国产时序数据库选型指南-从大数据视角看透的价值
摘要：大数据时代时序数据库崛起，工业物联网场景下每秒百万级数据点写入成为常态。Apache IoTDB凭借单节点1000万点/秒的写入性能、毫秒级查询响应和20:1超高压缩比脱颖而出，其树形数据模型完美适配工业设备层级结构。相比传统数据库，IoTDB存储成本降低80%，查询效率提升10倍，已应用于国家电网、中
最近更新
时序数据库选型指南:基于大数据视角的IoTDB应用优势分析详解！
目录一、时序数据库选型的基本原则1.1 数据特征与需求分析1.1.1 数据规模与写入负载1.1.2 查询需求1.1.3 数据保留与归档策略1.1.4 系统扩展性与高可用性1.2 技术架构与系统性能评估1.2.1 写入性能1.2.2 查询性能1.2.3 数据压缩能力1.2.4 高可用性与灾备能力1.3 成本与TCO（总拥有成本）二、IoTDB的优势与应用2.1 IoTDB
Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防视频监控系统中的视频内容理解与智能预警升级（401）
Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防视频监控系统中的视频内容理解与智能预警升级（401）
引言：
正文：
一、传统安防监控的 “三重困局”：看不全、看不懂、反应慢
1.1 人工盯屏 “力不从心”
1.1.1 摄像头密度与人力的矛盾
1.1.2 录像调阅 “马后炮”
