在传统工业控制领域，由于其自身的特殊性，有很多对实时数据处理的要求，特别是流程工业中，对各生产环节的监控要求十分严苛，需要通过监测数据实时反应出系统的状态，所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生，其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析，以实现过程状态的实时监控。
时序数据库是近两年的热门话题，不断有新的时序数据库产品发布，但在我个人看来，目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案，帮助开发者认识各个产品的异同，为特定场景选择最适合的产品，各个数据库厂商基于自身优势和特点，设计发挥其产品最佳性能的场景，展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限，难免有不妥之处，还望大家提出宝贵意见，多多批评指正。
在工业大数据数据库存储领域，除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外，还有一种类型的数据库是非常常用，而且是非常有必要的，就是实时数据库，以及时序数据库。 但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？
大唐先一科技是一家聚焦电力、能源行业系统解决方案的公司。所以，一款简单易用的实时数据库是不可或缺的。公司服务的电厂、分子公司遍布全国，因此各种实时数据库也是五花八门，给运维人员造成不小的困难。借着近年来大数据技术的发展，公司曾借助开源技术开发完成了一款分布式实时数据库XDB5.0。在经历压测后该款数据库也是成功的部署在了集团公司和各大分子公司，性能稳定性也是获取了客户的认可。但也存在一个问题，涉及技术众多、部署要求高、不易于维护。于是在2020年初，公司开始寻求新的解决途径，IoTDB由此进入了我们的优选方案。在近一年多与IoTDB开发团队反复的沟通、测试、验证中也见证了IoTDB的成长点滴。
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
为了更系统、深入的梳理数据库的发展脉络和最新进展，数据猿采访了多位业界专家，包括星环科技联合创始人刘汪根、PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇、达梦数据技术服务中心副总经理胡俊、南大通用GBase 8s产品线总经理崔志伟、酷克数据首席科学家杨胜文等，来共同探寻数据库的价值和未来。
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
首先说明一下，我并没打算把这个项目设计的多么高大上。一个最简单的理由就是我没有那么多资源。比如做架构设计，要考虑计算机性能、数据库主从备份、服务多点部署和一些容灾问题，而这些都需要机器。但是我只有一台机器，所以也只能尽可能将这台机器的性能榨干，而主从、多点部署都问题就不能涉及了。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
Twitter曼哈顿数据库的横空出世表明当今的数据库技术已经无法满足大型互联网公司的独特需求，新一轮数据库技术革命已经启动。 Twitter是所有大型互联网公司中产品实时性和技术进化速度最快的一个，本周Twitter在博客中公布了实时数据服务的核心引擎——曼哈顿（Manhattan）数据库的技术细节。曼哈顿是一个分布式、实时数据库，服务对象是Twitter公司内部的多个团队和应用。 曼哈顿数据库的数据处理能力和速度让当今流行的开源数据库相形见绌，这些数据库已经无法满足Twitter规模的生产环境
实时数据库在HMI应用中必不可少，传统的Intouch，组态王等组态软件早期都是利用本机的二进制文件来做实时数据库存储。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
同盾科技是中国领先的人工智能科技企业。为了确保服务的低延迟和高可用性，同盾的技术团队不断寻找最佳的技术架构。经过长时间调研，他们最终选择了新一代分布式数据库 TiDB 作为离线层的核心数据库，基于 TiDB 打造的实时数据架构为风控智能决策保驾护航。
在工业领域，经常会使用一些软件来控制生产制造，在使用的工控软件中，可能会经常提到组态(Configuration)一词。
物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
2021年8月11日，阳泉市大数据应用局阳泉市数字政府（智慧城市）建设项目单一来源公示发布，预算总金额42162000元。 标项一：大数据底层数据库及数据归集平台 预算金额(元)：5700000 货物或服务的说明: 实现对阳泉市上云系统数据库资源统一的控制管理，对数据访问进行严格的权限管理；为全市信息化系统提供图像、视频、文本等结构化、非结构化的数据库存储能力；与共享交换平台对接，通过数据归集工具，收集全市信息建设相关数据。 具体包含：分布式数据库、实时数据库软件、分布式闪存数据库软件、分布式事务数据库系
为了实现web上的实时效果和多用户协作，传统的技术手段有哪些呢？实时效果，在vue上是可以实现的。而协作效果，就要用websocket等技术进行广播。 我理解的实时数据库，是不是结合了这2种功能的？ 阅读了socket.io，google的firebase在线实时数据库，它功能
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
【大型网站技术架构笔记】系列是阅读《大型网站技术架构核心原理与实践》一书的一些笔记，记录了原书的一些重要内容以及我的个人理解。其中很多内容网上都能找得到。其实整本书，我最赞同的是作者阐述的网站架构的价值观——“业务成就技术，而不是相反”。在没有业务场景的时候就一味追逐架构，为技术而技术，或者一上来就想要设计出一个可以适用所有场景的解决方案，是不理智的。我们有的时候可能会陷入技术的怪圈而忘了考虑业务本身。我曾经看到的一句我很喜欢的话，在这边也与诸君分享：好的架构都是进化来的，不是设计来的。
利用mapus进行改造支持实时数据库supabase，让我们可以体验到实时地图协作的乐趣。
大家好，今天很高兴在这里与大家分享、探讨和学习分布式流处理技术。 本次分享首先回顾分布式流处理技术产生的背景以及技术演变历程； 其次介绍S4,Storm,SparkStreaming,Samza等几种
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中，报表工作作为基础型工作，其自动化、智能化已经成为了必然趋势，也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要，这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性，还可以增强决策的实时性和科学性，为企业的发展提供有力的支持。
