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CodeSpirit.Audit已支持GreptimeDB集成
基本配置 在appsettings.json中配置GreptimeDB： { "Audit": { "Enabled": true, "StorageProvider": "GreptimeDB ", "GreptimeDB": { "Url": "https://greptimedb.production.com:4000", "Database": "audit_logs Docker部署 # 使用Docker运行GreptimeDB docker run -d \ --name greptimedb \ -p 4000:4000 \ -p 4001:4001 \ -p 4002:4002 \ -p 4003:4003 \ -v greptimedb-data:/tmp/greptimedb \ greptime/greptimedb:latest 批量写入 GreptimeDB支持高效的批量写入，配置较大的批次大小可以提高写入性能： { "GreptimeDB": { "BatchSize": 5000 } } 2.
22410编辑于 2025-12-17得物可观测平台架构升级：基于GreptimeDB的全新监控体系实践
本文聚焦将前端可观测后端数据分析场景演进到 GreptimeDB 的实践，深入剖析如何利用 GreptimeDB Flow 引擎实现 10s、1m、10m 等多粒度持续聚合，结合HyperLogLog GreptimeDB分布式架构 采用 GreptimeDB 开源的分布式模式，在这种模式下，GreptimeDB 的节点可以分为如下角色： Frontend：负责协议处理、请求校验和鉴权、初步查询优化， （GreptimeDB 的缓存结构） GreptimeDB 的缓存结构如上图所示。 尽管 GreptimeDB 的缓存机制较为复杂，但是用户无需过多了解细节，只需要给定特定的缓存大小，GreptimeDB 会自动分配各类缓存的配额以及管理缓存的分配和释放，具体调优指南请参考附录[1]。 关于 GreptimeDB 读写分离的实践，可以参考附录[2]。 三、GreptimeDB Flow 流计算实践 GreptimeDB Flow 是一个专为时序场景设计的轻量级流计算引擎。
47010编辑于 2025-05-07- 来自专栏CodeSpirit
CodeSpirit 开发环境搭建及启动指南（更新）
i5 或 AMD Ryzen 5 及以上（推荐i7/Ryzen 7） • 内存: 16GB RAM（推荐32GB） • 存储: 至少20GB可用空间（SSD推荐） 注意: CodeSpirit默认使用GreptimeDB MySQL/SQL Server (根据配置选择，端口: 3306/1433) # - Redis (端口: 6380) # - RabbitMQ (端口: 5672, 管理界面: 15672) # - GreptimeDB SQL Server: 主数据库存储（根据DatabaseType配置选择） • Redis: 缓存和会话存储（端口: 6380） • RabbitMQ: 消息队列服务（管理界面端口: 15672） • GreptimeDB 启动失败 # 在Aspire Dashboard中查看GreptimeDB状态 # 如果内存不足，可以在Program.cs中调整GreptimeDB配置 # 检查系统资源使用情况 # GreptimeDB 调整GreptimeDB内存设置（在Program.cs中） 3.
17510编辑于 2026-01-14 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2022-11-17 GreptimeDB - 使用 Rust 构建的时序数据库
GreptimeDB - 使用 Rust 构建的时序数据库 GreptimeDB 是一套优秀的数据处理系统，可以实时地从时间序列中获取价值，使用 Rust 构建。 GitHub - GreptimeTeam/greptimedb: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb This Time, for Real - GreptimeDB
91620编辑于 2022-11-28 - 来自专栏CodeSpirit
CodeSpirit 开发环境搭建及启动指南
i5 或 AMD Ryzen 5 及以上（推荐i7/Ryzen 7） • 内存: 16GB RAM（推荐32GB） • 存储: 至少20GB可用空间（SSD推荐） 注意: CodeSpirit默认使用GreptimeDB MySQL/SQL Server (根据配置选择，端口: 3306/1433) # - Redis (端口: 6380) # - RabbitMQ (端口: 5672, 管理界面: 15672) # - GreptimeDB SQL Server: 主数据库存储（根据DatabaseType配置选择） • Redis: 缓存和会话存储（端口: 6380） • RabbitMQ: 消息队列服务（管理界面端口: 15672） • GreptimeDB 启动失败 # 在Aspire Dashboard中查看GreptimeDB状态 # 如果内存不足，可以在Program.cs中调整GreptimeDB配置 # 检查系统资源使用情况 # GreptimeDB 调整GreptimeDB内存设置（在Program.cs中） 3.
