福建高性能时序数据库-美信时代科技-高性能时序数据库分析报告

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视频作者：北京美信时代科技有限公司

时序数据相关性

相关性文章将相关性的判断转化为两样本问题，两样本假设检验的是判断两个样本是否来自相同的分布。首先选取事件发生前（或者后）对应的N段长为k的时序样本数据，高性能时序数据库分析报告，用A1表示。样本组A2则是在时间序列上随机选取一系列长度为k的样本数据。样本集为A1并上A2。如果E和S相关，则A1和A2的分布不同，否则分布相同。怎样来判断A1和A2的分布是否相同？

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，福建高性能时序数据库，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，高性能时序数据库价格，也有一些其他的时序数据库开发选择的是 Java。

时序数据库

时序数据是随时间不断产生的一系列数据，高性能时序数据库解决方案，简单来说，就是带时间戳的数据。时序数据库 (Time Series Database，TSDB) 是优化用于摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。此类数据可能包括来自服务器和应用程序的指标、来自物联网传感器的读数、网站或应用程序上的用户交互或金融市场上的交易活动。

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