数字汽车和工厂大脑实践
时序数据
- 定义：时序数据是带有时间戳的数据序列，每个数据点由时间戳和值组成。
- 特性：时序数据具有不同的时间线，可通过静态属性区分。时序数据之间的关系可以通过相关性体现。
- 建模：主要有三种方式：窄表模式、宽表模式和树形模式。
MatrixDB
- 架构：超融合数据库，包含统一优化器、事务并发控制、锁管理等组件。
- 性能：支持从单节点到数百节点，处理100PB级原始数据量，提供高吞吐低延迟写入能力。
- 效果：相比传统方案，MatrixDB可节省硬件成本80%，开发效率提升100倍，性能提升6倍。
数字汽车
- 架构：采用MatrixGate作为数据入口，结合Kafka和MatrixDB实现高效数据处理。
- 数据建模：主要分为车机信号表和其他关系表，车机信号表按天分区存储，使用持续聚集实现最新值查询。
- 查询：支持多种查询，包括最新值查询、聚合查询和高级查询（如窗口函数）。
工厂大脑
- 定义：是智能制造的核心，集成数据、模型和软件。
- 架构：包括ERP、MES等系统的数据存储，以及设备相关的静态信息和指标数据。
- 查询：支持多种查询类型，包括最新值查询、聚合查询和机器学习类型查询。
- 效果：相比传统方案，MatrixDB可节省硬件成本60%，性能提升6倍。
总结
MatrixDB是一款高性能的超融合数据库，适用于数字汽车和工厂大脑的应用场景。它能够处理大规模时序数据，提供高效的查询和分析能力，帮助企业实现数据的高效管理和利用。通过统一的架构和先进的技术，MatrixDB显著提升了企业的数据处理能力和降低了硬件成本。
