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过滤,数据转换等等 时序分析 专为物联网时序数据处理优化的服务,包括高压缩比的时序数据存储,高效的时序查询效率,海量时间线能力; 海量接入:海量时间线能力,最大可达亿级 时序存储:列式存储及专用压缩算法,高压缩率 高效查询:基于时间多维度聚合,近实时分析查询 数据可视化 :提供时序来自:百科
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,单实例支持超10万时间线,最大亿级时间线。通过采用列式存储布局,不同数据类型(如时间类型,浮点型)采用不同压缩算法,相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍,获得极致压缩率。支持倒排索引,相对开源OpenTSDB查询效率提升10倍以上。另外,IoT数据分析服务还提供时序数据洞察来自:百科是相对平稳。 高压缩率 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本,节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中,显著提高查询的性能。 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本,节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中,显著提高查询的性能。来自:专题
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日志读写流量包括写流量和读流量,详细说明如下: 写流量:数据(压缩后)被上传到日志服务时,按照传输的数据量计算写流量费用。 例如:原始数据量为5GB,则上传到 云日志 服务会产生1GB(压缩率20%)的写流量。 读流量:读流量暂未统计和收费。 按量付费: 读写流量费用= 写流量(GB,20%压缩率)× 每GB单价 500来自:专题通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库 RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。压缩比=备份文件占用的空间/数据文件占用的空间*100%。 备份类型 全量备份:对所有目标数据进行备份。全量备份总是备来自:专题