数据序列化阶段3
阶段4:到这一阶段,我们期望出现一种带有schema描述的数据表示格式,通过统一化的schema描述,可约束每个字段的类型,进而为存储和解析数据带来优化的可能。此外,统一schema的引入,可减少属性名称重复存储带来的开销,同时,也有利于数据共享。
2、 阶段4引入序列化框架特征:
常用的有Thrift、Protocol Buffers和Avro,他们被称为“language of Data”:
(1) 提供IDL(Interface Description Language)用以描述数据schema,能够很容易地描述任意结构化数据和非结构化数据。
(2) 支持跨语言读写,至少支持C 、Java和Python三种主流语言。
(3) 数据编码存储(整数可采用变长编码,BlueSky时间序列化数据库分析报告,字符串可采用压缩编码等),以尽可能避免不必要的存储浪费。
(4) 支持schema演化,即允许按照一定规则修改数据的schema,北京BlueSky时间序列化数据库,仍可保证读写模块向前向后的兼容性。
时间序列数据库
水平(横向)切分当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平切分了。
水平切分分为库内分表和分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果。
时序数据库打造**国产时序数据库
目前工业领域,传统时序数据库在过去的一段时间基本上被国外厂家所垄断,BlueSky时间序列化数据库多少钱,价格昂贵且进行功能扩展成本较高,不能提供个性化的服务。为此,朗坤历时20多年用心打造**国产时序数据库。阶段:掌握技术***沉淀:通过项目经验,理解时序数据库的**与定位;积累了时序数据库研发技术*二阶段:完成20多个项目应用**沉淀:数据库性能、稳定性不断提升;经过了项目实战的考验与打磨;完成了研发团建的创建与技术传承*三阶段:完成TrendDB的应用生态打造**沉淀:数据库性能达到国内**水平,拥有发明3项;完成了一系列应用套件的开发,并基于套件项目应用;基于实时数据库的工厂建模技术平台;30万测点,压缩比30:1*四阶段:完成分布式版本研发**沉淀:完成了能够支撑集团级应用的分布式版本开发;完成去COM化的技术改造,提升了数据库对接能力;单实例支持百万测点,压缩比50:1*五阶段:融入工业互联网平台,提供云服务**沉淀:完成即开即用的云数据库租用模式的应用上线;通过DCA的功能验证与评测;实现了基于时序数据库的物联网平台与大数据平台的打造。
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