20010编辑于 2026-01-14 活动回顾 | AutoMQ 联合 GreptimeDB 共同探讨新能源汽车数据基础设施
7 月 13 日，AutoMQ 携手 GreptimeDB“新能源汽车数据基础设施” 主题 meetup 在上海圆满落幕。 三、One database， two sides: GreptimeDB 边云一体化数据库介绍 GreptimeDB 首席研发工程师罗傅聪老师演讲涵盖智能汽车数据的价值和挑战，深入剖析了 GreptimeDB Greptime DB 车云一体化数据库车端使用 GreptimeDB Edge 版本数据库，具备毫秒级信号精度和低资源占用优势。 GreptimeDB Cloud 云原生数据库，存算分离，Share Storage 架构 ，数据实时性从天级别降低到秒级别。 五、车载嵌入式时序数据库的技术挑战和方案GreptimeDB 研发工程师黄磊聚焦于车载嵌入式时序数据库，首先介绍了车载嵌入式实时数据库的价值和挑战，讲解了 GreptimeDB 存储系统，重点介绍了 GreptimeDB
53310编辑于 2024-07-29- 来自专栏HelloGitHub
视觉享受，兼顾人文观感和几何特征的字体「GitHub 热点速览 v.22.46」
而文本编辑器剪视频 autocut 则优雅和便捷之间找到它的平衡，分布式时序数据库 greptimedb 灵活地周旋于强分析力和高性能，LaTeX 生成器 latexify_py 两手抓住 Python frac{QK^{T}}{\\sqrt{d_{k}}}%\n)V \\] GitHub 地址→https://github.com/paperswithcode/galai 2.2 分布式时序数据库：greptimedb 本周 star 增长数：1,350+，主语言：Rust New GreptimeDB 是一个开源的时序数据库，专注于可扩展性、分析力和效率。 灵活的索引； 分布式、并行查询执行，可弹性计算资源； 原生 SQL 和 Python 脚本可进行进阶性分析场景； GitHub 地址→https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb
65510编辑于 2022-12-30 - 来自专栏CodeSpirit
CodeSpirit 开发环境搭建及启动指南(更新)
i5 或 AMD Ryzen 5 及以上（推荐i7/Ryzen 7） • 内存: 16GB RAM（推荐32GB） • 存储: 至少20GB可用空间（SSD推荐） 注意: CodeSpirit默认使用GreptimeDB MySQL/SQL Server (根据配置选择，端口: 3306/1433) # - Redis (端口: 6380) # - RabbitMQ (端口: 5672, 管理界面: 15672) # - GreptimeDB SQL Server: 主数据库存储（根据DatabaseType配置选择） • Redis: 缓存和会话存储（端口: 6380） • RabbitMQ: 消息队列服务（管理界面端口: 15672） • GreptimeDB 启动失败 # 在Aspire Dashboard中查看GreptimeDB状态 # 如果内存不足，可以在Program.cs中调整GreptimeDB配置 # 检查系统资源使用情况 # GreptimeDB 调整GreptimeDB内存设置（在Program.cs中） 3.
