官宣！@DolphinDB 物联网
本页为新闻页面，包含标题与发布日期信息。
What this page covers
- 活动报名提示与限时报名链接相关信息。
- 新闻标题与发布日期信息。
- 物联网时序数据特征与存储分析要求，以及时序数据库的作用。
- DophinDB 物联网公众号运营官宣与相关说明。
- DophinDB 产品能力与特性要点列表。
- DolphinDB 融合架构的模块组成与优势概述。
- 面向物联网场景的优势分点说明（01-06）。
技能认证特训营第二期报名提示
页面顶部提供活动报名提示与限时报名链接信息。
- 活动“技能认证特训营第二期”处于正式开启状态。
- 页面提供限时报名链接入口。
- 报名提示中提到可享专属福利优惠。
官宣！@DolphinDB 物联网（新闻）
本部分给出新闻标题与发布日期信息。
- 新闻标题为“官宣！@DolphinDB 物联网”。
- 发布日期为 2023.08.25。
物联网时序数据特征与对存储分析的要求
本部分说明物联网数据的读写与冷热特征及其带来的存储、查询与分析要求，并引出时序数据库的作用。
- 设备可按固定周期或触发条件持续产生带时间戳的时序数据。
- 物联网数据通常是结构化的，数据模型相对固定。
- 物联网数据常见特征为高频写入、低频读取。
- 读取时常按时间范围筛选数据。
- 数据时效性强，且具有明显冷热特征。
DophinDB 物联网公众号运营官宣
本部分宣布 DophinDB 物联网公众号开始运营，并配有官宣海报与说明。
- DophinDB 物联网公众号现已正式开始运营。
- 说明中陈述：2023年8月25日正式开启针对物联网场景的专业化运营。
- 本部分包含官宣海报相关内容。
DophinDB 产品能力与特性列表
本部分以要点形式列出 DolphinDB 的产品定位与多项能力特性。
- DophinDB 被描述为高性能的分布式数据库。
- 支持事务 ACID。
- 兼容标准 SQL，并支持多种 SQL 方言。
- 支持流数据发布订阅与内置流计算引擎。
- 内置脚本语言，语法与 Python 相似。
DolphinDB 在物联网场景的架构与优势概述
本部分描述 DolphinDB 融合架构的组成模块、一站式能力与成本相关表述，并配有架构图与说明。
- 核心为分布式集群系统，并包含多种内置模块。
- 文中列举的一站式能力包含分布式文件系统与分布式计算。
- 文中列举的一站式能力包含内存数据库、消息队列与流计算。
- 表述：无需使用多个供应商系统，只需部署 DolphinDB。
- 表述：可实现快速开发并降低综合成本。
物联网场景优势详述（01-06）
本部分从插入与查询性能、成本、架构简化、分析能力、学习成本与第三方集成等方面展开说明。
- 针对物联网结构化数据，采取结构化存储而非 KV 存储。
- 创建表时支持指定排序列。
- 采取列式存储以提高压缩效率。
- 提供数据库、缓存、消息队列与流式计算等系列功能。
- 支持多种开发接口与对接方式（如 JDBC、RESTful）。
融合架构综合解决方案示意（多场景配图与说明）
本部分通过多张示意图及说明展示融合架构在多个场景的应用表达。
- 示意包含 SCADA 系统应用优势相关场景表达。
- 示意包含智能运维相关场景表达。
- 示意包含工业制造相关场景表达。
- 示意包含智慧城市相关场景表达。
- 示意包含智能交通与工业物联网平台相关场景表达。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态 | 正式开启，提供限时报名链接并称可享专属福利优惠 | medium |
| 技能认证特训营第二期报名 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 新闻《官宣！@DolphinDB 物联网》 | 发布日期 | 2023.08.25 | high |
| 物联网数据 | 数据产生方式 | 设备按固定周期或特定触发条件持续产生带时间戳的时序数据 | high |
| 物联网数据 | 数据类型与模型 | 数据是结构化的，数据模型相对固定、变化频率较低 | high |
| 物联网数据 | 读写特征 | 高频写入、低频读取；读取时按时间范围筛选 | high |
| 物联网数据 | 时效性与冷热特征 | 数据时效性强，数据价值与时间成反比，具有明显冷热特征 | medium |
| 大规模物联网时序数据存储 | 要求 | 对高并发写入、高效查询分析、低成本存储、简单便捷的生态协同提出较高要求 | high |
| 时序数据库（TimeSeries Database） | 典型能力（文中列举） | 基于时间区间聚合分析与高效检索；支持时序数据快速写入、持久化、多维度查询 | medium |
| DophinDB 物联网公众号 | 运营状态 | 现已正式开始运营 | high |
| DolphinDB物联网公众号（海报说明） | 开始时间（说明中陈述） | 2023年8月25日正式开启针对物联网场景的专业化运营 | medium |
| DophinDB | 产品定位 | 高性能的分布式数据库 | high |
| DophinDB | 事务支持 | 支持事务 ACID | high |
| DophinDB | 高可用 | 自研分布式文件系统，支持元数据、原始数据和客户端高可用 | high |
| DophinDB | SQL兼容性 | 兼容标准 SQL 语句，支持 MySQL、Oracle 等 SQL 方言 | high |
| DophinDB | 流计算 | 支持流数据发布订阅，内置流计算引擎；支持流数据高可用、流计算引擎高可用 | high |
| DophinDB | 内置脚本语言 | DolphinDB语言为图灵完备脚本语言，语法与Python相似；支持向量化编程、SQL编程、命令式/函数式/元编程、远程调用编程（RPC）等 | high |
| DophinDB | 分布式计算框架 | 内置 Map-Reduce 通用分布式计算框架，用户可通过脚本实现高效分布式算法 | high |
