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时间序列。
构建更快，获得洞察，降低成本。

通过结合文档模型的灵活性和时间序列集合，构建并运行数据密集型分析应用程序。

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Time Series Overview video thumbnail image

实现时间序列

时间序列数据真正行业无关。它跨越各种用例创建，从金融服务到智能制造。然而，由于其庞大的存储足迹，它可能难以处理，这进一步给查询和分析带来了挑战，以提取实时洞察。在本讲座中，我们将介绍时间序列数据的基础及其用法。

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更快地构建时间序列应用程序

使用原生的时间序列集合简化并加速应用程序开发，这些集合自动处理时间序列数据的复杂性和挑战，而无需开发人员进行额外配置。这意味着更快的上市时间和更好的开发者体验。

由Atlas全面管理
多云数据分布
An illustration of a phone connected to data and a web page to signify simple app development.
An illustration of a magnifying glass next to a web page and data points to represent data insights.

分析洞察，简化

通过统一的查询API，包括丰富的窗口函数和时间操作符，简化从时间序列数据中发现洞察和模式，该API用于常见和复杂的分析查询。

了解查询API

流畅的时间序列体验

无缝管理整个时间序列数据生命周期——摄入、存储、分析、可视化和存档。无需担心性能或可扩展性，因为列式存储和压缩优化了查询速度和成本效率，即使数据随着时间的推移而增长。

An illustration of shapes and data charts going into a green box to represent seamlessly managing data lifecycles.
Data charts, images, and papers with a magnifying glass clustered around 3 green tiers to represent simplified data estates.

降低复杂性和成本

消除成本高昂、专门化的数据库，这些数据库导致复杂的数据孤岛、数据移动和运营开销。相反，在单个通用数据库中高效、安全地管理时间序列和运营数据。

开发者数据平台
“专门的列式存储格式和高效的数据处理过程以速度和准确性处理大量时间戳数据。这简化了操作并实现了实时洞察，有助于优化我们的服务并改善客户体验。”
Andrés Murcia
首席技术官，Picap
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功能概述

从
时间序列

使用成本效益的解决方案轻松处理大量数据，该解决方案旨在满足时间序列数据最苛刻的要求。
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时间序列集合
自动以优化的列式格式存储时间序列数据，该格式适用于高存储效率、降低I/O和低延迟查询。
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JSON
窗口函数
通过统一的和富有表现力的查询API，利用窗口函数和时间操作符更快地获得洞察。
了解MongoDB查询API
CRUD
数据密集化
使用密度化和补缺函数处理缺失或不均匀的数据。通过消除时间上的差距或使用如线性插值等方法填充缺失值，执行分析和确保正确性。
查看聚合管道运算符
Shell

从时间序列数据中交付洞察

了解如何利用时间序列数据创造卓越的应用体验。

充分发挥 Atlas 的优势

利用 MongoDB 原生的时间序列功能构建和运行物联网和金融分析等应用。
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在 MongoDB 上构建时间序列应用

原生支持整个时间序列数据生命周期 – 从摄取、存储、查询、实时分析、可视化到在线归档。
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MONGODB 原生时间序列
  • 时间序列集合
  • 列式压缩
  • 时间序列查询与分析
  • 自动化数据生命周期
  • 支持更新与删除
  • 分片支持