市面常见数据存储方式的简单介绍
下面是市面上一些存储方式概念的简单介绍，包含关系型数据库，非关系型数据库，内存数据库，数据仓库，对象存储，图数据库，时序数据库和多维数据库
InfluxDB的连续查询与数据聚合技术详解
【4月更文挑战第30天】InfluxDB的连续查询（CQ）功能用于自动定时聚合时间序列数据，适用于数据降采样、实时分析和告警通知等场景。CQ使用InfluxQL编写，例如，每1小时对`cpu_usage`测量值计算主机的平均CPU使用率并存入`cpu_usage_hourly`。InfluxDB提供多种聚合函数如`MEAN()`, `MAX()`, 支持滑动窗口聚合等复杂操作，助力时间序列数据分析和趋势预测。通过CQ，用户能高效管理和利用时间序列数据信息。
查询提速11倍、资源节省70%，阿里云数据库内核版 Apache Doris 在网易日志和时序场景的实践
网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理，取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能，相比 Elasticsearch，查询速度提升至少 11 倍，存储资源节省达 70%。Doris 的列式存储、高压缩比和倒排索引等功能，优化了日志和时序数据的存储与分析，降低了存储成本并提高了查询效率。在灵犀办公和云信的实际应用中，Doris 显示出显著的性能优势，成功应对了数据增长带来的挑战。
十二、Linux(CentOS7) 时序数据库InfluxDB及Influx-proxy安装配置
一、安装InfluxDB
• 安装
wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.8.0.x86_64.rpm
sudo yum localinstall influxdb-1.8.0.x86_64.rpm
• 启动
systemctl enable influxdb
systemctl start influxdb
Rust +时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器
TDengine 是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。
Rust 作为一门系统级编程语言，近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起，以其内存安全、高性能著称，与 TDengine 的高效特性天然契合，适合构建高可靠、高性能的数据处理系统。
