OpenMLDB荣登ACM旗舰期刊

**OpenMLDB荣登ACM旗舰期刊**

近日，OpenMLDB团队喜获重大新闻：我们的研究论文《OpenMLDB: An Open-Source, Cloud-Native Time Series Database》被接受并发表在ACM旗舰期刊SIGMOD上！这是一次令人兴奋的里程碑，我们将在本文中详细介绍这一成就。

**背景**

随着物联网、云计算和大数据的快速发展，时间序列数据库（Time Series Database, TSD）成为越来越重要的技术。TSD需要处理海量的时序数据，提供高性能、高可用性和低延迟的存储和查询能力。然而，现有的TSD往往存在以下问题：

* **闭源**: 大多数商业TSD是闭源的，限制了用户的自定义和扩展。
* **性能瓶颈**:传统的TSD设计基于磁盘I/O，导致性能瓶颈和高延迟。
* **成本高昂**: 商业TSD通常具有高成本，难以满足大规模部署需求。

**OpenMLDB**

为了解决这些问题，我们开发了OpenMLDB——一个开源、云原生的时间序列数据库。OpenMLDB基于内存计算和分布式存储设计，提供以下优势：

* **开源**: OpenMLDB是完全开源的，用户可以自由地下载、使用和扩展。
* **高性能**: OpenMLDB利用内存计算和分布式存储技术，实现高性能和低延迟。
* **成本效益**: OpenMLDB基于云原设计，降低了硬件成本和管理复杂度。

**架构**

OpenMLDB的架构如下所示：

+---------------+
| Client |
+---------------+
 |
 |
 v+---------------+
| Load Balancer |
+---------------+
 |
 |
 v+---------------+---------------+
| | |
| Worker | Worker |
| Node | Node |
+---------------+---------------+
 |
 |
 v+---------------+
| Storage |
| Engine |
+---------------+

import osfrom openmldb import *

# 创建一个新的数据库db = Database("my_database")

# 创建一个新表table = Table("my_table", ["id", "value"])

# 插入数据data = [
 {"id":1, "value":10},
 {"id":2, "value":20}
]
table.insert(data)

# 查询数据result = table.select()
print(result) # 输出: [{"id":1, "value":10}, {"id":2, "value":20}]