本发明专利技术公开一种时序数据库的数据特性提取方法、系统及电子设备，涉及数据特性提取技术领域，所述方法包括：实时获取时序数据，并将各时序数据缓存在内存队列中；利用统计分析回调函数的统计分析功能，对内存队列中的时序数据按照五分钟进行统计计算，得到统计分析结果；其中，当获取到新的时序数据时，进行历史回补操作；历史回补操作包括：当获取到新的时序数据时，触发相应的事件，并通知相关的统计分析功能进行回补操作，以及在固定的时间间隔内检查时序数据是否有更新，并通知相关的统计分析功能进行回补操作，从而完成了按固定时间间隔将时序数据的时间戳对齐。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据特性提取，特别是涉及一种时序数据库的数据特性提取方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、随着物联网(internet ofthings，iot)和工业4.0的普及，各行各业产生了海量数据，其中时间戳是主要特征。实时数据库是一种能够处理快速变化的数据及具有时间限制的事务处理的软件产品。然而，传统工业实时数据库只能提供简单的历史数据曲线查询和统计查询，不能满足多维聚合计算和数据分析等功能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种时序数据库的数据特性提取方法、系统及电子设备，按固定时间间隔将数据的时间戳对齐。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种时序数据库的数据特性提取方法，包括：
4、实时获取时序数据，并将各所述时序数据缓存在内存队列中；
5、利用统计分析回调函数的统计分析功能，对所述内存队列中的时序数据按照五分钟进行统计计算，得到统计分析结果；其中，当获取到新的时序数据时，进行历史回补操作；
>6、所述历史回补操本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，在得到所述统计分析结果之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，所述统计分析功能，包括：基本统计功能、线性回归分析功能、频谱分析功能和自定义分析功能。
4.根据权利要求3所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，所述基本统计功能，包括：时间加权平均、移动平均、变化率、统计数量、最大最小值、总计、方差、标准差和变化。
5.根据权利要求2所述的时序数据库的数据特性提取方...
【技术特征摘要】
1.一种时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，在得到所述统计分析结果之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，所述统计分析功能，包括：基本统计功能、线性回归分析功能、频谱分析功能和自定义分析功能。
4.根据权利要求3所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，所述基本统计功能，包括：时间加权平均、移动平均、变化率、统计数量、最大最小值、总计、方差、标准差和变化。
5.根据权利要求2所述的时序数据库的数据特性提取方法，其特征在于，对所述统计分析结果进行存储，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺延磊，
申请(专利权)人：北京力控元通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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