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【KWDB创作者计划】_通过一篇文章了解什么是 KWDB(KaiwuDB)

文章目录

  • 📋 前言
  • 🎯 关于 KaiwuDB 组成
  • 🎯 KaiwuDB 核心架构和功能图
    • 🧩 KaiwuDB 2.0 版本核心特性
    • 🧩 KaiwuDB Lite 版本介绍
  • 🎯 KaiwuDB 产品优势
  • 🎯 KaiwuDB 应用场景
    • 🧩 典型应用场景
    • 🧩 四大应用场景
      • 🔗 工业物联网场景
      • 🔗 数字能源场景
      • 🔗 车联网场景
      • 🔗 智慧产业场景
  • 📝总结


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📋 前言

什么是KaiwuDB ? 这是官方对 KaiwuDB 的介绍。KaiwuDB 是一款分布式、多模融合,支持原生 AI 的数据库产品,拥有“就地计算”核心技术,具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等数据高效处理能力,拥有稳定安全、高可用、易运维等特点,提供一站式数据存储、管理与分析的基座。
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除了 KaiwuDB 分布式多模数据库还包括 KaiwuDB 数据服务平台。

KaiwuDB 数据服务平台是一款面向 AIoT 场景的数据资产管理服务平台——以一体多模的大数据平台作为基座,提供多源异构数据集成、存储、计算、治理和分析服务,支持全域数据资产管理和运营,满足 DCMM 数据管理标准,匹配企事业单位数据湖、数据仓库、数据治理、数据分析、数据资产管理等多样数据管理需求,是企业数据治理、发展数据要素、支撑数据资产入表的有力工具,能够助力企业数据资产构建、加速企业激活数据价值、促进企业数字化转型。
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🎯 关于 KaiwuDB 组成

KaiwuDB,浪潮旗下的数据库企业。

KaiwuDB 由两部分组成:“Kaiwu”和“DB(DataBase,数据库缩写)”。Kaiwu(开务),取自“开物成务”,源自《易·系辞上》中“夫《易》开物成务,冒天下之道,如斯而已者也。”泛指通过挖掘万物深藏的道理和规律开发各种事务,经过努力实现事务价值的升华,实现成功之道。

其中“wu(物)”亦指“物联网”,我们立足于物联网场景,致力于为各行业用户提供稳定安全、高性能、易运维的创新数据软件与服务,一站式满足 AIoT 等场景下数据管理需求及关键行业核心系统的安全可控需求。
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🎯 KaiwuDB 核心架构和功能图

如下图展示了 KaiwuDB 数据库系统的核心架构分层与功能模块,采用自上而下的分层设计,体现了从接口层到底层存储的技术栈。通过架构图可以清晰展现了 KaiwuDB 如何通过分层设计平衡高性能、易用性和扩展性,非常适合工业物联网、能源监控等实时数据处理场景。在这里插入图片描述
以下是 核心架构和功能图详细介绍。

1. 接口连接层

  • JDBC/ODBC 提供标准数据库连接协议,支持 Java、Python 等语言通过传统 SQL 接口访问。
  • RESTful API 通过 HTTP 请求直接操作数据,便于云原生和微服务集成。

2. 监控与管理层

  • 资源管理:包括会话、内存、线程的实时监控与动态分配。
  • 运维支持:包括心跳管理、性能指标、日志跟踪

3. 协议解析层

  • 多模SQL处理
  • 解析器:兼容标准 SQL 与时序扩展语法(如 time_bucket)
  • 优化器:针对时序查询自动优化执行计划
  • 执行器:分布式并行计算能力

4. 服务层

  • 周期压缩:自动冷热数据分级压缩(如 Gorilla 算法)
  • 生命周期管理:TTL(Time-To-Live)自动过期
  • 特色内置函数:时序插值、预测函数(如 predict_load)
  • WAL(Write-Ahead Logging):确保数据持久性与一致性

5. 计算引擎层

  • 自适应时序引擎:动态选择最优存储格式(列存/行存)和索引策略。
  • 预测分析引擎:内置机器学习模型(如 LSTM),支持直接通过 SQL 调用预测分析。

6. 共识协议与副本分发

  • 基于 Raft/Paxos 协议实现多副本强一致性。
  • 支持跨机房数据同步,保障高可用性。

7. 存储层

  • 机械硬盘(HDD):低成本存储冷数据
  • 固态硬盘(SSD):高性能存储热数据
  • 自适应数据分片(Sharding)策略,按时间范围或业务 ID 分布存储。

