BlueSky高性能時序數(shù)據庫技術/問題

趨勢方面了解完之后，我們細致地看看現(xiàn)在的時序數(shù)據庫有哪些特點、如何分類、有哪些技術。首先，我們從存儲架構角度，看看時序數(shù)據庫的分類情況。類就是是基于關系數(shù)據庫的時序數(shù)據庫，比如timescale。第二類就是基于KV的時序數(shù)據庫，比如OpenTSDB。第三類就是專門面向時序數(shù)據場景的原生時序數(shù)據庫，比如InfluxDB,Io和Tengine等。

BlueSky高性能時序數(shù)據庫的數(shù)字模型

上面介紹了時序數(shù)據的基本概念，也說明了分析時序數(shù)據的意義。那么時序數(shù)據該怎樣存儲呢？數(shù)據的存儲要考慮其數(shù)學模型和特點，時序數(shù)據當然也不例外。所以這里先介紹時序數(shù)據的數(shù)學模型和特點。

下圖為一段時序數(shù)據，記錄了一段時間內的某個集群里各機器上各端口的出入流量，每半小時記錄一個觀測值。這里以圖中的數(shù)據為例，介紹下時序數(shù)據的數(shù)學模型（不同的時序數(shù)據庫中，基本概念的稱謂有可能不同，這里以騰訊CTSDB為準）：

measurement： 度量的數(shù)據集，類似于關系型數(shù)據庫中的 table；point： 一個數(shù)據點，類似于關系型數(shù)據庫中的 row；timestamp： 時間戳，表征采集到數(shù)據的時間點；tag： 維度列，代表數(shù)據的歸屬、屬性，表明是哪個設備/模塊產生的，一般不隨著時間變化，供查詢使用；field： 指標列，代表數(shù)據的測量值，隨時間平滑波動，不需要查詢。

時序數(shù)據怎么不一樣？

關系數(shù)據庫（OLTP）的出現(xiàn)是為了解決交易事務問題，比如電商訂單，支付等場景，也就是數(shù)據表的事務更新，比如轉賬交易，用戶從一個賬號轉出，而在另外一個賬戶入賬；這對應數(shù)據庫兩行甚至兩個字段的更新；由于任何兩個賬號之間都可能發(fā)生轉賬，因此這些記錄在磁盤上隨機分布；再讓我們看看時序數(shù)據的場景