内蒙古BIG RIVER时间序列化数据库案例询问报价 美信时代科技

时序数据库与c++十年打磨

在这样的时代背景下，加之在华尔街的亲身所感，周小华与几位志同道合的旅美博士，从 2012 年开始从事分布式时序数据库的原型开发。当时数据库开发的主流编程语言基本都是 c 和 c++。由于 c++ 的开发效率比 c 高很多，所以 dolphindb 就自然地选择了 c++。由于 java 的开发人员比 c++ 还要多一些，也有一些其他的时序数据库开发选择的是 java。

时序数据库第三阶段

第三阶段主要是对流计算的重要支持。项目发展之初主要是为了满足数据存取和历史数据分析。到第三阶段，整个团队发现流数据是大量客户的刚需，所以在流数据分发与计算方面投入大量资源。客户不需要开发大量代码，只要对 dolphindb 内置的流数据引擎做一些简单配置，即可进行流数据实时计算，满足业务上的计算需求。

什么是数据仓库？

数据仓库是一种概念性体系结构，可帮助存储结构化，面向主题的，时变的，非易失性数据以供决策。数据仓库通常存储历史数据，即专门为查询和分析而构造的交易数据的副本。物理数据整合已经转向一种更逻辑的方式，它也可以容纳实时数据。来自源的数据将进行转换清理，应用业务规则，增强，并在etl / elt阶段进行分析，以加载为结构化形式可以是关系，维，混合等。

数据写入的特点

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。

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