Hong Kong Data

除了机器监控之外，时间序列数据库 (TSDB) 对于优化生产流程也至关重要。它们可以跟踪吞吐量、缺陷率和资源利用率的长期变化，使制造商能够识别瓶颈、提高效率并提升产品质量。在供应链管理中，来自 GPS 追踪器和环境传感器的时间序列数据可以提供物流的实时可视性，确保货物的及时交付和妥善处理。对历史时间序列数据进行复杂的聚合和分析的能力也有助于分析生产问题的根本原因，并为长期战略规划提供信息。对于越来越依赖实时洞察和数据驱动决策的制造业而言，时间序列数据库 (TSDB) 是释放互联智能工厂全部潜力的基础技术。

对于严重依赖分析洞察和复杂报告的企业来说，传统的行式数据库可能成为严重的瓶颈。在运行分析查询时，例如计算按地区划分的总销售额或一个季度的平均订单金额，行式数据库必须读取整行数据，即使聚合操作 巴林 whatsapp 号码 只需要几列。这会导致 I/O 效率低下，查询性能下降。而这正是数据仓库中常见的列式数据库在商业智能 (BI) 和分析工作负载方面展现出独特优势的地方。

列式数据库（例如 Amazon Redshift、Google BigQuery 或 ClickHouse）按列而非行存储数据。此架构针对分析查询进行了优化，这些查询通常涉及在大型数据集上跨列子集聚合值。当查询请求特定列的数据时，数据库只需从存储中读取这些列，从而显著减少了传输和处理的数据量。这显著缩短了查询执行时间，使临时分析和复杂报告生成更加高效。