用supabase实时数据库替换mapus协作地图里的firebase_q平面人的博客-CSDN博客
这是一款实时和嵌入式软件，用来管理持续增长的复杂数据，来支持高级应用的特性。性能和可靠性，更短的产品开发周期等需求，驱使开发者在他们的设计中，考虑采用经验证的、成熟的商业数据库系统组件来，来满足应用层的这些需求。 McObject公司的eXtremeDB嵌入式数据库系列产品是将高性能、稳定性和简单易用性等特性同时融入了工业基的数据库引擎。 了解eXtremeDB产品系列或eXtremeDB特性。每个产品的页面，包含了eXtremeDB如何满足各个行业中的应用需求，例如内存数据库系统的超快性能，容错系统中高可用性的应用，SQL/ODBC，混合存储（内存和磁盘混合存储模式），64位系统的支持等等。 • 最快的内存数据库， • 几乎牢不可破：了解我们如何避免数据库破坏 • 多种应用接口： 两种 SQL， 两种更快的原始接口 • 非常灵活的数据存储：内存式、磁盘式或混合式 • 高可用性–组合选项 多种索引支持 • 极小尺寸和极小的内存消耗 eXtremeDB内存实时数据库把优异的性能、可靠性和开发效能与高效的实时数据库引擎完美结合。 合作伙伴
1.Storm是什么，应用场景有哪些？ 2.Storm有什么特点？ 3.spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，Storm如何跟踪这条消息树的？ 4.Storm本地模式的作用是什么？ 一、实时流计算 互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快
在刚刚过去的 6 月，由 TapData 联合爱分析举办的“秒级传输和处理，实时数据技术支撑企业关键型应用”主题网络研讨会上，TapData 创始人兼 CEO 唐建法（TJ）与在场嘉宾及观众共同探讨了实时数据平台的建设与应用。以下为本次分享的核心内容（>>>完整视频回放，指路 TapData 视频号观看） 数据孤岛一直是企业数字化历程的瓶颈，面临信息缺漏、业务流程难以优化、业务创新备受阻碍几大难题，传统数据平台无法支撑企业数据的按需按时使用，导致多交互场景完全无法支持。本文从实时数据技术与实际案例展开说明，探究为企业关键业务提供实时数据支撑的高效技术。
实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，实时数据库系统的主要内容包括：
2019年8月17日，由云+社区主办的第25期云+社区技术沙龙——“小程序·云开发”系列沙龙（小游戏专场），在广州南国酒店举行，本期沙龙云+社区携手微信 & 云开发官方团队为大家揭秘爆款微信小游戏背后的技术，全面讲解小程序·云开发、实时数据库库及小游戏联机对战引擎，助力小游戏开发。同时，现场还设有Workshop，分享小游戏用云实践，通过现场手把手实操，帮助大家快速开发出一款流畅稳定的小游戏。现场技术热情高涨，座无虚席、交流氛围浓厚。
如果您接收的订阅出现此错误消息，可能是由以下几种原因导致的：缺失凭据：某些视图在发布时具有嵌入的凭据。如果嵌入式凭据现已过时或视图在重新发布时未包含嵌入式凭据，则您可能会收到以上错误消息。
概述 不知从何时起，物联网、大数据、云计算……等一大批概念词汇流行起来，占领着各大 IT 网站。不能把这三个语汇独立来看，而是现实系统体系化建设的三个方面。物联网以智能传感器为基础的网络化建设，对大量
文丨赵熙朝 制造过程中应用机器学习是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 01 为什么要把机器学习 应用于智能制造 提到智能制造，不能不提到"机器换人"，如果说利用机器人、自动化控制设备或流水线自动化替代传统的生产线上操作工和物料人员，实现“减员、增效、提质、保安全”的目的，而在制造过程中应用机器学习就是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，简单又方便。
需要注意的是，小程序的实时通信需要考虑到网络延迟、带宽限制等因素，需要进行优化和测试，以确保通信的稳定性和可靠性。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
Any Share 是一种简单、轻量、快速的文件共享服务。使用 Javascript 编写，并搭建在 Firebase 平台。
组态软件，又称监控组态软件，译自英文SCADA，即 Supervision,Control and Data Acquisition(数据采集与监视控制)，组态软件的应用领域很广，实际上，这些软件也是一种通用级的软件工具，可以通过灵活的配置快速建立工业自动控制系统的监控功能。广泛应用于机械、汽车、石油、化工、造纸、水处理、过程控制等领域。
11月，AntDB数据库积极参与多项数据库行业标准研讨会，助推行业规范建立；凭借领先的技术研发能力与企业创新能力，在今年9月入选了《2022爱分析·数据智能厂商全景报告》，此次又凭借在信创市场的深入推广，入选《2022爱分析·中国信创厂商全景报告》；同时，AntDB不断推进全域生态合作，与信创上下游的优质伙伴携手，共促数字产业新发展。
MySQL Replication是MySQL官方提供的主从同步方案，用于将一个MySQL实例的数据，同步到另一个实例中。Replication为保证数据安全做了重要的保证，也是现在运用最广的MySQL容灾方案。Replication用两个或以上的实例搭建了MySQL主从复制集群，提供单点写入，多点读取的服务，实现了读的scale out。
在大数据和实时数据技术出现之前，数据的流转相对简单，整个过程类似于工厂的生产线。要么是将数据从相对静态的数据库移动到数仓中的适当位置，要么是将数据以一种标准化的方式在数据库和应用程序之间移动。
制造业如何实现大数据应用落地 朱志伟 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。 对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。 钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位
数据猿导读 从发展趋势来看，后Hadoop时代又回到了解决大数据的4个V上。另外，分布式计算已经被证明比传统技术更加高效、更具有性价比的方案，逐渐成为了主流的计算方式。 作者 | 孙元浩 本文长度为2
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