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Apache IoTDB代码极简阅读

SiriDB 查询时间

AWS因不断推出新的云计算服务而闻名业界，不过AWS云计算服务太多了，客户往往难以了解所有的服务，AWS的数据库也不例外。

Amazon Timestream 是一种快速、可扩展的无服务器时间序列数据库服务，适用于物联网和运营应用程序，使用该服务每天可以轻松存储和分析数万亿个事件，速度提高了 1000 倍，而成本仅为关系数据库的十分之一。通过将近期数据保留在内存中，并根据用户定义的策略将历史数据移至成本优化的存储层，Amazon Timestream 为客户节省了管理时间序列数据生命周期的时间和成本。

在工业物联网以及互联网等场景中，常常会产生大量的带时间标签的数据，被称为时间序列数据。这些数据的典型特点为：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（实时监测系统有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天轻松产生几十 GB 甚至更多的数据量）。例如，生产制造、电力、化工等行业，需要实时监测，检查并分析海量设备所采集

Kubernetes是为运行分布式集群而建立的，分布式系统的本质使得网络成为Kubernetes的核心和必要组成部分，了解Kubernetes网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。网络是非常复杂的，拥有许多概念，对于不熟悉这个领域的用户来说，这可能会有一定的难度，这里面有很多概念需要

安装Fluree

什么是Fluree？

在三维网格模型上,寻找任意两个顶点间的最短路径是几何模型计算的基本问题也是目前网格模型有意义的分割、机器视觉模式识别等热点研究工作的基础问题。就如乘汽车旅行的人总希望找出到目的地的尽可能的短的行程一样，在实际业务场景中我们通常希望能快速找到两个点之间的关联关系。在图数据结构中，任意两点之间的最短路径的长度称为这两点之间的距离，距离越近代表这两点之间关联关系越大。例如在一张图中对于和存在违法犯罪的人

gStore及生态产品由于完善的功能和卓越的性能已应用于金融、医疗、政府大数据、公安、纪检、工业互联网、军工、智能问答等多个领域，在多个互联网和人工智能公司的图数据和知识图谱项目进行了部署，已产生了良好的社会和经济效益。今天我们介绍gStore在公安方面的应用：

gStore针对RDF三元组数据增删改查都怎么使用呢，有哪些常用命令和用法，我在使用过程中进行了总结：

图数据库gStore及生态产品由于完善的功能和卓越的性能已应用于金融、医疗、政府大数据、公安、纪检、工业互联网、军工、智能问答等多个领域，在多个互联网和人工智能公司的图数据和知识图谱项目进行了部署，已产生了良好的社会和经济效益。本篇我们介绍gStore在金融方面的应用。

gStore对于数据库操作有哪些常用命令和用法呢，我在使用过程中进行了总结：

在gStore内核版本v0.9.1中，新增了Filter语句中对算术及逻辑运算的支持，我们来详细介绍下如何运用在SPARQL查询中。

gStore新版本重新规划了本地操作指令格式，并引入--help指令，可以查看各功能的详细指令格式，接下来我们使用help指令来查看各个本地操作指令的帮助信息。

gStore针对RDF三元组数据增删改查都怎么使用呢，有哪些常用命令和用法，我在使用过程中进行了总结：

图数据库gStore及生态产品由于完善的功能和卓越的性能已应用于金融、医疗、政府大数据、公安、纪检、工业互联网、军工、智能问答等多个领域，在多个互联网和人工智能公司的图数据和知识图谱项目进行了部署，已产生了良好的社会和经济效益。本篇我们介绍gStore在金融方面的应用。

本人在使用gStore时想在docker环境中安装部署，但是官网的开发文档中关于docker安装部署指导很少，因此本人就根据自己的安装经验编写一篇关于gStore在docker上的安装部署博文。

我们知道在金融领域交叉持股会带来虚增资本的弊处，那如何对交叉持股进行快速识别呢？我们可以将企业之间股权关系抽取形成股权金融知识图谱，然后在该图谱上进行关联分析，实际上寻找交叉持股关系就是在图上找一个环。如果在图上存在一个环就说明存在交叉持股的可能性。那么就需要存储数据的图数据库支持环路查询。

今天向大家介绍一下gStore支持的SPARQL查询语法之聚合函数。