在风驰电掣的赛车场上，每一毫秒都蕴藏着无限的可能。在这里，数据不再是冰冷的数字序列，而是跳动的脉搏，每一次跃动都精准地回应着赛车的每一次呼吸，敏锐感知着赛车的动态。随着物联网和遥测技术的发展，实时采集与分析行车数据成为了可能。与普通的车联网场景相比，赛车的数据治理方案除了对延时和稳定性要求更高，对数据分析的应用需求也愈发丰富。
赛前，通过模拟分析来预测各种潜在的赛道情况；赛中，分析师和维修团队利用实时数据流进行快速决策，以应对瞬息万变的赛道状况；赛后，深入分析数据以提炼经验、优化策略，为下一场比赛做准备。赛车上的众多传感器持续不断地捕捉并传输车辆性能和驾驶员行为的数据，为车队提供了一种直观的深度洞察，也为观众带来了无与伦比的速度感与激情澎湃的现场体验。
当 DolphinDB 遇上方程式赛车：捕捉极速赛场上的时间印记 - 知乎
DolphinDB 携手同济大学电动方程式赛车队，带来了科技与速度融合的赛车解决方案，让我们领略到：每一毫秒的争夺，既是对速度的极致追求，也是对科技的深刻诠释。
作为采集、存储与分析实时流数据的优选，DolphinDB 在赛车领域有哪些具体应用场景呢？
数据遥测
赛车的数据遥测系统是一个高度复杂的技术网络，它能实时收集和传输关键性能数据，将测量数据通过各种渠道发送到远离赛车的地方，进行其他方面的分析使用。赛车传感器能够捕捉到车辆的速度、加速度、转向角度、能量回收系统的充电状态、燃油质量、以及降低阻力系统的状态等详细信息。每辆赛车都配备了超过150个传感器，这些传感器在比赛期间每秒从赛车向维修区传输超过110万个遥测数据点，这些数据点通过无线通信技术实时发送到维修区或远程控制中心，为工程师和策略师提供实时的车辆性能反馈。这些数据不仅用于优化赛车的即时设置，预测并解决潜在的技术问题，还对制定优化比赛策略，如进站时机、轮胎选择和燃油管理等起到关键作用。
此外，遥测系统还增强了车手对自己驾驶表现的了解，帮助他们在比赛中做出更精准的调整。同时，这些数据也可以通过媒体分享给观众，增加他们对赛事的参与感和理解深度。遥测系统的应用确保了赛车运动的安全性、提高了竞争力，并为赛车的持续技术创新提供了宝贵的数据支持。
数据采集
DolphinDB 利用遥测技术将赛车上的数据实时传输到维修区和控制中心，使团队能够实时了解赛车状态，并据此制定策略。赛车领域的海量数据简单分为三类：历史数据，赛前测试数据和实时数据。DolphinDB 可以高速采集并监测车辆传感器数据、赛道条件数据及驾驶员行为数据，涵盖了从赛车的速度、加速度、转向角度，到充电状态，燃油量，气压油温指标及其降低阻力系统的状态等一切信息。
实时监控
赛车性能监控构成了赛事策略的基础，在无事故或极端天气等干扰因素的情况下，赛车团队会依据一系列关键数据来预测最佳的进站时机窗口。赛车的当前名次、领先时间、最快圈速与当前圈速、瞬时速度及档位状态等数据，都是实时监控的焦点，构成了赛车策略决策的核心。此外，刹车和油门的使用情况、胎压、轮胎磨损程度、车辆各关键零部件情况以及燃油存量，这些性能指标为赛车的实时表现提供了全面的视角。
赛车领域的数据采集主要通过以下几种方法实现：
1. 传感器技术：赛车上的传感器通过测量各种物理量并将其转换为电信号，实现数据的实时采集。这些传感器通常具有高精度、高可靠性和快速响应的特点。
2. 数据记录系统：数据记录系统负责接收来自传感器的数据，并将其存储起来以供后续分析。这些数据通常以数字形式存储，可以通过数据分析软件（如数据库）进行处理和分析。
