时序数据库(Time Series Database,TSDB)被广泛应用于各类需要处理和存储大量时间序列数据的领域,如物联网、金融、医疗和工业监控等。由于数据量不断增长,高效率的数据压缩算法对时序数据库的性能和存储效率至关重要。概述了当前主流...时序数据库(Time Series Database,TSDB)被广泛应用于各类需要处理和存储大量时间序列数据的领域,如物联网、金融、医疗和工业监控等。由于数据量不断增长,高效率的数据压缩算法对时序数据库的性能和存储效率至关重要。概述了当前主流的时序数据库数据压缩算法,包括简单压缩算法、高效压缩算法、先进压缩算法、混合压缩算法和基于机器学习的压缩算法,分析了各种算法的原理、具体实现步骤、优缺点和适用场景的分析,并对未来研究方向进行了深入探讨。展开更多
文摘时序数据库(Time Series Database,TSDB)被广泛应用于各类需要处理和存储大量时间序列数据的领域,如物联网、金融、医疗和工业监控等。由于数据量不断增长,高效率的数据压缩算法对时序数据库的性能和存储效率至关重要。概述了当前主流的时序数据库数据压缩算法,包括简单压缩算法、高效压缩算法、先进压缩算法、混合压缩算法和基于机器学习的压缩算法,分析了各种算法的原理、具体实现步骤、优缺点和适用场景的分析,并对未来研究方向进行了深入探讨。
