Spring Boot中使用时序数据库InfluxDB

除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用 MongoDB 、 LDAP 这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。

什么是时序数据库？全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。虽然关系型数据库也可以存储基于时间序列的数据，但由于存储结构上的劣势，使得这些数据无法高效地实现高频存储和查询统计，因此就诞生了一种专门针对时间序列来做存储和优化的数据库，以满足更高的效率要求。(参考：百度百科：时序数据库>

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整

数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性

数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的

数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析 *** 作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。

而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的 *** 作都属于是灰箱 *** 作。

功能简介WinRATS V7——经济时间序列软件

RATS是Regression Analysis of Time Series时间序列回归分析的缩写,用于计量经济时间序列分析,目前已有数十个国家的经济学者使用本软件,用盘

面Cross sectional data,经济模型建立,预测等等

新增模型建立含状态空间State Space Model,类神经Neural Network Model等22项,时间序列方法方面含卡门滤波Kalman Filter及频谱分析Spectral

analysis,ARIMA等七项预测方法有提共六种,因此是一个完整的经济时间序列计算机程序,可满足您在经济研究上的需求

RATS (时间序列分析)是处于领先地位的经济计量/时间序列分析的软件包,被全世界的经济学者广泛采用,以及大量应用在分析时间序列和交叉组合数

据,开发和评估经济模型,预测等工作和研究中来获得RATS软件当前版本的详细情况

功能简介

配合 CATS (Cointegration Analysis of Time Series) 分析包，通过一系列的对话框，进行学术界、业界最先进复杂的同积分析 (由Henrik Hansen

和 Katarina Juselius教授设计)，甚至可进行I(2)模型分析

可进行向量与矩阵运算。并提供指令语言，用户可以自己编写最符合自己需求的运算程序

支持完整的计量模型，包括ordinary、weighted和广义最小二乘方 (GLS)，似无关回归 (SUR)，非线性回归，矢量自回归 (VAR’s)，ARIMA，GMM，

2SLS，3SLS，ARCH和GARCH等

可直接取用Haver Analytics DLX数据库，并可以处理所有数据，包括面板数据(panel data)

包含交互模式(interactive mode)和批处理(batch mode)两种执行模式

可绘制输出最专业的高品质时间序列散布图

新的互动指令语言甚至可以自订菜单和对话框

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