选择TimeLyre的四大理由

高性能多协议插入

TimeLyre支持实时、批量等多种数据写入方式。实时写入具备多并发、每秒千万级数据点插入的性能，可以保证数据检索的时效性，是企业搭建实时数仓的极佳选择。此外，TimeLyre支持通过SQL、文件载入、API以及多种工业物联网通信协议入库，可以满足各种复杂业务场景的需求。

时序数据检索

TimeLyre采用列式存储，内置多种索引结构，时序数据的检索将达到毫秒级的低延迟响应。在基于时间范围的检索与统计分析场景中，TimeLyre有着很快的巨大优势。

分布式时序高压缩存储

TimeLyre拥有超高的数据压缩率。无损数据压缩支持多种数据类型、多种编码方式、多种压缩算法，数据压缩率可以达到5-20倍；同时星环科技可以提供有损数据压缩的解决方案，数据将在一定精度内存储，进一步提升了压缩率。超高的数据压缩率将为企业有效的节约硬件成本。

多模复杂数据SQL分析

TimeLyre使用分布式向量化计算引擎，支持使用标准SQL进行海量时序数据的计算与分析，覆盖关联查询、聚合查询、嵌套查询等多种复杂SQL分析功能。同时，星环科技提供不同模型的数据同时进行关联等复杂分析的解决方案，多模分析可以有效地打破数据存储管理屏障，实现业务数据的统一管理和数据融合。

应用场景

工业物联网

能源、制造业等工业企业广泛使用传感器采集生产数据，由于物联网数据是时序的且传感器的采集频率非常高，因此物联网时序数据呈现海量性、关联性、时效性、实时性等特点。TimeLyre支持海量设备测点数据的同时入库的需求，流式实时数据导入可以达到每秒千万个数据点级，可以完美应对工业场景的数据入库需求。

智能穿戴

智能穿戴行业作为近几年发展快速的行业之一，其周期性对于心跳、体温、运动的统计分析是其重要的特点。TimeLyre提供毫秒级的时序检索，同时还支持时序数据本身的海量数据分析，如趋势分析、数据统计等，完美契合了智能穿戴领域的数据检索需求。

金融量化

金融行业每天存在大规模高频访问交易量，这些时序数据由于量太大，对写入与分析性能以及实时性要求很高，同时也有非常高的可拓展性要求。在支持海量时序数据流式插入、时序数据的高速检索的前提下，TimeLyre使用分布式架构，可以横向扩展，提供数据一致性和多副本容灾的可拓展性解决方案。

客户案例

• 某能源化工客户

客户需求

○ 海量时序数据大吞吐量插入，使用统一的大数据平台处理

解决方案

○ 采用TimeLyre解决海量测点高吞吐流式插入，提供高压缩率节省存储成本，提供SQL查询方便业务扩展

项目成果

成功完成了基于时序数据库的应用平台搭建，可满足海量点位数据的实时入库及分析；同时提供高压缩率，帮助客户有效节约硬件成本