3. 无线通信技术：赛车领域通常采用无线通信技术，如 Wi-Fi、蓝牙等进行实时数据传输。
数据分析：从数据中挖掘价值
赛车领域的数据分析是一个涉及广泛技术和方法的复杂过程，它从赛车上的传感器收集海量遥测数据，对车辆的性能进行实时监控和深度评估。通过对这些数据的细致分析，团队能够制定精确的比赛策略，同时对车手的表现进行评估和反馈，以优化其驾驶技巧。此外，数据分析还用于监控潜在的机械问题，预测赛车在不同条件下的表现，并进行风险管理。历史数据的对比分析能帮助团队识别长期趋势，为未来的赛事与赛车技术发展提供指导。
进站策略制定
在方程式赛车的激烈角逐中，当两辆赛车的距离变得极为接近时，车队会采用 “Undercutting”（内线超车）和 “Overcutting”（外线超车）这两种策略来争夺领先优势。这两种策略的成功与否往往取决于极其微小的时间差，有时甚至只是十分之一秒的差别。
内线超车策略中，追赶的赛车会抢先一步进站更换轮胎，目的是为了利用新轮胎带来的优势，在领先赛车下一次进站时实现超越；外线超车策略则更为大胆，追赶的赛车会尽可能地延长轮胎的使用时间，让对手先完成进站。这样做的好处是，追赶赛车可以利用对手进站的时机，享受一段领先和无干扰的干净空气，从而在对手完成进站后，通过在赛道上建立的足够优势，保持其领先地位。
“Pit Strategy Battle”（进站策略对决）是一种可视化图表，为车迷和评论员提供了一种直观的工具，用以实时追踪两位竞争车手的位置变化，预测他们进站后可能的差距以及超车成功的概率。这种图表帮助观众更深入地理解每位车手的策略选择，评估其在实时比赛中的有效性及其可能带来的结果。
对战预测
纵观 F1 历史，赛道上最激动人心的场面来自于赛车手之间的角逐。当一名追赶的车手逐渐逼近前车并试图超车时，往往会引发一场激烈的争夺战。为了更深入地理解和预测赛车场上的“战斗”，数据库引入了 “Battle Forecast”（对战预测图表），通过运用先进的机器学习模型，对赛道的历史数据和车手的预期速度进行分析与可视化呈现。这种分析能够揭示比赛中车手间较量的关键因素，比如他们接近对手的距离及超车的难易程度，为观众和评论员提供了一种深入洞察比赛的全新视角。
以上是 DolphinDB 在赛车领域的一些应用场景与功能介绍，这些运用在方程式赛车中的数字化技术，在我们的日常生活中也并不陌生。在车联网系统中，虽然日常驾驶的体验可能没有方程式赛车那样紧张刺激，但在我们的普通车辆中，同样会源源不断地产生大量由车辆传感器收集的高速数据流。通过分析这些数据，运营和管理者可以实现车辆的实时监控、预测性维护、智能交通管理、故障诊断等场景，进而提高车辆的运行效率，降低维护成本，同时增强道路安全，推动智能交通和智慧城市的发展。
这里为大家回顾一下：十分钟验证一个高性能车联网数据平台解决方案
在该架构中，时间信息、经纬度、速度、胎压、电池状态、油耗等多数据源的海量数据从采集层进入 DolphinDB 大数据平台，注入流数据表中。DolphinDB 通过订阅流数据表，并与订单业务、车辆配置等数据进行关联查询，实现分析与监测预警。输出的结果进入应用层，对接业务系统、消息中间件，或通过多种接口进行可视化展示。
作为国产时序数据库的佼佼者，DolphinDB 提供的解决方案不仅可以满足方程式赛车的严苛要求，同样也广泛应用于车联网、智能汽车等常见场景。
极速写入，多模存储
