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在Azure中处理时间序列数据：可选方案
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
时间序列数据是按时间顺序收集的数据，广泛应用于物联网和金融市场。有效存储和分析这些数据对现代数据解决方案至关重要。微软Azure提供多种存储和处理时间序列数据的选项，如Azure Data Explorer和Azure Fabric，支持快速查询和高吞吐量。
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关键要点
- 时间序列数据是按时间顺序收集的数据，广泛应用于物联网和金融市场。
- 有效存储和分析时间序列数据对现代数据解决方案至关重要。
- 微软Azure提供多种存储和处理时间序列数据的选项，包括Azure Data Explorer和Azure Fabric。
- 时间序列数据由事件组成，事件可以是消息或事实。
- 时间序列数据的四个主要组成部分包括趋势、周期效应、季节性和残差效应。
- Azure Data Explorer是一个快速且可扩展的数据分析服务，特别适合时间序列数据的分析。
- Azure Fabric实时分析是一个集成的数据分析平台，支持实时分析和数据工程。
- PostgreSQL与TimescaleDB结合使用，增强了时间序列数据管理的能力。
- Apache Cassandra是一个高可扩展的NoSQL数据库，适合处理大规模时间序列数据。
- Azure Timeseries Insights服务已被弃用，转向Azure Fabric和Azure Data Explorer。
❓
延伸问答
什么是时间序列数据？
时间序列数据是按时间顺序收集的一组事件，通常用于检测趋势和预测结果。
Azure中有哪些处理时间序列数据的选项？
Azure提供多种选项，包括Azure Data Explorer、Azure Fabric、PostgreSQL与TimescaleDB、以及Apache Cassandra。
Azure Data Explorer的特点是什么？
Azure Data Explorer是一个快速且可扩展的数据分析服务，特别适合时间序列数据，支持高吞吐量和快速查询。
Azure Fabric实时分析与Azure Data Explorer有什么区别？
Azure Fabric实时分析集成了数据工程和实时分析，提供更深的Fabric生态系统集成，而Azure Data Explorer专注于高效的数据分析。
时间序列数据的主要组成部分有哪些？
时间序列数据的主要组成部分包括趋势、周期效应、季节性和残差效应。
为什么有效存储和分析时间序列数据很重要？
有效存储和分析时间序列数据对于实时检测趋势和快速决策至关重要，尤其在物联网和金融市场中。
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