Apache IoTDB 0.13：支持更复杂的工业读写与分析负载
1. 复杂工业场景
- 数据来源：物理量（航速、载荷、电量等），设备的物理量数字化记录。
- 数据模式：多样化的数据模式，如稀疏表、宽表等。
- 数据特性：高通量、乱序、数据质量差、查询定制化。
- 数据源：家用、工业用设备。
2. 技术选型探讨
- 存储模型：支持树形结构、标签模型、关系模型。
- 数据文件格式：CSV、ORC、Parquet等。
- 存储引擎：支持对齐和非对齐序列存储，允许乱序写入、覆盖、删除。
- 查询优化：预聚合信息、多级索引、高效查询。
3. 新特性介绍
- 支持复杂工业场景：适用于高通量、乱序、数据质量差等复杂场景。
- 设备模板：支持设备模板，简化管理和配置。
- 触发器+查询分析：支持多种触发器和查询分析功能，增强数据处理能力。
- 新功能：支持
SELECT ... INTO ...、REST API、多级聚合分析等。
4. 应用案例
- 气象应用：存储全国10万个地面实况观测站数据，提升数据处理性能。
- 轨道交通应用：实现车辆监控数据的高效存储和分析，节省硬件成本。
- 电力应用：构建新能源时序数据应用系统，减少运维成本。
总结
Apache IoTDB 0.13 版本在支持复杂工业场景方面进行了显著增强，包括支持多样化数据模式、高效的存储和查询优化、丰富的触发器和查询分析功能。该版本广泛应用于气象、轨道交通、电力等多个领域，展示了其在复杂工业场景中的强大适用性和高效性能。
