# 云原生数据库 PolarDB #
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旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用
背景
在物联网、监控、传感器、金融等应用领域，数据在时间维度上流式的产生，而且数据量非常庞大。
例如我们经常看到的性能监控视图，就是很多点在时间维度上描绘的曲线。
又比如金融行业的走势数据等等。
我们想象一下，如果每个传感器或指标每100毫秒产生1个点，一天就是864000个点。
Feed流系统设计-总纲
简介
差不多十年前，随着功能机的淘汰和智能机的普及，互联网开始进入移动互联网时代，最具代表性的产品就是微博、微信，以及后来的今日头条、快手等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。
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
PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办?
冷热分离方案:
- 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询.
- duckdb 存储元数据(parquet 映射)
方案特点:
- 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜
- oss分几个档, 可以根据性能需求选择
- parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错
- duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
ThingsBoard 物联网平台-代码结构分析
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