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🧩 KaiwuDB 2.0 版本核心特性

关于 2.0 版本的核心特性描述可以参考下图。KaiwuDB 是一款更易用、高效、可靠的多模数据库,在时序数据处理、分布式架构和 AI 自治三方面做了重点优化。它既支持标准 SQL 操作,又能高效处理时序数据,分布式设计让扩容更灵活,同时内置智能优化 AI 功能,可以自动调整数据组织和查询计划,特别适合需要同时处理实时数据和业务数据的场景,比如智能制造和物联网应用。
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🧩 KaiwuDB Lite 版本介绍

KaiwuDB Lite 是一款专为边端物联网(IoT)场景设计的轻量级时序数据库,具有轻量高效、简洁易用、稳定可靠的特点。作为 KaiwuDB 的轻量化版本,KaiwuDB Lite 提供核心的时序数据存储和查询功能,适用于资源有限的边缘设备、嵌入式系统、云边端协同等应用场景。
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核心特性如下:

1. 超轻内核超低资源部署:
KaiwuDB Lite 专为边端物联网场景设计,拥有相比于 KaiwuDB 更简洁轻量的架构,支持在边端 ARM 等架构下部署,能高效地利用内存和磁盘空间,在低至 1 核 CPU 环境中也能平稳运行。

2. 高性能时序数据查询:
KaiwuDB Lite 提供多样化的聚合查询能力,支持百万记录数据秒级写入、千万级记录查询毫秒级响应,为海量边端时序数据提供实时的洞察。

3. 云边端协同:
KaiwuDB Lite 能够与 KaiwuDB 无缝融合,实现云、边、端数据的无缝对接与一体化管理,保障数据在各个层级之间流动的实时性与一致性。

4. 支持 SQL 标准:
KaiwuDB Lite 支持 SQL 标准,同时去除了不必要的复杂功能,专注于提供核心的时序数据存储和查询功能,降低运维及学习成本。

5. 灵活应用方式:
KaiwuDB Lite 支持主流的linux操作系统,能够跟 Java、C/C++、PHP 等多种编程语言结合。

6. 高可用:
KaiwuDB Lite 能够通过开启 WAL 日志等方式,保障在设备突然断电或崩溃等情况下,数据的可靠性和可用性。


🎯 KaiwuDB 产品优势

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1. 超速写入与查询

  • 支持 千万级设备 同时接入,数据写入和查询精度达 毫秒级。
  • 基于 “数控计算”技术,实现:
  • 百万级数据/秒 高速写入
  • 亿级数据/秒 快速读取

2. 多模数据支持

  • 可同时处理 时序型数据(如传感器数据)和 关系型数据(如业务数据)。
  • 支持数据的 采集、存储、计算、管理 全流程一体化处理。
  • 提供 数据跨度分析 能力(如跨时间范围、跨设备类型的关联查询)。

3. 分布式架构

  • 采用 中心分布式架构,支持 水平扩展,性能随节点增加 线性提升。
  • 多副本集群部署,确保数据高可用性和故障自动恢复。

4. 低成本存储

  • 5-30倍数据压缩:采用高效压缩算法(如 Gorilla),大幅降低存储成本。
  • 数据降采样存储:自动对历史数据降采样,保留关键特征。
  • 智能生命周期管理:按数据“时间热度”自动分层存储(热/温/冷数据)。

5. 原生AI分析预测

  • 提供 可插拔式AI框架,支持:
  • 模型导入(兼容 TensorFlow/PyTorch)
  • 训练与预测(内置时序预测算法)
  • 模型评估与替换(动态优化分析效果)

6. 高兼容性

  • 标准接口:支持 ODBC、JDBC、RESTful API,兼容主流编程语言(Java/Python/Go)。
  • 协议兼容:无缝对接 MQTT、Kafka、Telegraf 等数据采集工具。
  • 跨平台支持:适配主流芯片架构(x86/ARM)和操作系统(Linux/Windows)。

7. 多重安全性保障

  • 身份认证:支持多因素鉴权(如密钥+令牌)。
  • 权限管理:细粒度控制用户访问权限(表级/行级)。
  • 数据安全:通信加密(TLS/SSL)+ 数据库操作审计日志。

8. 统一运营管理

  • 容器化部署:支持 Docker/Kubernetes,快速弹性扩缩容。
  • 全面监控:提供上百种性能指标接口(CPU/内存/查询延迟)。
  • 无缝迁移:提供从传统数据库(如 MySQL/InfluxDB)的迁移工具和方案。

