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常用時序數據壓縮編碼算法淺析
時序數據的概念和特點 時序數據是指時間序列數據，是按時間順序記錄的數據列。時序數據可以是時期數，也可以時點數。對於數據庫而言，時序數據一般是一系列帶有時間戳和數據值的數據點，且各列數據值類型相同、數值隨時間戳遞增（減）或在有限區間內波動。 時序數據常用壓縮編碼方式 從時序數據的特點來看，通用的壓縮算法和按行壓縮並不能很好的壓縮時序數據，因此時序數據庫大多都針對不同類型的數據按列採用不同壓縮編碼方式
KWDB 分佈式架構探究——數據分佈與特性
本期直播我們邀請到 KaiwuDB 高級研發工程師馮友旭為大家分享《KWDB 分佈式架構探究——數據分佈與特性》，點擊下方視頻觀看完整版回放 ↓↓↓ KWDB 分佈式架構探究——數據分佈與特性 📌以下為重點內容節選，點擊上方視頻查看完整版內容。 背景介紹 數據分佈在數據庫中的作用至關重要，它直接影響到數據庫系統的性能、可擴展性、可用性、管理效率和成本。特別是在處理海量數據和高併發請求的現代應用中
深度剖析：KWDB SQL 編譯與優化策略
1. 概述 KWDB 作為一款面向 AIoT 場景的分佈式多模數據庫產品，支持在同一實例同時建立時序庫和關係庫並融合處理多模數據，具備千萬級設備接入、百萬級數據秒級寫入、億級數據秒級讀取等時序數據高效處理能力，具有穩定安全、高可用、易運維等特點。 KWDB 的 SQL 引擎由解析器、優化器和執行器組成，編譯優化部分主要介紹解析器和優化器。 解析器：核心作用是將用户輸入的 SQL 語句轉換為 KWD