时序数据管理大体上分为变更数据集与版本快照两种形式

变更数据集是指记录了每次数据更新的变化，可以追溯数据的历史变化记录。它通常采用增量更新方式，只记录数据发生变化的部分，因此可以节省存储空间。但是，当需要查询某个时间点的数据状态时，需要对历史数据进行回溯，查询效率较低。

版本快照是指在每个时间点对数据进行全量复制，并存储为一个版本。它可以直接查询某个时间点的数据状态，查询效率较高。但是，由于需要存储多个版本的数据，会占用较大的存储空间。

因此，在实际应用中，需要根据数据的特点和需求选择适合的数据管理方式。

相关问题

时序数据适合哪种累计方式

对于时序数据，适合使用以下几种累计方式：

1. 累计总和：将时序数据的各个时间点的值相加得到累计总和。这种方式适用于需要了解时序数据的总体趋势和总量的情况。

2. 移动平均：计算一段时间内的平均值作为累计值。移动平均可以平滑时序数据，减少噪音和波动，更好地反映长期趋势。常见的移动平均包括简单移动平均（SMA）、指数加权移动平均（EMA）等。

3. 累计最大值和累计最小值：记录时序数据在每个时间点的最大值和最小值，分别作为累计最大值和累计最小值。这种方式适用于需要了解时序数据的极值情况。

4. 累计差分：计算相邻时间点之间的差异并累加得到累计差分值。累计差分可以用于分析时序数据的变化速率，例如检测趋势的变化或者发现异常点。

这些累计方式可以根据具体的时序数据特点和分析目的进行选择和应用。

焊缝缺陷一维时序数据集

对于焊缝缺陷的一维时序数据集，您可以考虑以下几个方面的数据采集：

1. 采集传感器数据：使用适当的传感器来监测焊接过程中的关键参数，如温度、电流、电压、振动等。这些传感器可以记录焊接过程中的变化情况，并生成一维时序数据。

2. 焊缝图像处理：将焊缝图像转换为一维时序数据，可以使用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等。通过对焊缝图像进行处理，可以得到描述焊接质量和缺陷的一维数据。

3. 声音信号分析：焊接过程中产生的声音信号也可以用来获取一维时序数据。通过对声音信号进行采样和分析，可以提取与焊接质量相关的特征，如声音的频谱、振幅等。

4. 数据标注和标签：在采集一维时序数据的同时，需要对数据进行标注和标签化。例如，标记焊缝缺陷的位置、类型和严重程度等信息。这样可以建立一个有监督学习的数据集，用于训练模型。

请注意，在实际应用中，您可能需要综合利用多种数据采集方法，并根据具体情况进行相应的数据预处理和特征提取工作。