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https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167

看了一些时序数据库，没有太深入，有一些大概认识，记录下来。

1. 核心

数据存储分为行存储或者列存储，由于列存储的高压缩比，现在使用列存储的比较多一些。

当前有很多时序数据库采用了在底层KV存储(Cadssandra, HBase, LevelDB, RocksDB)基础上做时序封装，这样能够更快出原型，而且底层还很容易替换。

时间序列数据可以分成两部分，序列和数据点。序列就是标识符，比如华东区机器001的CPU使用率。数据点是时间戳和数值构成的数组。序列一般由metric+时间+多个tag组合而成，可以认为是主键。

2. 优点

时间不变

时间有序

允许事件到来乱序

时间唯一

便于分区,比如按天,按月分区

可以按照时间自动删除过期数据

由于其场景比较简单，所以报表就能够做的比较直观，丰富。

3. 缺点

场景受限，只针对特定场景。

SQL能力受到场景限制，不能太过于复杂。

4. 场景

监控日志存储,比如CPU利用率,磁盘使用,网络使用,告警信息,TraceLog等日志信息.

尤其适合物联网场景。

5. 和一般KV数据库的区别

更多是在KV数据库上做的包装。

列数据库更合适一些，压缩比高，且Key有序。

6. SQL解决方案

可以在数据存储格式上,特意为COUNT,SUM,AVG,MAX,MIN等常用聚合操作提前计算,保存在文件头,能够大大提升计算速度。

便于为统计数据做视图，反正查询条件都是按照时间查询的，物化视图方案是很容易的。

能够适用于单表简单查询，不适合做Join查询。

7. 当前时序数据库介绍

时序数据库又很多产品，这里只列举有限几个。

1.1. OpenTSDB

OpenTSDB是基于HBase的分布式时序数据库。

数据存储一致性，毫秒级写入，数据持久化

底层基于HBase，每秒百万写入，支持线性扩容。

OpenTSDB主要有一个或者多个时间序列守护程序TSD(TimeSeries Daemon)组成。每个TSD都是独立的，之间没有任何状态共享。所每个TSD可以使用不同的HBase集群或者同一个HBase集群来存储和检索数据。

关于时序数据库[通俗易懂]

一个时序数据包含：

Metric Name：度量名称，数据的分类，比如CPU利用率，网络流量

Unix Timestamp：精确到秒或者毫秒的时间戳

Value：一个64位整数或者单精度浮点数，比如CPU90%，可以是90，也可以是0.90

Tag：标签，用一组JSON数据来描述数据的属性，比如属于哪个节点，哪个机架，哪个应用等等。

内部会创建四张表：tsdb，tsdb-meta，tsdb-tree，tsdb-uid

Tsdb表用来存储数据

Rowkey组成为：metric + timestamp + tagk1 + tagv1… + tagkN + tagvN

Rowkey中的时间戳按照小时进行聚合，保存每个小时的数据，小时中每秒或者毫秒数据，都放在同一行。

Metric和tag这些值，都通过tsdb-uid这个表来进行映射以减少需要的字段，默认3个字节，如果要扩大，需要修改源代码，但是之前的数据会失效，所以修改之前要先导出。

这里按照小时进行存储，能够有效降低数据量。而且也有利于压缩。

Tsdb-uid：存放metric，tagk，tagv之间的映射关系。

Tsdb-meta：元数据表，用来存储时间序列和元数据的表，可选表。

Tsdb-tree：树形表，用树状关系来表示metric的结构，可选表。

1.2. InfluxDB

单机版免费开源，集群版本收费。

支持类SQL语法

支持条件过滤以及正则表达式删除数据

可以设置在集群内的副本数

1.3. Beringei

Beringei是Facebook开源的一款内存时序数据库，是Facebook发表的Gorilla论文的开源实现。

Beringei使用一种三级的内存数据结构，如下图所示，其中第一级为分片索引，第二级为时间序列索引，第三级为时序数据，通过该数据结构可以支持快速的数据读写；Beringei实现了一种高效的流式的压缩算法，从而使内存占用最小化；Beringei支持写入内存的同时写入硬盘，并在重启后恢复数据。然而Beringei也有一些限制，譬如只支持浮点型数值、时间精度只到秒、只能按时间戳顺序的写入数据。

关于时序数据库[通俗易懂]