IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的區(qū)別
GaussDB(DWS)中的IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉是兩種不同類型產(chǎn)品，在使用上也存在一定差異，具體可參考表1進(jìn)行對(duì)比分析。
表1 IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的差異
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數(shù)倉類型
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適用場(chǎng)景
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產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
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功能特點(diǎn)
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標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉 |
融合分析業(yè)務(wù)，一體化OLAP分析場(chǎng)景。主要應(yīng)用于金融、政企、電商、能源等領(lǐng)域。 |
性價(jià)比高，使用場(chǎng)景廣泛。 支持冷熱數(shù)據(jù)分析，存儲(chǔ)、計(jì)算彈性伸縮，無限算力、無限容量等。 |
支持海量數(shù)據(jù)離線處理和交互查詢，數(shù)據(jù)規(guī)模大、復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘具有很好的性能優(yōu)勢(shì)。 |
IoT數(shù)倉 |
應(yīng)用性能監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)IoT等實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景。主要應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、自動(dòng)駕駛、系統(tǒng)監(jiān)控等行業(yè)。 |
高效的時(shí)序計(jì)算和IoT分析能力。 豐富的時(shí)序處理函數(shù)，支持實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，內(nèi)置時(shí)序算子，海量數(shù)據(jù)寫入，高壓縮以及多維度分析等能力。并且繼承標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的各種優(yōu)勢(shì)場(chǎng)景。 |
千萬時(shí)間線，秒級(jí)聚合，典型IoT場(chǎng)景下導(dǎo)入和查詢較傳統(tǒng)引擎提升數(shù)倍。 |
IoT數(shù)倉的技術(shù)特點(diǎn)
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海量數(shù)據(jù)寫入能力
? 在自動(dòng)駕駛汽車監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)），1000W量汽車每秒中將會(huì)有5000W的TPS。
? 在自動(dòng)駕駛汽車監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)），1000W量汽車每秒中將會(huì)有5000W的TPS。
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寫入平穩(wěn)、持續(xù)
?不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。
?不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。
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高壓縮率
高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本，節(jié)省硬盤的開銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中，顯著提高查詢的性能。
高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本，節(jié)省硬盤的開銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中，顯著提高查詢的性能。
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高IO專屬分布式存儲(chǔ)高IO專屬分布式存儲(chǔ)
高性能、高擴(kuò)展、高可靠，適用于性能相對(duì)較高，讀寫速率要求高，有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求應(yīng)用場(chǎng)景
高性能、高擴(kuò)展、高可靠，適用于性能相對(duì)較高，讀寫速率要求高，有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求應(yīng)用場(chǎng)景
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超高IO專屬分布式存儲(chǔ)超高IO專屬分布式存儲(chǔ)
低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景
低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景
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按需擴(kuò)容按需擴(kuò)容
可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率
可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率
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性能線性增長(zhǎng)性能線性增長(zhǎng)
支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長(zhǎng)，滿足業(yè)務(wù)需求
支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長(zhǎng)，滿足業(yè)務(wù)需求
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3副本冗余3副本冗余
數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%
數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%
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數(shù)據(jù)加密數(shù)據(jù)加密
系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全
系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全
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實(shí)時(shí)寫入新數(shù)據(jù)
