在如今的关系型数据库中,有两个开源产品是你必须知道的.其中一个是MySQL,相信关注我的小伙伴们一定都不陌生,因为之前的Spring Boot关于关系型数据库的所有例子都是对MySQL来介绍的.而今天我们将介绍另外一个开源关系型数据库:PostgreSQL,以及在Spring Boot中如何使用. PostgreSQL简介 在学习PostgreSQL的时候,我们总是会将其与MySQL放一起来比较:MySQL自称是最流行的开源数据库,而PostgreSQL则标榜自己是最先进的开源数据库,那么有多先

除了最常用的关系数据库和缓存之外,之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB.LDAP这些存储的案例.接下来,我们继续介绍另一种特殊的数据库:时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用. InfluxDB简介 什么是时序数据库?全称为时间序列数据库.时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据. 时间序列数据主要由电力行业.化工行业等各类型实时监测.检查与分析设备所采集.产生的数

https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html 时序数据已用于越来越多的应用中,包括物联网.DevOps.金融.零售.物流.石油天然气.制造业.汽车.太空.SaaS,乃至机器学习和人工智能.虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控,但是软件开发人员已经逐渐明白,他们的确需要一款时序数据库,真正设计用于运行多种工作负载. 如果我们考虑采用一款时序数据库产品,这可能意味着我们正面对大量时序数据的快速堆积.我们需要一个地方对这些时序数据进行存储和分析.人们

时序数据库 2017年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件.时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来. 时序数据是基于时间的一系

摘要:2017年时序数据库忽然火了起来.开年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时... 2017年时序数据库忽然火了起来.开年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库Time

自1970年埃德加·科德提出关系模型之后,关系型数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库种类繁多,功能强大,使用广泛.面对如此之多的关系型数据库,我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据库系统呢?O.S. Tezer最近在DigitalOcean上发表了一篇博文,对比了SQLite.MySQL和PostgreSQL这三个常用的.流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),希望能对你有所帮助. O.S. Tezer分别从数据库支持的数据类型.优势.劣势.何时应该使用以及何时不应该

1. Spring JAP 基本使用说明: Spring boot 访问数据库基本上都是通过Spring JPA封装的Bean作为API的,Spring JPA 将访问数据库通过封装,只要你的类实现了JPARepository这个接口,它里面对外公开了一部分接口,可以供你实现部分功能.如图: 它里面提供了可以传Id进行单个查询,也可以提供类进行匹配查询等. 由于JPARepository实现了,PagingAndSortingRepository,这个接口是用来实现分页用的,这个接口又实现了Cr

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们

上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

本文由  网易云发布. 时序数据库(TSDB)是一种特定类型的数据库,主要用来存储时序数据.随着5G技术的不断成熟,物联网技术将会使得万物互联.物联网时代之前只有手机.电脑可以联网,以后所有设备都会联网,这些设备每时每刻都会吐出大量的按照时间组织的数据,需要存储下来进行查询.统计和分析.时序数据和普通的业务数据在各个方面都有很大的不同,本文将会试图带大家进入TSDB的世界. TSDB应用场景:哪些场景会用到TSDB? TSDB目前最大的应用场景是监控业务(哨兵),以哨兵为例,哨兵会在业务服务器上

一.背景 随着移动互联网.物联网.大数据等行业的高速发展,数据在持续的以指数级的速度增长,比如我们使用手机访问互网络时的行为数据,各种可穿戴设备上报的状态数据,工厂中设备传感器采集的指标数据,传统互联网公司的监控数据等.实际上,这些按照时间顺序记录系统.设备状态变化的数据都是时序数据(Time Series),它普遍存在于互联网.物联网.IT基础设施中. 得益于软硬件技术的快速发展,处理如此庞大的时序数据集的成本在持续降低,更多公司开始持续收集.分析数据,用于异常处理.趋势预测.精准营销.风险控

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

时序数据库InfluxDB安装及使用 1 安装配置 安装 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.1.x86_64.rpm yum localinstall influxdb-1.3.1.x86_64.rpm 常规操作 启停 systemctl stop influxdb systemctl status influxdb systemctl start influxdb 2 重要概念 influxdb里面有一些

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们

目前了解到的InfluxDB时序数据库应用场景:如在数据库中有很多条记录,有的记录包含了时间字段time和数值字段water_level,有的只有时间字段time SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:4

1.Spring中的数据库支持 把具有相同功能的代码模板抽取到一个工具类中.2.关于jdbc template的应用 jdbcTemplate模板操作类,把访问jdbc的模板抽取到template中,使用模板类,可以不用管有关连接管理,关闭等细节,只关注核心业务代码,外围事情交给 Spring的模板去处理.3.Spring框架关于对数据库的支持A.统一的事务平台trasaction Management B.提供Dao support,support封装了有关template.public cl

Spring中的数据库事物管理 只要给方法加一个@Transactional注解就可以了 例如:

本文转自: http://hbasefly.com/2018/02/09/timeseries-database-5/ 在时序数据库概述一文中,笔者提到时序数据库的基础技术栈主要包括高吞吐写入实现.数据分级存储|TTL.数据高压缩率.多维度查询能力以及高效聚合能力等,上文<时序数据库技术体系 – InfluxDB存储引擎TSM>基于InfluxDB存储引擎TSM介绍了时序数据库的高性能写入能力以及基于列式存储的数据高压缩率实现.接下来两篇文章分别基于InfluxDB系统的倒排索引实现以及Dru

在我们很多应用中会遇到有一种基于一系列时间的数据需要处理,通过时间的顺序可以将这些数据点连成线,再通过数据统计后可以做成多纬度的报表,也可通过机器学习来实现数据的预测告警.而时序数据库就是用于存放管理这种有着时间顺序数据的,时序数据库一般都支持时序数据的快速写入.持久化.多纬度的聚合查询等基本功能. InfluxDB简介 InfluxDB是一个基于时间序列数据而开发的高性能数据存储平台,它可以对时序数据进行高吞吐量的摄取.压缩和实时查询.InfluxDB是用Go语言编写的,它会编译成一个没有外部

我们内部的监控系统用到分布式时序数据库InfluxDB http://www.ttlsa.com/monitor-safe/monitor/distributed-time-series-database-influxdb/

在系统服务部署过后,线上运行服务的稳定性是系统好坏的重要体现,监控系统状态至关重要,经过调研了解,时序数据库influxDB在此方面表现优异. influxDB介绍 时间序列数据是以时间字段为每行数据的标示,比如股票市场的价格,环境中的温度,主机的CPU使用率等.但是又有什么数据是不包含timestamp的呢?几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段.时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它.在查询的时候,对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据.同时查询的结果里也总是会包含