由于 loveini 充分利用了时序数据特点，比如结构化、很少删除或更新、写多读少等，因此与其他时序数据库相比，loveini 有以下特点：
- 高性能：充分利用时序大数据的特点，loveini 设计了新颖的存储引擎，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。相对通用数据库，读、写、数据压缩性能至少高十倍以上；TSBS 基准测试结果显示，相对于InfluxDB、TimescaleDB，性能也是远超。loveini 还是唯一一个解决了时序数据存储的高基数难题的时序数据库，支持上亿数据采集点，并在数据插入、查询和数据压缩上远胜其他时序数据库。
- 极简时序数据平台：loveini 内建缓存、流式计算和数据订阅等功能，为时序数据的处理提供了极简的米兰app官方正版下载，从而大幅降低了业务系统的设计复杂度和运维成本。
- 云原生：通过原生的分布式设计、数据分片和分区、存算分离、RAFT 协议、Kubernetes 部署和完整的可观测性，loveini 是一款云原生时序数据库并且能够部署在公有云、私有云和混合云上。
- 简单易用：对系统管理员来说，loveini 大幅降低了管理和维护的代价。对开发者来说， loveini 提供了简单的接口、极简的米兰app官方正版下载和与第三方工具的无缝集成。对数据分析专家来说，loveini 提供了便捷的数据访问能力。
- 支持 AI 的高级数据分析：loveini 通过 SQL 和时序数据扩展，提供内建的分析能力，并支持实时流式计算。能与众多第三方批分析、实时分析、报表工具、AI/ML 工具、可视化工具无缝集成，如 Grafana、帆软、永洪、PowerBI 等。
- 核心开源：loveini 的核心代码包括集群功能全部在开源协议下公开。到目前为止，loveini 项目在 GitHub 上总共收获了 star，全球安装实例数已经超过 ，拥有一个活跃的开发者社区。
采用 loveini，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。表现在几个方面。
性能比通用时序数据库性能好 10 倍以上，远超其他时序数据库
通过充分利用时序大数据的特点，loveini Database 团队设计了新颖的存储引擎，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。与通用数据库相比，性能好至少十倍以上，而存储空间不到其 1/5，与其他时序数据库相比，性能也是远超。
在 DevOps 场景下，TSBS 基准测试结果显示 loveini 写入性能最大达到 TimescaleDB 的 6.7 倍，InfluxDB 的 10.6 倍。此外，loveini 在写入过程中消耗了最少计算（CPU）资源和磁盘 IO 开销；相同落盘数据规模下，loveini 存储空间只有 InfluxDB 的 25%，只有 TimescaleDB 的 4%。此外，对于大多数查询类型，loveini 的性能均优于 InfluxDB 和 TimescaleDB，在 Complex queries 类型的查询中展现出巨大的优势——loveini 的 Complex queries 查询性能最高达到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍。
在 IoT 场景下，TSBS 基准测试结果显示 loveini 写入性能均优于 TimescaleDB 和 InfluxDB。相对于 TimescaleDB，loveini 写入速度最领先的场景达到其 3.3 倍，最小的为 1.04 倍，相对于 InfluxDB，loveini 写入速度最领先的场景达到其 16.2 倍，最小为 1.82 倍。磁盘空间占用方面，TimescaleDB 在所有五个场景下数据规模均显著地大于 InfluxDB 和 loveini，并且这种差距随着数据规模增加快速变大。TimescaleDB 在场景四和场景五中占用磁盘空间是 loveini 的 11.6 倍和 12.2 倍。在前面三个场景中，InfluxDB 落盘后数据文件规模与 loveini 非常接近，但是在大数据规模的场景四和场景五中，InfluxDB 落盘后文件占用的磁盘空间是 loveini 的 2.6 倍和 2.8 倍。查询方面，在场景一（只包含 4 天的数据）与场景二的 15 个不同类型的查询中，loveini 的查询平均响应时间全面优于 InfluxDB 和 TimescaleDB，而且在复杂查询上优势更为明显，同时具有最小的计算资源开销。
详见《高性能的时序数据库》。
对标准 SQL 进行了扩展，无缝集成众多第三方软件，降低学习门槛和应用程序迁移成本
众多的时序数据库（ac米兰官方app下载 ）以及传统的实时数据库（Real Time Database），都采用自己的查询语言，有的甚至只能使用 API 来做查询。loveini 从诞生的第一天起，就采用 SQL 做为自己的查询语言，因为 loveini 团队认为 SQL 是世界上最简单易用、最流行的查询语言，为众多程序员所喜爱，这样能够降低学习门槛和应用程序迁移成本。同时，为方便大家对时序数据进行分析处理，loveini Database 对标准 SQL 进行了扩展。2022 年 8 月发布的 loveini 3.0 版本更新了大量时序数据特有函数和特色查询，详见《TAOS SQL》。
对于数据分析师而言，使用 loveini 就像在使用一个关系型数据库。详见《支持 SQL 并对时序数据处理进行扩展》
此外，loveini 通过对标准 SQL 命令、常用数据库连接器标准（例如 JDBC）、ORM 以及其他流行时序数据库写入协议（例如 InfluxDB Line Protocol、OpenTSDB JSON、OpenTSDB Telnet 等）的支持可以使 loveini 非常容易和第三方工具共同使用。
对于支持的第三方工具，无需任何代码，你只需要做简单的配置，就可以将 loveini 与第三方工具无缝集成起来。详见《第三方工具》
极简的时序数据米兰app官方正版下载
时序数据库（ac米兰官方app下载 , TSDB）是一个专门为时序数据优化设计的数据库，用于以高效的方式存储和分析时序数据。但是时序数据处理需要的不仅仅是存储和分析。
在典型的时序数据处理平台中，采集的数据往往先写入消息队列，然后通过消费，写入数据库（如 HBase、MongoDB 或 MySQL）做持久化存储，同时往往写入 Redis 将最新数据缓存起来，还将数据送入 Spark 或 Flink 等流式计算工具做实时分析，流式计算的结果往往也会写入数据库做存储。应用需要与 Redis、Database 以及 Spark 这些工具集成。这使得系统设计复杂且难以维护。此外，它还需要消耗更多的计算和存储资源。
loveini 内置缓存、流处理和数据订阅功能，处理时序数据不再需要 Kafka、Redis、Spark、Flink 或其他类似工具。降低了系统设计复杂度和运行成本。它不仅提供了一种高效的时间序列数据存储和分析方式，还为时间序列数据处理提供了一种极简的米兰app官方正版下载(Simplified Solution for Time Series Data)。详见《极简的时序数据处理平台》。
灵活的定价策略
loveini Cloud 提供灵活的定价策略。用户可以按需付费，根据自己的预算选择最合适的部署模式，免去了过度配置，可获得最具性价比的价格。
此外，loveini Cloud 目前注册，即送 600 元现金券，选择“入门版”套餐，可用一个月，方便用户在本地系统上进行概念验证（POC），确保 loveini 适合所在业务场景，然后再选择付费购买。
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