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Lindorm:Introduction

Dernière mise à jour :Aug 11, 2026

LindormTSDB collecte, stocke, interroge et analyse des données de séries temporelles à grande échelle. Conçu pour les charges de travail exigeant des écritures à haut débit et des requêtes à faible latence, il intègre la compression, l'indexation multidimensionnelle et l'apprentissage automatique directement dans la base de données.

Fonctionnalités principales

Fonctionnalité Détails
Hautes performances Dans certains scénarios, un seul cœur traite ≥100 000 points de données par seconde en écriture, ≥20 millions de requêtes par seconde et plus de 1 000 opérations d'écriture et de mise à jour par lot par seconde.
Compression des données Une compression des séries temporelles développée en interne, combinée à une compression de blocs standard, atteint un taux de compression pouvant aller jusqu'à 10:1.
Indexation des séries temporelles Requêtes de données multidimensionnelles sur des dizaines de milliards de séries temporelles.
Calcul sur les séries temporelles Plus de 10 fonctions d'agrégation, plus de 20 politiques de remplissage et plus de 10 algorithmes d'interpolation.
Auto Scaling Architecture distribuée avec mise à l'échelle élastique en ligne pour gérer tout volume de données.
Apprentissage automatique intégré Prévision de séries temporelles et détection d'anomalies natives.

Pour la liste complète des fonctionnalités, consultez la rubrique Fonctionnalités.

Cas d'utilisation

LindormTSDB convient aux charges de travail à haut débit et à faible latence traitant de grands volumes de données de séries temporelles :

  • Surveillance de la télémétrie des appareils IoT : ingérez des dizaines de millions de points de données en quelques secondes depuis des capteurs et des appareils. Bénéficiez d'un taux de compression élevé, d'un stockage économique, du pré-échantillonnage et de la visualisation des résultats de requête pour détecter les anomalies en temps réel.

  • Analyse des données des équipements IIoT (Internet industriel des objets) : stockez et interrogez les métriques des machines afin de rationaliser la gestion des équipements et la maintenance prédictive.

  • Suivi des performances des applications : collectez et agrégez les métriques APM (surveillance des performances des applications) grâce au calcul d'agrégation multidimensionnel et à l'interpolation, afin d'identifier les goulots d'étranglement et d'améliorer la fiabilité du système.

Connexion à LindormTSDB

LindormTSDB prend en charge l'accès via SQL. Choisissez la méthode adaptée à votre rôle :