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- 時序知識圖譜 內(nèi)容精選 換一換
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主流時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 主流時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？主流時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設(shè)計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺?？?0倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復(fù)雜度。來自：專題幫助文檔 GaussDB 時序引擎 當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持。 enable_tsdb 參數(shù)說明：是否開啟時序數(shù)據(jù)庫特性。 該參數(shù)屬于POSTMASTER類型參數(shù)，請參考表1中對應(yīng)設(shè)置方法進行設(shè)置。 取值范圍：布爾型 on：表示打開時序數(shù)據(jù)庫特性功能。 off：表示關(guān)閉時序數(shù)據(jù)庫特性功能。來自：專題
- 時序知識圖譜 相關(guān)內(nèi)容
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TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？核心代碼，包括集群功能全部開源。專為物聯(lián)網(wǎng)時序大數(shù)據(jù)設(shè)計和優(yōu)化的存儲計算引擎。TDengine核心為超高性能的時序數(shù)據(jù)庫，同時提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流來自：專題免費時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 免費時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？免費的時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設(shè)計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺。快10倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復(fù)雜度。來自：專題
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數(shù)據(jù)開發(fā)更快——模型感知，資產(chǎn)/設(shè)備模型貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)全流程，提升數(shù)據(jù)分析效率；支持批量/模板驅(qū)動/知識圖譜等快速建模能力，預(yù)置豐富IoT流分析算子，圖形化開發(fā)體驗；快捷的多維時序洞察能力，開箱即用；IoT全場景分析能力一站式開發(fā)。 應(yīng)用構(gòu)建更快——支持豐富的開放接口，包括REST來自：百科![]()
時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 是一款基于華為自研的計算存儲分離架構(gòu)，兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時序數(shù)據(jù)庫。本文問您介紹influx場景的時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢、時序數(shù)據(jù)庫常見問題等內(nèi)容 產(chǎn)品詳情 立即使用 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB來自：專題![]()
接口是一款采用計算存儲分離架構(gòu)，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時序數(shù)據(jù)庫。適用于運維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用計算存儲分離架構(gòu)，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時序數(shù)據(jù)庫。適用于運維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場景 產(chǎn)品詳情來自：專題![]()
相關(guān)推薦 KBQA簡介 創(chuàng)建圖譜簡介 應(yīng)用場景:知識圖譜應(yīng)用 概述 什么是知識圖譜服務(wù):功能介紹 構(gòu)建知識圖譜簡介:功能介紹 創(chuàng)建問答模板:配置問答模板（交互） 融合驗證:背景介紹 什么是知識融合 增量更新圖譜:增量更新圖譜 如何訪問知識圖譜 API概覽 如何增量更新圖譜:增量更新圖譜來自：百科![]()
U機型相關(guān)，請以實際環(huán)境為準。 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx實例狀態(tài) 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口實例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫實例的運行情況。可以通過管理控制臺查看數(shù)據(jù)庫實例狀態(tài)。您可以通過本章查看想了解的時序數(shù)據(jù)庫實例狀態(tài) 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx使用規(guī)范和建議來自：專題![]()
GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉提供自研的時序引擎，提供擴展的時序場景語法，以及分區(qū)管理、時序計算、時序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能，基于時序表提供時序計算能力。 GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉提供自研的時序引擎，提供擴展的時序場景語法，以及分區(qū)管理、時序計算、時序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能，基于時序表提供時序計算能力。 demo體驗來自：專題![]()
，數(shù)據(jù)過濾，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。如下圖所示。 時序分析 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時間序列特性，如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時序數(shù)據(jù)存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級。 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率。來自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對時序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時序數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)具備時間戳（timestamp）、隨時間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個關(guān)鍵信息，同時采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達到毫秒級。 根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點，做好時序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個關(guān)鍵點：來自：百科![]()
達觀RPA是為企業(yè)實現(xiàn)流程自動化的智能辦公機器人軟件，集成NLP、 OCR 、RPA和知識圖譜等文本智能技術(shù)，降低人工成本和人為錯誤，提高運營效率，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 達觀RPA是為企業(yè)實現(xiàn)流程自動化的智能辦公機器人軟件，集成NLP、OCR、RPA和知識圖譜等文本智能技術(shù)，降低人工成本和人為錯誤，提高運營效率，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
達觀RPA是為企業(yè)實現(xiàn)流程自動化的智能辦公機器人軟件，集成NLP、OCR、RPA和知識圖譜等文本智能技術(shù)，降低人工成本和人為錯誤，提高運營效率，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 達觀RPA是為企業(yè)實現(xiàn)流程自動化的智能辦公機器人軟件，集成NLP、OCR、RPA和知識圖譜等文本智能技術(shù)，降低人工成本和人為錯誤，提高運營效率，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
轉(zhuǎn)換等等 時序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時序數(shù)據(jù)存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時間多維度聚合，近實時分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時序洞察工具，方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進行時序數(shù)據(jù)探索來自：百科![]()
，降低欺詐損失。 輿情&社會化聆聽 通過對資訊傳播、好友關(guān)系分析，識別大V及熱點話題，分析傳播路徑，增強輿情分析質(zhì)量。 知識圖譜應(yīng)用 基于 圖引擎服務(wù) 的知識圖譜，融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 該場景能幫助您實現(xiàn)以下功能。 存儲海量知識 融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，方便治理，規(guī)模可達千億級。來自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對時序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時序數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)具備時間戳（timestamp）、隨時間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個關(guān)鍵信息，同時采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達到毫秒級。 根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點，做好時序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個關(guān)鍵點：來自：百科![]()
對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時序特征：按照時間維度上報、存儲、查詢數(shù)據(jù)?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時序數(shù)據(jù)洞察工具explorer，提供了開箱即用的時序洞察能力，無需任何開發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進行洞來自：百科![]()
對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時序特征：按照時間維度上報、存儲、查詢數(shù)據(jù)?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時序數(shù)據(jù)洞察工具explorer，提供了開箱即用的時序洞察能力，無需任何開發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進行洞來自：百科![]()
寫能力，適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及時序數(shù)據(jù)的存儲和查詢應(yīng)用。 產(chǎn)品優(yōu)勢 HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架構(gòu)高可用，存儲和計算分離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB來支持時序數(shù)據(jù)的高效存儲與查詢。對OpenTSDB源碼深來自：百科
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