标签： database time-series analytics sensor nosql
我们从各种基于事件的传感器中检索大量数据，这意味着只有当值发生更改时，新数据行才会记录在数据库中。
对于许多分析应用程序，此结构不适用（例如，平均值，训练预测模型等），因此必须将数据转换为等距时间序列格式。我知道基于事件的传感器数据非常常见，所以我很好奇有哪些方法可以处理这种格式：
。）已经将时间序列转换为数据库中的等距格式，如果是，如何？ 。）将数据存储在原始结构中并在线转换（是否有可以执行此任务的分析工具？）