時(shí)序數(shù)據(jù)的寫入是實(shí)時(shí)的，采集的數(shù)據(jù)反應(yīng)客觀信息，數(shù)據(jù)是隨著時(shí)間推進(jìn)不斷產(chǎn)生，不存在舊數(shù)據(jù)更新場(chǎng)景。
時(shí)序數(shù)據(jù)的寫入是實(shí)時(shí)的，采集的數(shù)據(jù)反應(yīng)客觀信息，數(shù)據(jù)是隨著時(shí)間推進(jìn)不斷產(chǎn)生，不存在舊數(shù)據(jù)更新場(chǎng)景。
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數(shù)據(jù)讀取概率高
最近時(shí)間的數(shù)據(jù)具有的價(jià)值更高，因此被讀取的概率高。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下，最近幾個(gè)小時(shí)或者幾天的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)最可能被訪問，而一個(gè)季度或者一年前的數(shù)據(jù)極少訪問。
最近時(shí)間的數(shù)據(jù)具有的價(jià)值更高，因此被讀取的概率高。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下，最近幾個(gè)小時(shí)或者幾天的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)最可能被訪問，而一個(gè)季度或者一年前的數(shù)據(jù)極少訪問。
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多維分析
?時(shí)序數(shù)據(jù)來自不同個(gè)體且擁有不同屬性。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下，通過對(duì)某個(gè)集群上每臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，可以查詢分析某臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量，也可以同時(shí)查詢集群總的網(wǎng)絡(luò)流量。
?時(shí)序數(shù)據(jù)來自不同個(gè)體且擁有不同屬性。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下，通過對(duì)某個(gè)集群上每臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，可以查詢分析某臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量，也可以同時(shí)查詢集群總的網(wǎng)絡(luò)流量。
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自動(dòng)備份自動(dòng)備份
預(yù)先設(shè)置好自動(dòng)備份策略，實(shí)現(xiàn)在線自動(dòng)備份
預(yù)先設(shè)置好自動(dòng)備份策略，實(shí)現(xiàn)在線自動(dòng)備份
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手動(dòng)備份手動(dòng)備份
可根據(jù)需要隨時(shí)通過控制臺(tái)或API，備份指定時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)
可根據(jù)需要隨時(shí)通過控制臺(tái)或API，備份指定時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)
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備份恢復(fù)備份恢復(fù)
支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時(shí)間點(diǎn)；可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署
支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時(shí)間點(diǎn)；可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署
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性能數(shù)據(jù)監(jiān)控性能數(shù)據(jù)監(jiān)控
可方便、實(shí)時(shí)地監(jiān)控專屬分布式存儲(chǔ)的云硬盤讀寫速率及吞吐信息
可方便、實(shí)時(shí)地監(jiān)控專屬分布式存儲(chǔ)的云硬盤讀寫速率及吞吐信息
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告警規(guī)則告警規(guī)則
自定義告警規(guī)則，后臺(tái)自動(dòng)提醒
自定義告警規(guī)則，后臺(tái)自動(dòng)提醒
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數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)共享
共享云硬盤是一種支持多個(gè)云服務(wù)器并發(fā)讀寫訪問的數(shù)據(jù)塊級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備，具備多掛載點(diǎn)、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點(diǎn)，多個(gè)云服務(wù)器可同時(shí)訪問一個(gè)云硬盤，主要應(yīng)用于需要支持集群、HA能力的關(guān)鍵企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
共享云硬盤是一種支持多個(gè)云服務(wù)器并發(fā)讀寫訪問的數(shù)據(jù)塊級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備，具備多掛載點(diǎn)、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點(diǎn)，多個(gè)云服務(wù)器可同時(shí)訪問一個(gè)云硬盤，主要應(yīng)用于需要支持集群、HA能力的關(guān)鍵企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
IoT數(shù)倉的應(yīng)用實(shí)例
IoT數(shù)倉的應(yīng)用實(shí)例
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場(chǎng)景一：創(chuàng)建時(shí)序表
1.以發(fā)電機(jī)組的場(chǎng)景作為示例，創(chuàng)建一張存儲(chǔ)發(fā)電機(jī)組采樣數(shù)據(jù)的時(shí)序表：
2.查詢當(dāng)前時(shí)間：
3.查詢默認(rèn)的分區(qū)與分區(qū)邊界：
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場(chǎng)景二：創(chuàng)建時(shí)序表（手動(dòng)設(shè)置分區(qū)邊界）
1.手動(dòng)指定分區(qū)邊界的起始值，設(shè)置默認(rèn)的分區(qū)邊界時(shí)間P1為“2022-05-30 16:32:45”、P2為“2022-05-31 16:56:12”，創(chuàng)建時(shí)序表：
2.查詢當(dāng)前時(shí)間：
3.查詢分區(qū)以及分區(qū)邊界：
