基于多核数据库技术,一款数据库支持几乎所有数据类型的所有操作
生产环境上亿点每秒写入,实时低延迟载入(毫秒~秒级),强一致性,符合事务ACID属性,数据无需落地,有更高的性能潜力
时序数据十倍左右压缩比、范式型数据几十倍:多种编码压缩算法,针对数据类型优化,包括 delta-delta、gorilla、RLE、lz4、zstd 等多种压缩级别,达到压缩比和压缩速度的平衡;支持列式编码压缩、行式压缩、块压缩。
时序类型查询:First、Last、窗口查询、非空最新值 (LAST_NOT_NULL)、时序明细等。时序类型分析:峰值检测、差值计算、移动平均、协方差、标准差、线性回归等。典型分析查询:点查、明细、聚集、多维分析、50+表关联分析。现代标准:SQL子查询、窗口函数、数据立方体、JSON操作。
企业⼤数据平台负责承接的业务量⼤、种类多,结果经常需呈报给领导,是客⼾ IT 部⻔运营的重要集群之⼀。
随着产量增加,MES系统触达容量上限,亟需缓解压⼒,意在将所有⽣产指标参数汇聚,减轻各产线 MES 压⼒的M系统应运⽽⽣。M系统部署在各⼤⽣产基地,数据传⼊总部⽣产制造⼤数据平台以及各个基地的边缘数仓(各个地区为了缓解总部⽣产制造⼤数据平台的压⼒建⽴的本地系统,将本地的产品发货物流等业务分流。 )
基于电池充放电数据分析,⽀持电池健康状况检查、电池⻛险预警、电池⼯艺优化等关键业务。
应用场景:4大类品牌,30多种型号,大约15万辆车的2年的历史数据通过Kafka消费到YMatrix数据库中,由算法负责部门把2年的静态数据、驾驶行为数据、车辆行驶数据按照月为单位进行聚合,最终形成月保单数据。保单数据包含驾驶风险类的统计、运营风险类、道路风险类的聚合结果。再和保司数据的算法因子相关联评估出车的驾驶分,为保险公司保险定价提供依据。
YMatrix 承载来⾃ IoT 平台的设备运⾏中的⽣产状态、实时参数、⽣产⽇志等数据,同时接⼊业务数据。通过库内实时预警、离线分析、动态指标计算以及数据服务,赋能智能⼯⼚运营与数字孪⽣等应⽤。
“四维纵横致力于打造的新一代超融合数据库,目标成为企业一站式底层数据平台,赋能新经济企业高效创造数据价值。四维团队是数据库领域高度稀缺的核心人才,我们期待四维在不久的未来定义数据库新范式。”--晨山资本合伙人王志飏