㈠ 百度云时序数据库的数据可以备份到哪里
目前网络云的时序数据库的数据可以备份到网络云对象存储BOS。
当然什么时序数据库都可以备份到对象存储中。
对象存储主要提供稳定、安全、高效、高可扩展的云存储服务。可以将任意数量和形式的非结构化数据存入BOS，并对数据进行管理和处理。BOS支持标准、低频、冷存储等多种存储类型，满足您各类场景的存储需求。
㈡ 移动云的时序数据库究竟是什么
是一款不用搭建、不用运维、还可以弹性伸缩的，主要用来处理海量时序监控数据的在 线数据库服务，一般用在物联网、互联网等设备/机器/传感器类监控场景。
㈢ 时序数据库是什么解决什么问题的主要应用那些行业
时序数据库是一种按照时间存储的数据库。
解决是海量数据的高效插入查询。
应用在互联网的大规模数据统计分析上面，物联网的信息收集方面。
时间点对于时序数据库非常重要，而高吞吐量决定了它存在的价值。
㈣ Spring Boot中使用时序数据库InfluxDB
除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用 MongoDB 、 LDAP 这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
什么是时序数据库？全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。虽然关系型数据库也可以存储基于时间序列的数据，但由于存储结构上的劣势，使得这些数据无法高效地实现高频存储和查询统计，因此就诞生了一种专门针对时间序列来做存储和优化的数据库，以满足更高的效率要求。(参考：网络：时序数据库https://ke..com/item/%E6%97%B6%E5%BA%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/922671）
InfluxDB就是目前比较流行的开源时序数据库（官网地址：https://www.influxdata.com/），我们比较常见的使用场景就是一些与时间相关的高频的数据记录和统计需要，比如：监控数据的存储和查询。
在进行下面的动手环节之前，先了解一下InfluxDB中的几个重要名词：
其中，一个Point由三个部分组成：
在了解了什么是时序数据库以及InfluxDB一些基础概念之后，下面我们通过一个简单的定时上报监控数据的小案例，进一步理解InfluxDB的基础配置、数据组织和写入操作！
第一步 ：创建一个基础的Spring Boot项目（如果您还不会，可以参考这篇文章：快速入门（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：这里因为Spring Boot 2.x版本的parent中有维护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版本比较老，那么可能会缺少version信息，就需要手工写了。
第三步 ：配置要连接的influxdb信息
三个属性分别代表：连接地址、用户名、密码。到这一步，基础配置就完成了。
注意：虽然没有spring data的支持，但spring boot 2.x版本中也实现了InfluxDB的自动化配置，所以只需要写好配置信息，就可以使用了。具体配置属性可以查看源码： org.springframework.boot.autoconfigure.influx.InfluxDbProperties 。
第四步 ：创建定时任务，模拟上报数据，并写入InfluxDB
第一步 ：启动InfluxDB，并通过命令行准备好要使用的数据库，主要涉及的命令如下；
第二步 ：启动Spring Boot应用，在定时任务的作用下，我们会看到类似下面的日志：
第三步 ：通过命令，查看一下InfluxDB中是否已经存在这些数据
可以看到，已经存在与日志中一样的数据了。
本文的完整工程可以查看下面仓库中 2.x 目录下的 chapter6-3 ：
㈤ QT存储日志用数据库还是txt文本
QT存储日志用数据库还是txt文本是需要具体问题具体分析的，因为如果小量的写数据库没事。如果是大量的，肯定写文件好。汇总后写程序导入数据库。还有一种方法是写redis等内存数据库，并累积数量后触发合并写入数据库操作。
并且如果这个日志是需要定期分析的，写在数据库里更方便处理；反之只是留档，就存文件里 但2种方式都要注意写操作的频率。
绝对不能产生一行写一行，中间加一个内存队列来过渡，比如memcache，有新日志就加入队列，然后做个定时器去批量写入文件并清空队列，同时也规避文件冲突了。
QT存储中大端模式和小端模式是：
对于long long a 和 struct{ char a;short b;int c;}二者同样占据了8个字节的空间，在存储上，后者则是先存储一个char，空一个字节，然后按照大端/小端模式存储short，最后按照大端/小端模式存储int。
在我们日常使用的x86架构的计算机中（其他类别的可能会采用大端模式或可配置模式，可以通过查阅资料或者用下文的代码进行测试），都是使用的小端模式，而网络字节序是大端模式的。
这就使得在网络通信时进行字节序的转换变得极为重要。比方说，通信双方规定了了通信头为一个4字节的魔数（Magic Number），而一方按着大端序的模式发送。
一方按着小端序的模式解读，那么两方的通信就会失败。如果没有这个魔数，而在内部的数据中出现这样的问题则会更加的麻烦。
㈥ python常用的数据库有哪些
主流的关系型数据库：
1. Mysql：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。
2. SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。
3. Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。
4. Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time
scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。
非关系型数据库
Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。
Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。
面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：
MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。
㈦ 日志文件的写志数据如何存储
日志记录方式可以提供我们足够多定位问题的依据。对于一些复杂系统，例如数据库，日志可以承担数据备份、同步作用，很多分布式数据库都采用“write-ahead”方案，在节点数据同步时通过日志文件恢复数据。
日志文件是不推荐和数据库存储在同一个硬盘的，因为一旦硬盘坏了就会一起死掉。当然，如果已经使用了带容错的RAID，甚至是盘柜之类的设备，那么可以放在一起没有太大问题。
如果先写数据库，后写日志，但是在刚好写了数据库而未写日志的时候崩溃了，那么根据日志恢复出来的数据库就少了一条记录
㈧ 时序数据库是啥跟普通数据库有啥区别
时序数据库是移动云研发的一款专注于处理海量时序监控数据的在 线数据库服务，和普通数据库相比，储存空间更大，数据保存起来更安全！
㈨ 再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化
阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可弹性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动
时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。
时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。
时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。
时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。
从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。
而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取操作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。
云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有 免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到99.9999% 。
自建快速迁移上云
云 InfluxDB 提供了快速迁云的工具，只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB 到 云 InfluxDB 的迁移。
类SQL 开发友好，快速上手
阿里云 InfluxDB 完全兼容开源 InfluxDB ，面向开发友好， 为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发， 提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL，在提供强大的时序分析能力的基础上，最大程度的沿用了SQL的开发模式，使得学习成本大大降低。
集成数据采集，搭建监控更简单
阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单操作，“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。
云InfluxDB® 金融高可用版即将推出
服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要，开源的InfluxDB 没有提供高可靠的HA 版本，阿里云InfluxDB 针对金融，保险，银行，涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本， 目前正在商业化上线的过程中，不久就可上线提供服务。
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㈩ 什么样的日志适合存储在redis
