云原生多模数据库 Lindorm

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Uber 时序数据库M3DB初探
Uber 时序数据库M3DB初探   Uber M3 是一个已在优步使用多年的指标平台。 M3 可以在较长的保留时间内可靠地存储大规模指标。本篇文章抛砖引玉,带大家了解一下M3DB,同时M3也可以做为Prometheus后端存储,旨在为Prometheus指标提供安全,可扩展且可配置的多租户的存储。
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重磅 | 物联网数据分析利器 阿里云发布时序数据库InfluxDB版
近年来,由于IOT,APM等系统的需求,一种以时间戳为主键的数据模型,越来越流行,存储该数据模型的数据库被称为时序数据库。若干年中,市面上出现了很多种不同的时序数据库,他们或数据模型不同,或生态不同,或存储架构不同。
时序数据库技术和架构演进
在阿里云栖开发者沙龙时序数据库技术专场上,阿里巴巴数据库产品事业部技术专家渐醨为大家介绍了时间序列数据库的前世今生,为大家解读了时序数据库的由来、发展、现状、未来,并重点比较了目前时序数据库的热门产品和项目。
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时序数据库连载系列:当SQL遇到时序 TimescaleDB
1.概述 TimescaleDB是Timescale Inc.(成立于2015年)开发的一款号称兼容全SQL的 时序数据库 。它的本质是一个基于 PostgreSQL(以下简称 PG )的扩展( Extension ),主打的卖点如下: 全SQL支持 背靠PostgreSQL的高可靠性 时序数据的高写入性能 下文将对TimescaleDB这个产品进行解读。
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时序数据库连载系列: 时序数据库一哥InfluxDB之存储机制解析
InfluxDB 的存储机制解析 本文介绍了InfluxDB对于时序数据的存储/索引的设计。由于InfluxDB的集群版已在0.12版就不再开源,因此如无特殊说明,本文的介绍对象都是指 InfluxDB 单机版 1. InfluxDB 的存储引擎演进 尽管InfluxDB自发布以来历时三年多,其存储引擎的技术架构已经做过几次重大的改动, 以下将简要介绍一下InfluxDB的存储引擎演进的过程。
时序数据在滴滴实时数据开发平台中的处理和应用
在阿里云栖开发者沙龙时序数据库技术专场上,滴滴高级研发工程师张婷婷为大家介绍了滴滴实时数据开发平台的架构变迁,为大家揭示了滴滴如何应用Druid、Spark Streaming以及Flink等主流技术来优化时序数据的加工、存储与查询。
数据库技术之《OpenTSDB简介以及同TSDB的差异》
OpenTSDB是可扩展的分布式时序数据库,底层依赖HBase。作为基于通用存储开发的时序数据库典型代表,起步比较早,在时序市场的认可度相对较高。阿里云智能TSDB高度兼容OpenTSDB协议,采用自研的索引,数据存储模型,流式聚合等技术手段提供更强大的时序能力。
云原生多模数据库Lindorm权威指南|从入门到精通(持续更新 v2021.2)
Lindorm是阿里云发布的业界首款云原生多模数据库,支持宽表、时序、文件等多种类型海量数据的低成本存储、检索与分析,兼容HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多种开源标准接口,希望通过本指南,可以给开发者给更多的了解和使用指导,本文将持续更新
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