㈠ 百度雲時序資料庫的數據可以備份到哪裡
目前網路雲的時序資料庫的數據可以備份到網路雲對象存儲BOS。
當然什麼時序資料庫都可以備份到對象存儲中。
對象存儲主要提供穩定、安全、高效、高可擴展的雲存儲服務。可以將任意數量和形式的非結構化數據存入BOS，並對數據進行管理和處理。BOS支持標准、低頻、冷存儲等多種存儲類型，滿足您各類場景的存儲需求。
㈡ 移動雲的時序資料庫究竟是什麼
是一款不用搭建、不用運維、還可以彈性伸縮的，主要用來處理海量時序監控數據的在 線資料庫服務，一般用在物聯網、互聯網等設備/機器/感測器類監控場景。
㈢ 時序資料庫是什麼解決什麼問題的主要應用那些行業
時序資料庫是一種按照時間存儲的資料庫。
解決是海量數據的高效插入查詢。
應用在互聯網的大規模數據統計分析上面，物聯網的信息收集方面。
時間點對於時序資料庫非常重要，而高吞吐量決定了它存在的價值。
㈣ Spring Boot中使用時序資料庫InfluxDB
除了最常用的關系資料庫和緩存之外，之前我們已經介紹了在Spring Boot中如何配置和使用 MongoDB 、 LDAP 這些存儲的案例。接下來，我們繼續介紹另一種特殊的資料庫：時序資料庫InfluxDB在Spring Boot中的使用。
什麼是時序資料庫？全稱為時間序列資料庫。時間序列資料庫主要用於指處理帶時間標簽（按照時間的順序變化，即時間序列化）的數據，帶時間標簽的數據也稱為時間序列數據。時間序列數據主要由電力行業、化工行業等各類型實時監測、檢查與分析設備所採集、產生的數據，這些工業數據的典型特點是：產生頻率快（每一個監測點一秒鍾內可產生多條數據）、嚴重依賴於採集時間（每一條數據均要求對應唯一的時間）、測點多信息量大（常規的實時監測系統均有成千上萬的監測點，監測點每秒鍾都產生數據，每天產生幾十GB的數據量）。雖然關系型資料庫也可以存儲基於時間序列的數據，但由於存儲結構上的劣勢，使得這些數據無法高效地實現高頻存儲和查詢統計，因此就誕生了一種專門針對時間序列來做存儲和優化的資料庫，以滿足更高的效率要求。(參考：網路：時序資料庫https://ke..com/item/%E6%97%B6%E5%BA%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/922671）
InfluxDB就是目前比較流行的開源時序資料庫（官網地址：https://www.influxdata.com/），我們比較常見的使用場景就是一些與時間相關的高頻的數據記錄和統計需要，比如：監控數據的存儲和查詢。
在進行下面的動手環節之前，先了解一下InfluxDB中的幾個重要名詞：
其中，一個Point由三個部分組成：
在了解了什麼是時序資料庫以及InfluxDB一些基礎概念之後，下面我們通過一個簡單的定時上報監控數據的小案例，進一步理解InfluxDB的基礎配置、數據組織和寫入操作！
第一步 ：創建一個基礎的Spring Boot項目（如果您還不會，可以參考這篇文章：快速入門（https://blog.didispace.com/spring-boot-learning-21-1-1/）
第二步 ：在 pom.xml 中引入influx的官方SDK
注意：這里因為Spring Boot 2.x版本的parent中有維護InfluxDB的SDK版本，所以不需要手工指明版本信息。如果使用的Spring Boot版本比較老，那麼可能會缺少version信息，就需要手工寫了。
第三步 ：配置要連接的influxdb信息
三個屬性分別代表：連接地址、用戶名、密碼。到這一步，基礎配置就完成了。
注意：雖然沒有spring data的支持，但spring boot 2.x版本中也實現了InfluxDB的自動化配置，所以只需要寫好配置信息，就可以使用了。具體配置屬性可以查看源碼： org.springframework.boot.autoconfigure.influx.InfluxDbProperties 。
第四步 ：創建定時任務，模擬上報數據，並寫入InfluxDB
第一步 ：啟動InfluxDB，並通過命令行准備好要使用的資料庫，主要涉及的命令如下；
第二步 ：啟動Spring Boot應用，在定時任務的作用下，我們會看到類似下面的日誌：
第三步 ：通過命令，查看一下InfluxDB中是否已經存在這些數據
可以看到，已經存在與日誌中一樣的數據了。
本文的完整工程可以查看下面倉庫中 2.x 目錄下的 chapter6-3 ：
㈤ QT存儲日誌用資料庫還是txt文本
QT存儲日誌用資料庫還是txt文本是需要具體問題具體分析的，因為如果小量的寫資料庫沒事。如果是大量的，肯定寫文件好。匯總後寫程序導入資料庫。還有一種方法是寫redis等內存資料庫，並累積數量後觸發合並寫入資料庫操作。