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🎯 KaiwuDB 应用场景

🧩 典型应用场景

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1. 物联网(IoT)边缘设备应用场景
在物联网领域,边缘设备通常部署在资源受限的环境中,如传感器、智能家居设备等。上述设备需要实时采集和存储时间序列数据,如温度、湿度、压力等。KaiwuDB Lite 以其轻量级和高效的特点,非常适合在这些设备上运行,提供稳定的数据存储和查询服务。

2. 嵌入式处理场景
嵌入式系统通常对软件的体积、性能和稳定性有严格要求。KaiwuDB Lite 以其精简的架构和优化的性能,能够在嵌入式系统中稳定运行,同时提供强大的时序数据处理能力。

3. 实时监控场景
金融、运维等实时监控场景,需要实时采集、存储和查询时间序列数据,如股票价格、网络流量、服务器负载等。KaiwuDB Lite 能够高效地处理这些数据,提供快速的数据访问和查询能力,满足监控系统对实时性和准确性的要求。

4. 云边端一体化处理场景
如智能制造等领域,KaiwuDB Lite 以其高效的数据存储和查询能力实时处理大量的边端生产数据,如机器状态、产品质量等;并向云端的 KaiwuDB 同步,进行生产数据的实时分析管理,提高生产效率和运营效能。

🧩 四大应用场景

KaiwuDB 为包括工业物联网、数字能源、车联网、智慧产业等各大行业领域提供数字化赋能。
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🔗 工业物联网场景

工业物联网场景下,数据是最重要的资源之一,企业需要对各种机器、设备和传感器产生的时序数据进行采集、存储与分析。上述场景对数据库提出了包括高可靠性、实时性、大规模、高并发、高精度、易扩展等在内的各种要求。同时,这些数据也带来了新的挑战,如数据安全、数据质量、数据管理等。

解决方案

  • KaiwuDB 提供了面向海量时序数据的高速、高吞吐写入,并结合就地计算、流计算、预计算、集群部署等技术,支撑超速聚合查询分析,服务各种工业软件、大数据平台、物联网平台以及数据中台建设

  • KDP(数据服务平台)适配各种协议,实现对异构数据源的采集;同时,KDP 对数据进行多维度、深层次的探索分析,广泛应用在生产调度、设备管理、经营分析、预测分析、数据可视化呈现等诸多业务环节,提供多样的数据支撑服务

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🔗 数字能源场景

数字能源通常泛指基于数字技术和信息化手段,对能源的生产、传输、储存、使用等环节进行升级管理,以提高能源生产和利用效率,降低生产成本,减少环境污染。近几年,国家大力推动互联网、智能化技术与电力系统的融合发展,能源数字化发展离不开数据采集、存储、计算、应用等,同时也对上述流程提出更高的需求与挑战。

解决方案

  • KaiwuDB 可通过分布式多模数据库的能力建设,将传感器、生产状况、机器运行状态等时序数据与人员信息、设备信息、业务数据等关系类数据统一汇聚,集中处理;同时,KaiwuDB 可提供强大的跨模计算、交互查询能力

  • 支持能源领域“云边端架构”,针对分布式储能等场景提供适配性架构,提出适配低端能源工控机、物联网关的部署方案、云端高配服务器部署方案,同时提供云边端数据同步、数据订阅、集群管理等功能

  • 结合 KDP 的数据服务能力可实现能源数据全面统管,保证数据质量,提高数据服务可用性

  • 可提供云原生数据库产品解决方案,包含能源路由器、能源行业云的产品及服务

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🔗 车联网场景

随着 IoT 技术的快速发展,车联网正在迅速普及和发展,成为了智慧城市的重要组成部分。在车联网中,数据包括:实时性高、数据量大、类型多样、时效性要求高、交互性强、安全保密性要求高等特点,这些数据的持续生成和传输对数据管理提出了崭新要求。

车联网系统需要快速实现海量数据的分析和处理,以获取更多有价值的数据并进行快速决策。因此,需要一个能够处理海量、实时、模块化数据的管理系统,来满足车联网所需的各种数据处理、应用等方面的业务需求。

解决方案

  • KaiwuDB 提供灵活多侧的部署方案,可部署在公有云、线下 IDC 以及车机端、后装工控机。根据业务诉求,可提供云-边-端、云-端、集群等架构方案

  • 通过 KDP 支持接入网关的多种协议,实现多源异构数据高并发、实时写入 KaiwuDB。凭借 KDP 的多维分析及预测能力,车联网系统可对车端数据进行综合分析及预测,实现对车与车、车与路、车与人及车内的全方位感知,及时纠正驾驶员行为;同时对车辆机电、性能风险及路况风险等做出预测,为应急和救援系统提供有力支持

