時序數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)可以解決多重共線性。請參考以下時序 數(shù)據(jù)庫白皮書，一個罕見的進(jìn)一步分類數(shù)據(jù)庫市場分析報告目錄數(shù)據(jù)庫分類維度:關(guān)系型/非關(guān)系型、交易型/分析型NoSQL 數(shù)據(jù)庫 OLTP市場規(guī)模:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫仍占營收大頭，市場份額:云服務(wù)和新興廠商主導(dǎo)NoSQL開源數(shù)據(jù)庫vs . Business數(shù)據(jù)庫三大陣營:傳統(tǒng)廠商和云服務(wù)提供商，最近由于時間原因，寫的比較少，在微信官方賬號數(shù)據(jù)庫朋友里轉(zhuǎn)載了幾篇。

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directory數(shù)據(jù)庫分類維度:關(guān)系型/非關(guān)系型、事務(wù)型/分析型NoSQL的進(jìn)一步分類數(shù)據(jù)庫 OLTP市場規(guī)模:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫仍占收入大頭-9-1/vs . Business數(shù)據(jù)庫-1/三大陣營:傳統(tǒng)廠商和云服務(wù)商。最近由于時間原因，寫的比較少，在微信官方賬號轉(zhuǎn)載了幾篇朋友的大作。都說我是個業(yè)余愛好者，沒有資格做這方面的評判。看到下面這篇報道，我立刻產(chǎn)生了學(xué)習(xí)的興趣，同時也想分享一些我能理解的想法。

目前，數(shù)據(jù)庫根據(jù)應(yīng)用程序類型的不同，會有一些差異。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫、Oracle、MySQL/MariaDB、SQLServer、PostgrcSQL、DB2等。數(shù)據(jù)庫被廣泛使用。類型中時序 數(shù)據(jù)庫、InfluxDB、RRDtool、石墨等。數(shù)據(jù)庫也很常見。其他類型數(shù)據(jù)庫可以參考http://dbengines.com/en/ranking網(wǎng)站排名。

阿里云數(shù)據(jù)庫潮人DB版本近日正式商用。Cloud 數(shù)據(jù)庫InfluxDB是基于最流行的開源數(shù)據(jù)庫的在線數(shù)據(jù)庫服務(wù)。與開源相比，Cloud數(shù)據(jù)庫具有免運(yùn)維、穩(wěn)定、可靠、靈活等優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)資源監(jiān)控、容器監(jiān)控、業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控與分析、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。

點(diǎn)擊關(guān)注，InfluxDB 時序 data的商業(yè)化活動與企業(yè)業(yè)務(wù)息息相關(guān)，不可或缺。任何企業(yè)都需要一個高效的運(yùn)維系統(tǒng)，保證應(yīng)用和業(yè)務(wù)問題的實(shí)時發(fā)現(xiàn)，通過監(jiān)控和故障報警的手段定位故障，保證在線業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性，減少停機(jī)時間。企業(yè)經(jīng)營者依靠運(yùn)營系統(tǒng)保證足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析和判斷，從而做出更加準(zhǔn)確的經(jīng)營決策。物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和工業(yè)企業(yè)需要能夠?qū)崟r掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，監(jiān)控生產(chǎn)過程，實(shí)時判斷故障預(yù)警、故障定位、故障回溯和業(yè)務(wù)。

適應(yīng)以下數(shù)據(jù)庫。1.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫:包括Oracle、SQLServer和MySQL。2.NoSQL 數(shù)據(jù)庫:包括MongoDB、Cassandra和Redis。3.分布式數(shù)據(jù)庫:包括Hadoop、Hive和HBase。Neo4j。圖數(shù)據(jù)庫:包括Secondary、JanusGraph和ApacheTinkerPop。5.時序 數(shù)據(jù)庫:包括InfluxDB和OpenTSDB。

百度 mysql kv為主。Google的數(shù)據(jù)庫大部分已經(jīng)從MySQL遷移到了MariaDB。Google、百度等都有自己的搜索引擎內(nèi)核，也有相應(yīng)的大數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)庫，屬于數(shù)據(jù)領(lǐng)域最頂尖的公司和最頂尖的設(shè)備，所以即使是幾百萬條數(shù)據(jù)也能很快給你提供相應(yīng)的搜索結(jié)果。

時序數(shù)據(jù)和剖面數(shù)據(jù)可以解決多重共線性。請參考以下時序 數(shù)據(jù)庫白皮書，司吉榮數(shù)據(jù)庫時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)白皮書北京中電普華信息技術(shù)有限公司2020年4月目錄1大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)12產(chǎn)品特點(diǎn)13體系結(jié)構(gòu)24存儲結(jié)構(gòu)45數(shù)據(jù)分區(qū)、水平擴(kuò)展66高可靠系統(tǒng)77穩(wěn)定:多表聚合98數(shù)據(jù)模型109實(shí)時流計(jì)算1110方便安裝、部署和維護(hù)1211更多亮點(diǎn) 數(shù)據(jù)通信成本的大幅下降，各種低成本傳感技術(shù)和智能設(shè)備的出現(xiàn)，除了傳統(tǒng)的手機(jī)、電腦實(shí)時采集數(shù)據(jù)，手環(huán)、自行車共享、出租車、智能電表、環(huán)境監(jiān)測設(shè)備、電梯、大型設(shè)備、工業(yè)生產(chǎn)線等。 也在不斷產(chǎn)生大量實(shí)時數(shù)據(jù)，并將它們發(fā)送到云端。