第二期 DataEngine MPP 时序数据处理-5W100-整本手册.pdf
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完整的关系数据库功能和基于标准SQL处理时序数据，非常简单易用。
基于无共享的MPP架构，可根据需求任意扩展解决方案；可扩展到上千节点，处理PB级的
时序数据。
有MPP强大的分析能力加持，提供更快的时序数据分析。
通过内存与磁盘混合存储架构，支持主流ETL、CDC工具，支持数据实时处理分析。
DataEngine MPP内置时序数据库，无需额外采购，节约成本，同时项目上可以有效抬高
友商的商务成本。
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本文中的内容为通用性技术信息，某些信息可能不适用于您所购买的产品
看完了上期DataEngine MPP的产品概述，想必小哥哥、小姐姐们对他的强大有了初步的认识，那
么这期就带领大家，深入领略下他非同凡响的超能力——时序数据处理。
DataEngine MPP
what ！！！数据我知道，时序数据还是头一次听说，到底是什么呢？
全称为时间序列数据，指带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据。常见
的有传感器采集带有时间戳的温度、湿度等数据，每分每秒都在波动的股票价格等等。
时序数据
时间
数
值
时间序列
满足时间轴和变化的数值这两个条件的
数据，都可称为时序数据。
通过对时序数据的处理，可以揭示事物发展的趋势性、规律性、异常性；
可以用来做大数据分析、机器学习，实现预测和预警等功能。
接下来，给你分享下行业应用场景，看完你就更明白了~
哦哦，我明白了，那么时序数据可以用来做什么呢？
交通
通过分析车辆、轨道交通传输过来的传感器数据，实现提前安
排预防性维护，避免因机械问题导致交通中断。
制造业
制造商使用传感器数据分析产品的健康和性能状况，积极主动
的维修处理，避免因重大问题导致产品停机。
电网能源
通过传感器采集发电、送电、用电等各环节设备的运行数据，
对系统进行监测，及时发现异常，保障系统稳定。
金融保险
保险公司使用从汽车中传过来的数据分析驾驶员的使用习惯，
汽车的健康状况，从而个性化的定保费。
消费电子
各种可穿戴设备手环、手表、智能鞋等采集用户的体征数据，
进行用户行为分析，给用户提供健康生活建议的增值服务。
如果在传统关系型数据库上加上时间戳一列，是不是就能作为时序数据库了？
我是不是很聪明，哈哈！
不错，数据量少的时候确实也没问题，但展现的纬度有限、细节少、可置信低，
不能用来做大数据分析。时序数据处理也需要面对很多挑战，我给你举几个点。
你品品，你仔细品品~
环境恶劣的地方，采集器采
集到的数据在网传过程中时
有丢失的风险，如何实现对
丢失数据的插值补齐？
时序数据的写入 时序数据的读取 时序数据的存储/处理 时序数据插值补齐
IOT场景下如何支持
每秒钟上千万上亿数
据点的写入？
如何支持在秒级对
上亿数据的分组聚
合运算？
时序数据海量并发且不
间断采集，海量数据如
何存储和处理？
哎呦，面对这些挑战，传统关系型数据库确实无能为力呀！！！
那么有没有更好的数据库可以解决这些问题呢？
有呀~ DataEngine MPP 就拥有很优秀的时序数据处理能力！
听我给你具体介绍下吧。
使用门槛低
支持基于标准SQL
对时序数据的插值
操作。
集成专用算法
集成了专门针对时序
数据的算法，如模式
匹配、事件分析等。
时间插值算法
将缺失的数据补
齐，提供插值查
询的能力。
支持聚合计算
提供MIN/MAX/
AVG/SUM等聚合
函数，可将时序数
据精度聚合。
支持异常检测
根据时间序列某一段值
与平均值之间的差异是
否达到设定值，来反映
是否存在异常。
读/写优化技术
提供对时序数据的
高效读/写能力。
通过ETL工具将时序数据、地理空间数据、半结构化数据（如日志） 存入DataEngine MPP，即可
对数据进行轻松处理。 DataEngine MPP支持对汇聚的数据进行多维分析，支撑设备运行状况报表、
设备异常监测和定位等业务。基于库内的机器学习可以进行业务归类，总结出周期性规律，预测未
来走势。同时还支持和Hadoop集成，构建更完善的大数据平台。
哇塞~ DataEngine MPP 对时序数据的处理，真是厉害呀。
我对他太有好感了，还有什么超能力，我还想了解！
DataEngine MPP 的超能力还有很多呢，
我们持续关注，一起期待下期吧~
ETL工具
时序数据库
地理数据处理
半结构化数据处理
库内机器学习
多维分析
DataEngine MPP
运行报表
异常监测
归类总结预测
其他数据
时序数据
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