作为实现数据分析的前置条件，高效稳定地接收并写入数据是至关重要的。以赛车运动为例，车手在高速行驶中的每一个动作，无论是精准过弯还是果断超车，都是转瞬即逝的关键时刻，此时，如果数据反馈到可视化呈现之间存在延迟，就可能对比赛策略的制定和实时分析的准确性造成影响。同样，在车联网的日常应用中，面对需要迅速响应的异常检测场景，如车辆故障或潜在的安全威胁，及时预警非常关键，这就要求从数据采集到处理再到分析的全链路都必须满足严格的时延标准。
DolphinDB 能够实时捕获传感器数据，无需经过繁琐的二次处理，直接将数据安全、高效地入库存储，并在毫秒级的时间内进行写入。完成数据写入后，DolphinDB 能够集中管理车辆各种类型的数据，使数据更易于访问和监控。通过支持多模数据存储，DolphinDB 极大地简化了数据的访问和监控过程。无论是进行实时监控、历史回溯还是深度分析，用户可以轻松地获取所需的数据。此外，DolphinDB 还提供了灵活而强大的数据检索工具，使用户能够迅速定位并提取感兴趣的信息，进一步提高了数据的可用性和实用性。
数据回放，敏锐洞察
DolphinDB 特有的数据回放功能为赛车团队带来了极大便利。通过自定义回放速率，分析师可以重现车辆的历史行为，并对相关指标进行分析与计算，深入剖析驾驶员的驾驶策略，精确诊断设备潜在故障。这种强大的数据回放分析性能为车队管理提供有价值的数据洞察和决策支持，有助于车队持续优化赛车性能，提升驾驶员的竞技水平，从而在激烈的赛事中占据更有利的竞争地位。
数据回放功能在车联网中同样扮演着关键角色，DolphinDB 允许用户重新加载和分析历史数据，以模拟车辆在特定条件下的行为和性能。这项功能对于故障诊断、性能测试、系统优化以及数据分析验证至关重要。通过数据回放，企业和研究人员可以重现车辆的行驶轨迹、传感器读数和操作事件。此外，数据回放还可以用于培训和教育目的，帮助驾驶员熟悉车辆操作和监控系统。
闪电查询，精准分析
赛车领域会积累大量的历史比赛数据，例如在比赛中，选手们需要完成多圈的竞速，而圈速是衡量他们表现的关键指标。除了实时监控当前圈速和基于此进行策略预测之外，选手和团队还需要迅速地将当前的行车表现与历史数据进行对比分析，这通常涉及到三个关键的圈速数据：赛前的最快测试圈速、上一比赛圈的圈速，以及迄今为止比赛中的最快圈速。这种对比对于实时调整策略和优化赛车表现至关重要。
为了能够迅速查询到特定圈速数据，及时响应比赛中的快速变化，DolphinDB 可以高效地存储和索引这些数据，支持快速的数据检索与查询，帮助分析历史表现；另外，车队需要对当前圈速与历史数据进行流水线分析处理，进而做严谨的实时对比与策略调整，DolphinDB 提供了10+流计算引擎与1500+内置函数，能够处理实时流入的大量数据，进行复杂的数据转换和聚合操作，这对于实时监控赛车状态和分析比赛过程中的动态变化至关重要；同时 DolphinDB 为车队提供了强大的分析建模工具，可以用于构建复杂的数据分析模型，如预测模型、性能优化模型等。
通过高性能的流式计算，DolphinDB 能够处理大规模、高密度的实时数据流，确保信息的即时性和精准性。低延时使系统能够实现实时响应，有效提升了监控和管理的效能。同时，高吞吐的流计算能力能够轻松处理多源、高频的数据输入，满足车联网系统对大规模数据处理的需求，为实时监控车辆状态、及时跟进车辆的实时情况和驾驶员行为提供底层架构支撑。
实时监控，驾驶无忧
赛场上，每一秒的动态都可能成为决定胜负的关键。DolphinDB 凭借其高性能、低延时、高吞吐的实时数据流处理性能，为赛车团队提供了前所未有的实时监控能力。它不仅能实时监测赛车的电池温度、电机转速、传感器信息等关键参数，确保赛车在最佳状态下运行，更能在发现异常时迅速发出警报，提醒车队迅速作出反应，保障驾驶员的行驶安全。
