简化应用程序开发
开发应用程序以满足时间序列数据的独特性能和缩放需求。消除冗长的开发周期。使用本地时间序列集合快速将新应用程序推向市场，这些集合可以自动优化模式，以实现高存储效率、低延迟查询和实时分析。
显示见解并预测结果
在边缘收集数据，并通过单个统一的查询 API 就地处理、查询和聚合数据。通过自动编制索引、丰富的窗口函数和数据密实化，进行扩展并加快获取见解。
降低复杂性和成本
快速、轻松地整合多种技术。在 MongoDB 中，随着数据的老化，以较低的成本按照无缝的方式管理整个时间序列数据生命周期（从获取、存储、查询和分析数据，到可视化，直到存档）。
简化数据存储
克服遗留的权衡问题。消除会导致更多数据孤岛、数据移动和运营开销的专用数据存储。在一个灵活的通用型数据库中高效且安全地混合时间序列和企业数据，并使用一个查询 API 为几乎所有工作负载提供支持。功能概览
本机时间序列集合
快速开始使用针对高存储效率而优化的灵活模式。
低延时查询
使用针对时间的自动聚集索引和针对任何元数据字段的辅助索引来扩展查询。
实时分析
使用窗口函数揭示模式，并在灵活的时间窗口内计算动态平均值和总和。
完整的数据生命周期管理
可为从获取、存储、分析和可视化到数据存档的整个时间序列数据生命周期提供支持。
数据分布
通过对数据集进行分区并将节点与数据生产者放在同一位置，可减少延迟并符合数据主权法规。
数据压缩
借助出色的压缩算法，显著减少多达 70% 的数据库存储占用空间。
缝隙填充和密实化
缺少数据点？借助缝隙填充和密实化，可以更轻松地处理缺少的数据。
支持删除操作
在需要时删除数据无疑也符合现代数据隐私法规。
开始使用 MongoDB 时间序列
了解如何利用时间序列数据来打造良好的应用程序体验。
充分利用 Atlas
利用 MongoDB 本机时间序列功能构建和运行物联网和金融分析等应用程序。
MongoDB 本机时间序列
- 时间序列集合
- 聚集索引
- 时间序列查询和分析
- 自动管理数据生命周期
- 与企业数据集成