时序数据库有哪些

一、国内时序数据库有哪些

时序数据库是一种针对时间序列数据进行优化的数据库，其能够存储和处理大量的周期性数据，例如传感器、设备监测等领域。随着物联网技术和大数据的快速发展，时序数据库变得越来越重要。目前国内存在许多自主开发的时序数据库，主要包括以下几种：

TDengine：TDengine是由国内开发的一款高性能、高可靠性、分布式的时序数据库。其采用了异步复制和快照技术来保证数据的一致性和持久性，支持存储大规模数据，具有较好的数据压缩性能。
InfluxDB：InfluxDB 是一个开源的时序数据库，其优点是易于使用、可扩展、适合处理大量数据。其支持SQL语句，具有较好的查询效率和灵活性。其还提供了Web UI界面用于数据可视化展示。
OpenTSDB：OpenTSDB是基于Hadoop和HBase编写的开源时序数据库。其支持查询、统计和大规模数据分析，且具有高可用性、可扩展性和性能优异的特点。
时序数据库TSDB：是由中国科学院软件研究所自主开发的一种高性能、大规模、分布式的时序数据库。其设计了一种类似于NoSQL的数据存储模型，支持Hive等多种数据接入与分析工具。
时序数据库KairosDB：KairosDB是一个分布式的时序数据库，其可以存储海量的时序数据，同时提供了查询、统计、过滤和聚合等强大的数据分析能力。

二、时序型数据库有哪些

时序数据库是一种数据库类型，而时序型数据库则是在这种类型数据库中的一种实现方式。时序型数据库应用广泛，主要应用于大数据采集、统计分析、设备监测等领域。时序型数据库主要有以下几种：

MySql Time-Series：


    CREATE TABLE `temp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `temperature` float NOT NULL,
  `time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `time` (`time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

MongoDB Time Series：


    db.temp.insert({
        temperature: 23.5,
        time: ISODate("2022-01-01T00:00:00.000Z")
    })
    db.temp.insert({
        temperature: 24.1,
        time: ISODate("2022-01-01T01:00:00.000Z")
    })

Cassandra Time Series：


    CREATE TABLE temp (
        time timestamp,
        temperature float,
        PRIMARY KEY ((time))
    ) WITH CLUSTERING ORDER BY (time DESC);

InfluxDB Time Series：


    CREATE DATABASE weather
    CREATE RETENTION POLICY one_month_only ON weather DURATION 30d REPLICATION 1
    CREATE USER user WITH PASSWORD 'password'
    GRANT ALL ON weather TO user

三、实时数据库有哪些

实时（Real-time）数据库主要用于对海量数据进行实时查询和处理，常用于数据采集、分析、实时控制等领域。目前存在许多优秀的实时数据库，主要有以下几种应用：

Kafka：Kafka是一个分布式的流处理平台，其可以快速处理实时数据流并实现实时数据流的可处理性。其采用发布/订阅的模式，适合在高并发、海量数据的场景下使用。
Memcached：Memcached是一种高速的缓存系统，其采用键值对的方式处理数据，并充分利用多核、大容量的内存。其主要用于缓存网站和分布式应用程序的数据。
Redis：Redis是一款常用的开源Key-Value存储系统，其支持多种数据类型和数据结构的存储。其主要用于缓存、消息队列、实时数据分析等领域。
Prometheus：Prometheus是一款常用的开源监控系统，其可用于可视化、实时查询等多种场景下的数据处理。其支持多种平台和云服务，可以有效地监控和分析大规模的数据流。
Flume：Flume是一个分布式、可靠、高可用的流处理系统，其适用于各种海量数据处理场景。其支持多种数据源和数据接收端，可用于高性能的实时数据处理和分析。

四、时序数据库案例

时序数据库具有高效处理大量时间序列数据的优势，因此在应用方面具有广泛的应用，主要包括：

物联网领域：在物联网领域，时序数据库能够为海量传感器、设备收集的数据提供高效的存储和处理能力。例如，使用时序数据库可以对大量的工业设备进行实时监控和预警处理，并在出现问题时进行即时处理。
金融领域：在金融行业，时序数据库可以用于实时股票行情监测、数据分析和风险控制。时序数据库可以快速存储和查询股票走势、价格波动等大量数据，使得用户能够在第一时间掌握市场动向。
物流领域：在物流管理中，时序数据库能够实时监控、分析货物运输的状态和展望预测，从而提高物流配送的效率和准确性。时序数据库可以快速收集和处理大量货运数据，从而为物流企业提供决策支持和监控能力。

五、常见时序数据库应用场景

时序数据库适用于海量数据采集、分析和处理等场景。常见的时序数据库应用场景有：

设备监控：监控物联网设备的状态、数据和异常情况。
实时报警：在发生紧急情况时能够第一时间发出报警提示。
数据分析：对大量时间序列数据进行处理、统计和分析。
数据可视化：将海量的时间序列数据以可视化的形式展现，便于用户进行实时监控和决策分析。
预测性维护：使用机器学习算法对时间序列数据的特征进行分析和预测，实现预测性维护。

六、国产时序数据库排名

国产时序数据库的发展非常快，且在不断提高其性能和稳定性。目前国产时序数据库常见排名如下：

TDengine
时序数据库TSDB
时序数据库KairosDB

七、开源时序数据库排名

开源时序数据库具有开放、免费和易于使用等优势，国内外常用的开源时序数据库排名如下：

InfluxDB
OpenTSDB
KairosDB
Prometheus

八、国产时序数据库有哪些

国产时序数据库是指在国内自主研发的、符合国家相关法规和安全标准的时序数据存储和处理技术产品。当前国产时序数据库具有以下几种：

TDengine
时序数据库TSDB

九、时序数据库排名

根据时序数据库的稳定性、性能、可扩展性、数据保密性、运维成本等方面综合评估，常见的时序数据库排名如下：

InfluxDB
OpenTSDB
KairosDB
TDengine
MySQL Time-Series

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