TSDB

高效便捷的时间序列数据集加载库

TSDB 时间序列数据集 PyPOTS 数据挖掘开源工具 Github 开源项目

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

siridb-server - 高度可扩展的快速时序数据库

GithubSiriDB开源项目数据存储数据查询时序数据库

SiriDB是一款高度可扩展的时序数据库，具有稳定性高、速度快的特点。支持Ubuntu包、源码编译和Docker容器等多种安装方式。提供多语言连接器、HTTP API和命令行工具，便于数据操作和查询。集成Grafana，拥有功能强大的查询语言，适合各类时序数据存储和分析需求。

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型

GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练

Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练，可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构，支持灵活序列长度，在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重，为时间序列大模型研究奠定基础。

rrdtool-1.x - 开源时间序列数据管理与可视化工具

GithubRRDtool图表生成开源项目性能监控数据分析时间序列数据库

RRDtool（Round Robin Database Tool）是一个开源的时间序列数据管理和可视化工具。它采用循环数据库技术，支持多种数据源的时间序列数据存储和维护，并提供强大的图表绘制功能。RRDtool广泛应用于系统监控、网络流量分析等领域，为用户提供高效、系统化的数据记录和分析解决方案。该工具易于使用，适合需要长期跟踪和分析时间序列数据的用户和开发者。

timely - 开源时间序列数据库应用

Apache AccumuloGithubGrafanaJavaTimely开源项目时间序列数据库

Timely是一个开源的时间序列数据库应用,专注于提供安全的时间序列数据访问。该项目使用Java开发,与Apache Accumulo和Grafana集成。Timely支持大规模时间序列数据的存储、管理和可视化,适用于数据监控、趋势分析等场景。

timescaledb - PostgreSQL时序数据库扩展实现自动分区和SQL扩展

GithubPostgreSQLTimescaleDB开源数据库开源项目数据库扩展时间序列数据

TimescaleDB是PostgreSQL的开源时序数据库扩展，提供自动时空分区和完整SQL支持。它保留标准PostgreSQL接口，同时增强时序数据处理性能。通过虚拟视图（超表）实现透明数据分片，允许用户像操作普通表一样处理大规模时序数据。TimescaleDB使SQL在时序数据领域更具扩展性，适合需要高效管理和分析时间序列数据的应用场景。

questdb - 开源高性能时序数据库支持快速数据摄入和SQL查询

GithubQuestDBSQL开源开源项目时序数据库高性能

QuestDB是一款开源时序数据库，采用列式存储和并行化执行等技术实现高性能。它支持ANSI SQL及时序扩展，适用于金融、物联网和实时分析等场景。QuestDB可替代InfluxDB，并与Kafka、Grafana等工具集成。其特点是高吞吐量数据摄入和快速SQL查询，为用户提供高效的时序数据处理能力。

pg_timeseries - PostgreSQL时序数据管理与分析扩展

GithubPostgreSQL开源项目数据分区数据分析数据压缩时间序列API

pg_timeseries是PostgreSQL的时序数据管理扩展，提供自动分区、压缩和保留策略等功能。它简化了时序表的创建和维护，并包含分析辅助函数以简化复杂查询。该扩展依赖columnar、pg_cron和pg_partman，支持Docker快速部署。pg_timeseries为时序数据提供了全面的管理和分析解决方案。

tods - 多变量时间序列的自动化异常检测系统

GithubTODS多变量数据开源项目异常检测时间序列自动机器学习

TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。

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