時序資料庫是去中心化存儲么
1. 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。
2. 監控系統為什麼採用時間序列資料庫
思極有容時序資料庫正是普華公司面對這一高速增長的物聯網大數據市場和技術挑戰推出的創新性的大數據處理產品，它不依賴任何第三方軟體，也不是優化或包裝了一個開源的資料庫或流式計算產品，而是在吸取眾多傳統關系型資料庫、NoSQL資料庫、流式計算引擎、消息隊列等軟體的優點之後自主開發的產品，在時序空間大數據處理上，有著自己獨到的優勢。
· 10倍以上的性能提升：定義了創新的數據存儲結構，單核每秒就能處理至少2萬次請求，插入數百萬個數據點，讀出一千萬以上數據點，比現有通用資料庫快了十倍以上。
· 硬體或雲服務成本降至1/5：由於超強性能，計算資源不到通用大數據方案的1/5；通過列式存儲和先進的壓縮演算法，存儲空間不到通用資料庫的1/10。
· 全棧時序數據處理引擎：將資料庫、消息隊列、緩存、流式計算等功能融合一起，應用無需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等軟體，大幅降低應用開發和維護的復雜度成本。
· 強大的分析功能：無論是十年前還是一秒鍾前的數據，指定時間范圍即可查詢。數據可在時間軸上或多個設備上進行聚合。臨時查詢可通過Shell, Python, R, Matlab隨時進行。
· 與第三方工具無縫連接：不用一行代碼，即可與Telegraf, Grafana, Matlab, R等工具集成。後續將支持MQTT, OPC等工具, 與BI工具也能夠無縫連接。
· 零運維成本、零學習成本：安裝、集群一秒搞定，無需分庫分表，實時備份。支持標准SQL語句，支持JDBC, RESTful連接, 支持Python/Java/C/C++/Go等開發語言, 與MySQL相似，零學習成本。
採用思極有容時序資料庫，可將典型的物聯網、車聯網、工業互聯網大數據平台的整體成本降至現有的1/5。同樣的硬體資源，思極有容時序資料庫能將系統處理能力和容量增加五倍以上。
同時，相比HBase等資料庫，使用普華思極有容時序資料庫來存儲有以下優勢:
1. 存儲空間大幅節省，估計不到HBase的1/10
2. 伺服器資源大幅節省，估計不到1/5
3. 查詢速度提高至少10倍
4. 提供異地容災備份方案
5. 支持通過標准SQL進行即席查詢
6. 數據超過保留時長，自動刪除
7. 零管理，安裝、部署、維護極其簡單，一鍵搞定
3. 數據是如何存入資料庫中的
在一些數據量比較大，而且操作資料庫頻繁的。此時需要將數據表datatable整塊的存入資料庫中。
首先得新建一個資料庫
DataTable once_rec_date = new DataTable();
這個資料庫得跟目標資料庫的列的位置和大小都得一樣。特別是類型，和位置。就是列的位置和目標資料庫的位置，順序得 一模一樣。因為都是塊存儲，所以地址什麼的都得一樣，千萬不能少一列，自增列可以空在那邊。
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資料庫入門基礎知識：
資料庫的分類
關系型資料庫： 經過數學理論驗證 可以保存現實生活中的各種關系數據， 資料庫中存儲數據以表為單位；非關系型資料庫：通常用來解決某些特定的需求如：數據緩存，高並發訪問。 存儲數據的形式有多種，舉例：Redis資料庫：通過鍵值對的形式存儲數據。
創建資料庫：CREATE DATABASE database_name
刪除資料庫：DROP DATABASEdatabase_name
選擇資料庫：USEdatabase_name
創建數據表：CREATE TABLE table_name (column_name column_type)
刪除數據表：DROP TABLE table_name
更新數據表信息：
添加表欄位：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE
使用FIRST關鍵字可以將新增列的順序調整至數據表的第一列：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE FIRST
使用AFTER關鍵字可以將新增列調整至數據表的指定列之後：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE AFTER old_column
4. 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。
5. 關系資料庫 可以做 時序資料庫嗎
這個前面的同學已經提及了facebook開源的gorilla實現beringei。我們准備在監控告警和日誌分析，調用鏈追蹤這一塊跟elasticsearch 結合起來使用。初期設想就是日誌收集到集中處理伺服器通過beringei存儲並匹配查找來進行告警通知並結合自愈腳本來動態化解決問題（當然底層集群層面通過k8s來做容量方面的動態擴展和故障遷移）。最終二次落地到elasticsearch中進行日誌分析和查找展示。後期也會通過機器學習方法來分析頻現的問題來做預期處理。
6. 要怎麼保存數據
保存數據，方法如下
1，數據分類
你要把自己想要長期有效保存的數據先分類清楚，等級劃分為核心數據、重要數據、普通數據三個類型。然後依據不同層次的數據對可靠性的要求，再制定出對應的方法。
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壓縮存儲空間
需要保存的數據可能有word、圖片、音頻、視頻等各種類型的文件，可以把其都格式轉換成空間較小的格式，這樣我們能存儲更多的數據。
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選擇存儲介質
其實保存數據有很多方法，比如光碟、硬碟、機械硬碟、網盤，所以如果您有一定資金建議您選擇更安全的存儲介質。
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定期查看
不管你存放的任何的介質中，您如果要長期保存數據，就要定期查看一下。適當的維護一下，如果有漏洞就要進行修復。
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重要的數據要備份
重要的數據不是能只有一份，你要至少備份三份。當其中一份因為意外失去之後，不至於讓你徹底失去這些數據。
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把文件直接放在文件系統上
不要再弄一個打包文件把一堆文件打了包再存，當介質發生故障時，打包文件很難恢復，而直接放在文件系統上的文件相對容易恢復一些。