时序数据蛇形分布蛇形分布时,每个分库中都有所有年份的数据,几乎每个查询都会涉及到所有分库的数据,Big River时间序列化数据库,不能只挑出某些分库来执行运算,这和前面说的分表方案的优化原理并不一样了。我们需要在分库中继续做分表,查询确实会涉及所有分库,但只涉及分库中的某些分表,这样仍然可以有效的减少查询范围,同时利用分库并行的优势。
时序数据库第四阶段
第四阶段也是 DolphinDB 目前的阶段,主要是提供对多模数据库的支持。DolphinDB 希望在时序数据存储引擎基础上,提供多个存储引擎。这是由于 DolphinDB 在开拓市场的过程中,Big River时间序列化数据库案例,发现众多企业需要开发数据中台,集成时序数据、业务数据、半结构化数据等多种类型的数据,因此需要多模数据库引擎。
时序数据库行业预测
当下,Big River时间序列化数据库多少钱,DolphinDB 的“流批一体”方案已经在金融行业进行了大规模落地,可以将量化回测开发的大量因子用在流数据场景中,Big River时间序列化数据库解决方案,只需要很低的就可以把这些因子计算出来,这也是金融领域非常高频的应用场景。未来 3 到 5 年将会是分布式时序数据库的爆发期除了金融、物联网等领域的用户对分布式时序数据库的需求激增,政策也为整个行业带来了巨大的机遇,这也是促使周小华毅然放弃海外的工作回到国内创业的原因之一。“如果没有合适的应用场景,技术将没有用武之地。中国拥有大量的金融机构,也是制造业大国,存在着大量的应用场景。伴随着中美之间的科技竞争,整个社会的数字化转型步伐加快,这是一个非常好的机会。风险投资同样对基础软件非常看好。我认为时序数据库当下处在好的发展时代。未来 3 到 5 年,有可能在金融、物联网等领域迎来爆发性的发展”。
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