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什么是IoT数据分析？它的优势是什么？五分钟带你入门！
根据时序数据的特点，做好时序数据处理需具备以下几个关键点： 高写入性能，每天处理万亿级时间点写入； 极低成本，具有针对时序数据的专用压缩算法； 高查询性能，能够支撑多节点多线程并行查询，具备向量化查询引擎，同时，高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式； 海量时间线，最大可支持亿级时间线； 边云结合，边缘节点就近部署
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求，业务设计更轻松。 2、高可用 节点故障秒级完成接管，对业务影响小。即使N-1节点同时故障，实例依然可用。 3、性能稳定 计算层分布式多线程模型，存储层RDMA高速网络拓扑，深度优化RocksDB存储引擎，冷热分离加速热点数据访问。全链路的性能设计无处不在，稳定可靠。 低成本——价格节省75%，容量更大
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算业务一共有多少个客户端， 每个客户端配置的连接池大小是多少，总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加，影响请求处理延时。 2、建议配置连接池，连接池最大不要超过200。 3、降低单次请求的内存开销，例如通过创建索引减少集合的扫描、内存排序等。
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什么是IoT数据分析？它的优势是什么？
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根据时序数据的特点，做好时序数据处理需具备以下几个关键点： 高写入性能，每天处理万亿级时间点写入； 极低成本，具有针对时序数据的专用压缩算法； 高查询性能，能够支撑多节点多线程并行查询，具备向量化查询引擎，同时，高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式； 海量时间线，最大可支持亿级时间线； 边云结合，边缘节点就近部署
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