同样地，DolphinDB 为车联网提供了一个高效的数据处理平台，能够即时接收和分析车辆传感器数据，从而实现对车辆状态和性能的持续监控，预测潜在故障，减少停机时间。其高性能流计算引擎能够高效处理来自传感器的高速数据流，实现对车辆状态的实时分析和监控。利用其强大的计算能力，该引擎可以快速执行复杂的数据分析任务，如模式识别、异常检测和趋势预测，从而为车辆的健康管理、安全监控和智能决策提供支持。流计算引擎还支持实时数据的聚合、过滤和窗口计算，确保数据的及时性与准确性。
流计算引擎在自定义预警指标方面也展现出其强大的功能，它能灵活定义和实施各种实时预警指标。通过对车辆的运行数据进行持续的监控和分析，DolphinDB 能够实时捕捉到潜在的风险和异常指标，如车辆偏离预定路线、超速行驶或机械故障等，并立即触发预警通知，不仅提高了对车辆状态的监控精度，也极大增强了对突发事件的响应速度。此外，DolphinDB 支持将预警结果与第三方系统或应用程序集成，实现跨系统的联动响应，从而构建一个全面、智能的车辆监控和预警系统。
数据压缩，瘦身不减速
赛车比赛产生的数据量巨大，涵盖实时、历史和训练数据等。若不进行有效压缩和管理，将极大增加车队的存储负担。DolphinDB 利用列式存储和压缩技术，优化了数据存储，减少了磁盘 I/O 操作，提升了写入速度。在保证数据完整性与质量的同时，大幅度减少数据的存储空间占用，从而节省车队在硬件方面的投入。这项技术能在有限存储空间内存储更多数据，且不影响数据处理速度。车队因此能更轻松应对数据增长的挑战，更专注于赛车性能优化和比赛策略制定。
高效的数据压缩功能在车联网领域尤其重要，DolphinDB 能够显著减少存储需求和网络传输的负担，同时保持数据的完整性和可用性。DolphinDB 的分布式表支持无损压缩，用户无需进行额外配置，系统会自动对插入的数据进行压缩。用户还可以通过特定的配置进一步提高压缩率，有效降低存储成本、提高数据传输效率和优化硬件资源利用。
灵活分区，效率提升
在车联网的广泛应用中，除了实时监控和分析车辆的性能数据，还需要对来自不同区域或拥有不同车牌号的车辆进行细致的管理分析。这涉及到对车辆的运行状态、行驶路径、维护记录以及使用情况等多个维度的数据进行综合考量。DolphinDB 以其卓越的数据管理能力，为车队提供了强大的支持。其灵活的分区方案方便用户根据具体需求定制数据分区，并进行特定数据分析与优化，从而简化了数据的分类和管理流程。这不仅提升了数据分析的效率，也增强了分析的针对性和准确性。
DolphinDB 的灵活分区功能允许数据根据时间戳、车辆 ID 或地理位置等关键指标进行高效组织，从而优化数据存储和查询性能。这种分区策略不仅提升了实时数据处理的能力，还通过减少查询时需要扫描的数据量来加快查询速度。此外，它支持复杂的 SQL 查询，使车辆行为和交通模式等数据分析任务更加高效。随着车联网规模的不断扩大，DolphinDB 的分区功能提供了必要的扩展性，帮助企业以较低的成本处理日益增长的数据。
挑战未知，突破极限。此次 DolphinDB 与同济电车队携手，不仅展现了科技与速度的完美结合，更彰显了双方对于卓越性能的共同追求与不懈努力。未来，DolphinDB 将秉持速度即价值的理念，持续提供创新的数据存储与分析解决方案，不断探索丰富的车联网技术应用场景，助力赛车运动在数据驱动下实现更大的突破与飞跃。