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🔗 智慧产业场景

智慧产业泛指数字化、信息化、网络化、智能化程度较高的产业,围绕物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,具备智力密集型、技术密集型、研发设计智能化、生产制造智能化、经营管理智能化、市场营销智能化等特点。大力发展智慧产业可有效推进企业研发智能产品、发展智能装备,加快转变经济发展方式,促进区域经济发展。
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📝总结

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通过以上的内容,我们已经对 KWDB(KaiwuDB)有了一定的了解,KaiwuDB 是一款创新的分布式多模数据库,专为实时数据处理场景设计。KaiwuDB 凭借创新的"时序+关系"双引擎架构和 AI 能力,重新定义实时数据处理的标准。KaiwuDB 通过分层设计的核心技术栈,实现了从千万级设备接入到底层存储的全链路优化,其独特的"就地计算"技术实现了百万级数据秒级写入、亿级数据秒级查询。无论是工业物联网的实时监控,还是智慧产业的复杂分析,KaiwuDB 都能提供稳定可靠的一站式数据解决方案。

官方网站:https://www.kaiwudb.com/
官方仓库 gitee:https://gitee.com/kwdb/kwdb
官方仓库 github:https://github.com/KWDB/KWDB

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PhysUnits 物理单位库 Type-safe physical quantities with dimensional analysis 带量纲分析的类型安全物理量库 A Rust library for safe unit operations / Rust实现的类型安全单位计算库 Core Design / 核心设计 1. Dimension / 量纲 /// Base SI dimensions / 国际单…...

[python] str

一、移除字符串中所有非字母数字字符 使用正则表达式 import re string_value "alphanumeric123__" cleaned_string re.sub(r[\W_], , string_value) # 或 r[^a-zA-Z0-9] print(cleaned_string) # 输出: alphanumeric123使用**str.isalnum()**方法 string_v…...

iOS与HTTPS抓包调试小结

最近在做一个多端 SDK 网络请求兼容性的测试&#xff0c;期间遇到一些 HTTPS 请求抓不到、iOS 抓包失效等问题&#xff0c;趁机整理一下我平时抓包时用到的几个工具和技巧&#xff0c;也顺便记录一下对比体验。 一、传统工具的局限 最早用的是 Charles 和 Fiddler&#xff0c…...

AI基础知识(02):机器学习的任务类型、学习方式、工作流程

03 机器学习(Machine Learning)的任务类型与学习方式 广义的机器学习主要是一个研究如何让计算机通过数据学习规律,并利用这些规律进行预测和决策的过程。这里的Machine并非物理意义上的机器,可以理解为计算机软硬件组织;Learning可以理解为一个系统或平台经历了某些过程…...

2025年大风灾害预警升级!疾风气象大模型如何筑起安全防线?

近年来,全球极端天气事件频发,大风灾害正成为威胁城市安全、交通运输和公共设施的重要隐患。据气象部门预测,2025年我国大风天气将更加频繁,局部地区可能出现超强阵风,对高空作业、电力设施、交通运输等领域构成严峻挑战。面对这一趋势,传统的气象预警方式已难以满足精准…...

Docker手动重构Nginx镜像,融入Lua、Redis功能

核心内容&#xff1a;Docker重构Nginx镜像&#xff0c;融入Lua、Redis功能 文章目录 前言一、准备工作1、说明2、下载模块3、Nginx配置文件3、Dockerfile配置文件3、准备工作全部结束 二、构建镜像三、基于镜像创建容器三、lua脚本的redis功能使用总结 前言 ⁣⁣⁣⁣ ⁣⁣⁣⁣…...

Spring Boot Starter简介-笔记

1. Starter简介 Spring Boot Starter 是 Spring Boot 框架的核心组件之一&#xff0c;它通过预定义的依赖集合和自动化配置机制&#xff0c;极大简化了 Spring 应用的开发和部署。 Spring Boot Starter 的核心功能 自动化配置&#xff08;Auto-Configuration&#xff09; Spr…...

关系型数据库与非关系型数据库深度对比:从设计哲学到应用场景的全解析

关系型数据库与非关系型数据库深度对比:从设计哲学到应用场景的全解析 引言 在数字化浪潮中,数据库技术始终扮演着基础核心角色。本文将通过技术架构、应用场景等维度,深入剖析关系型数据库(RDBMS)与非关系型数据库(NoSQL)的本质差异。我们将以MySQL、MongoDB、Redis等…...