fink*股市〖大数据时代发展历程是什么 〗

这也太突然了，我完全没想到！今天由我来给大家分享一些关于fink*股市〖大数据时代发展历程是什么 〗方面的知识吧、

1、年8月31日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》。

2、感知式系统阶段也就是物联网的大规模普及，物联网的迅速发展让大数据时代最终到来。大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物：由于互联网在资源整合方面的能力在不断增强，互联网本身必须通过数据来体现出自身的价值，所以从这个角度来看，大数据正在充当互联网价值的体现者。

3、大数据发展历程上世纪末，是大数据的萌芽期，处于数据挖掘技术阶段。随着数据挖掘理论和数据库技术的成熟，一些商业智能工具和知识管理技术开始被应用。2003年-2006年是大数据发展的突破期，社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统、数据库架构开始重新思考。

4、总结：大数据的发展经历了从集中存储和处理，到分布处理，再到分布式计算技术的演变。每一阶段的技术进步都为大数据处理带来了革命性的变革，使我们能够更好地应对数据增长带来的挑战，并挖掘数据的价值。

时序数据库技术

InfluxDB多维查询中的倒排索引技术要点如下：核心作用：提升多维度查询性能：InfluxDB的倒排索引主要用于加速基于标签的多维度查询。存储引擎与索引支持：TSM存储引擎：InfluxDB的核心工作模块之一，对时序数据进行了优化，支持高效写入和压缩。B+树索引：在文件级别使用B+树索引，提升了按SeriesKey查询的性能。

时序数据库技术是专门针对物联网、工业互联网、应用性能监控等垂直领域定制的数据库解决方案。以下是关于时序数据库技术的几个关键点：定义与特点：时序数据是随时间不断产生的一系列数据，如气象变化、股市交易记录等。时序数据点由时序指标、标签和数据产生时间三部分*确定。

数据类型与处理：实时数据库：起源于大规模自动化的需求，数据类型更广义，不仅限于时序数据，它作为连接底层控制与上层管理的桥梁，提供快速反馈与数据访问服务。时序数据库：专注于时间序列数据管理，适用于工业物联网，专长于处理时序数据。

时序数据库技术体系中的InfluxDB多维查询功能依赖于其独特的倒排索引实现。InfluxDB的核心技术模块之一是TSM存储引擎，它优化了时序数据的写入和存储，通过B+树索引加速SeriesKey的查询。此外，TSM还实现了内存和文件级别的倒排索引，允许根据fieldKey查询对应的SeriesKey，从而实现高效多维度查询。

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