並且如果這個日誌是需要定期分析的，寫在資料庫里更方便處理；反之只是留檔，就存文件里 但2種方式都要注意寫操作的頻率。
絕對不能產生一行寫一行，中間加一個內存隊列來過渡，比如memcache，有新日誌就加入隊列，然後做個定時器去批量寫入文件並清空隊列，同時也規避文件沖突了。
QT存儲中大端模式和小端模式是：
對於long long a 和 struct{ char a;short b;int c;}二者同樣占據了8個位元組的空間，在存儲上，後者則是先存儲一個char，空一個位元組，然後按照大端/小端模式存儲short，最後按照大端/小端模式存儲int。
在我們日常使用的x86架構的計算機中（其他類別的可能會採用大端模式或可配置模式，可以通過查閱資料或者用下文的代碼進行測試），都是使用的小端模式，而網路位元組序是大端模式的。
這就使得在網路通信時進行位元組序的轉換變得極為重要。比方說，通信雙方規定了了通信頭為一個4位元組的魔數（Magic Number），而一方按著大端序的模式發送。
一方按著小端序的模式解讀，那麼兩方的通信就會失敗。如果沒有這個魔數，而在內部的數據中出現這樣的問題則會更加的麻煩。
㈥ python常用的資料庫有哪些
主流的關系型資料庫：
1. Mysql：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。
2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。
3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。
4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。
非關系型資料庫
Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。
Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。
面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：
MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。
㈦ 日誌文件的寫志數據如何存儲
日誌記錄方式可以提供我們足夠多定位問題的依據。對於一些復雜系統，例如資料庫，日誌可以承擔數據備份、同步作用，很多分布式資料庫都採用「write-ahead」方案，在節點數據同步時通過日誌文件恢復數據。
日誌文件是不推薦和資料庫存儲在同一個硬碟的，因為一旦硬碟壞了就會一起死掉。當然，如果已經使用了帶容錯的RAID，甚至是盤櫃之類的設備，那麼可以放在一起沒有太大問題。
如果先寫資料庫，後寫日誌，但是在剛好寫了資料庫而未寫日誌的時候崩潰了，那麼根據日誌恢復出來的資料庫就少了一條記錄
㈧ 時序資料庫是啥跟普通資料庫有啥區別
時序資料庫是移動雲研發的一款專注於處理海量時序監控數據的在 線資料庫服務，和普通資料庫相比，儲存空間更大，數據保存起來更安全！
㈨ 再不懂時序就OUT啦！阿里雲資料庫InfluxDB正式商業化
阿里雲資料庫 InfluxDB® 版已於近日正式啟動商業化 。 雲資料庫 InfluxDB® 是基於當前最流行的開源資料庫 InfluxDB 提供的在線資料庫服務，相比較開源具有免運維，穩定可靠，可彈性伸縮的優勢，廣泛應用於互聯網基礎資源監控，容器監控，業務運營監控分析，物聯網設備遠程實時監控，工業安全生產監控，生產質量評估和故障回溯。提供時序數據自動化採集，壓縮存儲，類SQL查詢，多維聚合計算和數據可視化分析能力。點擊關注，InfluxDB 商業化活動
時序數據和企業業務密切相關，不可或缺。任何一家企業都需要一套高效的運維系統保證實時發現應用和業務問題，通過監控，故障告警的手段，進行故障定位，保證在線業務的穩定，減少不可用時常。業務運營人員依賴運營系統，保證有充足的數據進行業務分析判斷，便於更准確的做出業務決策。物聯網企業和工業企業都需要能夠實時掌握設備的運行狀態，對生產過程進行監控，實時判故障預警，故障定位，故障回溯以及業務。以上業務場景都需要時序數據作為「數據證據」來表示指標「變化」過程，進而達到告警，診斷，修復和預測的業務目的。
時序數據很簡單，構成具有三個要素，主體，時間戳，和指標數據。比如： xxx公司（主體）2019年8月26日上午10時，11時， 12時（時間戳）的股價分別是：160 USD，165 USD，180 USD（指標值）。概括來說，區別於關系資料庫關心的是「最終結果」。時序數據表示的是資產或者過程是如何隨著時間變化的，體現的是「變化」的過程價值。