1.Redis是什么这个问题的结果影响了我们怎么用Redis。如果你认为Redis是一个keyvaluestore,那可能会用它来代替MySQL；如果认为它是一个可以持久化的cache,可能只是它保存一些频繁访问的临时数据。Redis是REmoteDIctionaryServer的缩写，在Redis在官方网站的的副标题是Apersistentkey-valuedatabasewithbuilt-innetinterfacewritteninANSI-CforPosixsystems，这个定义偏向keyvaluestore。还有一些看法则认为Redis是一个memorydatabase，因为它的高性能都是基于内存操作的基础。另外一些人则认为Redis是一个datastructureserver，因为Redis支持复杂的数据特性，比如List,Set等。对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式。互联网数据目前基本使用两种方式来存储，关系数据库或者keyvalue。但是这些互联网业务本身并不属于这两种数据类型，比如用户在社会化平台中的关系，它是一个list，如果要用关系数据库存储就需要转换成一种多行记录的形式，这种形式存在很多冗余数据，每一行需要存储一些重复信息。如果用keyvalue存储则修改和删除比较麻烦，需要将全部数据读出再写入。Redis在内存中设计了各种数据类型，让业务能够高速原子的访问这些数据结构，并且不需要关心持久存储的问题，从架构上解决了前面两种存储需要走一些弯路的问题。2.Redis不可能比Memcache快很多开发者都认为Redis不可能比Memcached快，Memcached完全基于内存，而Redis具有持久化保存特性，即使是异步的，Redis也不可能比Memcached快。但是测试结果基本是Redis占绝对优势。一直在思考这个原因，目前想到的原因有这几方面。Libevent。和Memcached不同，Redis并没有选择libevent。Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(目前Redis代码还不到libevent的1/3)及牺牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件修改实现了自己的epolleventloop(4)。业界不少开发者也建议Redis使用另外一个libevent高性能替代libev，但是作者还是坚持Redis应该小巧并去依赖的思路。一个印象深刻的细节是编译Redis之前并不需要执行./configure。CAS问题。CAS是Memcached中比较方便的一种防止竞争修改资源的方法。CAS实现需要为每个cachekey设置一个隐藏的castoken，cas相当value版本号，每次set会token需要递增，因此带来CPU和内存的双重开销，虽然这些开销很小，但是到单机10G+cache以及QPS上万之后这些开销就会给双方相对带来一些细微性能差别(5)。3.单台Redis的存放数据必须比物理内存小Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能，但是也带来一些不合理之处。比如一个中型网站有100万注册用户，如果这些资料要用Redis来存储，内存的容量必须能够容纳这100万用户。但是业务实际情况是100万用户只有5万活跃用户，1周来访问过1次的也只有15万用户，因此全部100万用户的数据都放在内存有不合理之处，RAM需要为冷数据买单。这跟操作系统非常相似，操作系统所有应用访问的数据都在内存，但是如果物理内存容纳不下新的数据，操作系统会智能将部分长期没有访问的数据交换到磁盘，为新的应用留出空间。现代操作系统给应用提供的并不是物理内存，而是虚拟内存(VirtualMemory)的概念。基于相同的考虑，Redis2.0也增加了VM特性。让Redis数据容量突破了物理内存的限制。并实现了数据冷热分离。4.Redis的VM实现是重复造轮子Redis的VM依照之前的epoll实现思路依旧是自己实现。但是在前面操作系统的介绍提到OS也可以自动帮程序实现冷热数据分离，Redis只需要OS申请一块大内存，OS会自动将热数据放入物理内存，冷数据交换到硬盘，另外一个知名的“理解了现代操作系统(3)”的Varnish就是这样实现，也取得了非常成功的效果。作者antirez在解释为什么要自己实现VM中提到几个原因(6)。主要OS的VM换入换出是基于Page概念，比如OSVM1个Page是4K,4K中只要还有一个元素即使只有1个字节被访问，这个页也不会被SWAP,换入也同样道理，读到一个字节可能会换入4K无用的内存。而Redis自己实现则可以达到控制换入的粒度。另外访问操作系统SWAP内存区域时block进程，也是导致Redis要自己实现VM原因之一。5.用get/set方式使用Redis作为一个keyvalue存在，很多开发者自然的使用set/get方式来使用Redis，实际上这并不是最优化的使用方法。尤其在未启用VM情况下，Redis全部数据需要放入内存，节约内存尤其重要。假如一个key-value单元需要最小占用512字节，即使只存一个字节也占了512字节。这时候就有一个设计模式，可以把key复用，几个key-value放入一个key中，value再作为一个set存入，这样同样512字节就会存放10-100倍的容量。这就是为了节约内存，建议使用hashset而不是set/get的方式来使用Redis，详细方法见参考文献(7)。6.使用aof代替snapshotRedis有两种存储方式，默认是snapshot方式，实现方法是定时将内存的快照(snapshot)持久化到硬盘，这种方法缺点是持久化之后如果出现crash则会丢失一段数据。因此在完美主义者的推动下作者增加了aof方式。aof即appendonlymode，在写入内存数据的同时将操作命令保存到日志文件，在一个并发更改上万的系统中，命令日志是一个非常庞大的数据，管理维护成本非常高，恢复重建时间会非常长，这样导致失去aof高可用性本意。另外更重要的是Redis是一个内存数据结构模型，所有的优势都是建立在对内存复杂数据结构高效的原子操作上，这样就看出aof是一个非常不协调的部分。其实aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。小结要想成功使用一种产品，我们需要深入了解它的特性。Redis性能突出，如果能够熟练的驾驭，对国内很多大型应用具有很大帮助。