13810编辑于 2026-01-14 - 来自专栏算云融合
中国信通院“OSCAR开源生态建设沙龙”成功召开
在会上，中国信通院发布了2023年上半年可信开源项目社区评估结果如下：可信开源项目GreptimeDB V0.1.2 He3DB V0.6.0可信开源社区GreatSQL Apache Doris Committer鲁志敬带来了《开源用户体验提升与开发者增长》的主题演讲；GreptimeDB（格睿科技）市场总监唐晓敏带来了《工程师思维来看运营GreptimeDB开源社区》
60730编辑于 2023-04-27 AI生成功能设计用例｜得物技术
流程图等多模态数据解析持续完善RAG模型与测试用例知识库的维护往期回顾1.从零实现模块级代码影响面分析方案｜得物技术2.以细节诠释专业，用成长定义价值——对话@孟同学 ｜得物技术3.得物可观测平台架构升级：基于GreptimeDB
89410编辑于 2025-05-21- 来自专栏Python基础、进阶与实战
【python项目推荐】键盘监控--统计打字频率
1815 - should not handle internal error; # see https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb
58110编辑于 2024-04-26 - 来自专栏长沙架构师同盟
CodeSpirit・码灵：以 AI 赋能，重构业务智能边界
│ │ ↓ │ │ Elasticsearch / GreptimeDB 多存储后端支持 • Elasticsearch: 文档型存储,强大的全文搜索 • GreptimeDB: 时序数据库,高性能时序查询 • 统一配置管理,自动适配 5. 完整的LLM审计 • 记录AI决策全过程,满足合规要求 • 实时成本监控和质量分析 • 支持Elasticsearch和GreptimeDB双存储 • 装饰器模式自动审计,零侵入 4.
38510编辑于 2025-12-18 2026年国产时序数据库盘点：格局嬗变下的多模态融合实践路径
高频数据分析 openGemini 华为云 云原生多模态，兼容InfluxDB生态 开源 云环境时序数据存储与实时分析 CnosDB 诺司时空 云原生，支持分布式/集中式部署 开源 监控运维、通用物联网场景 GreptimeDB
74310编辑于 2026-01-22从零实现模块级代码影响面分析方案｜得物技术
得物可观测平台架构升级：基于GreptimeDB的全新监控体系实践4. 大语言模型的训练后量化算法综述 | 得物技术5.
91910编辑于 2025-05-19- 来自专栏Rust 编程
【五万言】Rust 2022 生态版图调研报告（下）
greptimedb : 完全分布式的云原生时间序列数据库 greptimedb[53] 是一个使用 Rust 从头构建的完全分布式的云原生时间序列数据库。 GreptimeDB Cloud 服务主要由三个组件组成： Frontend：无状态，负责网关协议和分布式写入和查询； Datanode：工作节点，无状态，内置时序存储引擎和计算引擎； 分布式WAL：多租户共享的 GreptimeDB 创始团队来自蚂蚁集团，更多信息可以参考 GreptimeDB 官网[54]。 但考虑到它的发展潜力，还是有一些项目使用了它： GreptimeDB[327]：一个开源的、云原生的、分布式的时间序列数据库。使用 RustPython 进行嵌入式脚本编写。 : https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb [54] GreptimeDB 官网: https://www.greptime.com/blogs/2022
4K51编辑于 2023-03-06 - 来自专栏数据猿
2023，不一样的数据库
我们看到面向物联网设计的时序数据库在蓬勃发展，国内有TDEngine、DophinDB、YMatrix、GreptimeDB、IoTDB、Lindorm等等，国际上的InfluxDB、TimescaleDB
75520编辑于 2023-03-03 - 来自专栏云数据库技术
2023，数据库发展展望
我们看到面向物联网设计的时序数据库在蓬勃发展，国内有TDEngine、DophinDB、YMatrix、GreptimeDB、IoTDB、Lindorm等等，国际上的InfluxDB、TimescaleDB
95330编辑于 2023-02-03 得物自研DSearch3.0搜索核心引擎升级之路
得物可观测平台架构升级：基于GreptimeDB的全新监控体系实践4. 得物自研DGraph4.0推荐核心引擎升级之路5.
39210编辑于 2025-05-14- 来自专栏CodeSpirit
CodeSpirit 配置中心（V2.0）架构概览
JWT 认证配置（SecretKey、Issuer、Audience） • LLM API 配置（ApiKey、ModelName、Temperature） • 数据库连接字符串 • 审计日志配置（GreptimeDB
20310编辑于 2026-01-14 社区造数服务接入MCP｜得物技术
往期回顾1.CSS闯关指南：从手写地狱到“类”积木之旅｜得物技术2.从零实现模块级代码影响面分析方案｜得物技术3.以细节诠释专业，用成长定义价值——对话@孟同学 ｜得物技术4.得物可观测平台架构升级：基于GreptimeDB
78911编辑于 2025-05-28
腾讯云开发者
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