼠标，即可完成选择与链接操作。这是其他形式的出版物所无法比拟的。 1．4 数据标准、规范、多元 网络数据库的生产标准、规范，如采用超文本、多媒体等先进成熟的信息处理技术，遵循Z39.50等通用的标准、协议与规范，使用Internet Explorer、Netscape等通用、标准浏览器，以及PDF格式文档标准阅读器Acrobat Reader等，既便于用户的操作使用，又便于数据