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时序数据库的流计算支持

时序数据库的流计算支持

公众号新闻

01

时序数据及其特点 


时序数据(Time Series Data)是基于相对稳定频率持续产生的一系列指标监测数据,比如一年内的道琼斯指数、一天内不同时间点的测量气温等。时序数据有以下几个特点:
    ●     历史数据的不变性
    ●     数据的有效性
    ●     数据的时效性
    ●     结构化的数据
    ●     数据的大量性

02

时序数据库基本架构 



针对时序数据的特点,时序数据库一般具有以下特性:
    ●     高速的数据入库
    ●     数据的生命周期管理
    ●     数据的流处理
    ●     高效的数据查询
    ●     定制的数据压缩

03

流计算介绍 

流计算主要是指针对实时获取来自不同数据源的海量数据,经过实时分析处理,从而获得有价值的信息。常见的业务场景包括实时事件的快速反应,市场变化的实时告警,实时数据的交互分析等。流计算一般包括如下几方面的功能:
1)过滤和转换 (filter & map)
2)聚合以及窗口函数 (reduce,aggregation/window)
3)多数据流合并以及模式匹配 (joining & pattern detection)
4)从流到块处理

04

  时序数据库对流计算的支持   

  • 案例一:使用定制化的流计算 API,如下面例子所示:

from(bucket: "mydb")  |> range(start: -1h)  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "mymeasurement")  |> map(fn: (r) => ({ r with value: r.value * 2 }))  |> filter(fn: (r) => r.value > 100)  |> aggregateWindow(every: 1m, fn: sum, createEmpty: false)  |> group(columns: ["location"])  |> join(tables: {stream1: {bucket"mydb"measurement"stream1"start-1h}, stream2: {bucket"mydb"measurement"stream2"start-1h}}, on: ["location"])  |> alert(name: "value_above_threshold"message"Value is above threshold"crit(r) => r.value > 100)  |> to(bucket: "mydb"measurement"output"tagColumns: ["location"])

  • 案例二:使用类 SQL 指令,创建流计算以及定义流计算规则,如下:
CREATE STREAM current_stream        TRIGGER AT_ONCE        INTO current_stream_output_stb AS        SELECT              _wstart as start,               _wend as end,               max(currentas max_current         FROM meters         WHERE voltage <= 220         INTEVAL (5S) SLIDING (1s);

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