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# 时间序列

欢迎阅读时间序列用例指南。在本指南中，你将了解如何配置并使用 ClickHouse 处理时间序列数据。

时间序列数据在现代分析中无处不在。从系统指标、应用日志到业务事件和传感器读数，随时间采集的数据点能够帮助我们理解系统和流程中的趋势、模式和异常。

ClickHouse 非常适合处理时间序列数据，具备强大的存储和分析能力。无论你是要构建一个简单的监控仪表板，还是实时处理 PB 级传感器数据，ClickHouse 都能提供所需的工具和性能。

本指南将带你全面了解在 ClickHouse 中处理时间序列数据所需掌握的内容，从基础概念到高级优化技术。你将学习如何：

* [为你的用例选择合适的日期和时间数据类型](/docs/zh/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/date-time-data-types)
* [执行常见的时间序列操作和聚合](/docs/zh/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/basic-operations)
* [应用适用于时序数据的专用分析函数](/docs/zh/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/analysis-functions)
* [优化时序数据的存储效率](/docs/zh/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/storage-efficiency)
* [针对时间序列工作负载优化查询性能](/docs/zh/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/query-performance)

无论你是刚开始接触时间序列分析，还是希望优化现有实现，本指南都将帮助你充分发挥 ClickHouse 的时间序列能力。