時序數據主要應用在：運維監控，運營分析，設備監控，BI分析，工業安全生產監控場景。這些場景上，產生的核心數據是時序數據，業務特徵表現在 寫多讀少 ，無事務性要求，數據分析強關聯時間維度，且實時性要求高。
時序資料庫針對時序數據業務特徵進行針對性的數據存儲結構設計，以及存儲方式的優化，在監控等時序業務場景下數據的寫入，讀取，分析能力相比較傳統的關系型資料庫如 MySQL ，具有百倍的性能提升。
從數據存儲架構上看，關系資料庫通常按照行來記錄一條時間記錄數據，且順序記錄之間無主體關聯性，單個主體的記錄數據隨機分散在多行，如果是分布式資料庫甚至分布在多個分分庫上，記錄之間也沒有時間順序組織數據，連續時間戳的數據，分散在不連續的存儲上，這樣就造成按照主體和時間維度的數據寫入和存儲的效率大大降低。
而時序資料庫按照主體為維度進行數據存儲和索引，完全按照業務使用場景組織數據，相同主體指標數據組織在一起，並且按照時間為度進行分片存儲，只需要獲取主體信息和時間分片信息就可以順序進行寫入和讀取操作。單次IO請求磁碟尋道的時間和獲取數據量比關系資料庫尋道的效率和獲取數據量都要高，查詢的時間區間越大，查詢主體越多，數據越多，效率差異越大，整體性能比關系資料庫要高出十倍甚至百倍。
雲InfluxDB® 相比較開源InfluxDB 優勢明顯。 雲InfluxDB 提供雲服務的方式，有行業頂級的專家支持服務，具有 免安裝，免運維，穩定性高，數據高可靠的優勢。使用雲存儲的方案，數據多副本存儲，數據可靠性達到99.9999% 。
自建快速遷移上雲
雲 InfluxDB 提供了快速遷雲的工具，只需動動滑鼠就可以完成自建InfluxDB 到 雲 InfluxDB 的遷移。
類SQL 開發友好，快速上手
阿里雲 InfluxDB 完全兼容開源 InfluxDB ，面向開發友好， 為了方便傳統關系資料庫開發者能夠快速適應Influx DB開發， 提供給了類 SQL的查詢語言 InfluxQL，在提供強大的時序分析能力的基礎上，最大程度的沿用了SQL的開發模式，使得學習成本大大降低。
集成數據採集，搭建監控更簡單
阿里雲資料庫 InfluxDB 繼承了 Influx DB 良好的開源生態，具有完整的數據採集，存儲和數據可視化監控告警體系 TICK Stack 支撐。 同時相比較開源產品，提供了產品化的數據採集服務，只需在控制台進行幾步簡單操作，「0」 代碼完成各類監控源的監控數據自動採集。
雲InfluxDB® 金融高可用版即將推出
服務的高可靠和數據一致性對金融類企業至關重要，開源的InfluxDB 沒有提供高可靠的HA 版本，阿里雲InfluxDB 針對金融，保險，銀行，涉及數據和服務高可靠的研發了 HA高可用版本， 目前正在商業化上線的過程中，不久就可上線提供服務。
雲InfluxDB® 商業化限時優惠
㈩ 什麼樣的日誌適合存儲在redis
1.Redis是什麼這個問題的結果影響了我們怎麼用Redis。如果你認為Redis是一個keyvaluestore,那可能會用它來代替MySQL；如果認為它是一個可以持久化的cache,可能只是它保存一些頻繁訪問的臨時數據。Redis是REmoteDIctionaryServer的縮寫，在Redis在官方網站的的副標題是Apersistentkey-valuedatabasewithbuilt-innetinterfacewritteninANSI-CforPosixsystems，這個定義偏向keyvaluestore。還有一些看法則認為Redis是一個memorydatabase，因為它的高性能都是基於內存操作的基礎。另外一些人則認為Redis是一個datastructureserver，因為Redis支持復雜的數據特性，比如List,Set等。對Redis的作用的不同解讀決定了你對Redis的使用方式。互聯網數據目前基本使用兩種方式來存儲，關系資料庫或者keyvalue。但是這些互聯網業務本身並不屬於這兩種數據類型，比如用戶在社會化平台中的關系，它是一個list，如果要用關系資料庫存儲就需要轉換成一種多行記錄的形式，這種形式存在很多冗餘數據，每一行需要存儲一些重復信息。如果用keyvalue存儲則修改和刪除比較麻煩，需要將全部數據讀出再寫入。Redis在內存中設計了各種數據類型，讓業務能夠高速原子的訪問這些數據結構，並且不需要關心持久存儲的問題，從架構上解決了前面兩種存儲需要走一些彎路的問題。2.Redis不可能比Memcache快很多開發者都認為Redis不可能比Memcached快，Memcached完全基於內存，而Redis具有持久化保存特性，即使是非同步的，Redis也不可能比Memcached快。