数据点写入 时序数据库的数据如何导入? 目前有两种方式导入时序数据库,一种通过调用open API写入数据点;一种可以将BOS里的数据导入时序数据库,导入的文件类型为csv,具体操作请查看 连接数据库
写入数据点的gzip压缩说明 基本流程 创建TsdbDataClient。 执行writeDatapoints()方法,您需要提供要写入的数据点。 写入数据点默认开启gzip压缩。如果不需要使用gzip压缩,可参考如下代码: var useGzip = false; // 构建想要查询的queryList var datapoints = [ { "metric": "
插值查询 在查询时可以将数据进行插值,即使没有数据写入,也可以将数据按照一定的插值算法查询出来。目前支持Linear(线性插值)、Previous(按前一个值插值)、Fixed(固定值插值)三种插值算法。 Linear: Previous: Fixed: 查询时,需要设定最大写入间隔,如15min,即一个时间序列数据的最大写入间隔,TSDB认为在此间隔内必然有值。系统会尝试查找从(start -
查询操作 获取度量(Metric) 如下代码可以获取metric列表: # 获取metric列表 result = tsdb_client.get_metrics() print result.metrics 返回结果: [u'wind'] 获取域(Field) 如下代码可以获取field对象: metric = 'wind' # 要获取field所属的metric
名词解释 TSDB : Time Series Database,时序数据库,用于保存时间序列(按时间顺序变化)的海量数据。 度量(metric): 数据指标的类别,如发动机的温度、发动机转速、模拟量等。 域(field): 在指定度量下数据的子类别。即一个metric支持多个field,如metric为wind,该metric可以有两个field:direction和speed。 时间戳(tim
时间单位 相对时间的格式为 数字 时间单位 ago (如 5 days ago ),时间范围的格式为 数字 时间单位 (如 12 hours )。 其中时间单位有以下这些: 时间单位 说明 milliseconds 毫秒 millisecond 毫秒 seconds 秒 second 秒 minutes 分钟 minute 分钟 hours 小时 hour 小时 days 天 day 天 week
与天工产品对接 通过物联网核心套件IoTCore将数据写入TSDB 物联网核心套件IoTCore提供设备数据接入云端的能力,接入后的数据可写入tsdb中进行存储及查询,使用方法请 [参考文档] 。 通过物可视展示TSDB数据 物可视是基于图形用户界面的数据可视化开发工具,支持拖拽式的交互式设计器,帮助用户无门槛零编程地开发可视化应用。物可视提供对接TSDB实现数据可视化的能力,使用方法请 [参考文
安装SDK工具包 版本检测 $ npm -v // 查看npm是否正确安装 $ node -v // 检查node版本 支持的Node.js版本 4.x 5.x 安装SDK工具包 JavaScript包已经上传npm管理器,直接使用npm安装SDK的开发包。 npm install @baiducloud/sdk 然后在程序中使用: import {TsdbDataClient} from
产品概述 百度智能云时序时空数据库(Time Series Database,简称TSDB)是一种存储和管理时间序列数据的专业化数据库,为时间序列的存储提供高性能读写、低成本存储、强计算能力和多生态支持的多种能力。 在物联网场景下,TSDB有广泛的应用。 如工业生产环境下,每个厂区有大量的监测点,如果以10秒的频率发送数据,50万监测点每年会产生1.58万亿左右数据点。TSDB不仅可以轻松存储海量
聚合函数 Avg 名称 说明 支持类型 Avg 平均值,以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果 Number 请求参数 参数名称 参数类型 是否必须 说明 sampling String 可选 采样的时间长度,如 10 minutes ,若不填写则sampling为整个查询时间范围 Dev 名称 说明 支持类型 Dev 标准差,以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果 Numbe