| DophinDB | 函数库规模 | 内置1600+函数，涵盖数据库运维、SQL引擎、权限管理、任务管理、流计算、窗口计算、统计计算、分布式计算、机器学习等方面 | high |
| DophinDB | 数据模型（多模） | 支持时间序列模型和传统关系型数据模型 | high |
| DophinDB | 存算分离架构 | 数据节点负责写入与存储；计算节点负责计算任务 | high |
| DophinDB | 弹性扩展 | 支持不停机扩展集群节点与资源 | high |
| DophinDB | 生态兼容性 | 生态兼容性良好：丰富的 API 生态和插件生态 | low |
| DolphinDB | 架构组成（文中列举） | 核心为分布式集群系统，内置分布式文件系统、分布式计算、分布式数据库、流计算引擎和脚本语言模块 | high |
| DolphinDB | 一站式能力（文中列举） | 可一站式提供分布式文件系统、分布式计算、内存数据库、消息队列、流计算等功能 | high |
| DolphinDB | 使用方式（能力范围） | 用户可以直接在数据库中进行复杂的编程和运算 | medium |
| DolphinDB 融合架构设计 | 价值主张 | 可提供综合解决方案，具有高性能和低维护成本优势 | low |
| DolphinDB 部署 | 系统整合与成本 | 无需使用多个供应商系统；只需部署DolphinDB即可实现快速开发并降低大数据管理与分析系统综合成本 | medium |
| DolphinDB（物联网场景） | 存储策略 | 针对物联网结构化数据，采取结构化存储而非KV存储 | high |
| DolphinDB（物联网场景） | 表设计能力 | 创建数据库表时支持指定排序列；同一排序列数据在分区内按顺序紧密排列 | high |
| DolphinDB（物联网场景） | 查询性能效果（表述） | 查询单个设备某时间段数据时，查询性能有数量级提升（与更好的存储算法结合） | low |
| DolphinDB（物联网场景） | 资源需求影响（表述） | 插入查询性能提升可极大减少系统所需计算资源 | low |
| DolphinDB（物联网场景） | 存储形态 | 采取列式存储，将同一物理量在多个时间点的值连续存放以提高压缩效率 | high |
| DolphinDB | 压缩方法示例 | 针对不同数据类型采取不同压缩方法：LZ4、delta of delta、字典压缩等 | high |
| DolphinDB | 大数据处理组件能力（文中列举） | 提供数据库、缓存、消息队列、流式计算等系列功能 | high |
| 物联网大数据平台使用DolphinDB | 可替代组件（建议） | 可考虑抛弃 Kafka、HDFS、HBase、Spark、Flink 和 Redis 等组件以简化平台设计 | medium |
| 使用DolphinDB简化架构 | 效果（表述） | 可降低研发成本，使系统更健壮且数据一致性更有保证 | low |
| DolphinDB | 内置函数数量（表述） | 目前包含1600多个内置函数 | high |
| DolphinDB | 内置函数适用范围（文中列举） | 适用于多种数据类型（数值、时间、字符串）、数据结构（向量、矩阵、集合、字典、表）和系统调用（文件、数据库、分布式计算） | high |
| DolphinDB | 函数类别（文中列举） | 包括数学、统计、逻辑、字符串、时间、数据操作、窗口、连接、高阶、元编程/分布式计算、文件/路径、数据库、流计算、系统管理、批处理作业、定时任务、性能监控、用户权限管理等 | high |
| DolphinDB | SQL内可用函数 | 大部分函数可用在SQL语句中，可完成多种聚合计算和滑动窗口计算 | high |
| DolphinDB | 聚合/窗口计算示例 | 示例包括平均值、加权平均、最小二乘回归系数估计、相关性、计数、协方差、最大最小值、中位数、百分位数、标准差、方差、求和、加权求和、求积、排序等窗口函数 | high |
| DolphinDB | 函数应用场景（文中列举） | 通常用于分区排序、动态 group by、求 top N、累积计算等应用 | medium |
| DolphinDB | 语言设计来源（表述） | 从流行的 Python 和 SQL 语言汲取灵感，设计了大数据处理脚本语言 | medium |
| DolphinDB | 编程范式支持（文中列举） | 支持命令式、向量化、函数化、SQL、远程过程调用（RPC）和元编程等 | high |
| DolphinDB | 学习成本（表述） | 使用起来像 Python + SQL，基本不需要学习成本 | low |
| DolphinDB | 开发接口/语言 | 支持C/C++、Java、Python、Go等语言开发接口；支持JDBC；支持RESTful接口 | high |
| DolphinDB（数据采集侧） | 已支持工具（文中列举） | Telegraf、Kafka、MQTT、OPC等 | high |
| DolphinDB（应用侧） | 已支持工具（文中列举） | Grafana可视化工具以及一些BI工具 | high |
| DolphinDB | 与第三方工具对接方式（表述） | 由于支持JDBC接口，容易实现与第三方工具的接口，且可预见更多工具将被无缝集成 | low |
| 运维监测场景（DolphinDB + Telegraf + Grafana） | 搭建方式与结果（表述） | 无需写代码；配置好Telegraf、Grafana与DolphinDB即可迅速搭建高效运维监测平台 | medium |
| DolphinDB融合架构（配图说明） | 覆盖场景（说明中列举） | 包含SCADA系统应用优势、智能运维、工业制造、智慧城市、智能交通、工业物联网平台等示意 | medium |