摘要：通过分析时序数据库的技术特点和海量地震数据存储和处理的需求,设计和实现了基于时序数据库的地震波形数据存储和处理系统。经过开发、测试和应用比较,新的地震时序数据库系统具有高可用、实时存储吞吐量大、历史数据压缩率高、分布式处理速度快等优势,能够较好地解决地震波形数据体量激增带来的存储和处理困难问题。

摘要：[目的]近年来,无人船技术及产业发展迅速,装备应用前景广阔。解决长航时无人船海量信息管理问题的需求日益迫切。[方法]针对无人船电子信息系统中6种类型数据的特点,构建基于时序数据库的无人船信息管理系统拓扑及数据流动模型,并设计一套适用于无人船信息管理系统的性能测试方法。[结果]经测试表明,该无人船信息管理系统能够满足无人船运行对信息管理的需求,且相比于传统关系型数据库,其压缩性能提高约10%,检索及聚合分析性能更为优异,具有较高的通用性。[结论]该系统为解决长航时无人船信息存储与通信传输难题提供了良好的解决方法。

摘要：工业时序数据具有测点多、采样频率快、读取性能要求高等特点。influxDB提出时间结构合并树TSM,解决了数据的读写性能优化问题,并针对整数、浮点数、布尔、字符串、时间五种数据类型采用不同的压缩算法。它在读写性能、存储空间占用方面取得了较好的效果,在开源时序数据库软件中排名第一。针对influxDB元数据结构相对于工业时序数据过于复杂的问题,提出简化后的TSM文件结构,开发工业时序数据库的引擎,并进行了读写性能测试。结果显示,该引擎一次5万点整型数据写入平均耗时约310 ms,读取1 000点共计100万条数据耗时约626 ms,并且具有很大的性能提升潜力。

摘要：随着物联网的发展,大量传感器设备被接入网络,这些设备所产生的数据的异常检测关系到系统服务的稳定性.时序数据库是专门为时序数据优化的数据库系统.作为监控系统的重要环节,时序数据库担负着时序数据的管理和查询任务.但目前时序数据库在处理多个数据源数据的查询上存在着延迟高、没有充分利用系统计算资源的缺点.针对上述缺点,基于InfluxDB,重新设计了时序数据库的查询执行模型,提出了InfluxDB-PP (parallel processing),很好地解决了上述问题.实验结果表明, InfluxDB-PP在实时数据异常查询场景下,查询时延相较于InfluxDB降低了约85.7%.

摘要：国内大多数大型公共建筑都开始使用BIM技术来设计和进行施工管理。尽管BIM已经开始应用于全国各地的建设项目上,但其应用却主要在设计和项目展示方面,对于后期维护阶段则较少。通过介绍如何利用时序数据库和BIM技术构建BIM-4D运维体系,服务于建筑后期运维,让更多的非建筑行业人员更直观、方便地掌握建筑在后期运维生命周期内的状态。

摘要：关系型数据库或文件存储存在数据存储和维护成本高、写入吞吐低、查询性能差等问题,难以满足核安全级分布式控制系统(DCS)长期运行时海量数据管理的需求。介绍了核安全级DCS运维场景中远程在线监控系统的组成和作用,从存储容量和访问性能两方面分析了远程在线监控系统对数据存储和访问的应用需求,提出了基于influxDB时序数据库与关系数据库结合的远程在线监控系统解决方案。介绍了基于此解决方案实现的全站运行状态监测、数据统计分析、故障预测与健康管理等数据应用。应用表明,此解决方案可同时支持几十个站点数据的并发写入和存储,且查询性能高、数据扩展应用强,为核安全级DCS运维过程中数据的海量存储、快速访问、高效应用提供了良好的解决方法。

摘要：本文为了动态监测氢燃料发动机的运行状态,基于时序数据库TDEngine设计与实现了一个氢能源动力监测系统。系统通过车载终端采集监测数据,利用无线网络传输到云服务平台进行持久化存储,最终提供基于实时/历史数据的可视化分析服务。该系统应用在氢燃料动力有轨电车上,大幅简化了大数据平台的设计,降低了研发成本和运营成本。

摘要：针对电力网络复杂程度日益增高,电力设备种类繁杂、数量日趋庞大,电力系统面临大规模信息化数据运维管理的问题。文中基于Spark大数据并行计算框架,设计了一种针对电力系统运维日志的数据分析系统,以实现分类处理海量数据。该系统利用服务器网络接口实现旁路监听的数据采集功能,在传统数据预处理算法的基础上采用了改进后的“两段式”数据预处理方法,使海量数据的分配过程更加高效、准确。同时,基于时序数据库和神经网络算法提出了时间序列系统异常预测算法。通过对时序数据库中的日志数据处理和分析,从而实现系统故障的监测与预警。经测试,该系统可有效监测电力系统运行状况,实现故障监测和预警,提高系统运行的安全性。

摘要：在“中国制造2025”和德国“工业4.0”合作对接的背景下,对企业在设计、制造、销售、运维、管理等流程产生的工业大数据的分析与应用,驱动着传统企业迈向智能制造的转型与升级。设计并实现基于时序数据库的工业大数据存储管理系统,完成对工业时序数据的可视化展示和处理,能够弥补传统数据库在时序数据存储和分析上的不足,实现数据的高效存储与分析,通过挖掘时序数据与运作管理、制造过程、产品质量、营销等数据之间的关系,从而提高设备利用率。

摘要：随着物联网技术在高速公路智慧化建设中得到广泛应用,高速公路运营体系内的时序数据有了指数级增长,可通过分析这些时序数据挖掘出高速公路路网的运行态势等信息,为智慧高速运营管理提供决策支持。由于关系型数据库无法满足海量时序数据高效存储和快速处理的要求,通过分析高速公路行业的时序数据的结构特点,对主流时序数据库进行选型研究,基于TDengine时序数据库设计实现一套高速公路数据集成平台。该平台已在宁夏高速公路落地应用,结果表明,其能在海量高速公路时序数据场景下有效提升数据的采集、存储和分析性能,有效提高宁夏的智慧高速公路管理水平。