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子序列近似查询的一种暴力解法是直接检索数据库中的所有子序列，计算并判断每个子序列是否满足匹配条件，找出所有满足匹配条件的子序列后输出结果。这种解法在实际应用中往往是不可行的，因为序列本质上是高维数据，直接处理这些高维数据会带来昂贵的计算和存储成本，并且使得查询响应时间过长而难以接受。 本发明能够有效减少虚假匹配结果的数量，使得降维表示后的序列之间的距离更加接近原序列之间的实际距离，进而减小子序列近似查询的响应时间。本发明具备应对大数据的能力，且具有更好的实用价值。

本发明提供一种基于频域特征的子序列检索方法和系统，检索方法包括：将滑动窗口在数据库的所有序列上依次滑动，滑动窗口任一次滑动获取一个与滑动窗口长度相等的子序列；对每一子序列进行离散傅里叶变换，获取每一子序列对应的频域特征序列，所有子序列对应的频域特征序列构成频域特征序列集合；遍历频域特征序列集合，基于降维规则对频域特征序列集合进行降维，获取基于频域特征的降维表示的序列；通过空间索引方法对降维表示的序列进行检索。

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。