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时间序列数据的可视化分析在金融、银行业、制造业在内的许多行业中有广泛的需求。流数据是时间序列数据中重要的一种，对流数据的监控有着重要的意义和广泛的用途。滑动时间窗口模型是流数据的一种重要分析手段：新数据不断地进入窗口，而过期数据则被移出窗口。现有的技术中基本上没有对于滑动窗口的可视化进行优化的方法。 本发明大大缩减了数据量，对于内存占用、渲染效率都有很大的提升。本发明可以在流数据高速到来的条件下，对滑动窗口内的流数据进行高效的渲染。

本发明提供一种基于滑动窗口的数据可视化方法和系统，可视化方法包括：基于滑动窗口的长度和显示区域宽度上的像素数目，确定滑动窗口中的每一像素列的流数据点数；对于任一像素列，获取任一像素列的第一个流数据点、最后一个流数据点、流数据最大值点和流数据最小值点组成一像素列组，作为任一像素列对应的像素列组；多个像素列组组成一个维护列组，将维护列组存入循环数组，多个像素列组的维护列组数目与显示区域宽度上的像素数目相等；对维护列组中的所有流数据点进行重新渲染，以使得数据可视化。

本项目的研究成果可运用于建立 Apache IoTDB 集群、分布式版本架构，有助于 IoTDB 更广泛的工业场景运用。目前，以 Apache IoTDB 为核心的物联网原生时序数据库管理系统已在国家电网、国家气象局、中航成飞、中核集团、长安汽车、金风科技等企业广泛应用。

天谋科技由 Apache IoTDB 核心团队创立，团队聚焦大数据底层技术软件研发，针对企业组建物联网大数据平台时所遇到的数据体量大、采样频率高、数据乱序到达、分析需求多、存储与运维成本高等多种问题，为企业提供海量时序数据管理的高效解决方案。创始团队由 Apache（国际最大开源软件基金会）旗下 IoTDB、PLC4X 两大开源物联网项目的发起人和核心开发者组成，汇集了来自清华大学、UC Berkeley、微软、德国弗劳恩霍夫协会（Fraunhofer-Gesellschaft）、德国法兰克福能源集团等一批数据库核心技术科学家和工业资深专家，拥有十几年研究和服务工业用户的经验。在时序数据管理领域，团队成员拥有中国、美国、欧洲等发明专利30余项，并在 ICDE, SIGMOD, VLDB 等数据库顶级会议上发表论文多篇。

近年来伴随物联网和工业互联网行业的发展，高效的物联网/工业物联网数据管理技术成为工业界的需求热点。针对工业场景中机器设备、传感器等终端上报的时序数据（按时间记录的数据列），时序数据库 Apache IoTDB 为更好的管理时序数据提供了出色的解决方案，能够帮助企业更好的挖掘时序数据价值。

技术由天谋科技（北京）有限公司的 IoTDB 核心团队研发，预计应用于各工业领域公司以 IoTDB 为主体的时序数据管理平台中。