時序數據高效讀寫

Lindorm時序引擎提供高效的并發讀寫，支持每秒百萬數據點的數據讀取及千萬數據點的寫入能力。

• 數據寫入

  支持以下方式進行數據寫入：

  • 使用SQL的INSERT語句（推薦使用JDBC）。

  • 兼容InfluxDB的寫入Line Protocol。

  • 兼容OpenTSDB協議的寫入API。

  • 支持Prometheus以Remote Storage的形式將監控數據寫入。

• 數據查詢

  支持通過SQL進行數據查詢，兼容基于OpenTSDB協議的查詢API等方式進行數據查詢。用戶也可以通過產品控制臺的數據查詢功能進行數據分組、降采樣、空間聚合等可視化數據查詢展現。

數據管理

• 數據庫管理

  時序數據的存儲以Database為粒度進行隔離。支持通過SQL對Database的時間分區間隔、冷熱分界線、數據過期時間等屬性進行設置。具體操作，請參見數據庫管理。

• 用戶和權限管理

  支持對時序數據的訪問進行用戶認證以及存儲權限鑒定。用戶可以通過SQL或控制臺對時序引擎內的用戶以及用戶權限進行管理。具體操作，請參見用戶及權限管理。

高效時序存儲技術

• 時序數據壓縮

  Lindorm時序引擎使用高效的數據壓縮技術，將單個數據點的平均使用存儲空間降為1~2個字節，可以降低90%存儲使用空間，同時加快數據寫入的速度。

• 冷數據歸檔能力

  Lindorm時序引擎支持將長期存儲的冷數據歸檔到低成本存儲介質，從而將存儲成本降低70%以上。

時序數據計算能力

Lindorm時序引擎提供專業全面的時序數據計算函數，支持降采樣、數據插值和空間聚合計算，能滿足各種復雜的業務數據查詢場景。

監控運維

Lindorm時序引擎提供實例運維系統，用戶可以實時掌握實例的運行情況、性能指標和存儲空間使用情況，并通過設置報警通道，及時發現資源瓶頸。

數據和實例安全

Lindorm時序引擎提供以下方案保證用戶數據和實例的安全：

• 提供使用VPC網絡進行訪問的實例訪問方式，充分保證實例訪問的安全性。

• 提供網絡白名單功能：您可以通過設置允許訪問實例的機器名單，進一步保證實例和數據的訪問安全。如果一臺機器在VPC內部，但不在設置的白名單內，則不能訪問實例。

• 提供了數據庫層面的用戶權限功能，從而在網絡白名單的基礎上進一步對數據訪問進行更細的權限管理。

• 數據存儲默認采用多副本策略，充分保證數據的可用性。

數據庫內機器學習

Lindorm時序引擎提供開箱即用的數據庫內機器學習服務。您可以通過SQL語句直接在數據庫內完成整個機器學習流程，挖掘更深的數據價值。

使用數據庫內機器學習服務的優勢主要體現在以下幾個方面：

• 簡單易用：無需掌握專業的機器學習知識，只需要使用標準的SQL就能完成機器學習整個流程。

• 無數據移動：無需將數據導出到外部平臺，提高效率的同時，也可以更好地應對監管需求。

• 企業級特性支持：模型和數據都存儲在數據庫內，享受數據庫成熟的企業級特性支持，如權限管理、審計、加密等。

目前支持常見的時序預測及時序異常檢測算法，具體說明，請參見數據庫內機器學習。