但是測試結果基本是Redis占絕對優勢。一直在思考這個原因，目前想到的原因有這幾方面。Libevent。和Memcached不同，Redis並沒有選擇libevent。Libevent為了迎合通用性造成代碼龐大(目前Redis代碼還不到libevent的1/3)及犧牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中兩個文件修改實現了自己的epolleventloop(4)。業界不少開發者也建議Redis使用另外一個libevent高性能替代libev，但是作者還是堅持Redis應該小巧並去依賴的思路。一個印象深刻的細節是編譯Redis之前並不需要執行./configure。CAS問題。CAS是Memcached中比較方便的一種防止競爭修改資源的方法。CAS實現需要為每個cachekey設置一個隱藏的castoken，cas相當value版本號，每次set會token需要遞增，因此帶來CPU和內存的雙重開銷，雖然這些開銷很小，但是到單機10G+cache以及QPS上萬之後這些開銷就會給雙方相對帶來一些細微性能差別(5)。3.單台Redis的存放數據必須比物理內存小Redis的數據全部放在內存帶來了高速的性能，但是也帶來一些不合理之處。比如一個中型網站有100萬注冊用戶，如果這些資料要用Redis來存儲，內存的容量必須能夠容納這100萬用戶。但是業務實際情況是100萬用戶只有5萬活躍用戶，1周來訪問過1次的也只有15萬用戶，因此全部100萬用戶的數據都放在內存有不合理之處，RAM需要為冷數據買單。這跟操作系統非常相似，操作系統所有應用訪問的數據都在內存，但是如果物理內存容納不下新的數據，操作系統會智能將部分長期沒有訪問的數據交換到磁碟，為新的應用留出空間。現代操作系統給應用提供的並不是物理內存，而是虛擬內存(VirtualMemory)的概念。基於相同的考慮，Redis2.0也增加了VM特性。讓Redis數據容量突破了物理內存的限制。並實現了數據冷熱分離。4.Redis的VM實現是重復造輪子Redis的VM依照之前的epoll實現思路依舊是自己實現。但是在前面操作系統的介紹提到OS也可以自動幫程序實現冷熱數據分離，Redis只需要OS申請一塊大內存，OS會自動將熱數據放入物理內存，冷數據交換到硬碟，另外一個知名的「理解了現代操作系統(3)」的Varnish就是這樣實現，也取得了非常成功的效果。作者antirez在解釋為什麼要自己實現VM中提到幾個原因(6)。主要OS的VM換入換出是基於Page概念，比如OSVM1個Page是4K,4K中只要還有一個元素即使只有1個位元組被訪問，這個頁也不會被SWAP,換入也同樣道理，讀到一個位元組可能會換入4K無用的內存。而Redis自己實現則可以達到控制換入的粒度。另外訪問操作系統SWAP內存區域時block進程，也是導致Redis要自己實現VM原因之一。5.用get/set方式使用Redis作為一個keyvalue存在，很多開發者自然的使用set/get方式來使用Redis，實際上這並不是最優化的使用方法。尤其在未啟用VM情況下，Redis全部數據需要放入內存，節約內存尤其重要。假如一個key-value單元需要最小佔用512位元組，即使只存一個位元組也佔了512位元組。這時候就有一個設計模式，可以把key復用，幾個key-value放入一個key中，value再作為一個set存入，這樣同樣512位元組就會存放10-100倍的容量。這就是為了節約內存，建議使用hashset而不是set/get的方式來使用Redis，詳細方法見參考文獻(7)。6.使用aof代替snapshotRedis有兩種存儲方式，默認是snapshot方式，實現方法是定時將內存的快照(snapshot)持久化到硬碟，這種方法缺點是持久化之後如果出現crash則會丟失一段數據。因此在完美主義者的推動下作者增加了aof方式。aof即appendonlymode，在寫入內存數據的同時將操作命令保存到日誌文件，在一個並發更改上萬的系統中，命令日誌是一個非常龐大的數據，管理維護成本非常高，恢復重建時間會非常長，這樣導致失去aof高可用性本意。另外更重要的是Redis是一個內存數據結構模型，所有的優勢都是建立在對內存復雜數據結構高效的原子操作上，這樣就看出aof是一個非常不協調的部分。其實aof目的主要是數據可靠性及高可用性，在Redis中有另外一種方法來達到目的：Replication。由於Redis的高性能，復制基本沒有延遲。這樣達到了防止單點故障及實現了高可用。小結要想成功使用一種產品，我們需要深入了解它的特性。Redis性能突出，如果能夠熟練的駕馭，對國內很多大型應用具有很大幫助。