【摘 要】
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传统时间序列数据库(时序数据库)存在数据吞吐量低、数据压缩率低、适用性不佳等局限性，提高海量数据写入效率、降低数据压缩成本、有效支持时序数据统计分析等成为重大挑战。探讨了利用时序数据库管理系统应对上述问题的关键技术。结合现有时序数据库管理系统在部分工业领域中的应用及关注度趋势，对其未来发展方向进行了展望：加强聚集计算能力，提高分布式架构柔性，研发参数自主调优技术，推进系统向新型存储设备和处理器移植
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传统时间序列数据库(时序数据库)存在数据吞吐量低、数据压缩率低、适用性不佳等局限性，提高海量数据写入效率、降低数据压缩成本、有效支持时序数据统计分析等成为重大挑战。探讨了利用时序数据库管理系统应对上述问题的关键技术。结合现有时序数据库管理系统在部分工业领域中的应用及关注度趋势，对其未来发展方向进行了展望：加强聚集计算能力，提高分布式架构柔性，研发参数自主调优技术，推进系统向新型存储设备和处理器移植。
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